最近在写一篇文章 是一个影响因素的分析 先用的是因子分析  因子分析里我选出两个主因子 之后用这两个主因子作为自变量 进行逐步回归分析 问题就出在逐步回归分析这里 下面的是过程        输入／移去的变量(a)
模型        输入的变量        移去的变量        方法
1        REGR factor score   1 for analysis 1        .        步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。
2        REGR factor score   2 for analysis 1        .        步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。
a. 因变量: Zscore:  制造业FDI

                模型汇总
模型        R        R 方        调整 R 方        标准 估计的误差
1        .904a        .817        .808        .43857114
2        .924b        .854        .838        .40209386
a. 预测变量: (常量), REGR factor score   1 for analysis 1。
b. 预测变量: (常量), REGR factor score   1 for analysis 1, REGR factor score   2 for analysis 1。

                        Anova(c)
模型                平方和        df        均方        F        Sig.
1        回归        17.153        1        17.153        89.179        .000a
        残差        3.847        20        .192               
        总计        21.000        21                       
2        回归        17.928        2        8.964        55.443        .000b
        残差        3.072        19        .162               
        总计        21.000        21                       
a. 预测变量: (常量), REGR factor score   1 for analysis 1。
b. 预测变量: (常量), REGR factor score   1 for analysis 1, REGR factor score   2 for analysis 1。
c. 因变量: Zscore:  制造业FDI

                        系数(a)
                非标准化系数                标准系数
模型                B        标准 误差        试用版                      t                                         Sig.
1        (常量)        -8.657E-17        .094                .000        1.000
        REGR factor score   1 for analysis 1        .904        .096        .904        9.443        .000
2        (常量)        3.145E-16        .086                .000        1.000
        REGR factor score   1 for analysis 1        .865        .089        .865        9.670        .000
        REGR factor score   2 for analysis 1        .196        .089        .196        2.189        .041
a. 因变量: Zscore:  制造业FDI

                        已排除的变量(b)
                                                共线性统计量
模型                Beta In        t        Sig.        偏相关        容差
1        REGR factor score   2 for analysis 1        .196a        2.189        .041        .449        .961
a. 模型中的预测变量: (常量), REGR factor score   1 for analysis 1。
b. 因变量: Zscore:  制造业FDI

我的问题如下：




1.根据最后一个表格（已排除的变量） 是否可以将第二个主因子直接排除在方程之外  还有在逐步回归分析中出现已排除的变量表格是否正常？
2.表格（系数）中 步骤2中的F值显著性概率为0.041 是否偏大了呢
第一次用spss软件 如提出一些白痴问题 敬请见谅