① 用spss测独立样本t检验为什么出不来结果
变量不显着。
1、理论上该显着的变量没有显着，这个问题的解决相对简单，一个是改变数据表达方式，一个是改变模型，另一个是重新选择样本。
2、理论上本就不该显着，这个就没必要去调整模型和数据。
② 多元线性回归 只有一个解释变量系数不能通过t检验，为什么如何处理
原因是两者关系不显着，有多重共线性的说法，操作的话，具体看你两个变量之间的经济关系。例如啊，在中国货币需求函数中，股票市值没有通过t检验，但是我们可以用经济理论解释，说明了我国的证券市场有待进一步的发展, 虽然对人们投资理念转变有一定的影响, 但是对于整个货币的需求还是微不足道的。得出这样的政策建议。当然预测的结果的正确性相应会有所降低
③ 独立样本t检验没通过怎么调整数据
1、改变独立样本t检验的数据表达方式。
2、是改变独立样本模型。
3、重新选择独立样本。
④ 虚拟变量t检验不通过
虚拟变量所代表的质的因素对被解释变量产生了影响。
经查阅知网网络，虚拟变量t检验不通过即虚拟变量所代表的质的因素对被解释变量产生了影响。
虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线性回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。
⑤ 我在用EVIEWS做黄金价格的影响，可是最后出现序列相关性，我用差分法进行修正，可是结果总是t检验过不了！
如果仅仅只是自相关，可以尝试用科奥迭代来处理一下。 指令是 ls 模型 ar（1） ar（2） 这次两次迭代的指令 建议做三次以下的迭代测试。 另外 光这个结果没法很具体的判断模型怎么修正。 建议用white 建议， 再做一下自相关测定， 确定下自相关的程度， 如果确实是十分严重，可以尝试列出resial的序列，设置为white检验中的权重（weight），看能不能得到比较好的修正。 而此模型存在的多重共线性。可以通过进步法（forward）或者退步法（backforward）来排除变量。 可以排除掉影响他人T值的那个变量。 当然也可以通过 设置X1，X2 （X2， X3以此类推）的回归来看，如果X1 能被X2 强烈解释（R²值很大） 则也可以粗略的认为这两个变量存在自相关。 考虑删除其中一个变量（给出经济学意义上的解释即可）。
⑥ 参数的t检验不通过，但是总体的拟合效果很好，我想问，什么情况下，可以忽略参数的t检验不通过，怎么解析
t检验是最基础的，不通过的话就代表这个变量无用了。。
⑦ 在计量经济模型中，最后参数的t检验不通过,但其他变量系数的t检验却通过,应该怎么描述
因为参数检验的虚无假设是自变量的回归系数=0，参数和0来比，采用的就是t检验的方法。