在解释和比较分组回归的结果时，确实会遇到关键自变量的系数大小与显著性水平之间的权衡问题。虽然显著性是评估结果可靠性的标准之一，但并不总是完整地反映效应的实际重要性或影响程度。以下是一些考虑因素：
1. **系数值的重要性**：如果一个变量的系数绝对值较大，这通常意味着在统计模型中，该变量对因变量有更大的实际影响力。即使显著性略低（比如一颗星），但只要达到基本的显著水平（例如p<0.05），就表明这种影响在统计学上是可信的。
2. **效应大小的解释**：除了关注系数值外，还应考虑效应大小的衡量标准，如Cohen’s d、eta-squared或omega-squared等。这些指标可以帮助评估自变量对因变量影响的实际重要性，并且独立于样本量的影响。
3. **理论和领域知识**：在分析时，将统计结果与现有理论和领域的专业知识相结合是非常重要的。即使某个组别的系数显著性较低，但如果其值表明理论上或实践上重要的效应，那么这一发现仍然值得重视。
4. **多模型比较**：考虑构建不同的回归模型（例如，加入交互项、调整控制变量等），以更全面地理解自变量与因变量之间的关系。这有助于确认结果的稳健性，并可能提供关于影响大小和方向的额外见解。
5. **报告完整性和透明度**：在学术研究或数据分析报告中，应该详细描述所有的发现，包括那些显著性和效应大小有差异的结果。这样可以为读者提供一个全面且客观的理解框架，避免过度解读任何单一方面的信息。
综上所述，在比较分组回归结果时，确实需要平衡系数值和显著性水平的考虑，而不仅仅是单独关注其中一点。通过综合应用上述方法，可以更准确地评估自变量对不同样本或群体影响的实际大小及其重要性。
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