结果不显著可能由以下原因导致：

样本量太小，导致统计功效不足。岭回归中，惩罚系数 lambda 的大小直接影响回归系数的估计，样本量太小可能导致估计的回归系数不准确，从而不显著。

惩罚系数 lambda 设定不当。lambda 的选择是岭回归中的关键问题，如果选择的 lambda 值太大，可能会导致回归系数估计偏小，从而不显著；反之，如果 lambda 值太小，可能会导致模型退化成普通最小二乘回归，从而不能解决多重共线性问题。

自变量之间存在非线性关系。岭回归假定自变量之间线性无关，但如果自变量之间存在非线性关系，则可能导致回归系数不显著。

数据存在异常值或离群点。异常值或离群点可能会对回归系数的估计产生较大的影响，从而导致结果不显著。

因变量和自变量之间不存在线性关系。岭回归假定因变量和自变量之间存在线性关系，但如果实际情况下二者之间并不存在线性关系，则可能导致结果不显著。