以下回答的两个公式是：女子组： y1=a1 b1x c1z； 男子组： y2=a2 b2x c2z。
1 .比较两个回归系数之差的公式是(b1-b2 )/se12。 其中，b1和b2是进行比较的回归系数，se12是两者的联合标准误差(联合标准误差)，结果是自由度为n-k-2的t分布。 )其中，n是样本量，k是原始自变量
在SPSS (实际上是任意的OLS回归)中，将男女分为两个样本进行回归的话，可以得到b1和b2，但是得不到联合标准误差se12 (因为b1和b2出现在不同的模型中) )不能使用上述公式。
3.SEM (包括amos )是通过比较男女样本拟合优度的差异来比较两组回归系数之间的同性，该方法不适用于OLS回归。 另一方面，SEM的这种做法是有代价的。 将一个总样本分为两个小样本，结果降低了Power of Analysis (统计分析效力)，不降低犯Type I的误差，又提高了犯Type II的误差。
4 .更合理的方法是将男女不分组，保留在同一个样本中，将性别转换为dummy变量，生成性别与你想比较的自变量(如x )等交互变量(如X*性别)。 这就是我和小笔分别发的前贴的意思。 也就是说，按如下方式更改你的公式1 (或公式2 )
Y=a bX cZ dS eSX fSZ
在此，s为性别(设男性=0，女性=1)，SX为性别与x的相互作用变量，SZ为性别与z的相互作用变量。 如果男女的s值(即0和1 )表示此表达式，则可以分解为以下两个表达式(注意：还有一个样本) :
女子组(S=1):y=abxczd1E1 xf1z=(ad ) ) b e ) x ) cf ) z
男子组(S=0):Y=a bX cZ d0 e0X f0Z=a bX cZ
D显著时，也就是男女本身的差别时，女生在y上的截距，也就是平均值比男生高d个单位。 (请参阅以下左图的切片) )。 如果e显著，也就是说性别对x和y关系的影响意味着女性的x斜率比男性大e个单位。 (请参照下图的红线斜率。 )如果f显著，即性别对z和y关系的影响意味着女性的z斜率比男性大f个单位(请参见右图中的紫线斜率)。