回归分析，就是用来分析定量影响的。
比如：有三个变量，y x1 x2。
我想比较x1,x2对y的哪个影响更大一些，直接用线性回归模型就可以分析，如果x1与x2不相关的话，如果你还能找到其它控制变量，那更好，从X3一直到Xn都可以。\[y=\beta_{0} + \beta_{1}X1 + \beta_{2}X2+...+\beta_{n}Xn\]
注意，加入控制变量，很有必要。
做好回归后，比较\[\beta_{1}与\beta_{2}\]的大小，明白系数表示的意义，比如\[\beta_{1}=2,\beta_{2}=3\],
当其它变量保持不变时，X1变动一个单位，对y产生2个单位的变动；而保持其它变量不变时，X2变动一个单位，对y产生3个单位的变动影响。这时，就可以说X2对y的影响比较X1大一些。（这里，应该考虑绝对值及控制变量）


另外一种方法，就是方差分析，不多介绍了，论坛上都有资料。

谢谢回答，这个不需要考虑回归模型是否符合普通最小二乘法的假设吗？还有，如果有个变量不显著，能否简单说说如何处理？

如果变量不显著的话，代表什么意思呢？

你的前提是这几个变量对y都有显著的影响，如果这个前提不存在了，即影响并不显著，从统计学意义上来说，一个有影响，和另外一个在统计学意义上影响并不显著，这个应该就不需要比较了吧

嗯，谢谢。可能我的原题表述错误。应该是这样，b由a1 a2 a3三个变量决定，逻辑上再也无其他因素影响，这三个变量是一个因素的三个方面，没有交集，但可能不独立。比如有三种纠纷决定了纠纷造成的损失（若无纠纷则没有损失），想比较各因素贡献率，应该用什么方法？

方差分析法