在回归分析中，如果你发现某些变量在 Stata 中的回归结果不显著，即其系数的 p 值较大，可能存在以下几个解决方法或策略：
1. 检查数据质量：首先，你可以仔细检查数据的质量，包括是否存在缺失值、异常值或数据错误等。对于存在问题的数据，你可以考虑进行数据清洗或修正。通过数据的充分性和准确性，可能会提高模型的拟合度和显著性。
2. 增加样本容量：如果你的数据集样本容量较小，那么估计的回归系数可能由于样本容量不足而不显著。在这种情况下，你可以考虑增加样本容量，以获得更稳定和可靠的回归结果。
3. 检查多重共线性：多重共线性是指在回归模型中自变量之间存在高度相关性，这可能导致估计的系数不显著。你可以通过计算自变量之间的相关系数或使用方差膨胀因子（VIF）来检查多重共线性。如果存在多重共线性，可以考虑去除相关性较高的变量或者使用其他方法来处理共线性问题。
4. 尝试使用其他模型或变量转换：除了普通最小二乘法回归分析，你可以尝试使用其他的回归模型或者尝试对变量进行转换。例如，你可以尝试使用岭回归、LASSO 回归等正则化方法来处理可能的过拟合问题，或者对变量进行对数转换、标准化等来改变其分布特性。
5. 考虑领域知识和理论：有时候，实际问题背后的领域知识和理论可能会帮助你解释为什么某些变量在回归中不显著。通过深入了解问题背景和领域特点，你可以更好地理解变量间的关系，并与回归结果进行对比和解释。
请记住，回归分析只是一种统计方法，结果的解释和可靠性还需要考虑多个因素。如果有疑问，建议咨询相关领域专家或深入学习统计学和回归分析的方法和技巧。