在回归分析中，采用逐步回归法和强迫回归法的区别是什么？

Question

如题所述

Answer 1

一、基本思想不同

1、强迫回归法是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。

2、 逐步回归法的基本思想是：将变量一个一个引入，每引入一个变量时，要对已选入的变量进行逐个检验。当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，将其剔除。这个过程反复进行，直到既无显著的变量选入方程，也无不显著自变量从回归方程中剔除为止。

二、操作方式不同

1、强迫回归法在SPSS软件中操作步骤为：选择分析->回归->线性，选入需要分析的变量，方法栏中选入“进入”（英文enter）。

2、逐步回归法在SPSS软件中操作步骤为：选择分析->回归->线性，选入需要分析的变量，方法栏中选入“逐步”（英文stepwise regression ）。

三、优缺点不同

1、强迫回归法优点是将全部变量纳入回归模型中全面分析，缺点可能其中有的变量之间存在共线性时结果有偏。

2、逐步回归法基于当前数据，可以最大程度的解释因变量的变异，但其反面的作用就是会使模型有偏，鉴于算法是基于变量解释度来进行特征提取的，当两个变量对因变量的影响相近时，则不免受到较大的噪声影响，使结果不稳定。

参考资料：

百度百科——回归

百度百科——多元回归

百度百科——逐步回归

Answer 2

1、应用不同

①前者基于当前数据最大程度地解释因变量的变异；

②后者可以将全部变量纳入回归模型中全面分析。

2、要求不同

①前者将变量一个一个引入，每引入一个变量时要对已选入的变量进行逐个检验；

②后者将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型。

3、表现不同

①前者在SPSS线性选项中确定逐步这个方法；

②后者在SPSS线性选项中确定进入这个方法。

参考资料来源：百度百科-回归分析

参考资料来源：百度百科-逐步回归

参考资料来源：百度百科-多元回归

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Answer 3

强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析，忽略缺失值的影响。逐步回归法又分为前向和后向逐步，前者是一个一个地添加自变量，后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大，就把那个自变量去除，再分析其他自变量的回归分析，然后再观察结果表格，又将sig值最大的自变量去除。。。以此下去，自变量的数量越来越少。。
推荐阅读：张文彤.SPSS统计分析基础（或高级）教程.高教出版社。本回答被提问者采纳