自变量对因变量的三个维度都有显著影响，但对因变量总体的影响并不显著是为什么啊？

如题所示，我在做回归的时候，自变量对因变量的三个维度（A，B，C）都有显著的影响。A和B是正向预测因变量，C是反向预测因变量。A用四个题测量，B和C各用7个题。 我用（a1+a2+a3+a4+b1+…+b-c1-c2-…c7）/4计算得到因变量总体。 结果自变量对因变量总体的关系就一点都不显著了。 这是数据处理的问题吗？ 该用什么办法计算因变量的总值啊？

上面有些看不清，我再发一遍
如题所示，我在做回归的时候，自变量对因变量的三个维度（A，B，C）都有显著的影响。A和B是正向预测因变量，C是反向预测因变量。A用四个题测量，B和C各用7个题。

我用（a1+a2+a3+a4+b1+…+b-c1-c2-…c7）/4计算得到因变量总体。
结果自变量对因变量总体的关系就一点都不显著了。
这是数据处理的问题吗？ 该用什么办法计算因变量的总值啊？

简单加权平均会破坏原有的数据结构，尤其是正负都可能会抵消趋势

foreach v of varlist var1~var300  {
reg `v' x1 x2 x3, nocons
outreg2 using myfiles, `append'
local append "append"}

我从别处看来了这个 你试试看