(资料图)
1、打开spss后，打开数据。这些都准备好之后，我们开始拟合方程，在菜单栏上执行：分析-回归-线性线性打开回归拟合对话框。
2、这里我们把因变量放在因变量列放大，把所有自变量放在自变量列。
3、将方法设置为逐步，即逐步回归法。
4、单击确定按钮开始输出拟合结果。
5、我们看到的第一个表是变量的输入和移除。因为这个模型拟合的很好，所以我们看到变量只进不出，但是大部分时间变量都是进不出的，剔除变量一栏应该有变量。
6、第二个表是模型的概述。我们看到下图中标注的四个参数分别是负相关系数、决定系数、修正决定系数和随机误差的估计值。这些值越大(随机误差的估计值除外)，模型的效果越好。根据比较，
7、第四种模式应该是最好的。
8、方差分析表，四个模型都给出了方差分析的结果。此表可以检验是否所有的偏回归系数都为0，sig值小于0.05可以证明模型至少有一个偏回归系数不为零。
9、参数检验，此表给出了偏回归系数和标准偏回归系数的检验。偏回归系数用于比较不同的模型，标准偏回归系数用于检验同一模型的不同系数。值越大，对因变量的影响越大。
以上就是逐步回归法这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。
