互助问答第277期：关于处理控制变量的问题

与单一指标相比，采用综合指标能够更加全面地衡量研究变量。所以，在因变量的选取过程中，我选择三个指标来衡量变量，然后运用投影寻踪模型进行降维处理，从而得出唯一的衡量变量。通过投影寻踪模型处理过后的因变量，取值较小，通常在0.1-1.2之间。如果控制变量仅仅进行对数化处理的话，控制变量的值往往较大，且回归结果为负，显著。如果控制变量进行0-1标准化处理的话，控制变量的值较小，回归结果符合现实情况。请问老师，这种情况下，控制变量应该如何处理呢？可以进行0-1标准化，使因变量和自变量的量级相同，然后进行回归吗？

一般在进行线性回归时，不需要对原始数据进行标准化处理。在不标准化处理的情况下，回归是在原始变量基础上进行拟合所得的结果，是携带物理单位的。可以清楚的知道，控制变量X每变动一单位，导致Y的变化程度。但标准化处理后控制变量的物理单位没有了，无法判断X一个标准化后的数据的实际大小和意义。

对于出现回归系数过大或者过小的问题，可以尝试改变原始数据衡量单位。

往期回顾：

互助问答第276期：模型设定与回归结果显著性

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本期解答人：任婉婉老师

编辑：杨志媛

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