根据你提供的信息，我们可以得出以下结论：

在模型（1）中，变量S在回归模型中不显著。这意味着S对因变量的解释能力较弱，无法提供显著的统计关联。

在模型（3）中，变量（S-O）在回归模型中不显著。这意味着（S-O）对因变量的解释能力较弱，无法提供显著的统计关联。

然而，你提到S和（S-O）都显著。这可能说明S和（S-O）之间存在一种非线性关系，或者它们在模型中的作用方式不同。

根据这些结果，你可以解释为：尽管单独考虑S或（S-O）时，它们对因变量的解释能力较弱，但是当同时考虑S和（S-O）时，它们对因变量的解释能力变得显著。这可能意味着S和（S-O）在模型中具有一种相互作用或互补的关系，它们共同对因变量产生影响。

需要注意的是，以上解释仅基于你提供的信息，具体解释可能还需要考虑其他因素，如模型的拟合度、数据的可靠性等。建议在解释结果时，综合考虑这些因素以得出更准确的结论。

还没做共线性检验

好的，谢谢大佬