以下文章可能对您有所帮助，因为它描述了如何评估给定解释因素的影响是否对人、时间或组织保持不变：

Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, AR (1998)。使用回归系数相等性的正确统计检验。犯罪学，36（4），859–866。

他们基本上说的是，要检验假设之间的差异$b_1$和$b_2$（1 和 2 是两个样本或时间）等于零，您可以应用以下公式：

$\begin{equation} Z= \frac{b_1-b_2}{\sqrt{{SEb_1}^{2}+{SEb_2}^2}} \end{equation}$

在您的情况下，SE 是相应“斜率”的标准误差。

如果斜率来自普通最小二乘回归，最好验证生成这些值的逐年数据确实是独立的。大多数捕获-再捕获研究需要使用某种处理体积随时间依赖性的方法来考虑前几年的体积。

使用标准误差，您可以围绕斜率参数构建置信区间。天真的测试它们是否在正确的地方不同$\alpha$level 是检查是否有任何置信区间重叠。（请注意，一个参数的置信区间必须与另一个实际参数值重叠，而不是其置信区间，以便无法拒绝它们不同的零假设）。

测试这一点的经典（并且在统计上更强大）方法是将两个数据集组合成一个回归模型，然后将该区域作为交互项包含在内。例如，请参见此处：

http://www.theanalysisfactor.com/compare-regression-coefficients/