回归模型的系数应该怎样阅读
回归表格不只是显著性标记的集合，变量定义、模型条件与预测范围同样影响结论。
先看因变量和自变量
阅读回归结果前，先确定模型要解释的结果是什么，以及每个自变量如何测量。收入、分数、温度和概率的单位不同，系数的含义也不同。变量名称过于简短时，最好回到数据字典查看定义，而不是仅凭列名猜测。
系数不等于因果关系
回归模型可以描述变量之间的条件关系，但单凭系数不能自动证明因果。遗漏变量、反向关系、样本选择和测量误差都会改变估计。好的研究说明会同时写出设计限制、样本范围和可推广边界。
显著性之外看实际影响
统计显著并不代表实际影响很大。读者还应看效应大小、单位变化、置信区间和模型预测。对于非专业读者，最好把系数转换成一个具体情境中的变化，再说明这个例子不能代表所有人或所有时期。
检查模型的回看入口
残差图、拟合优度、异常值和敏感性分析是回归阅读的重要组成。若一个页面只放最终表格而没有数据来源和模型说明，就不够支持复核。ikuuu的资料索引会把方法、变量和图表放在同一条阅读路径上。