逐步回归分析是逐步一种常用的统计分析方法，可以用来确定哪些变量在解释因变量时最具有重要性。回归在进行逐步回归分析时，分析我们首先将所有可能的结果解读预测变量都列入模型中，然后逐步剔除那些对模型贡献较小的逐步变量，最终得到一个最优的回归模型。

在进行逐步回归分析之后，分析我们需要对结果进行解读。结果解读首先，逐步我们需要看一下模型的回归拟合度，即该模型对观测数据的分析拟合程度。这可以通过观察模型的结果解读R方值来判断，R方值越高，逐步说明模型对数据的回归解释能力越强。

其次，分析我们需要看一下模型中每个变量的系数，这些系数表示了每个变量对因变量的影响程度。系数的符号表示影响的方向，正系数表示变量增加会使因变量增加，负系数则表示变量增加会使因变量减少。系数的大小表示影响的大小，系数越大说明影响越大。

最后，我们需要看一下每个变量的显著性水平，这可以通过观察每个变量的P值来判断。P值越小，说明该变量对因变量的影响越显著，P值通常小于0.05被认为是显著的。

总之，逐步回归分析是一种非常有用的统计分析方法，可以帮助我们确定哪些变量对因变量的影响最大。在进行分析时，我们需要重点关注模型的拟合度、变量的系数和显著性水平。通过对这些结果的解读，我们可以更好地理解数据，并制定相应的决策和策略。