求助：为什么有不少文献不关注显著性和可决系数？

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看了一些文章，某一个解释变量通过不了显著性检验，为什么还能对变量系数进行分析？还有就是模型的可决系数很低，比如0.2，为什么还能继续使用这个模型进行分析？这个问题一直困扰着。恳请高人指导。

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关键词：可决系数 变量系数 解释变量 文章 模型

某一个解释变量通过不了显著性检验，还能对变量系数进行分析。这类问题很常见。一个方程包含多个解释变量不可能都显著，只要能根据经济问题解释它为什么不显著就行了。

至于为什么R2很小的方程还能用，因为有一些回归并不关心R2的大小，他只关心解释变量的显著性程度，如在收敛分析中经常出现这类现象，甚至R2为负。除非你的方程专门用于预测，这时才要求R2很大可行，否则不一定要求R2非常大。反过来R2很大可能存在其他问题，如多重共线性等。