일반적인 회귀분석은 평균적 결정요인만을 추정하기 때문에 각 분위별 결정요인을 식별할 수 없어 임의로 표본을 선택하는 결과를 가져오며, 선택편의가 유발될 수 있다. 분위회귀 분석은 설명변수의 영향을 통제하고 표본의 모든 관찰치를 사용하여, 소득분위에 주어지는 가중치가 다르다.
분위회귀분석은 설명변수의 영향도를 통제한 후의 종속변수의 조건부 분포를 기준으로 했을 때 만일 그 분포의 각 분위별로 종속변수의 결정요인이 다를 가능성이 있다면, ‘평균적’ 결정요인만을 추정하는 일반적인 회귀분석으로는 각 분위별 결정요인을 식별할 수 없다. 또한, 전체표본을 해당 소득분위에 따라 분리한 후 동일한 추정식을 통상최소자승법으로 추정하면 근로자의 이질성을 통제할 수 있다. 그러나 이 같은 방법은 분석대상을 해당 소득분위로 구분할 때 그 분위에 해당되는 관찰치만을 포함시킴으로써 임의로 표본을 선택하는 결과를 초래하며, 이에 따라 심각한 선택편의(selection bias)가 유발될 수 있다. 반면, 분위회귀 분석은 임의로 표본의 관찰치를 분할하지 않고 표본의 모든 관찰치를 사용하며, 단지 소득분위에 따라 주어지는 가중치가 다르게 주어질 뿐이다. 따라서 표본집단의 이질성이 강할 때 통상최소자승법과 분위회귀방정식은 그 방법론과 결과에 있어 상이할 수밖에 없다(안준기, 2009). 분위회귀분석 모형은 다음과 같다.