假设我正在运行一个回归，其中我的因变量是凶杀，我感兴趣的变量是访问暴力视频游戏。假设我在控制变量方面也投入了厨房水槽——我有 38 个人口统计控制、30 个可能相关或不相关的犯罪学控制，等等。其中一些控件甚至可能包含模糊或错误的数据（印刷错误、空白单元格等）。这些草率的回归有哪些负面后果？

一位统计学专业的研究生告诉我，这些控制对因变量和感兴趣变量之间的 p 值没有影响，即使控制上的系数毫无意义。但如果这是真的，为什么不是所有学者都在他们的回归中直接扔进厨房水槽？是否可以通过添加垃圾控件使 p 值变小？