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雷达卡
在回归分析中，控制变量里有公司规模，仍然可以使用公司规模进行分组回归，但需要根据具体情况处理。
可以分组回归的原因
1. 研究异质性：公司规模可能对因变量的影响存在异质性，即不同规模的公司可能表现出不同的关系。通过分组回归，可以更清晰地观察这种差异。
2. 避免信息损失：如果直接在主回归中控制公司规模，可能掩盖不同规模公司之间的差异。分组回归可以保留这些差异，提供更丰富的信息。
注意事项
1. 避免重复控制：在分组回归中，如果已经根据公司规模分组，那么在每个分组的回归模型中，公司规模变量将失去变化性（即在每个组内，公司规模是相同的或变化很小），因此不应再将其作为控制变量。
2. 多重共线性问题：如果在主回归中公司规模与其他变量存在较强的多重共线性，可能会影响回归结果的稳定性和解释力。
3. 分组方法：可以按照公司规模的中位数、四分位数或行业标准等进行分组，常见的分组方式包括大规模、中等规模和小规模。
替代方法
如果不想进行分组回归，也可以通过引入交互项来分析公司规模的异质性影响。例如，将公司规模与其他关键变量的交互项加入回归模型中，这样可以在主回归中同时考虑公司规模的影响。
总之，控制变量里有公司规模时，可以进行分组回归，但在分组回归中应避免重复控制公司规模，并注意处理可能的多重共线性问题。
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