元逐步回歸分析的方法過程：

　　1、在spss裡variable view裡，輸入5個變量名稱，可用中文。

　　2、在data view裡分別錄入5個變量對應的數據；

　　4、結果裡，R值就是回歸的決定係數，代表各變量能解析因變量的程度。ANOVA裡，sig小於0.05證明回歸方程有效。constant對應的B值是截距（常數項），其他變量對應B值就是變量的影響係數。變量對應的beta值就是他們的標準化影響係數，數值最高的就是影響力度最大的因素。最後的excluded variables是排除的變量，就是說在這個框裡的因子就是對特定變量幾乎沒什麼影響的。

spss使用多元逐步回歸分析的方法過程： 　　1、在spss裡variable view裡，輸入5個變量名稱，可用中文。 　　2、在data view裡分別錄入5個變量對應的數據； 　　3、點擊analyze--regession--linear，在彈出框裡，把因變量（抑鬱得分）選定在dependent裡，其他4個變量選到independent裡，method裡建議選擇stepwise，然後直接點ok就可以了； 　　4、結果裡，R值就是回歸的決定係數，代表各變量能解析因變量的程度。ANOVA裡，sig小於0.05證明回歸方程有效。constant對應的B值是截距（常數項），其他變量對應B值就是變量的影響係數。變量對應的beta值就是他們的標準化影響係數，數值最高的就是影響力度最大的因素。最後的excluded variables是排除的變量，就是說在這個框裡的因子就是對特定變量幾乎沒什麼影響的。 回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的因變量的多少，分為回歸和多重回歸分析；按照自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。