在SPSS中R和R方分别代表了什么

SPSS中，R指的是复相关系数，R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。

在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，有方向和大小。

而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。 

扩展资料：

SPSS中其他指标的含义：

F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的P就是判断F检验是否显著的标准。

R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，一般以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。

T是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著仍然看后面的P值，若P值＜0.05，说明该自变量的影响显著。

参考资料：百度百科-SPSS

R代表复相关系数，R方就是R的平方反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比，用来评价模型的拟合效果，故也称拟合指数或决定系数。（南心网 SPSS回归分析解释）

SPSS中,R指的是复相关系数,R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。 在统计模型中,R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如:存在一个自变量和一个因变量:相关系数一般用r表示,相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度,有方向和大小。

R²代表拟合系数，调整R²是当有多个自变量纳入模型时用于矫正R²而引入的指标，如果自变量有多个，调整R²会更准确。具体可以参考SPSSAU关于回归分析的帮助手册及智能文字分析。