R2可量化模型拟合数据的程度。在您比较模型时，参数越多的模型可以越弯曲和扭曲，以便越靠近点，因此几乎总是有一个较高的R²。这存在一些误导。
调整后R² 考虑了回归拟合的参数数量，因此可以在具有不同参数数量的模型之间进行比较。在此比较适用于常规和调整后R²的方程（SS残差为曲线Y值和数据之差的平方和；总SS为Y总平均值和各Y值之差的平方和；n为数据点数量，K为拟合参数数量）：
参数数（K）大于1时，调整后R² 均会小于普通R² 。
使用调整后R²比较替代模型的拟合程度优于使用R²（永远不得使用），但不如使用额外的平方和F检验或Prism内置AICc方法。
