稳健性检验的方法主要包括以下几种：
变量替换法：
通过替换因变量或主要的自变量来检验模型的稳健性。例如，工作绩效可以用工作量或工作完成时间来衡量。
补充变量法：
当模型中存在遗漏变量时，可以通过加入这些遗漏变量再次进行分析，以观察结论是否发生变化。
调整变量的分类标准：
例如，水果可以按照颜色或口感来分类，以此来检验分类标准的变化是否影响模型结果。
分样本回归：
根据某些特性将总样本分成多个小样本分别进行研究，以观察结论是否在不同子样本中保持一致。
改变样本容量：
通过剔除样本中的异常点和离群值，或者增加样本量来检验模型的稳健性。
缩短或延长周期：
研究不同时间段的样本，以检验模型在不同时间段的表现是否一致。
更换研究方法：
使用不同的回归方法，如线性回归、逐步回归、分层回归等，来测试同一变量的显著性情况是否有变化。
更换变量度量方式：
例如，将连续变量转换为分类变量，或使用不同的指标来衡量同一个变量。
更换模型设定：
尝试不同的回归模型，如线性回归、Logit回归、Probit回归等，以检验模型设定变化是否影响结果。
子样本分析：
对样本进行分组，例如按照时间、地域、行业等进行划分，然后分别进行回归分析。
增加控制变量：
纳入更多可能影响因变量的变量，观察核心解释变量的系数是否发生显著变化。
方差分析：
通过分组求得各组的样本数、平均值、组内方差等，来检验结果的稳定性。
政策变更的影响分析：
如果样本期间内存在某些重大政策可能会影响结果，可以只选取该政策发生后或发生前的样本进行回归，甚至进行组间差异检验。
这些方法可以帮助研究者检验实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化，从而确保研究结果的稳健性。在实际应用中，研究者可以根据具体的研究问题和数据特点选择合适的稳健性检验方法。