逐步回归分析法是什么

一、概念

逐步回归分析法是一种多元回归分析方法，与传统的多元回归分析法相比，逐步回归分析法不需要一次性将所有可能的自变量全部纳入模型中进行计算，而是采用“逐步进入、逐步排除”的策略，按照某一规则不断地将不重要的变量从模型中剔除，直至最终得到更佳模型。

二、步骤

1. 设定模型

在进行逐步回归分析之前，需要先明确研究目的，选择相关的自变量和因变量，并对变量之间的关系进行初步的分析。

2. 入模变量

选择一个逐步回归分析的初始模型，在这个模型中加入一个被选自变量，构建初始的两个变量的回归模型。

3. 逐步开展回归分析

采用某一规则，将自变量加入或剔除回归模型，如F检验法、t检验法、AIC准则法等。以F检验法为例，一开始先将一个与因变量相关性最强的自变量加入回归模型，然后逐一增加其它自变量，使用F检验判断是否显著，直至不能再增加变量，再逐一剔除不显著的自变量，使用F检验判断变量是否显著，直至不能再剔除变量，则得到最终的回归模型。

4. 检验回归模型

在得到最终的回归模型后，需要进行模型的检验，包括残差分析、多重共线性检验、数据正态性检验、异方差性检验等。

三、注意事项

1. 自变量的选择

自变量的选择需要有前期的经验和分析，不能在没有明确研究目的的情况下随意选择自变量，并且选择的变量要具有一定的理论基础和统计学上的显著性。

2. 模型稳定性

在进行逐步回归分析时，应该对模型的稳定性进行检验，避免模型易变性影响研究结果。

3. 多重比较

逐步回归分析容易出现多重比较的问题，需要根据实际情况进行修正。

四、总结

逐步回归分析法是一种有效的多元回归分析方法，可以在不增加计算和解释负担的情况下，消除不相关的自变量，提高预测准确性。在实际应用过程中，需要根据具体情况选择合适的自变量和处理方法，并且考虑到模型的稳定性和多重比较的问题。