"多元线性回归中，如果单个解释变量的假设检验结果显示所有变量不具有统计上显著性，那么说明各解释变量对被解释变量在统计上没有显著性"------这个说法是错误的！可能会出现解释变量间的多重共线性问题，导致各参数的标准差变大，从而使得单个解释变量的假设检验结果显示所有变量不具有统计上显著性。另外，不知道你数据是截面数据、时间或面板数据，导致“如果单个解释变量的假设检验结果显示所有变量不具有统计上显著性的原因其实很复杂，还与你参数估计方法有关。内生性问题、时间或面板数据的不平稳、序列相关等均会导致解释变量的假设检验不通过。要把你的数据拿来，具体看才知道是什么问题！

可先进行一元线性回归分析，看看各解释变量是否对被解释变量有显著影响。再分析你问题中所描述的情况产生的原因。

首先，需要明确的是，在多元线性回归模型中，每个解释变量与被解释变量之间可能存在相互作用关系。即使某些自变量本身并不显著地影响因变量，但它们仍然可以通过与其他自变量交互产生重要影响。<br>
其次，在进行单个自变数假设检验时，我们通常会使用t值和p值来判断该自变数是否显著地影响因变数。如果一个t值很小且p值很大，则表明该自由度对于因果效应没有足够的证据支持；但如果一个t值较大且p值很小，则表明该特定自由度可能会导致重要效果。<br>
最后，在多元线性回归分析中，我们还需要考虑到共线性问题。当两个或更多的独立预测器高度相关时（例如：VIF&gt;5），将难以确定各预测器对目标函数贡献程度大小及方向。此时即使某些预测器 p 值非常低也无法排除一种情况就是他们同时参加了建模过程而导致了误差减少。<br>
综上，“单个解释参数不具有统计学意义”并不能说明整体模型缺乏有效信息去描述数据结构和现象规律，并且也不能推断出各参数之间不存在关联、协同作用等问题。