异质性检验两组分组都显著怎么办？

pprary 发表于 2023-10-23 20:23
请问如果有显著差异的话，是不是证明不可以进行回归系数比较呀

就是要有显著差异才可进行比较

zzzyu111 发表于 2023-4-24 16:25
两组都不显著，但是总体样本显著怎么办

我也是的，你解决了吗？

zzzyu111 发表于 2023-4-24 16:25
两组都不显著，但是总体样本显著怎么办

不知道那个键是踩，不小心点了，不能改了。

pprary 发表于 2023-10-23 20:23
请问如果有显著差异的话，是不是证明不可以进行回归系数比较呀

显著差异的话说明可以进行比较

当你在进行异质性检验时，如果两组分组的结果都显著，这意味着两组数据之间存在显著的差异，或者说它们并不来自同一总体。这种情况下，你需要采取一些措施来处理这种异质性，具体做法可以包括：

1. **重新评估分组标准**：检查分组的依据是否合理，是否存在其他更合适的分组方式。

2. **增加样本量**：有时候样本量太小会导致结果出现偏差，增加样本量可能会减少分组间的异质性。

3. **使用随机效应模型**：当数据存在明显的异质性时，可以考虑使用随机效应模型(random-effects model)来分析，这种模型可以考虑到组间的差异。

4. **进行亚组分析**：如果可能的话，可以尝试将数据分成更细的亚组进行分析，看看是否某些特定的亚组之间存在显著差异。

5. **控制混杂变量**：检查是否存在未控制的混杂变量(confounding variables)导致的结果偏差，适当控制这些变量可能会减少异质性。

6. **敏感性分析**：进行敏感性分析(sensitivity analysis)来检查结果的稳健性，看看排除某些极端值或特定子集后，结果是否依然稳定。

7. **元分析角度**：如果这些数据来自不同的研究，可以从元分析的角度进行考虑，使用合适的统计方法来整合不同研究的结果，同时考虑到研究间的异质性。

8. **咨询统计专家**：面对复杂的统计问题，寻求统计专家的帮助是一个明智的选择。专家可以提供更专业的建议和解决方案。

总之，面对两组分组结果都显著的异质性问题，需要综合考虑多种因素和方法来进行处理，确保最终的研究结论是可靠和有效的。

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王文玉bbboo 发表于 2023-10-24 12:14
我也遇到这个问题，看到比较靠谱的是，回归系数不能直接比较，用chow检验试试

您好，请问您的问题解决了吗，请问如果两个都显著，该如何解释呢

您好，请问您的问题解决了吗，请问如果两个都显著，但是组间系数差异检验不显著，怎么解释呢

请问两个都显著且系数大小显著性都差不多，组间系数差异检验不显著，是不是说明分组无意义。这种情况还需要在论文里汇报嘛？谢谢。