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。

顶 说明解释量还不够

  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.

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！

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

未标准化的系数B偏向于实际取向，标准化的系数因为去除了单位的影响，因而可以直接作为自变量间解释力的比较，偏向于学术取向。

同是被R方太低而折磨的人。。

嗯，谢谢提醒，我也碰到了这个问题，正在想怎么解决呢

是这样的吗，有朋友也跟我说过不用管r方，不是所有的线都可以拟合的很好的，谢谢。

谢谢楼主的好问题，看到了很多好的解答，对我很有帮助，要是有一天我也能解答一些问题能够帮助别人就更好了。

谢谢。晓得了

thanks for sharing

在做行为金融相关模型分析 碰到同样的问题 感谢分享~

遇到相同的问题，看到楼主的贴子豁然开朗，感谢各位高手指点！！

调整后的R方值小意味着模型对数据的解释能力较弱，即该模型只能解释变量间较小比例的变异性。即使T值和F值显著，这仅仅表明至少有一个自变量与因变量之间存在统计学上的关联，并不意味着这种关系在实际应用中具有很强的意义或影响力。

对于你的情况，饮酒态度对饮酒行为的回归方程虽然显著，但R方值小说明饮酒态度对饮酒行为的影响可能较小，只占饮酒行为变异的一小部分。如果你关心的是饮酒态度是否能显著影响行为，那么可以结合其他指标（如β系数）和实际背景来判断。

在解读回归分析结果时，建议考虑以下几点：
1. **模型解释能力**：R方值越高，模型解释变量间关系的能力越强。
2. **统计显著性**：T值和F值显著仅表明关联存在，但不保证实际意义重大。
3. **β系数**：查看每个自变量的系数大小，了解它们对因变量影响的实际方向和强度。
4. **残差分析**：检查模型是否符合假设，如线性、同方差性和独立性等。
5. **理论背景**：结合领域知识判断这种统计关系在实际中是否有意义。

总的来说，一个显著但R方值小的回归模型可能表示存在微弱的相关性。若要增强模型解释力或找出更重要的影响因素，可以考虑加入其他相关变量、变换模型形式或者检查数据质量。

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