构建回归模型不妨“不见鬼子不挂弦”
2022/3/10 22:05:25 在学术界谋生存

     构建回归分析模型，必须参考作为对话对象的关键文献，看其他学者构建的模型。首先看他们采用哪些变量为因变量，其次看他们采用哪些变量为解释变量，最后看他们控制哪些变量。

     模型中的每个变量，背后都是个文献综述。因变量的选择与测量，背后的文献综述最大最重要。解释变量的选择与测量，背后的文献综述次大次重要。控制变量的选择与测量，背后也是个小文献综述。

     做量化研究分析，有六个可以排序的开心时刻。

     第一，发现了一个变量，应该作为因变量，但其他学者尚未用作因变量。

     第二，学界公认某个变量是重要的因变量，但自己发现了更有效更可靠地测量这个因变量的方法。

     第三，发现了一个变量，应该作为解释变量，但其他学者未用作解释变量。

     第四，学界公认某个变量是重要的解释变量，但自己发现了更有效更可靠地测量这个变量的方法。

     第五，发现了一个变量，应该作为控制变量，但其他学者未控制，因而得出不准确结果。

     最后，学界公认某个变量是重要的控制变量，但自己发现了更有效更可靠地测量这个变量的方法。

     多数定量研究是修正主义研究，修补纠偏多于独出心裁，这是定量研究的积累优势。与此相应，构建回归模型，选择变量时不妨遵守一个原则：“不见鬼子不挂弦。”

     这样写出的论文，中规中矩。论点都有来处，“无一字无来历”，显得有根有据。八股文章，读起来有板有眼，严谨科学。至于是否真有创新见解，研究结论是否超越了常识，反而并不总是那么重要。

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