回答

線形回帰の結果の表示ですがmsummaryという関数を使う方法があります。
まずmodelsummaryライブラリをインストール後、
msummary(KAIKId)
のように使用してください。

なお
msummary(list(KAIKI, KAIKId))
のようにすれば複数の結果を比較できます。

回答

回帰係数は、説明変数の値が変わったとき、目的変数に与える影響の大きさを表します。
例えば
売り上げ[円](目的変数) = 2000 (回帰係数) × 来場者数[人](説明変数)
のような回帰式があった場合、来場者数が1人増えるごとに売り上げが2000円増えることになります。
回帰係数が2000でなく3000であった場合、来場者数の増減で売り上げがさらに大きく動くことになります。

Adjusted R-squaredは、回帰式の説明力を表し0から1の値をとります。
先の例だと実際の売り上げと回帰式で計算した売り上げの差が小さければ、Adjusted R-squaredは1に近い値をとります。
逆に、実際の売り上げと回帰式で計算した売り上げの差が大きい場合、その回帰式では説明できない何か別の要因が隠れているかもしれません。
こういった場合、Adjusted R-squaredは小さくなり値が1から離れます。