在分析倒U形或U形关系时，确实可能遇到一次项（线性项）不显著而二次项显著的情况。这实际上并不罕见，尤其是在非线性关系的研究中。理论上讲，即使一次项不显著，如果二次项显著，并且通过图形或拟合模型可以明显看到数据呈现出倒U形或U形趋势，那么这种结果是可信的。
在你提到的情况下，倒U形检验能够通过（即确定了顶点位置），并且这个顶点在数据范围内但不是零。这表明模型确实捕捉到了数据中的非线性关系，并且可能提供了一个合理的解释机制，即使一次项没有达到统计显著水平。
然而，在解读这样的结果时，有几个关键点需要考虑：
1. **理论背景**：确保你的研究问题和假设支持倒U形或U形关系的存在。如果理论预期不匹配数据模式，这可能是模型规格错误的信号。
2. **模型诊断**：检查模型残差是否随机分布，没有明显趋势或模式，这是验证模型适当性的关键步骤之一。另外，确保没有严重的多重共线性问题或其他统计假设未被满足的情况。
3. **解释和可解释性**：考虑结果在实践中的含义。即使统计上显著且理论上有依据，如果顶点位置在实际应用中意义不大（例如，处于数据范围的极端值或不可能出现的情境），那么研究发现的实用价值可能有限。
4. **模型对比与选择**：比较不同规格模型的效果（如仅包含线性项、同时包含线性和二次项等）可以提供额外的信息。通常会考虑AIC、BIC等信息准则来评估模型复杂度和拟合效果之间的平衡，或通过交叉验证检查模型的泛化能力。
总之，在一次项不显著而二次项显著的情况下，通过倒U形检验的结果是可信的，但应综合考虑上述因素，并谨慎解释结果。
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