问：论文中解释总变异的百分比是R方还是调整R方答：首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回。问：withinR方怎么看答：可以参照以下方法看：
1、固定效应模型出来的R方应该看第一个，即within的R方，是有效的。
2、对于R方的判断，一般来说是看调整后的R方，因为R方会随样本空间的增加而增加，具体可以通过计量经济学教科书里推导看出。但是调整后的R方一般都比R方小不了多少，因此可以粗略将R方代替调整后的R，
3、对于R方大小判断拟合优度是否能解释被解释变量，这个还得看具体的数据和模型。需要通过大量练习来积累经验。问：什么是调整后的R方spss线性回归分析中模答：先从最下面两行说起
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著问：什么是调整后的R方答：当给模型增加自变量时，复决定系数也随之逐步增大，当自变量足够多时总会得到模型拟合良好，而实际却可能并非如此。于是考虑对R2进行调整，记为Ra2，称调整后复决定系数。
R2＝SSR/SST=1-SSE/SST
Ra2=1-(SSE/dfE)/(SST/dfT)
详见pdf参考资料 或 《应用回归分析》“自变量选择与回归”章节 或 维基百科Coefficient of determination词条答：R^2=SSE/SST=1-SSR/SST
全说反了= =问：在SPSS中R和R方分别代表了什么答：R代表复相关系数，R方就是R的平方反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比，用来评价模型的拟合效果，故也称拟合指数或决定系数。（南心网 SPSS回归分析解释）答：SPSS中,R指的是复相关系数,R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。 在统计模型中,R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如:存在一个自变量和一个因变量:相关系数一般用r表示,相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度,有方向和大小。答：R²代表拟合系数，调整R²是当有多个自变量纳入模型时用于矫正R²而引入的指标，如果自变量有多个，调整R²会更准确。具体可以参考SPSSAU关于回归分析的帮助手册及智能文字分析。