在现代数据分析与统计建模过程中，如何从大量变量中筛选出对目标变量具有显著影响的因素，是研究人员和数据分析师面临的重要课题。在众多方法中，“逐步回归分析法”作为一种经典的变量选择技术，因其操作简便、结果直观而被广泛应用于经济学、社会学、医学等多个领域。

逐步回归分析法是一种基于统计检验的变量筛选方法，其核心思想是在构建回归模型的过程中，通过逐次加入或剔除变量，最终得到一个最优的回归方程。这种方法不仅能够帮助研究者识别出关键的影响因素，还能有效避免因变量过多而导致的多重共线性问题，提高模型的稳定性和解释力。

该方法通常分为三种主要形式：向前选择法（Forward Selection）、向后剔除法（Backward Elimination）以及双向逐步法（Stepwise Selection）。向前选择法从零开始，每次仅引入对模型贡献最大的变量；向后剔除法则从包含所有变量的模型出发，逐步移除对模型影响最小的变量；而双向逐步法则结合了前两者的优势，在每一步中既考虑新增变量，也考虑删除已有变量，从而实现更精细的模型优化。

尽管逐步回归分析法在实践中应用广泛，但其也存在一定的局限性。例如，它依赖于特定的显著性水平（如p值），容易受到数据波动的影响；此外，该方法可能无法捕捉到变量之间的复杂交互作用，因此在某些情况下可能需要结合其他方法（如岭回归、LASSO等）进行综合分析。

总的来说，逐步回归分析法作为一种基础而实用的统计工具，为数据驱动的研究提供了重要的支持。在实际应用中，研究者应根据具体问题的特点，合理选择变量筛选策略，并结合多种分析手段，以确保模型的科学性与可靠性。