软件生成回归结果只是分析的一步。真正需要讲清楚的是：变量如何定义、模型在比较什么、系数的单位是什么，以及结论依赖哪些假设。
先写清变量与模型
区分水平值、对数和增长率。含二次项时，影响通常随解释变量的取值变化，不能只读取一次项系数。记录样本筛选与缺失值处理，才能复现估计。
区分统计显著与实际意义
结合系数大小、标准误和置信区间讨论估计精度。显著性本身不能说明效果足够大，也不能排除遗漏变量、反向因果或样本选择问题。
让检验回应明确假设
联合检验要先写清原假设与受限模型。比较模型时，同时考虑理论理由、样本一致性与推断条件，而不是只选择拟合指标最高的结果。
这个片段能帮助你什么
辅导重点：R / Stata 操作、模型设定、系数解释与结果表达。
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