分层回归就是检验加入某些个变量后前后两次回归的结果通过比较两次回归结果，以判断该变量是否有效改进善模型通常是通过比较R方的，R方变大则模型变得更好，新加入的变量的作用有效果

模型2的R值和R方明显大于模型1，说明加入第三个变量后回归模型更优。

从系数上看模型1的第二个自变量嘚系数不显著。而模型2再加入新变量以后系数变成显著，同样也反映新变量对于模型的优化作用

总之，就是模型2优于模型1且模型2的囙归方程拟合度和系数更显著。

B项的数值为负值表明该变量对于因变量的影响是负方向的，当然符不符合道理就看你有没有足够的证據去验证了。

t值存在负值是正常的因为t值得计算公式中，分母总是正数而分子是一个减式，这就可能导致t值为负值不过在t检验中，通常用t的绝对值来分析（也就是-t和t是等价的）求出相应的P值，再根据P值来评价结果

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