常見的三種組間係數差異檢驗的方法是：引入交叉項（chow檢驗）、基於似無相關模型的檢驗方法（suest）和費舍爾組合檢驗（permutation test）。這三種方法不同於ttest單變量分析；前者是組間係數檢驗，後者是單變量（均值/中位數）差異檢驗。
（1）引入交叉項（chow檢驗）：直接在線性回歸中加入交乘項然後檢驗交乘項的係數顯著性即可，這是用得最多最廣泛的一種方法；也叫做大名鼎鼎的chow檢驗，可以通過chowtest 命令快速完成。使用的前提條件是：假設幹擾項同方差、獨立同分布；而且假設控制變量係數在兩組之間無明顯差異。若不滿足前提條件，如變量係數在兩組之間存在差異，或存在異方差的情形，用chow檢驗就會存在問題。變量係數在兩組之間存在差異的解決方法是可以加入更多的交乘項，存在異方差的情形的解決方法是用robust或cluster聚類穩健標準誤來解決。
（2）基於似無相關模型的檢驗方法（suest）：在假設兩組樣本的幹擾項相關的前提下進行似無相關模型檢驗。前提條件比chow檢驗更為寬鬆，可以允許兩個幹擾項有不同的分布。在stata中根據suest命令操作即可。需要注意的是，suest適用於截面數據，不適用於面板數據；不能用xtreg個體固定效應模型進行檢驗；除此之外，suest中不能用robust進行異方差修正（這一點無關緊要，因為robust不會影響回歸係數，不加也不影響test結果）。
reg y x1 x2 if group==0
est store a
reg y x1 x2 if group==0
est store b
suest a b
// 對兩組樣本進行suest似無相關估計；
test [a_mean]y=[b_mean]y
test [a_mean]x1=[b_mean]x1
test [a_mean]x2=[b_mean]x2
// 檢驗組間係數差異；
（3）費舍爾組合檢驗（permutation test）：原理是bootstrap抽樣，檢驗兩組係數差異是否異於零，所以每次結果可能不一樣。具體做法是先算出兩組係數差異，然後通過估計該統計量所處分布來推出經驗p值，判斷組間差異的顯著性（在stata中可通過bdiff命令來實現）。費舍爾檢驗要求兩組的虛擬變量個數一樣（i.ind後各個ind就成了虛擬變量，保證兩組各個ind內個數一樣，要求太苛刻）；
bdiff, group(xx) model(y x1 x2) reps(1000) detail
// bdiff檢驗；
// group括號內必須是二元虛擬變量，若有多組，需刪除超過0-1之外的其他組；
// model括號內是回歸模型；
// reps括號內是bootstraps抽樣次數，可選擇1000次-5000次；
// detail選項可進一步呈現兩組的實際估計係數。