在回歸分析中，R²（R平方）是一個衡量模型擬合度的重要指標，其值介於0到1之間。一般來說，R²值越大，表示模型擬合得越好。根據不同的研究領域和具體套用場景，R²的「好」值標準可能會有所不同。以下是一些常見的判斷標準：
非常好：R²大於0.8。這表明模型能夠很好地解釋因變數的變化，擬合效果非常出色。
比較好：R²在0.6到0.8之間。這個範圍內的R²值表明模型的擬合效果較好。
一般：R²在0.4到0.6之間。這個範圍內的R²值表明模型的擬合效果處於一般水平。
不好：R²小於0.4。這通常意味著模型的擬合效果不佳。
需要注意的是，雖然理論上R²的最佳值為1.0，表示模型完美擬合數據，但在實際套用中，達到這樣的R²值是非常困難的。不同的研究領域和專業可能會有不同的R²值接受標準。例如，某些領域可能認為R²值達到0.8以上才算優秀，而其他領域可能認為0.6以上的R²值就已經可以接受。
因此，判斷R²值的好壞需要根據具體的研究背景和目的來決定。在實際研究中，重要的是確保模型能夠根據數據提供有意義的解釋和預測，而不僅僅是追求高R²值。