我在做回归分析时遇到了如下的问题：
我的自变量总共包括4个维度，因此当做4个自变量（F1、F2、F3、F4）来分析，由于先做了相关分析，发现有两个维度（F1、F2）与因变量并没有显著的相关关系，所以在做多元线性逐步回归分析时，只分析了有相关的两个变量（F3、F4），得出的模型显示，最终只有一个因子F4有预测作用；然而，如果我将4个自变量都加入回归模型时，却得出了两个模型，有个模型表示F3和F4对因变量都有预测作用。请问各位大大，为什么会出现这样的情况，我该以哪个结果为准呢？在论文中当然是希望越多因素有作用越好，可是F3这个因子确实是有预测作用的吗？
求解呀~~~按理说我这两次分析得出的结论不应该是一样的吗