多元线性回归关于拟合度低的解释？

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做了一个社科类的调查，用SPSS做多元线性回归分析，自变量6个，因变量1个，样本300个，回归方程的拟合度R2=0.381,调整后的R2=0.367，比较低，变量显著，其他检验都正常，自变量不存在共线性。拟合度低是不是就是说明样本数据点聚集在回归线周围的密集程度较低，而维数越高，发生这种情况的可能性就越大，R2就越小？求拟合度低合理解释？

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关键词：多元线性回归 线性回归 拟合度 多元线性回归分析 线性回归分析 回归分析 回归线 可能性 因变量 自变量

可绝系数的大小通常和研究领域有关系，一般宏观变量建立的方程可决系数都比较大，微观数据可能可绝系数小一些，所以不必太在意

拟合有度不好说明这俩变量没啥必然联系，亦或仅有微弱的关系，换个变量什么的试试……或者加入其它变量。（另外不知道结果里的那个constant在这儿是啥意思，楼主确定数据没错么？predictor不会全是常数吧？）另外用次数高的方程拟合肯定要比用次数低的拟合的效果好，比如一共n个数据点，你用n-1次方程拟合，那拟合优度八成是1了，没有什么可以大惊小怪的。看你那幅图里，首先不知道横纵轴都是啥，这样拟合有没有意义，其次即便有意义，肯定不是一个线性的关系，选择二次或者三次都是可以的。

会计实证研究中R方都很低