1、残差均方大。包括测量误差大，模型外有显著因子，误差自相关，或者真实不显著项未并入残差均方中。2、共线性。方等会说。在回归时，碰到这样一个现象：被解释变量Y,解释变量分别为A、B、C,其中C是A和B的乘积。当用A和B解释Y时，A不显著而B显著；然后用A、B、C解释Y时，A、B、C都显著。我的问题是A由第是什么。

可能的原因有二：第一，这个变量与因变量本来就不相关；第二，这个变量和其他变量一起作为自变量分析时，自身的解释力被其他控制变量稀释。南心网SPSS回归分析显等我继续说。在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明是什么。

那应该就是因为太多变量导致了不显著赞回应用户7433020510 楼主2021-03-06 09:40:05那应该就是因为太多变量导致了不显著Andy Star那可以换成一元线性等我继续说。3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关后面会介绍。

4、回归分析不显著可以解释吗5、没有相关性还需要回归吗1、如果呈现出显著性(结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系);有了关系之后，关系的紧密程后面会介绍。（3）新的变量替换原来那个不显著的变量，再次回归这个方程。上面这种改法系数是正数，如果你发现符号与等我继续说。