回归方程模型检验有显著性，偏回归系数检验结果无统计学意义，怎么解？

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變異數分析a
模型		平方和	df	平均值平方	F	顯著性
1	迴歸	1250109.068	3	416703.023	5.617	.035b
	殘差	445140.932	6	74190.155
	總計	1695250.000	9
a. 應變數: y（肺活量，ml）
b. 預測值：（常數），x3（胸围的呼吸差，cm）, x2（胸围，cm）, x1（体重，kg）   係數a   模型 非標準化係數 標準化係數 T 顯著性 相關 共線性統計資料 B 標準錯誤 Beta 零階 部分 部分 允差 VIF 1 （常數） -3035.536 2168.674 -1.400 .211 x1（体重，kg） 60.932 36.297 .464 1.679 .144 .695 .565 .351 .572 1.749 x2（胸围，cm） 37.808 22.981 .392 1.645 .151 .586 .558 .344 .772 1.296 x3（胸围的呼吸差，cm） 101.379 121.975 .254 .831 .438 .729 .321 .174 .469 2.134   a. 應變數\: y（肺活量，ml）   我想请问，F检验，p（0.035）<0.05，说明此回归模型有显著性的。但偏相关系数的检验结果都无统计意义（0.144,0.586,0.729），岂不是所有的变量都要被剔除，和回归模型有显著性矛盾？ 期待各位大师解答下，谢谢！

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关键词：回归方程 模型检验 系数检验 回归系数 统计学 模型 统计学 肺活量 平均值 false

自己发帖顶！d=====(￣▽￣*)b

偏相关系数的检验结果 应该 是  0.144，0.151和和0.438。前两个接近于10%显著。看你的方差分析表，回归df=3，残差df=6，总计df=9。综合这些结果，显然T检验不显著的根本原因是样本数太少，自由度太小，检验不可靠。 如果增加样本数，应该很快都会变显著。

statax 发表于 2016-7-2 12:56
偏相关系数的检验结果 应该 是  0.144，0.151和和0.438。前两个接近于10%显著。看你的方差分析表，回归df=3 ...

0.144，0.151和和0.438是偏回归系数吧，上面我好像写错了。
谢谢你的回复。