当解释变量在没有控制变量的情况下不显著时，可能存在以下几种情况：

• 混淆变量的存在：未控制的混淆变量可能对解释变量和因变量之间的关系产生干扰。这些混淆变量可能与解释变量和因变量同时相关，导致解释变量看起来不显著。在这种情况下，通过引入适当的控制变量来消除混淆效应，可以更准确地评估解释变量与因变量之间的关系。

• 非线性关系：解释变量与因变量之间可能存在非线性关系。在没有考虑非线性关系的情况下，线性模型可能无法捕捉到解释变量的潜在影响。此时，可能需要使用非线性模型或考虑将解释变量进行转换，以更好地描述其与因变量之间的关系。

• 样本容量不足：样本容量不足可能导致统计推断不准确，从而使得解释变量的显著性受到限制。较小的样本容量可能会增加随机误差的影响，降低解释变量的显著性水平。在这种情况下，增加样本容量可能有助于提高解释变量的显著性。

• 数据质量问题：数据中可能存在误差、缺失值或异常值，这些问题都可能影响到解释变量的显著性。在分析之前，应该仔细检查和处理数据，确保其质量和准确性。

• 真实关系较弱：解释变量与因变量之间的关系可能相对较弱，无论是否控制其他变量。在这种情况下，即使使用了控制变量，也可能无法显著地捕捉到解释变量的影响。

  
  

要更好地理解为什么解释变量在没有控制变量时不显著，可以进行进一步的探索分析和模型检验，例如观察变量之间的散点图、相关性分析、拟合曲线等，以及使用其他适当的统计方法来评估解释变量的效果。此外，确保研究设计、样本选择和数据质量等方面的合理性也是至关重要的。