逐步回归分析（stepwise regression analysis），选择自变量以建立最优回归方程的回归分析方法。最优回归方程，指在回归方程中，包含所有对因变量有显著影响的自变量，而不包含对因变量影响不显著的自变量。过程是：按自变量对因变量影响效应，由大到小逐个把有显著影响的自变量引入回归方程，而那些对因变量影响不显著的变量则可能被忽略。另外，已被引入回归方程的变量在引入新变量后，其重要性可能会发生变化，当效应不显著时，则需要从回归方程中将此变量剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量都称为逐步回归的一步。每一步都要进行F检验，以保证在引入新变量前回归方程中只含有对因变量影响显著的变量，而不显著的变量已被剔除。直到回归方程中所有变量都不能剔除而又没有新变量可以引入时为止，逐步回归过程结束。实际应用时，需要注重逐步回归分析跟自己研究假设之间的关联。由于运算过程比较复杂，可通过统计软件中的回归分析模块进行。