按一个变量分组回归时那个变量还要放进控制变量吗

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例如：如果按照公司规模将数据分为大规模公司和小规模公司，那控制变量还可以控制公司规模吗

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关键词：分组回归 变量分组 控制变量 小规模 大规模

18756957558 发表于 2021-10-7 20:30
例如：如果按照公司规模将数据分为大规模公司和小规模公司，那控制变量还可以控制公司规模吗

不用

不需要放入，

但有些研究中也是放入的，原因在于想分析的是在不同子样本之间的影响；不放的话，是异质性的分析

二者有一定的差别

赞同楼上说的。如果分类本身是dummy，就算放了也会omit掉。另外，如果是想做比较，用dummy和交互项更好，分样本回归未必可比，需要的假设更强。

wdlbcj 发表于 2021-10-8 11:07
不需要放入，

但有些研究中也是放入的，原因在于想分析的是在不同子样本之间的影响；不放的话，是异质性 ...

你好，我想问下这个有参考文献吗

mqqq000 发表于 2023-5-4 16:57
你好，我想问下这个有参考文献吗

您好 请问你找到参考文献了吗
放与不放的都行

肯定要的，参考Fama的dissect anomalies的规模变量

tgauss 发表于 2023-8-18 13:56
肯定要的，参考Fama的dissect anomalies的规模变量

您好，想请教一下，如果控制变量中也放入了分组的变量，应该怎么解释呢，说明在不同组之下，公司规模对被解释变量的影响不一样？还是只用关注解释变量的系数就可以了，说明不同分组下，解释变量对被解释变量的影响不不同。非常感谢

你主要还是要将你关注的解释变量的系数在各组中的差别，规模效应在不同规模分组的差异也可以提。如果不放入规模变量，但不同分组下仍然有规模效应，那么你的模型设定就是有误的，从而导致你关注的解释变量的估计也不一致了。

在进行分组回归分析时，你已经依据某个变量（如公司规模）对样本进行了划分。在这种情况下，再将这个变量作为控制变量放入模型中是没有意义的，因为你已经在模型的设计阶段通过分组处理了这个变量的影响。

例如，在你的案例中，如果按照公司规模将数据分为大规模公司和小规模公司两组，并分别在这两组内进行回归分析，那么在每一组内的回归模型里就不需要再控制公司规模这一变量。因为在这个特定的回归模型内，“公司规模”已经被视为恒定的（即所有样本都属于同一规模类别），它的影响已经通过分组被“剥离”了。

然而，在每个子组中，你仍然可以加入其他可能影响因变量的控制变量，以确保分析结果尽可能准确和全面。例如，你可以考虑控制公司的行业、财务状况、地理位置等因素，这些变量与公司规模是独立的，并且可能会对回归结果产生重要影响。

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