这是一道关于统计分析和模型构建的理解题。我们需要分析题目中的说法，判断其是否正确。 理解背景信息：在统计分析和模型构建中，显著性检验是用来判断某个解释变量在模型中是否显著影响被解释变量。如果某个参数不能通过显著性检验，这通常意味着该解释变量在统计上不显著，即它对被解释变量的影响可能不显著或者没有实质性影响。 理解问题核心：我们需要判断“如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量”这一说法是否正确。 分析选项： - 对：这个选项认为应该剔除不能通过显著性检验的解释变量。然而，这种做法有时可能过于简单和片面。在统计建模中，除了显著性检验，还需要考虑其他因素，如模型的稳健性、解释性、理论背景等。有时，即使某个变量不显著，它也可能因为具有理论意义或改善模型的其他方面（如解释性、稳健性）而被保留。 - 错：这个选项认为不应该仅仅因为参数不能通过显著性检验就剔除解释变量。这是更为全面和谨慎的看法。在建模过程中，应该综合考虑多个因素，包括显著性检验结果，以及变量的理论意义、模型的解释性、稳健性等。 综上所述，仅仅因为某个参数不能通过显著性检验就剔除该解释变量是不全面的。正确的做法应该是综合考虑多个因素，谨慎地决定是否保留该变量。 因此，答案是“错”。
