在单一因素模型中，回归系数被用来衡量自变量每增加一个单位对因变量产生的变化影响。在复杂的多变量模型中，仅仅考虑一个因素是远远不够的，因为混杂因素的存在可能会导致分析结果出现显著变化。我们不能过于依赖单因素分析的结果。
关于回归系数的检验和整个模型的检验，这些都是至关重要的步骤。回归系数的估计可以通过最小二乘法来实现，但通过这种方式得到的系数是否能真实反映总体情况仍然是一个未知数。对回归系数的检验主要是检验其是否为0。如果回归系数等于0，那就意味着自变量和因变量之间没有关联。在多变量的情境中，我们需要对每个自变量进行单独的检验。对于每个自变量，我们都会设立一个无效假设，即其回归系数Bi=0。然后，通过检验来确定某个统计量是否等于我们设定的参数。
模型的检验则可以通过F检验来进行。F检验的目的是评估模型所解释的变异程度。在单因素分析中，模型检验和回归系数的检验可以视为等同。当我们进入到多因素分析的领域时，模型检验就相当于在检验多个回归系数中至少有一个不为0。
无论是回归系数的检验还是模型的检验，都是为了确保分析结果的准确性和可靠性。只有经过了严格的检验，我们才能对自变量和因变量之间的关系有更为深入、准确的理解。在进行任何数据分析时，我们都应该重视这些检验步骤，以确保我们的分析结果能够真实、准确地反映数据背后的关系。
