异质性分析用交互项和分组回归两种方法做出来的结果不一样？

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请问在做异质性分析的时候，用交互项和分组回归做出来的结果好像不一致是为什么？
比如用公司规模分组，结果是大规模的显著，小规模企业不显著；当用交互项，将大规模企业设为1，小规模为0，回归结果是变量为0的这一组显著，且通过了组间检验。
这是什么原因，还是有可能是变量设置的时候出错了影响结果吗

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关键词：分组回归 质性分析 交互项 异质性 是什么原因

分组回归的系数没有经过统计学检验，不太好说明孰大孰小，即便一者显著而一者不显著，也可能存在估计系数置信区间的重叠。基准模型中引入交互项进行分析更为严谨，或者利用似不相关回归对分组回归的系数差异进行检验。

在做异质性分析时，用交互项和分组回归得到的结果可能不一致的原因可能有几个方面：

1. 非线性关系：当使用分组回归时，可能假设公司规模与因变量之间存在线性关系。然而，实际情况可能更为复杂，可能存在非线性关系。而使用交互项可以更好地捕捉到不同规模企业的非线性关系。

2. 统计功效：分组回归中，显著性检验的结果可能受到样本容量和变量设定的影响。如果小规模企业的样本量较少，可能导致估计结果不显著。而使用交互项时，可以通过将大规模企业设为1、小规模企业设为0，提高小规模企业的样本量，从而增加了显著性检验的统计功效。

3. 遗漏变量：在进行分组回归时，可能存在未考虑的遗漏变量，这可能导致结果的偏误。而使用交互项可以通过引入交互项的交叉影响来控制遗漏变量的影响，进一步提高结果的准确性。

在进行异质性分析时，确保变量设置正确是非常重要的。可能需要仔细检查变量的定义、测量方式以及是否包含其他相关变量等。此外，还要注意样本的选择和样本容量，以确保足够的统计功效来获得可靠的结果。

这里有讨论
https://bbs.pinggu.org/thread-3796256-1-1.html

模型设定不一样了，你把所有变量（包括常数项）都与大小规模的虚拟变量做交叉项，结果就是一样的。