关于回归分析，调整后的R方很小怎么办
在做回归分析，但是对统计学不熟悉，请问高人，当我用spss做线性回归，得出的结果是调整后的R方值很小，只有0.11或者0.15这样子大，但是回归方程显著，—T值显著，F值也显著。那我的回归模型有意义么。比如说，我分析饮酒态度对饮酒行为的回归作用，得出的回归模型显著，但是R方值很小，那我能说饮酒态度对饮酒行为有显著的回归作用么。
应该怎么看回归分析的结果呢，请专业人士系统指点一二。
解答：
Honestly, the relationship between attitude and behavior is tenous! !
Mostly, the relationship between attitude and behavior is mediated by behavior intention.
R^2很小得谨慎，说明你选的解释变量解释能力不足，有可能有其他重要变量被纳入到误差项。可尝试寻找其他相关变量进行多元回归
Adding more relavant variables or just taking variable transformation(log/quadratic/interraction term); Then running model selection procedure (forward/backward stepwise, or lasso algorithm) to pick out the best one
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很正常！我还见过高级期刊发表的论文中还有R-square不到5%的呢！一般样本如果很大，R-square超过10%就很不错了
啊，真的么，我最近也遇到这类问题，我把x, y做简单的线性回归模型，假设为y=a+bx,R-square都很小，0.2左右，但是F都挺大的，P也很小，这样就可以说明x,y是具有相关性么， 这样的结果能发表刊物么？还有当我把x,y做标准回归方程的时候，截距设为0 的话，y=b’x，这样得到的相关系数b’和前者的简单线性回归得到的回归系数b在统计学上的解释有何不同，谢谢您了！ |
显著但是R值小，要考虑不同的专业背景。
有的专业确实比较小，楼主的例子，我觉得这个大小就能接受了。
态度与行为之间的影响因素非常多，态度能解释行为11-15%已经不小了。
R-square measures the proportion or percentage of the total variation in Y explained by the regression model. If the model is significant but R-square is small, it means that observed values are widely spread around the regression line.
在社会学和行为学领域，R方一般都很小的，这个应该不影响模型
态度与行为之间的影响因素非常多，态度能解释行为11-15%已经不小了
R^2很小说明你选的解释变量解释能力不足，有可能有其他重要变量被纳入到误差项。可尝试寻找其他相关变量进行多元回归
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