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关于显著或不显著结果，参看：1.常用的12种调变量显著性或调星星的方法，2.不显著能任性发顶刊！还津津有味地讨论不显著的实证结果！3.前沿, 终于有人解释为什么顶刊上很少有不显著的结果发表! 背后机理？4.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？5.为什么回归系数不显著? 6.关于模型中变量选择的五个误区, 譬如不显著的变量需要剔除还是保留？7.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗？8.添加一个新变量能使以前不显著的变量变得显著了？9.核心解释变量A不显著, 但加入变量B后, 为什么A和B都显著了？10.若系数回归结果不显著, 我们能够采取的方法和思路有哪些？11.结果不显著但成功发在Top期刊上的论文有哪些？你心虚过没？12.交互效应显著的几种情况, 列出了6种类型，13.交互项中主效应不显著, 交互项显著可怕吗? 14.统计显著与经济显著, 发AER和经济研究的标配，15.显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性，16.试了几百次, 回归结果依然不显著, 到底咋办，17.科学家倡议P值需要0.005，显著性判断才成立，18.SSCI期刊竟公开征集“不显著的实证结果”的专刊文章！19.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事？20.实证研究中的P值: 误解, 操纵及改进, 探析P值操纵表现及原因,提出相应的改进策略，21.AER强调计量方法的重要性, 经济学因果分析中的p值操纵和发表偏倚！计量社群里讨论了一个关于”解释统计上不显著显著的回归系数“的问题。Q：在回归模型中统计上不显著的变量，则表明该变量对结果变量没有影响吗？
A：一般而言，“一个变量不显著，则表明该变量对结果变量没有影响”的说法是不对的。即使一个效应确实存在，但可能因为样本量太小，或者随机变异太大，该变量在统计上不显著，又或者因为该变量与其他变量相关，而数据无法知道相关变量的影响有多少属于哪个个体变量。不显著只意味着数据没有提供存在影响的证据，但这并不意味着这种效应不存在。一个不显著的变量的系数，原则上仍然可以解释。不过，因为随机变化以及没有结论性的证据表明该变量有任何影响，因此，在大多数情况下，对这种系数的解释可能并不重要，因为它带有太多的不确定性。更有意义的是解释系数的置信区间，因为这也表达了不确定性。样本量计算也有助于解释不显著的系数。若样本量小且功效较低，你不可能期望看到显著的结果（即使系数确实非零）。但是，如果样本量大且功效足够，那么不显著的结果更容易解释：你未能拒绝零假设是因为数据不支持它，而不是因为没有收集到足够的数据而拒绝零假设。
B：你不能这么说。你只能说无法以合理的信心确认它具有正向的影响。查看回归系数的置信区间会提供更多信息——你可以相信它的影响可以忽略不计。
C:"不显著" --> "数据不能够充分地得出结论"，这意味着统计信噪比太大。③样本量太小（因为“统计噪声”随着样本量而减小，任何数量的噪声都可以通过使用足够大的样本量来消除“平均”），
假设统计模型是恰当的，遇到不显著的回归系数，此时，你可以：②重新考虑实验设计(采用更少噪声的测量方法，扩大因变量的范围)③重新考虑研究问题(你的时间和金钱投入到回答不同的问题上可能会更好)
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