我的数据如下所示：
patent combination breakthrough patent_citations science_citations
1 a 1 12 5
2 b 1 14 4
3 c 0 50 6
4 ab 0 11 4
5 ac 0 2 1
6 bc 1 3 14
其中“组合”是分类的，“突破”是二元的，最后两个变量是连续的。
在 Python 中，比方说。我在 statsmodels 中使用逻辑回归得到以下输出：
coef std_err z P>|z| [0.025 0.975]
intercept -3.15 0.605 -5.05 0.00 -4.2 -1.9
combination[b] 1.12 0.105 -6.05 0.00 1.2 1.9
combination[c] 1.14 0.205 -6.05 0.00 1.2 1.5
combination[ab] 2.51 0.305 -7.05 0.00 2.2 3.9
combination[ac] 3.51 0.505 -4.05 0.00 3.2 4.9
combination[bc] 3.81 0.705 -4.05 0.00 3.2 3.9
patent_citations 0.11 0.005 6.05 0.00 0.1 1.9
science_citations 0.05 0.004 3.05 0.00 0 0.9
其中“突破”是因变量，组合[a]是参考组。
在此回归之后，我想进行测试以检查组是否彼此不同。我不想运行方差分析和事后检验 (Tukey HSD)，因为这些测试将通过忽略我的控制变量（即专利引用、科学引用）来比较平均差异。换句话说，我的目的是检查回归系数的斜率是否在统计上彼此不同。