异质性分析时应采用哪种方法？

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楼主在使用DID分析高铁开通对企业的影响作用。在异质性分析时，以下两种方式
1.设定交互项，比如设定金融业企业/大型企业为1，高铁的开通为1，回归交互项对因变量的影响
(gen z=open_dummy*large_dummy
xtreg y z )；
2.设定行业、规模分类，在回归时加入if
（xtreg y x1 x2 if large==1）.
两种方式回归的样本范围、得到的结果都不一样，请问而这有什么区别，哪种方法更恰当呢

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关键词：质性分析 异质性 xtreg Dummy Large

自己顶一下{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_274:}{:0_278:}

同样的疑问！是设定交互项还是用if分组回归呢？请问你这个问题怎么解决的？盼复

同在做异质性分析，根据你的异质性研究对象，if更恰当一些，设置交互项做异质性分析一般是想研究“异质性研究对象”的中介作用。可参考学习https://bbs.pinggu.org/thread-3796256-1-1.html

交乘项和分样本回归作用是一样的。这个一样建立在两个子群体的分布是一致的假设之下。如果子群体A和子群体B的分布不一样，那么用交互项更合适

yed800579 发表于 2022-10-10 12:37
交乘项和分样本回归作用是一样的。这个一样建立在两个子群体的分布是一致的假设之下。如果子群体A和子群体 ...

请问分布是具体指什么呢？

请问进行交互项分析后，是否需要关注主回归是否显著？

yed800579 发表于 2022-10-10 12:37
交乘项和分样本回归作用是一样的。这个一样建立在两个子群体的分布是一致的假设之下。如果子群体A和子群体 ...

你说反了。子群体分布一致的情况下使用交互项做异质性分析才是正确的，子群体分布不一致，理论上只能采用分组回归的形式。但是分组回归的结果是否有差异不能直接凭系数去判断，需要单独做t检验，统计上显著才能说明有差异。一言以概之：能做交互项的都能做分组回归，分组回归的应用范围更广。但分组回归会因为子群体样本量小而导致估计的方差增大，另外就是分组回归组间是否有差异需要统计上判断，不能直接肉眼判断。