应用工作经常使用加性效应的线性模型来研究二元变量(“处理”)的影响。当治疗效果不均匀时，我研究了在这些模型中OLS估计的解释。我表明处理系数是两个参数的凸组合，在一定条件下可以解释为处理对处理和未处理的平均影响。这些参数的权重与每组观察到的比例成反比。对这些隐含权重的依赖可能会对应用工作产生严重的后果，正如我用两个众所周知的应用来说明的那样。我开发了简单的诊断工具，实证研究人员可以用来避免潜在的偏见。R和Stata中有实现这些方法的软件。在一个重要的特殊情况下，我的诊断只需要了解治疗单位的比例。