Phương pháp quy hồi từng bước (stepwise regression) là dạng phân tích hồi quy bội trong đó các biến độc lập được bổ sung dần dần (từng biến một) vào phương trình hồi quy và ảnh hưởng của chúng tính bằng mức bổ sung và khả năng giải thích của phương trình hồi quy được ghi lại.
(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân)
Nhược điểm lớn nhất của phương pháp quy hồi từng bước là cho phép các biến không có liên quan vào trong mô hình, do vậy, hồi quy Stepwise có thể tạo ra các mối quan hệ ảo hay tác động giả lên biến phụ thuộc trong mô hình.
Phương pháp quy hồi từng bước chỉ được khuyến khích sử dụng khi các biến đưa vào trong mô hình được sử hỗ trợ vững chắc của các lý thuyết liên quan đến vấn đề nghiên cứu. Trong trường hợp này, để đánh giá sự cải thiện độ phù hợp của mô hình thông qua các chỉ số như R – bình phương hoặc các chỉ số thông tin như AIC, BIC ở mỗi bước thì chúng ta có thể sử dụng câu lệnh nestreg để ghi nhận sự thay đổi của các chỉ số này. Câu lệnh nestreg cho biết rất nhiều thông tin về độ phù hợp của mô hình như thống kê Wald, Chi – bình phương, R – bình phương, sự thay đổi R – bình phương cũng như các chỉ số thông tin AIC, BIC cho mỗi mô hình trung gian.
