[1]于文超,梁平汉,高楠.公开能带来效率吗?——ZF信息公开影响企业投资效率的经验研究[J].经济学(季刊),2020,19(03):1041-1058.DOI:10.13821/j.cnki.ceq.2020.02.13.

我感觉像没做差异检验，一般做了都会报告的

感觉就是一个分组，没有做差异检验，当然人家也发了出来

请问黄老师，Y=A+B+AB，根据C分组回归，想看看两组中AB的系数是否存在差异，可以做组间系数差异检验吗，以往的研究都是对自变量A的组间系数差异检验，可以做交互项的组间系数差异检验吗？

应该作法一样！

好的，谢谢黄老师

我也在思考这个问题，要是有源头文献支撑多好啊！

黄老师您好，想请教一下分组回归一定要做组间差异检验吗？并且组间差异检验系数一定要具有显著差异才能在论文汇报嘛？如果组间差异检验不显著说明两组系数没有显著差异，意思就是分组没有意义了嘛？（比如将样本区分为发达国家和发展中国家）

请问分组回归，两组回归系数都显著并且差异不大（0.1889***，0.1810***），组间系数差异检验不显著。这种情况是不是说明分组意义不大，还需要在论文里汇报吗？

您好 请问您最后怎么解决的？我也有同样的疑惑

看有的文章一组显著一组不显著就没有汇报组间差异检验

你遇到的情况其实并不罕见。在统计分析中，我们经常需要对数据进行分类或分组以探讨不同群体间的效应异质性。即使一个分组的回归结果显著而另一个不显著，并且两者的组间系数差异未能达到传统意义上的统计显著性（如p < 0.05），这并不意味着你不能再继续这样的分组分析。

这里有几个观点可以帮助理解这一现象：

1. **样本大小**：如果一组的数据量远大于另一组，那么即使小的效应在大数据量的一组中也可能是显著的。然而，在较小的组中可能无法达到同样的统计能力来检测到相似效应。

2. **效应尺度和背景噪声**：一个分组的回归系数不显著并不一定意味着没有实际效果，而是该效应可能被更大的随机变异掩盖了（即较高的背景噪声）。同时，如果两个组的实际效果相近但样本量不同，那么小样本组中发现显著性会更困难。

3. **解释和理论**：在经济学、社会学等社会科学领域里，即使统计结果没有达到传统意义上的“显著”，基于理论的分析仍然非常重要。研究者应该深入探讨为何在两组中观察到的效果有异同，并尝试从理论上解释这些现象。

4. **后续分析**：可以考虑使用其他统计方法来增强对数据的理解。例如，使用bootstrap或其他重新采样技术评估系数差异的稳定性；或者采用更复杂的模型（如混合效应模型）来捕捉不同群体间的复杂关系和变异。

总之，在科学研究中，“显著性”只是衡量不确定性的工具之一，并不意味着非显著结果就是无效或无意义的。关键是要综合考虑所有可用信息，包括理论背景、数据特征以及统计分析结果，来构建全面而合理的解释。

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