多元线性回归，T、F检验都是显著，拟合优度只有0.08，能否说明自变量对因变量有显著影

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变量都是因子分析处理过的。做相关分析时，自变量中有两个与因变量显著相关（在0.01下显著相关）。做逐步回归时，T、F检验都是显著，但是拟合优度只有0.08，能否说明自变量对因变量有显著影响呢？


PS：社科类研究。

【附上我查到的一些关于拟合优度的解释：

在社会科学和经济中，R^2位于0.3左右都很常见。一般来讲，这个效果还是可以的，因为社会经济现象影响因素太多（可以想象有几千个），几个主要影响因素（3、5个）能解释30%的变异算是不错了。

回归分为解释型回归和预测型回归。如果你主要是做解释，那么不必太在意R^2，多在意关注变量的显著性和模型整体的显著性。R^2这时小只是表明还遗漏了其它一些对因变量有影响的变量，一般条件下是假定这些遗漏的变量是严格外生的（虽然无法证明，但大家通用）；若用于预测，那R^2就重要了。这时，它表示自变量对因变量变异的解释程度。】

[size=15.3333px]模型摘要c                               

[size=15.3333px]模型        R        R 平方        調整後 R 平方        標準偏斜度錯誤

[size=15.3333px]1        .233a        .054        .052                .97359951

[size=15.3333px]2        .295b        .087        .083                .95781264

[size=15.3333px]a 預測值：（常數），主观幸福感                               

[size=15.3333px]b 預測值：（常數），主观幸福感, 冒险倾向                               

[size=15.3333px]c 應變數: 创业绩效成长                               

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]變異數分析a                                               

[size=15.3333px]模型                平方和        df        平均值平方        F        顯著性

[size=15.3333px]1        迴歸        22.832        1        22.832             24.087        .000b

[size=15.3333px]        殘差        397.168        419        .948               

[size=15.3333px]        總計        420.000        420                       

[size=15.3333px]2        迴歸        36.525        2        18.262             19.907        .000c

[size=15.3333px]        殘差        383.475        418        .917               

[size=15.3333px]        總計        420.000        420                       

[size=15.3333px]a 應變數: 创业绩效成长                                               

[size=15.3333px]b 預測值：（常數），主观幸福感                                               

[size=15.3333px]c 預測值：（常數），主观幸福感, 冒险倾向                                               

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]係數a                                               

[size=15.3333px]模型                非標準化係數                標準化係數        T        顯著性

[size=15.3333px]                B        標準錯誤        Beta               

[size=15.3333px]1        （常數）        -2.044E-17        .047                     .000        1.000

[size=15.3333px]        主观幸福感        .233        .048        .233             4.908        .000

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]2        （常數）        7.319E-18        .047                     .000        1.000

[size=15.3333px]        主观幸福感        .233        .047        .233             4.989        .000

[size=15.3333px]        冒险倾向        .181        .047        .181        3.863             .000

[size=15.3333px]a 應變數\: 创业绩效成长                                               

[size=15.3333px]

[size=15.3333px]

[img]file:///C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Tencent\Users\799938037\QQ\WinTemp\RichOle\KQ2SZ(Z[BLJH%8I2@%TUY81.png[/img]

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关键词：多元线性回归结果分析

非截面回归的话  问题不大

具体怎么在论文里解释呢？楼主解决了吗

ggg90815 发表于 2019-4-27 09:33
具体怎么在论文里解释呢？楼主解决了吗

后来也问过老师，老师说能说明有显著影响就可以了

我也同意楼主意见，对于很多社科类的论文重点研究是论文研究主题自变量是否能够对因变量产生显著影响，不需要方程本身的预测效果有多好，而是分析经济社会影响机制中的因果关系或相关关系，重点不是预测。对于有些重点在于预测的文章R方就比较重要了。

0.08也太小了  一般至少要0.19吧