逐步回归分析，用于研究自变量X对因变量Y的影响关系情况，当回归分析模型中纳入多个自变量时，并非所有自变量X均会对因变量Y产生影响；当X个数很多时，可以通过逐步回归分析挑选出对因变量有显著影响的自变量，构造最优的回归方程。工具/原料more原始数据SPSSAU方法/步骤1/7分步阅读

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选择【进阶方法】-【逐步回归】

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选择需要分析的题目，拖拽到右侧（需要区分X、Y）点击“开始逐步回归分析”，具体操作如下图：

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如需要保存残差值及预测值可勾选“保存残差和预测值”

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完成以上操作后，即可得到分析结果表格，结果如下：

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上表显示，原本的6个自变量，最终有4个变量纳入模型，分别是工作年限,休假制度,工资水平,管理制度。

结果显示，休假制度, 工资水平, 管理制度会对创新绩效产生显著的正向影响关系。另外，工作年限会对创新绩效产生显著的负向影响关系。

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智能分析和模型预测

注意事项

回归分析之前，可使用箱盒图查看是否有异常数据，或使用散点图直观展示X和Y之间的关联关系；回归分析之后，可使用正态图观察和展示保存的残差值正态性情况；或使用散点图观察和展示回归模型异方差情况

如果回归分析出现各类异常，建议查看数据中是否有异常值