宏觀經濟學
如果添加或減去控制變數會影響解釋變數的重要性，結果的解釋是什麼？
我正在對經濟增長的決定因素進行一些回歸，但我對此感到失望。基本上通過選擇要回歸的變數組，我可以獲得所需的意義。這說明解釋變數是否影響經濟增長？
當您執行回歸時，您正在做出高斯馬爾可夫定理的假設，其中之一是誤差與所有自變數（外生性）不相關。
如果您從回歸中刪除與其他解釋變數相關的變數，則誤差項和這些解釋變數將相關，然後將違反高斯-馬爾可夫定理。這樣做的結果是模型產生的估計將有偏差。這種特殊形式的偏差被稱為省略變數偏差。
遺漏變數偏差的一個結果是，通過從模型中刪除重要變數，通常可以使虛假變數變得重要。在這些情況下，它們變得具有統計意義這一事實並不意味著它們突然變得重要，它只是意味著您正在估計一個違反您自己假設的錯誤指定的模型。所以我們不能一味地解釋回歸模型相關的假設檢驗，我們必須關注模型是否明確——包括是否包含所有相關變數的問題。
最後一點：你的問題是“這說明解釋變數是否影響經濟增長？” 答案是什麼，因為回歸本身不會告訴您任何有關因果關係的資訊，只會告訴您變數是否相關。要在變數之間建立因果關係，您必須從一開始就考慮如何將因果辨識建構到您的經驗策略中。
您似乎是說，通過選擇要回歸的變數組，您可以獲得所需的意義。這意味著您可以操縱模型並獲得顯著的結果，表明經濟增長對某些解釋變數的依賴性。但是，如果按照科學程序對模型進行審查，這種模型很可能會失敗。前面的答案也表明了這一點。