spss中回归分析实例求助，这样的R值F值T值可以继续做下去吗？

可以的 没有合适的标准

R表示拟合优度，也就是说解释变量对被解释变量解释的程度，0.734的话基本上还可以。 t值基本上没问题， 1%应该都拒绝了，我记得5%好像才1点几。 F应该也没什么问题。 不知道spss在回归结果中会不会返回p值，如果有的话，每一个统计量后的p值如果能小于0.5就肯定没问题了。建议你好好看看。

你好，F值和T值多少没有绝对的标准的。主要是看你的回归模型是否合理。在进行回归分析之后还要进行残差分析，看模型是否存在异方差，自相关，多重共线性等问题。若是存在异方差、自相关等问题，有可能会高估t值，F检验也会失效。所以单单看这个并不能下结论。如果你模型不存在违背基本假设的情况。那你所的出来的值是没有任何问题的。在实证分析中，R^2有0.734算不错了。因为在做宏观经济计量分析的时候，由于样本量的缺乏，以及数据记录等问题。难以保证有很高的拟合精度。最主要的是看是定量分析和定性分析是否相违背。（例如，一般情况下，销售量和销售价格是成反比的关系，但是你在回归分析时得到的结构是成正比的。那你就要注意了，要结合经济学的理论去分析你得到的结果是否合理。） 看了你的追问，你应该是想做主成分回归吧。主成分回归是先把所有指标做主成分分析，即提取主成分，然后利用主成分进行回归分析。这样做是可以的。另外你用SPSS做出来的是因子分析的结果，需要转化一下才能进行主成分回归。还有，据我做实例研究的经验，时间序列数据用来做因子分析是有待商榷的，需要进行一定的变换。 希望这个回答对你有用！

兄弟，在做回归分析的同时请备上一本计量分析。翻找出r，t，f值的计算公式，找到t、f检验的值，对比你算出来的值，看你的回归方式是否合理。在现实中R值这样是比较正常，在不知道你变量个数之前t、f不敢下定论