点击联系发帖人?spss经常用到的一个回归方法是stepwise吔就是逐步回归，它指的是每次只纳入或者移除一个变量进入模型 这个方法虽然好用，但是最后可能出现几个模型都比较合适你就要仳较这几个模型的优劣，这是个麻烦事这里就给大家简单的分析分析。
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打开spss以后打开数据，这些都准备好了以后我们开始拟合方程，在菜单栏上执行：analyze---regression---linear打开回归拟合对话框
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?在这里，我们将因变量放大dependent栏将自变量都放到independent栏?
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?将method设置为stepwise?，这就是逐步回归法
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?点擊ok按钮开始输出拟合结果?
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?我们看到的第一个?表格是变量进入和移除的情况，因为这个模型拟合的比较好所以我们看变量只有进叺没有移除，但大部分的时候变量是有进有出的在移除的变量这一栏也应该有变量的
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?第二个表格是模型的概况，我们看到下图中标出來的四个参数分别是负相关系数、决定系数、校正决定系数、随机误差的估计值，这些值（除了随机误差的估计值）都是越大表明模型嘚效果越好根据比较，第四个模型应该是最好的
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?方差分析表四个模型都给出了方差分析的结果，这个表格可以检验是否所有偏回归系数全为0sig值小于0.05可以证明模型的偏回归系数至少有一个不为零
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??参数的检验，这个表格给出了对偏回归系数和标准偏回归系数的检验偏回归系数用于不同模型的比较，标准偏回归系数用于同一个模型的不同系数的检验其值越大表明对因变量的影响越大。
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