在构建和评估回归模型时，R方（决定系数）的确是一个重要的指标，用来衡量模型解释因变量变异性的程度。一个较高的R方值通常表示模型能较好地拟合数据。
但是，R方的“高低”需要结合具体场景来看：
1. **领域特性**：在某些领域或问题中，0.6的R方可能已经相当不错了，尤其是当预测对象受到许多无法观测或控制的因素影响时。例如，在社会科学、行为学等研究中，解释复杂的人类行为通常很难达到很高的R方。
2. **模型目的**：如果你的目的是预测未来的数据点，并且这个模型将用于实际决策支持，那么即使系数显著，较低的R方可能意味着模型的预测能力有限。但如果是理论探讨或初步分析，0.6的解释力可能已经足够说明问题了。
3. **残差分析**：除了看R方外，还需要关注模型的残差是否随机分布、是否存在异方差等问题。即使R方不高，如果模型的假设检验都通过，且没有严重的模型误设，那么这个模型也有可能是有效的。
4. **特征工程与数据质量**：有时候，较低的R方可能是由于特征选择不当或数据质量不佳造成的。增加更多相关的解释变量、处理缺失值和异常值、使用更高级的数据预处理技术等方法都有可能提高模型的表现。
因此，0.6的R方是否“要紧”，需要结合你的具体目标和分析背景来判断。如果这个数值在你的研究领域中已经达到了可接受的水平，并且其他统计检验也支持模型的有效性，那么就不一定是个大问题。但若你对预测精度有更高要求，可能就需要考虑改进模型或收集更多数据了。
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