当计量经济学和统计教科书提供了简单（和多个）回归分析的横截面数据时，他们通常会以“研究时间回归测试得分（y）为等回归”，并获得结果= contustry = contustry + slope系数*x +错误术语。当这些诠释中，我们必须在这些诠释中增加或减少x的增加，我们必须记住，我们必须以此为特定。从一个人口中的一个单位到同一人群的另一个单位的变量值增加。严格来说，只能在处理时间序列回归时给出斜率系数的动态解释。对于横截面数据，我们应该坚持静态解释，并将斜率系数视为提供有关我们可以期望发生的信息时，当独立变量从一个单元到另一个单元之间发生变化时。与其他学习时间更少的学生相比，在测试中平均进行大量学习时间的学生在测试中取得更高的成绩。但是 - 进行的回归没有分析个别学生增加或减少学习时间时会发生什么。为什么这重要？最重要的是，这是因为解释错误的回归系数可能会对数据中发生的事情产生完全错误的因果看法。在横截面回归中，考试成绩和研究小时之间的正相关关系并不意味着您作为个别学生应该期望通过增加学习时间来获得更高的考试成绩。