在实证研究中，“控制组平均值”（Control Mean）是指在没有受到处理或干预影响下的对照群体的平均响应水平。当我们将解释变量（通常表示为Y）减去控制组均值后再进行回归分析时，这种操作实际上是为了消除模型中的系统性偏差，并将焦点集中在“处理效应”上。

具体而言，这样做有以下几点意义和好处：

1. **聚焦处理效应**：通过从所有观察中减去控制组的平均响应（即无处理干预下的预期结果），我们可以更清晰地识别出处理（或政策、干预等）对目标群体产生的净影响。这种方法有助于分离出由于处理本身带来的效果，而不是其他未观测因素导致的变化。

2. **减少偏差**：在某些情况下，即使控制了可观测的协变量，模型仍可能受到不可观测混杂因素的影响。通过减去控制组平均值，可以部分地解决这一问题，因为假设这些混杂因素在处理组和控制组之间是相似的，则它们对结果的影响将在差分中相互抵消。

3. **提高估计精度**：这种方法通常与固定效应模型或差分方法结合使用。通过关注前后对照差异（即处理组相对于控制组的变化），可以更精确地估计处理效果，特别是在实验设计不理想时，如非随机分配处理的情况下。

4. **简化解释**：当被解释变量减去了控制组平均值后进行回归，模型的系数可以直接解释为处理效应。例如，在教育研究中，如果我们将测试成绩与对照组平均分差作为因变量，则模型估计出的参数就表示接受特定教学方法的学生相对于未接受该方法学生在成绩上的预期差异。

总之，“减去控制组均值”的做法通过关注“净影响”而非原始数据变化，帮助研究人员更准确地评估处理或干预措施的真实效果。

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