增加样本容量貌似可以，哈哈

1.关于拟合度和系数的显著性
自变量显著，这说明和因变量之间存在关系。但是拟合度很低，这说明模型中的自变量对因变量的解释力很低。
个人认为：当你要使用模型进行预测的时候，调整后的R方越大越好，达到0.9以上更加。这可以提高预测的准确性。
当你要解释一个变量与另一个变量之间的关系时，只需要知道两者之间是否存在显著关系即可，不用关心模型的拟合度。
2.剔除变量
剔除变量一般有两种情况：（1）自变量之间存在共线性；（2）不显著
3.关于你的分析
我严重质疑你的数据的有效性，即样本的可比性。你的样本是什么？我理解的是：你的样本是某级ZF或m个ZF的n个部门。如果是这样，那你的模型是错误的。建议使用多水平模型
4. 关于你的变量
不知你如何理解ZF部门开通微博。我认为ZF开通微博更多的一种行政管理手段。你能在逻辑上证明GDP、财政资源之类的与微博绩效指标的因果关系吗？如果不能，那模型就没有意义了。不要为了模型而模型，模型是为了证明相关或因果关系而存在的
5.关于R，R Square 和Adjusted R Square
在线性回归模型中，随着自变量的增加，R 会增大，R Square也会增大，不管新增加的变量是否显著、是否合理。但是Adjusted R Square不会随意的变化，如果加入很有解释力的变量，它会增大；相反，则不会增大，甚至变小。

答辩的时候，因为拟合优度低被答辩老师要求重做。。。r方是0.698153，修正后的事0.64

敢问英雄，你是哪个学校的？0.6还低？

我的是0.37，可以吗，能说的过去吗