“拟合汇总”报表显示单因子方差分析的汇总信息。
R 方
拟合每个因子水平的均值所能解释变异的比例用 R 方来测量。剩余变异由随机误差造成。若拟合组均值可解释所有变异（无误差），则 R2 值为 1。R2 为 0 表示拟合作为一个预测模型所起的作用与总体响应均值一样差。请参见“拟合汇总”报表的统计详细信息。
R2 也称为决定系数。
注意：较低的 R 方值表明可能有一些模型中不包含的变量可以解释无法解释的变异。不过，数据可能受大量的内在变异影响，即便是有用的方差分析模型也可能具有较低的 R 方值。阅读您的研究领域中的文献材料，了解有关典型 R 方值的信息。
调整 R 方
通过在计算中使用自由度，调整 R2 使该值在带有不同数量参数的各个模型之间更具可比性。请参见“拟合汇总”报表的统计详细信息。
均方根误差
估计随机误差的标准差。它是在“方差分析”报表中显示的误差的均方平方根。
响应均值
响应变量的总体均值（算术平均值）。
观测数（或权重和）
估计拟合中使用的观测数。若使用权重，则它是权重和。请参见“拟合汇总”报表的统计详细信息。