管理學科研究中控制變量的選取使用綜述

呂晶晶 王楠

【摘 要】在管理實證研究中，實驗法和觀察法近年來越來越受到青睞，但對于組織行為研究而言，觀察法和實驗法使用情境較難處理，因此對于控制變量的依賴度也不斷增強。文章利用扎根理論研究方法，對組織行為研究中控制變量的使用方法進行歸納和總結，并提出相關控制變量的使用建議。

【關鍵詞】控制變量；組織行為研究：扎根理論

【中圖分類號】F244；C81 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2017）11-0012-03

眾所周知，在管理類研究中加入控制變量是比較常見的方法，控制變量用于在統計分析中進行控制，在發表于2005—2009年的管理類4個主流期刊的1 200篇文章中，有813篇文章使用了控制變量，所占比例高達67.7%（Atinc G，Simmering M J，2012）。根據Bernaerth和Aguinis（2016）在組織行為及人力資源管理等領域中研究成果的調查，已有超過3 500個控制變量在模型中出現，這些控制變量大多屬于人口統計范疇，例如性別、年齡、收入等。但目前很多研究者對控制變量的具體使用并沒有投入太多關注，尤其是對于把這些變量作為控制變量的原因及如何將這些控制變量和模型的主要變量建立有意義的聯系還存在誤區，甚至有很多研究者并沒有弄懂控制變量而盲目地使用控制變量，結果導致自變量和因變量之間的概念關系模糊不清，對統計結果進行不恰當的解釋，從而做出錯誤的統計推斷和研究結論（張涵、康飛，2014）。上述問題反映了研究者還需要掌握控制變量選取的方法和步驟，以及提高控制變量選取的合理性。

1 控制變量的內涵

控制變量在物理學上的概念是指除了自變量以外所有會影響實驗結果即因變量的變量?？雌饋磉@些變量并不是實驗中的研究變量，因此可以稱之為實驗中的無關變量。這類變量應該加以控制，如果不加以控制，它也會造成因變量的變化，即自變量和一些未加控制的因素共同造成了因變量的變化，這叫自變量的混淆。因此，只有將自變量以外一切能引起因變量變化的變量控制好，才能弄清實驗中的因果關系。一般而言，研究人員會在層次回歸模型的第一步中輸入控制變量，這樣做的目的是可以“凈化”控制變量的混淆效應。

2 控制變量的使用領域

在一些關于組織行為、人力資源管理和應用心理學相關的期刊文章中，搜索2017年最受歡迎的研究領域，第一，通過一個在線關鍵詞搜索摘要來定位與一個研究領域。第二，檢查每個摘要，確定該研究是否適合被統計。第三，檢查研究方法部分以確定該研究是否包括統計學控制。第四，有些研究中沒有明確地引用統計控制，在方法部分，執行了一個within-article full text搜索“控件”“協變量”“部分”等關鍵字，又找到了580項相關的研究，綜合起來包括如下研究領域。

關于工作績效，通過關鍵詞搜索“性能”，以性能作為焦點變量來確定潛在的研究。因為本文中的性能顯式地引用了任務性能，在員工中，排除了許多其他類型和級別的員工的性能。

關于工作滿意度，關鍵詞搜索使用“滿意”識別潛力工作滿意度研究，排除了專注于職業的研究，督導、教室及其他類型的滿意結果描述。

關于承諾，為了識別潛在的研究對象，搜索了對“承諾”一詞的使用摘要。一旦確定，檢查文章內容以確保文章主要研究的是形式組織承諾，排除了那些改變承諾、職業承諾及其他形式的承諾的研究。

關于倦怠。把情感的疲憊、人格的喪失及將個人成就降低作為這類研究的焦點。因此，重點搜索了“倦怠”“疲憊”“人格解體”等關鍵詞。

關于個性。人格特質被稱為“大五責任感”，外向性、情緒穩定性、有經驗、有親和力，使用這些術語和“大五”“人格”作為關鍵詞，以確定潛在的研究對象。

關于領導成員交換理論。術語“交換”“談判緯度”“leader-member”“LMX”“LMX-mdm”“LMSX”“互惠”被用作識別的關鍵字。

關于組織公正。“正義”“不公正”“公平”“不公平”，這些關鍵詞被作為主要搜索目標。搜集的文獻中包含了所有形式的組織公正（即分配程序、人際關系、交互性、信息性）。

關于組織公正。“正義”“不公正”“公平”“不公平”用于確定潛在的納入研究。而搜索的文獻包含了所有形式的組織公正（即分配程序、人際關系、交互性、信息性）。

關于影響。雖然他們的概念化有不同，有表述為強度、焦點和測量的（Elfenbein，2007），選擇以情感、情感和情緒作為一個研究類別，對相關關鍵詞進行了搜索，以“情感”一詞定位相關的研究。

