线性回归得出的结果是y与x的关系，而不是两个变量是否相关，相关问题要用相关分析。到数第二个表的sig是F检验的结果，<0.01代表方程通过检验，进行回归分析是有效的，倒数第一个是每一个变量的t检验结果
第一，不一致的现象我也遇到过，有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同，可能它默认的估计方法不是最小二乘估计。
第二，F表示数据的方差，sig表示显著性，也就是对F检验的结果，如果sig>0.05则说明模型受误差因素干扰太大不能接受。R是复相关系数，表示观测值和模型描述值之间的线性相关系数，越大越好。R方通俗的说就是解释率，就是说你的自变量能够解释多少因变量的变化。具体到你这个就是模型不能接受，自变量解释了22.1%,剩下的只能用误差解释。
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