분위회귀분석은 임의로 표본의 관찰치를 분할하지 않고 표본의 모든 관찰치를 사용하며, 단지 콘텐츠 이용시간 분위에 따라 주어지는 가중치가 다르게 주어질 뿐이다.
또한 전체 표본을 해당 소득분위에 따라 분리한 후 동일한 추정식을 OLS 추정하면 근로자의 이질성을 통제할 수 있지 않을까 생각할 수 있다. 그러나 이 같은 방법은 분석대상을 해당 콘텐츠 이용시간 분위로 구분할때 그 분위에 해당되는 관찰치만을 포함시킴으로써 임의로 표본을 선택하는 결과를 초래하며, 이에 따라 심각한 선택편의(selection bias)가 유발 될 수 있다. 반면, 분위회귀분석은 임의로 표본의 관찰치를 분할하지 않고 표본의 모든 관찰치를 사용하며, 단지 콘텐츠 이용시간 분위에 따라 주어지는 가중치가 다르게 주어질 뿐이다. 따라서 표본집단의 이질성이 강할 때 통상최소자승법과 분위회귀방정식은 그 방법론과 결과에 있어 상이할 수밖에 없다.