在学术研究与数据分析的领域中，被解释变量和控制变量是至关重要的概念。被解释变量，也被称为因变量，它是我们在研究中试图去解释、分析其变化原因的对象。比如在研究经济增长时，国内生产总值可能就是被解释变量。而控制变量则是那些可能会对被解释变量产生影响，但我们并不主要关注的因素。为了准确探究核心因素与被解释变量的关系，需要对控制变量进行合理处理。了解被解释变量和控制变量的定义、作用及相互关系，能帮助研究者更科学地设计研究、精准分析数据。

1、解释变量是我们所关注的“因”。对于这个因，必需确保其因果链足够单纯（因与果不是第三方的共同结果，同时，因果两项不是某控制变量的共同原因）。控制变量不能是因果链中的中介，因为控制了中介，因就无法有效地影响果，也不能是因果的共同结果，在共同结果的影响下，我们无法判断因果间的关系链条还是否是二者间的纯粹联系。

2、控制变量本身并不感兴趣，或许就可以容忍对于控制变量系数的不一致估计，而只要核心变量的系数估计一致即可。此时，就可以不要求控制变量外生（即允许控制变量与扰动项相关），而只要在给定控制变量的条件下，核心变量与扰动项不相关即可。换言之，只要求核心变量与扰动项在某种意义上“条件不相关”即可。