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我们提出18个具体建议，并以教育研究的示例为其说明。The most common themes are to (1) seek heterogeneity only when the mechanism offers clear motivation and the data offer adequate power, (2) shy away from seeking “no-but” heterogeneity when there is no main effect, (3) separate the noise of estimation error from the signal of true heterogeneity, (4) shrink variation in estimates toward zero, (5) increase p values and widen confidence intervals when conducting multiple tests, （6）估计相互作用而不是亚组效应，（7）检查异质性发现是否对模型或测量的变化敏感。我们还解决了有关在线性模型中核心相互作用的长期辩论，并估计了非线性模型（例如逻辑，序数和间隔回归）中的相互作用。如果研究人员遵循这些建议，那么对异质性的搜索将在将来产生更多值得信赖的结果。
如何不自欺欺人治疗效果的异质性
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