在 SPSS 中进行多元回归分析时，有时候会出现「排除的变数」这个选项。这到底是什么意思呢？

简单来说，「排除的变数」指的是在多元回归分析中被排除掉的自变量或解释变量。在进行多元回归分析时，我们通常会选择一些自变量来解释因变量的变化。但是，在实际应用中，可能存在一些自变量与因变量之间并不存在显著关系，或者与其他自变量高度相关，这些自变量就可以被排除掉。

在 SPSS 中进行多元回归分析时，我们可以使用逐步回归（Stepwise Regression）方法来找出最佳的自变量组合。这个方法可以根据变量的显著性和对模型影响的大小来逐步选择和排除自变量。在进行逐步回归分析时，SPSS 会自动计算每个自变量的回归系数和 t 值，并根据设定的显著性水平来判断是否保留这个自变量。

在通过逐步回归方法选择了最终的自变量组合后，我们可以再次进行多元回归分析，这时就可以勾选「排除的变数」。勾选了这个选项后，SPSS 中的回归分析结果就会显示出被排除掉的自变量和它们的回归系数、标准误、t 值、偏相关系数等信息。

为什么要关注「排除的变数」呢？一方面，了解被排除掉的自变量可以帮助我们更好地理解模型的构建过程，从而对模型的有效性有更深入的认识。特别是当我们在实际应用中发现模型预测效果不佳时，可以通过检查排除的自变量来判断是否存在遗漏变量的问题。另一方面，如果后续的数据收集或研究需要，我们也可以选择重新加入这些被排除的自变量进行分析。因此，了解「排除的变数」对于多元回归分析的理解和应用都是非常重要的。

总之，在进行多元回归分析时，我们可以通过逐步回归方法来找出最佳的自变量组合，并勾选「排除的变数」来了解被排除掉的自变量及其信息。这个方法可以帮助我们更好地理解模型的构建过程，从而更好地应用和解释分析结果。