3 基于扎根理論的控制變量使用分析

根據Duriau，Reger& Pfaffer（2007）所做的控制變量編碼流程，對580項管理學相關研究中包含有超過3 500個控制變量進行編碼。具體步驟就是利用扎根理論將相關研究中實用的控制變量一一列出，很多控制變量在統計學上都屬于不重要的關系，例如在績效領域，最常見的5個使用的控制變量（性別、任期、年齡、組織、團體規模）被用作重要的變量；有些控制變量對研究人員流失率的問題有顯著的影響，包括收入、當地的失業因素和工作的嵌入性，這些因素不應僅作為控制變量來操作。

值得注意的是，只有不到10%的研究為使用控制變量提供了理論依據。在提供的130多個理論依據中，近31%的文章表明了是按照模型或同類研究中之前的控制變量來選取，根據已知的一些模型來預測變量間的關系，同時分析他們自己的數據：有28%的人描述為是通過對之前的研究或模型進行綜合，以及對自己擁有的數據進行分析，再來選取控制變量；接近19%的人結合之前自己發現的變量間的關系和自己的數據進行分析；有大約8%的人將預期理論與自己的數據進行分析。

有關影響的研究中，90%以上的研究都只關注了積極和消極的影響。相比之下，只有不到40%的研究關注了經理的性別，有60%的研究關注的是員工的性別和年齡。相比之下，很多研究忽略了配對樣本的基本人口信息。從目前的數據信息來看，結果是令人失望的，絕大多數研究涉及最流行的組織行為學、人力資源管理和應用心理學領域，在選擇控制變量時，都會聚集在同一個簡單的人口統計學上的因素上。這說明很多研究者還需要弄清究竟什么是控制變量，人力資本理論提出某些個人特征，例如任期、教育和工作經歷會積極地影響人們的態度，在此任期，教育和工作經歷這些變量將不再作為控制變量出現。

4 控制變量使用建議

（1）思考選用某一個控制變量的理由。一般來說，關于這個問題最常見的回答是“因為我認為這個變量和我研究中的變量有關”。如果回答是這樣的，那么接下來的問題便是“這是不是唯一的理由？也就是說，是否還有其他理由？”如果回答“否”，那么說明該控制變量的選取不夠恰當，應該停止。如果回答“是”，但沒有其他的論據，那么我們認為對這一控制變量的選取也是沒有正當理由的。

（2）選用某一個控制變量必須有充分的理由。還有很多各式各樣的回答，比如“因為之前的研究者在他們的研究中使用了這些控制變量，因為這一控制變量可能對我的研究結果產生了另外一種解釋，因為這一控制變量可能干擾我的研究結果”，等等。如果以上是你的回答，那么又必須拋出之前的問題，“還有沒有其他理由使得這一變量被考慮進去”。如果回答“否”，那么研究者同樣沒有必要再進行下去。分開來看，以上沒有一個回答具有充分的理由來支撐控制變量的選取。因此，研究者需要回答一個簡單的問題“其他還有什么理由讓我想要使用這一控制變量或者我應該使用這一控制變量”以上這一過程需要不斷地重復，直到研究者沒有其他理由再考慮使用這一變量。如果研究者不能夠提出一些理論依據作為適當的理由，那么這一過程應該就此停止，在分析中不應該用到這一控制變量。但這并不是意味著研究者無法使用任何的控制變量，這只是意味著沒有合適的理由說服我們必須在分析中使用它們。但是，如果研究者在上述的問答過程中提出了理論依據，那么研究者將會回答不同的問題。

（3）不要為了滿足審稿人的期望而選用某個控制變量。有一個回答雖然不太被提起，但是我們認為這可能是許多研究者選取控制變量的真正原因，即“因為我認為審稿人或者編輯希望我加上一個控制變量”。如果這是主要原因，那么我們強烈希望研究者能夠停止這一過程。還有一個回答同樣也暗示必須停止控制變量的選取，即“使研究假設在測量檢驗上看似嚴謹”。這在很多年前被認為是一個謬論，直到最近才有大量的證據顯示，統計上的控制并沒有任何的嚴謹性。

（4）此外，角色理論認為，控制變量的選取涉及3個問題：這一關系是否在已有的研究中被實證過了？這一控制變量的選用在研究中的目的是什么？研究中的變量能否被合理地測量？如果這一控制變量與研究中的變量有實證上的關系存在，那么研究者就能夠合理地解釋研究結果的其他可能性。

在描述控制變量的選用或排除的過程中，以理論上的合理性為主來處理控制變量和主要變量之間的關系，即“選擇什么、為何選擇、為什么選擇”的問題，這是一個必需的步驟。

參 考 文 獻

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[責任編輯：鄧進利]