这个问题可能源于几个方面：
1. **数据分割问题**：即使你的分组变量没有缺失值，但可能在某些情况下，该变量的取值将样本分为两部分时，并不是所有原始数据都能被准确地划分进这两个组。例如，如果你是基于一个连续变量进行分组（比如收入水平），你可能会设定一些阈值来定义两个组。然而，在这种情况下，那些正好落在阈值上的观测可能在不同软件或不同的处理方式下被计算成属于A组还是B组。
2. **数据清洗**：在你进行基准回归分析和分组回归前，你是否对数据进行了某种形式的清洗？例如，移除了异常值、重复记录或是某些特定条件下的样本。这种操作可能会影响最终用于分析的数据集大小。
3. **随机性因素**：如果在分割数据时有使用到随机抽样（比如训练-测试分组），那么即使总体没有缺失数据，每次运行的结果也可能不同，导致两组的加和与基准回归的样本量不完全匹配。
处理方式：
1. **重新检查数据处理步骤**：确保你的数据清洗和预处理步骤不会无意识地排除某些记录。如果使用了随机抽样，请考虑固定随机种子，以便结果可复现。
2. **详细记录数据分割过程**：明确你如何定义每个组的成员资格标准，以及这些规则是否被正确应用到所有观测上。
3. **检查分组变量与目标变量之间的关系**：有时候问题可能不在数据处理本身，而是在于所选的分组方法是否真正反映了数据内部的结构或趋势。考虑使用描述性统计分析来检验不同组内的分布特性。
4. **报告和解释差异**：在你的研究报告中明确说明任何样本量不匹配的情况，并提供合理解释。如果这种偏差是由于合理的数据处理决策导致的，那么读者应该能够理解并接受这一点。
希望这些建议能帮助你解决遇到的问题！
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