回归看似简单，其实真要弄好也挺麻烦的。说说我个人的感受吧，仅供参考。首先，回归前做不做相关分析，建议做一下，顺带看看每个自变量与因变量的散点图趋势，这可以辅助判断很多东西，如系数方向，散点分布离散趋势，大致判断是否存在极端异常值，可协助进一步诊断；其次，单个自变量与因变量的系数方向与所有自变量和因变量一起构建模型时不一样，这原因一般有二，一是极端异常值的影响，二是多重共线性，这其实也突显了第一步的重要性；最后，构建回归前数据的预处理，包括极端异常值处理，共线性诊断，模型稳健性估计等很多方面。建议系统的学习一下，祝好运～

建议看一下谢宇老师的《回归分析》这本书，讲得很系统具体