R方，表示模型拟合那能力大小，比如0.3表示自变量X对于因变量Y有30%的解释能力；
调整后R方，也是模型拟合指标，当X个数较多时候调整后R方更为准确

好棒 超赞 谢谢楼主！！！

1. 在SPSS多元回归分析中，“R”、“调整后的R”和“调整后R的增量”的含义如下：

   - R（决定系数）：是模型拟合优度的一个指标，表示自变量解释因变量变异的比例。例如，如果R为0.8，说明你的模型可以解释因变量总变异性的80%。
   
   - 调整后的R：是在多元回归分析中更为准确的模型拟合指标，它会根据模型中的预测变量数量进行惩罚。也就是说，当添加一个实际上对模型贡献不大的自变量时，调整后的R可能不会增加或者甚至下降，这有助于避免过拟合。
   
   - 调整后R的增量：是指在多元回归分析中，每加入一个新的自变量之后，与之前模型比较所得到的调整后R的变化值。它帮助我们了解新加入的变量对模型解释力增加的贡献度。

2. “调整后R的增量”通常在SPSS输出结果中的“Model Summary”表中查找会有一些困难，因为SPSS默认不会直接显示这一项。但是你可以在“Coefficients”表下找到每个自变量对R变化的贡献（通常是通过看部分或偏回归平方和），间接推算出调整后R的变化情况。

如果要直观地看到每次添加新变量时调整后的R增量，可以通过以下步骤进行操作：

   - 在SPSS中运行多元回归分析
   - 选择“Statistics”选项中的“Estimates of R-squared change”（估计的R变化），这样在输出结果中会显示每一步加入变量后调整后R的变化情况。

这样做之后，在模型构建的过程中，你就可以清晰地看到每次添加新自变量对模型拟合度具体提高了多少。希望这能帮助到你理解SPSS多元回归分析的相关概念！

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我也想知道，求指教，△R方和调整后R方、R方变化量是一个东西吗？