逐步回归的三种方法（逐步法、向前法、向后法）

逐步回归是一种常用的统计方法，用于在多重线性回归中筛选自变量。它主要包括三种方法：逐步法、向前法和向后法。以下是这三种方法的区别及选择建议：

1. 逐步法（Stepwise）

• 定义：逐步法是向前法和向后法的结合，每引入一个新变量时，同时考虑是否剔除已选变量。
• 过程：先按向前法引入自变量，每引入一个自变量后，对当前模型中的所有自变量进行显著性检验，如果已进入模型的自变量变得无显著性，则剔除。
• 优点：能确保每次引入新的自变量前，回归方程中都是有显著意义的自变量，属于双向筛选过程。
• 适用场景：适用于大多数情况，尤其是当你不确定哪些变量应该保留在模型中时。

2. 向前法（Forward）

• 定义：向前法是一种变量由少变多的过程，每次引入一个当前最重要的变量，直至没有可引入的变量为止。
• 过程：先对每个自变量做线性回归，然后按重要性依次逐个引入有显著性的自变量建立多重线性回归方程，不对已引入的自变量做显著性检验，只进不出。
• 优点：简单易行，计算量较小。
• 适用场景：适用于自变量较多且你希望快速筛选出重要变量的情况。

3. 向后法（Backward）

• 定义：向后法是一种变量由多变少的过程，先将所有自变量引入建立多重线性回归方程，然后按重要性逐个剔除无显著性意义的自变量。
• 过程：先将所有自变量引入建立多重线性回归方程，然后按重要性逐个剔除无显著性意义的自变量，每剔除一次再针对剩余的自变量重新建立回归方程，直到回归方程中的自变量不能被剔除为止。
• 优点：能保留尽可能多的变量在模型中。
• 适用场景：适用于你希望尽可能保留分析项在模型中的情况。

如何选择

• 逐步法：一般情况下使用逐步法最多，因为它结合了向前法和向后法的优点，能更有效地筛选出有显著意义的自变量。
• 向前法：如果你希望快速筛选出重要变量，且自变量较多，可以选择向前法。
• 向后法：如果你希望尽可能保留分析项在模型中，可以选择向后法。

SPSSAU中的操作

在SPSSAU(在线SPSS)中进行逐步回归时，默认为逐步法（Stepwise），你也可以选择向前法（Forward）或向后法（Backward）。具体操作步骤如下： 

1. 打开SPSSAU(网页SPSS)平台，选择【进阶方法】模块“逐步回归”方法。 

2. 将因变量和自变量放入相应的分析框中。 

3. 在“方法”选项中选择你需要的逐步回归方法（逐步法、向前法或向后法）。 

4. 点击“开始分析”按钮，SPSSAU会自动生成分析结果。

通过以上步骤，可以根据实际需求选择合适的逐步回归方法，并得到相应的分析结果。