逐步回歸分析方法的基本思路是自動從大量可供選擇的變量中選取最重要的變量，建立回歸分析的預測或者解釋模型。其基本思想是:將自變量逐個引人，引入的條件是其偏回歸平方和經檢驗後是顯著的。同時，每引人壹個新的自變量後，要對舊的自變量逐個檢驗，剔除偏回歸平方和不顯著的自變量。這樣壹直邊引入邊剔除，直到既無新變量引人也無舊變量刪除為止。它的實質是建立“最優”的多元線性回歸方程。
具體步驟如下：先用被解釋變量對每壹個所考慮的解釋變量做簡單回歸，然後以對被解釋變量貢獻最大的解釋變量所對應的回歸方程為基礎，再逐步引入其余解釋變量。經過逐步回歸，使得最後保留在模型中的解釋變量既是重要的，又沒有嚴重多重***線性。