在进行机制分析和异质性分析时，可能会出现某些变量存在缺失值的情况。如果这些缺失值是随机的，那么通常可以采取忽略缺失值的方法，即只使用可用数据的样本进行主回归分析，这样不会对结果产生太大影响。

然而，如果缺失值是非随机的，比如与某个特定因素相关，那么直接忽略这些缺失值将会导致偏差和误差。在这种情况下，需要采取一些处理方法，例如利用多重插补等技术来填充缺失值，从而保证主回归样本量与后续分析的样本量保持一致，以减少结果的偏差。

异质性分析的时候可以有这种情况，比如分中东西部的时候，样本量肯定要比基准回归少；机制一般情况最好不要减少样本量，因为一旦审稿人/老师问起，不好解释

异质性分析可以的，因为相当于在扩充你文章的支线故事，样本量比主回归少很正常；但机制检验最好和主回归保持一致，因为依然在分析“主线故事”背后的机制~

个人认为样本量的大小也是有影响的。类似于工业企业上万条的样本，在进行机制检验时相对于主回归因有所缺失而产生的少数样本量的减少，影响不大。但如果是做的省级，样本量比较小，最好可以采取合适的方法插补缺失值，保证样本量与主回归一致。

请问异质性分析与主回归的估计方法不同可以吗