在回归分析中，缩尾处理并不是所有实证研究的必备步骤，但它是处理极端值或异常值的一种常用方法。缩尾处理的目的是为了避免这些极端值对回归结果的过度影响，结果更加稳健。有些文献写明了缩尾，而有些没有提及，可能有以下几个原因：
1. 在某些领域或特定的研究问题中，缩尾处理可能更为常见或被认为是必要的步骤，研究领域不同，在其他领域或问题中，可能不那么常见或不被视为关键步骤。
2. 考虑样本和数据的特性，如果研究使用的样本数据中存在明显的极端值或异常值，缩尾处理可能更为必要。反之，如果数据相对均匀分布，没有显著的极端值，缩尾处理可能不是必需的。
3. 研究者选择和考虑的方法论时，根据自己的研究设计和方法论考虑选择是否进行缩尾处理。有些研究者可能认为缩尾处理有助于提高结果的稳健性，而有些则可能更注重数据的原始形态。
至于缩尾后没有缩尾前显著的情况，可能涉及以下几个方面的因素：
1. 受到极端值的影响，缩尾处理可能会改变数据的分布和特性，从而影响回归结果的显著性。如果极端值对回归结果有显著影响，缩尾后可能会降低这种影响，导致结果不再显著。
2. 缩尾处理可能会改变变量之间的关系，原本显著的变量关系变得不再显著，可能是缩尾处理改变了数据的分布和范围，影响了变量之间的关联性。
除了缩尾处理本身，还可能存在如模型设定、控制变量的选择等其他因素导致回归结果的显著性变化。

缩尾处理并不是万能的，也不是所有情况下都适用的。在进行缩尾处理时，需要根据研究的具体情况和数据的特性进行判断和选择。同时，也需要注意缩尾处理可能带来的信息损失和解释性下降等潜在问题。

建议仔细阅读相关文献和理论，了解缩尾处理在实证研究中的应用和争议，并根据自己的研究设计和数据特性进行选择和判断。如果可能的话，也可以尝试使用不同的缩尾方法和参数进行比较和分析，得出更加稳健和可靠的结论。

您的解答非常详细，我想我得先去看看我的数据分布了。非常感谢您!

在研究盈余操纵方面，缩尾前数据相关性显著，缩尾后不显著，这种情况如何处理，还能做下去不