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第二类变量是人口统计特征(年龄、性别、种族、教育程度、省份、职业等)。这些变量在心理学研究中往往并不占据主要位置。它们可以用一个测试项来测定。而且,这些变量大多比较客观,报告误差不大。在一个问卷中包括这些变量的目的往往是为了检验一个样本是不是与群体有相似的组成,从而具有代表性。

第三类变量是辅助变量。一类重要的辅助变量是控制变量。控制变量并不是理论模型中的主角。但是因为一个理论模型往往只从一个角度出发,所选变量有时不能有很好的充分性。这时,包括一些控制变量就可以用来表明即使另外一些重要的变量在场,所选的理论变量仍具有重要性,并表明理论变量具有有别于控制变量的额外作用。举例来讲,在组织中,如果我们的模型是信任度影响一个人向另一个人问取知识的频率,信任度是我们的理论变量。我们的控制变量可以包括私人友谊与业务上的相关性。这样,如果我们用统计方法先去除私人友谊与业务上的相关性对知识问取行为的影响后,我们还能够表明信任度可以解释这两个变量没法解释的知识问取行为,我们就可以更有力地表明信任度的作用。这样的控制变量虽然不是一个模型的主角,却是包括在统计分析中的。


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