在线性回归分析中，若检验的结果为不显著，可能原因是什么

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。方差膨胀因子太大。

3、该因子取值范围或波动范围太小，导致效应小。

4、模型外因子与该因子存在交互作用，把因子效应抵消。

5、该自变量因子存在测量误差，或记录与实际不符。

6、未做残差诊断，违反稳定，正态，独立，等方差假设，或有异常值未处理。

7、数据太少或抽样量太小，偶然性导致的。

8、手动计算错误。

扩展资料：

线性回归分析注意事项：

在应用相关和回归分析时，一般分为定性分析和定量分析两个阶段，其中定性分析虽然并不复杂，但也及其重要。通过定性分析，我们来判明分析的变量之间是否存在相互依存关系，而后才能转入定量分析。需要指出的是，不能不加分析地，将两个变量凑合在一起进行定量分析，这样往往会得出虚假相关的结论。

利用拟合的数学表达式所取得的回归方程，均是在一定范围内的有限资料计算得到的。理论上来说，其有效性只适用于该范围内，不适用于该范围外，即只适用于内插推算，不宜用作外推预测。

很正常，在两因素以上的方差分析上，首先看交互作用，交互作用显著，就进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。

一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。

扩展资料：

存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。

如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。

表示方法：A×B、A×B×C等

计算方法：分手动计算和计算机软件计算，如SPSS。

实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。

交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。

参考资料来源：百度百科--交互作用

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