控制变量显着不显着重要吗， 控制变量非常重要。它们可以帮助研究人员比较研究变量的影响，确定其结果的准确性。

控制变量的显着性非常重要。

它是用来测量受试者之间或受试者从一个条件到另一个条件之间的变化的指标。

控制变量显着意味着变量在受试者中的变化是可预测的，并可以用来解释两个受试者之间的差异和受试者从一种状态到另一种状态的变化。

例如，用户拥有加入某个实验前的一套存在预期的属性时，引入控制变量可以帮助研究人员准确预测用户影响到实验的外部属性。

因此，控制变量的显着性是有效分析试验结果所不可或缺的要素之一。

预订变量

预订变量是指在统计学中，监测对象有可能会变化的量。

所谓变量就是数值可能出现变化的量，是用来观察变化发展模式的指标。

在统计分析中，预订变量定义为能够表达某种客观现象的量及其变化特征，用来研究现象分布特征及其关系的变量。

变量分为自变量和因变量，自变量表示起因或被监测的对象。

因变量表示受观测对象影响的量值。

其它还包括控制变量、线性变量等。

由此可见，预订变量重要性及在研究中的作用，不言而喻，要对其合理的运用以及获得优质的研究结果。

统计学三种变量类型

统计学中包括三种不同的变量类型：

定性变量(Qualitative Variables)、定量变量(Quantitative Variables)和标称变量(Nominal Variables)。

定性变量是可以描述特定指标或细节的变量，而定量变量是可以按数量、比例或其他数值来表示的变量。

标称变量通常是有抽象意义的变量，它们的数据不能用于数学分析。

定性变量通常是非数值变量，例如年龄段、性别及政治倾向。

它们是有序或无序的类别变量，通常可以用来描述特定群体的特征。

定量变量可以是连续数据或者离散数据，包括对行为、性格、观点等的测量。

例如，可以用数值表示个体的智力水平或收入水平，这些数值可以用于构建模型并进行分析。

标称变量没有数值的可比性，它们只能用来描述变量的类别或分组。

一般情况下，标称变量会用字母或其它标记来表示不同的类别，例如“A”代表男性，“B”代表女性，或者“高”表示一种级别，“中”表示另一种级别，以此类推。