当变量在统计分析中不显著时，意味着该变量与因变量之间的关系在统计上不具有统计显著性。在处理这种情况时，您可以考虑以下几种方法：
1. 移除变量：如果一个变量对研究问题没有明显的解释力，且在统计上不显著，您可以考虑将其从模型中移除。这样做有助于简化模型并提高解释力。
2. 深入探索：尽管一个变量在整体上不显著，但您可以进一步探索其可能存在的复杂效应或互动效应。例如，您可以检查不同子群体或特定条件下，该变量的作用是否具有统计显著性。这可能需要进行进一步的子样本分析或引入交互项等方法。
3. 结合理论和实证：对于不显著的变量，您可以回顾相关的理论和先前的研究结果，以了解为何在您的研究中没有找到显著性。这有助于确认这是否是一个偶然现象，还是与特定研究环境相关的结果。
4. 采用鲁棒性方法：有时，变量之间的关系可能受到异常值或其他异常情况的干扰。在这种情况下，您可以尝试采用鲁棒性方法来分析数据，以减轻异常值对结果的影响。
5. 扩大样本量：样本量可能对统计显著性产生影响。如果您的样本量较小，可能会导致变量之间的关系不显著。尝试增加样本量可能有助于提高统计的显著性，并提供更可靠的结果。
需要强调的是，不显著并不代表变量之间没有存在关系。结果的解释需要结合研究领域的理论、实证研究以及实际问题的背景来进行综合判断。同时，遵循科学研究的原则和方法，透彻分析研究结果，并全面报告结果和可能的解释。