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只能有一个变量，这样才能保证实验结果是由你所确定的实验变量引起的。变量是指在实验中可以变化的因素，在实验中，由实验者操纵和调控的变量叫做自变量。
当然可以没有①因为控制变量在论文中不是必须的。②研究性文章主要有三个变量，自变量、因变量、控制变量。硕士毕业论文不加控制变量，只研究前两项（自变量和因变量）理论上是没有问题的，毕竟只是毕业论文形式一下的嘛。但是，这个很重要，作为科学的严谨态度，我建议最好加上控制变量，虽然这会让实验增加复杂难度。现实研究中，任何情况下，都不可能考虑到所有可能影响实验结果的变量，一般情况下，我们往往只会关注一两个研究变量。这就留下一个问题：可能存在其他因素会影响到研究结果。为了排除这个因素，使之更加科学，因此建议讲控制变量纳入研究分析。③举个例子：想了解卡路里摄入量如何影响体重。卡路里摄入量是自变量，体重是因变量。研究对象的年龄不同代谢能力也不同，进而可能影响体重的变化。如果不能确定年龄是否会影响体重的研究结果，就无法确定结果的变化是否是由自变量变化引起的，所以，将年龄作为控制变量纳入研究。
嗯，可以的，这些做SEM模型，回归分析，假设检验一类的，属于实证分析的论文，特别是美国的学术研究比较喜欢做这类的研究
研究两个变量的相关性，你可以构建线性回归模型（或是其他模型，看具体研究问题），一般写论文先对模型中变量进行相关性分析，然后，再对你所建的模型回归分析。这得根据你的研究问题而定
一，首先我根据ADF检验结果，来说明这两组数据对数情况下是否是同阶单整的（同阶单整即说明二者是协整的，这是一种协整检验的方法），我对你的两组数据分别作了单位根检验，结果如下：水平下的ADF结果：Null Hypothesis: LNFDI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3) Augmented Dickey-Fuller test statistict-Statistic Prob.* critical values:1% level level level *MacKinnon (1996) one-sided : Probabilities and critical values calculated for 20observations and may not be accurate for a sample size of 14从上面的t-Statistic对应的值可以看到， 大于下面所有的临界值，因此LNFDI在水平情况下是非平稳的。然后我对该数据作了二阶，再进行ADF检验结果如下：t-Statistic Prob.*- critical values:1% level level level 看到t-Statistic的值小于10% level下的，因此可以认为它在二阶时，有90%的可能性，是平稳的。的结果：它的水平阶情况与LNFDI类似，T统计值都是大于临界值的。因此水平下非平稳，但是二阶的时候，它的结果如下：t-Statistic Prob.* critical values:1% level level level 即，T统计值小于1% level的值，因此认为，它在二阶的时候，是有99%的可能是平稳的。这样就可以认为两者LNFDI和LNEX是单阶同整的。即通过了协整检验。二，GRANGER检验（因果关系检验）这个就是为了看这两组数据是否存在因果关系。我做了他们的二阶因果关系检验（因为他们在二阶时都平稳），结果如下：Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityLNEX does not Granger Cause LNFDI does not Granger Cause 看到，Probability下面对应的值，和都是小于的，因此我们可以认为这两组数据之间相互存在着因果关系。写了这么多，你还有问题就在补充里说吧~我不知道你要的是结果还是做法，结果就是这样的~~
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做论文，你可以在知网上或者其他专业学术网站上找到硕博论文进行参考，上面的内容都比较详细。一般来说，题目是两者相关的研究论文，就做人口学变量的频率分析、人口学变量对两个变量的影响（也就是t检验或者f检验）、还有两个变量相关分析，如果显著相关，
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
三个或三个以上变量的相关关系称为复相关。
两个因素之间的相关关系叫做单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量。三个或三个以上因素的相关关系叫做复相关，即研究涉及两个或两个以上的自变量和因变量。复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算,只能采取一定的方法进行间接测算。一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标，它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大，表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)：多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方，那么复相关系数就是确定系数的平方根。
可以用相关分析，计算相关矩阵来判断变量间的相关关系。 如果判断仅在变量a,b,c间有相关性，可以知道a,b,c间相互影响，其他变量的影响作用不显著。
不可以的。本科毕业论文是有质量要求的，内容要充实有深度，仅仅写两个变量是远远不够的，建议你要多写点内容内涵，把毕业论文写好。
好像不可以，只写两个，字数也太少了，
三个变量应该是只有两两相关，才能做回归分析，也才能做中介效应。本科毕业论文的选题中有三个变量，这三个变量之间是负相关，论文有意义，不难写。可以增加一个变量。可以再阅读文献，在已有的理论基础上考虑换一个变量，或是增添一个变量。
两个变量关系研究中常用的方法有很多。它包括方差分析、 典型相关分析、判别分析、对数线性方程、对数线性模型等。
换一个变量写。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，该地址可以存储Script运行时可更改的程序信息。
研究两个变量的相关性，你可以构建线性回归模型（或是其他模型，看具体研究问题），一般写论文先对模型中变量进行相关性分析，然后，再对你所建的模型回归分析。这得根据你的研究问题而定