1.增加样本量：增加样本量可以提高数据的统计显著性，从而可能增加相关和回归的显著性。2.去除异常值：异常值可能会影响相关和回归的结果，去除异常值后可能会使得相关和回归显著性提高。3.变换自变量和因变量：可以对自变量和...

因为变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，手动移除出共线性的自变量调节增强相关性。所以二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。二分类变量是按照观察对象的某一特性或特点，将调查...

方法如下：1、通过一些常规的模型调优手段可以避免由数据异常值和无用特征，增加控制变量等对模型的影响优化结果，不过这种方法在数据情况本来就很差的时候基本不管用，样本量太少，或者填写问卷的人不太认真等原因数据本身就存...

1、首先重新选择更适合的统计方法。2、其次将核心解释变量的相关样本数量改变。3、最后使用person相关系数计算公式代入计算即可。

1、首先打开软件，建立多行2列的数据2、点击Analyze，一次找到Correlate-Bivariate，并点击。3、弹出对话框，将x和y全部送入右边的框中，系统默认是计算皮尔逊积差相关系数，如果是等级数据，需要设置为后两个选项的任何一个...

5.相关关系的类型选择错误。如果两个变量之间存在非线性相关,而使用线性相关检验(如Pearson相关),则相关结果不显著是正常的。这需选用更适合的非线性相关分析方法,如性立方样条拟合等。综上,产生不显著相关结果的原因较多...

解决方法：保存残差项，将残差项分别与模型的自变量X或者因变量Y，作散点图，查看散点是否有明显的规律性。如果有明显的异方差性，建议重新构建模型，比如对Y取对数后再次构建模型等。如果排除了这些原因还是不显著，那么基本...

当进行多元回归分析后，如果广义差分法(GMM)修正后的结果中，X2和X3不显著，那么我们可以考虑采取以下措施：探究变量间的相关性：可能X2和X3与其他自变量存在高度相关性，导致它们的系数不显著。我们可以通过计算自变量之间的...

去除共线性较高的自变量。回归模型中自变量之间存在高度相关性，会导致回归结果不显著。可以使用VIF（方差扩大因子）或者相关系数等方法来检查自变量之间的共线性，并尝试去除共线性较高的自变量。

一个科研人员应具备科研素质，尊重科学，严谨治学。其实相关性不显著，就是你实验的科学结论，只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立，从而否定了这一假设，这本身就是一结论。一般情况下，如得出实验...