表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。
这个变量就是分组变量，在独立样本t检验里，把变量2选到分组变量里就可以进行分析了。
数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。
连续型变量与离散型变量的区别方法如下：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即：1，2，3例如：一个人的身高，他首先长到71，然后才能长到72，73。
非线性关系。连续变量的数据与分类变量之间并非线性关系，而是折线或抛物线等非线性关系。连续变量是能够连续取值的变量，是指人体体温是随着时间不断变化的，在任何瞬间测量体温时，都有一个确定的值。