逐步回归分析（Stepwise Regression Analysis）是一种重要的多元线性回归分析方法。它的主要思想是将所有的自变量都放入到回归模型中，然后不断地去掉对模型贡献较小的变量，最终得到对因变量影响最大、自变量最少的模型。
逐步回归分析可以用于范围广泛的研究，包括市场营销、医疗研究、金融、机器学习等领域。它的优点在于可以有效地缩小自变量的范围，节省回归分析的时间和研究成本。由于逐步回归分析可以处理大量变量，因此它常用于解决多维度的问题，并提高模型的预测能力。
但是，逐步回归分析也并非是万能的。它会加入一些不必要的自变量，导致模型的解释能力下降；还可能面临多重共线性、过拟合等问题。因此，科研者在实践中需要综合考虑多个因素，灵活运用逐步回归分析。
