论文数据帮忙看下 急救SOS

小白一枚，求各位大神帮忙看下，以下数值各代表什么，说明什么？特别是R方，F，β，。这两个表应该怎么理解，研究结果是什么？？

表4-3 模型拟合结果

自变量

因变量

M1

M2

Y

β

SE

p

β

SE

p

β

SE

p

X

0.37

0.03

<.001

0.41

0.04

<.001

0.04

0.04

0.36

M1

−

−

−

−

−

−

-0.18

0.06

<.01

M2

−

−

−

−

−

−

0.49

0.05

<.001

Constant

1.72

0.13

<.001

1.02

0.17

<.001

2.14

0.16

<.001

R2=0.20

R2=0.16

R2=0.24

F(1, 486)=123.25, p  <.001

F(1, 486)=90.70, p<.001

F(3, 484)=50.04, p<.001

中介效应检验

	路径	效应指数	标准误    (Boot)	下限    (Boot)	上限    (Boot)	相对中介    效应
总效应		0.14**	0.03	0.09	0.19
直接效应	X→Y	0.04	0.04	-0.04	0.11	28%
中介效应	X→M1→Y	-0.07**	0.03	-0.12	-0.02	-50%
	X→M2→Y	0.20**	0.03	0.15	0.26	142%

*p＜.05  **p＜.01

急急急  哪位大神帮帮忙

UP UP UP

UPUPUP

UPUPUP

β是回归系数，回归系数的置信区间，以及统计变量 stats（它包含四个检验统计量：相关系数的平方R方
，假设检验统计量Ｆ，与 F 对应的概率 p， s方的值）。因此你应该得到初步的回归方程。
回归系数置信区间不包含零点表示模型较好，残差在零点附近也表示模型较好，接着就
是利用检验统计量Ｒ，Ｆ，p 的值判断该模型是否可用
1）相关系数Ｒ的评价：本例Ｒ的绝对值为 0.2左右，表明线性相关性较弱
2）F 检验法：当 F >F 1-a(m,n-m-1),即认为因变量y与自变量x1,x2...xm之间有显著的线性相关关系.否则认为因变量  y  与自变量 x1,x2...xm 之间线性相关关系不显著
3）p 值检验：若p（a (a为预定显著水平），则说明因变量y与自变量x1,x2...xm之间显著地有线性相关关系
以上三种统计推断方法推断的结果是一致的，说明因变量y与自变量之间显著地有线性相关关系，所得线性回归模型可用。s方当然越小越好，这主要在模型改进时作为参考。

gdm401 发表于 2019-5-4 03:07
β是回归系数，回归系数的置信区间，以及统计变量 stats（它包含四个检验统计量：相关系数的平方R方
，假设 ...

大神，我没学过统计，图也看不太懂，问得比较白痴一点哈：
Constant 那一行中 1.72    1.02    2.14   指代的是什么啊，看不明白。   
R方 0.2  是指X和M1的线性相关弱吗
如果我要报告论文，该重点报告那几个数值，该怎么报告
跪谢！