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进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 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，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。
直接写出结论即可。不显著的话直接写出结论即可，说明之前的假设是不成立的。论文是一个汉语词语，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
毕业论文不合格一般院校还会给第二次机会进行降重修改，本科论文不过主要的原因是查重率过高，只要将查重率降到学校规定的比例之内，然后顺利参加答辩，答辩通过后即可毕业，取得毕业证和学位证。
一般情况下，学校提供1-2次免费查重机会，在论文定稿以后，统一提交给老师，老师统一进行最后的查重，查重率合格就能参与后续的审查和答辩，如果查重率不合格就会被退还，不能参加答辩，会延期毕业。
毕业论文不合格一般院校还会给第二次机会，需要对论文进行修改和降重，让论文查重率达到学校要求的标准，修改的方法主要有用近义词替换重复句中的词语，修改句式，中英文翻译，用自己的话语对原文进行重新表达等。
论文变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，甚至于相关事例！使自己的论点羽翼更丰满
我觉得你可以再去找一些知识丰富你一下你的论文，让得出来的结果更加显著一些。
写的论文得出来的结果不显著，可以再改改呀，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里
论文变量关系不显著，就要着重讲述和阐述论文变量的关系，使它。显著的表露出来
进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 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，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。
写的论文得出来的结果不显著，可以再改改呀，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里
直接写出结论即可。不显著的话直接写出结论即可，说明之前的假设是不成立的。论文是一个汉语词语，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
我觉得可以适当的发散一下，这样会更加的丰富，变得更合适。
写的论文得出来的结果不显著，可以再改改呀，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里
呵呵，改数据吧，一般很少有论文的数据是想要的结果
不显著相关的原因太多了。有调查设计、数据来源、抽样方法、质量控制、录入错误、分析方法错误等原因，没法判断的
我觉得可以适当的发散一下，这样会更加的丰富，变得更合适。
每一个孩子都经历过被论文支配的痛苦，大多数学生写完了文之后要去相关网站进行查重，如果某一位学生写出来的作文不合格，这位学生会根据不合格的原因进行修改。还有一部分学生论文，写完之后发给辅导员及专业课，老师，查看之后没有问题，却在答辩上出现问题，这类学生可以申请第二次答辩，答辩老师不会为难你的。学生并不害怕答辩，他们害怕自己写的论文效果不显着，那么当我们遇到论文效果不显著时，该怎么办呢？
每一个学生都会得到学校的安排，每一个学生都有专业课老师进行论文辅导。我们学校每一个班级都有一个专业老师，他会帮助我们修改论文，解决论文中的问题。当我们出现任何论文问题时，这位老师会查阅相关资料，给予我们最正确的答复。如果你的论文结果不显著，可以请教专业老师帮忙指导。
绝大部分学生论文效果不显著的原因是资料匮乏，所提出的观点得不到验证。还有一部分学生论文效果不显著的原因是查重率太高，论文不通过。既然你没有查阅相关资料就开始写论文，那么论文的结果肯定不会尽如人意，所以如果碰到论文结果不显著的情况，可以继续查阅资料，丰富论文内容。
这里指的是与其他人进行互帮互助，每一个班里都有学习很好的学生。如果你是一名学渣，所写出的作文结果不如人意，可以向同学寻求帮助，也可以和学习好的同学进行合作。许多人通过讨论与合作完成论文，寻求他人合作与帮助的过程中，千万不要害羞，让同学知道你有一颗爱学习的心。
我觉得你可以再去找一些知识丰富你一下你的论文，让得出来的结果更加显著一些。
回归系数不显著：检验多重共线性的方法：条件数、VIF、奇异值分解、特征系统分析，解决方法：岭回归、主成分、变量筛选。
和是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值，对应的概率分别是和，如果显著性水平是的话，说明常量不显著，则一元线性回归分析中不应该含有常量。至于是对“技术人员密度”系数的标准化，不用太在意此数字。
回归系数差异显著性检验
（significance testof difference between two regression coefficients），对样本回归系数是否随机取自总体回归系数为零的情况的统计检验。设 b 为样本回归系数，β为总体回归系数，则b与β=0 差异显著即意味回归系数显著，b 与在β=0 差异不显著即意味回归系数不显著。
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。