當面臨研究結果不顯著的情況時，可以採取以下幾種方法來處理：
檢查和調整模型。確保所使用的模型與數據相適應。嘗試不同的迴歸模型，因爲每種模型都適用於特定類型的問題。調整模型的參數，以找到與數據最佳匹配的模型。
審查數據。檢查數據的質量和來源，確保沒有數據問題，如統計口徑不一致或衡量方式不當。可以考慮改變數據的形式，例如取對數或進行極端值的處理。增加或減少控制變量，或僅選取特定年份或個體樣本。
增加樣本量。樣本量不足可能導致結果不顯著。增加樣本量可以提高統計功效，從而增加發現顯著效果的機會。
改變計量方法。如果問題在於所使用的計量方法，嘗試更換不同的計量方法。
統一化或歸一化變量。進行變量間的統一化或歸一化處理，以確保數據的一致性。
接受不顯著的結果。即使結果不顯著，也不必過於擔憂。不顯著並不意味着研究假設是錯誤的，可能只是當前的數據無法證實假設。可以從經濟學或其他學科的角度提供合理的解釋。
審慎解釋結果。在報告或論文中提供對結果的謹慎解釋，強調實證結果的不確定性和限制，並探討未觀察到顯著效果的可能原因。