您的情况不建议用岭回归，这种方法是用于共线性问题的，根据您的描述，您的应该不是共线性问题

谢谢您的回答！
在进行线性回归时，进入法是否会剔除那些相互间共性很高的自变量，使得结果中只剩下一个自变量的回归方程？

不能，一般最简单和最直接的方法（我指的是在SPSS上）是逐步法
其他方法请参考我前天发的一个帖子https://bbs.pinggu.org/thread-1332156-1-1.html

谢谢您的回复！

1、做多自变量的线性回归，在统计量面板内选：共线性诊断（L）；
2、如结果中的方差膨胀系数（VIF）>5，则可做岭回归分析；
3、新建语法编辑器，输入如下命令：
INCLUDE '安装目录\Ridge regression.sps'. RIDGEREG DEP=因变量名 /ENTER = 自变量名（用空格分开）
/START=0 /STOP=1[或其它数值] /INC=0.05[或其它搜索步长]
/K=999 .
4、选择运行全部，得到各自变量岭迹图和决定系数R2与K值的关系图，在图上作参考线，取一岭迹平稳并且R2值较大的平衡点的K值；
5、将语法编辑器中的K值改为所选K值，再运行全部，得到详细的最终模型参数