多元回归解决的是多个自变量对一个因变量影响作用的量化
这并不去除混杂，也不分析多重共线性——这两个涉及自变量的需要对自变量做检验，特别是共线性的问题，严重共线的话需要提出或删选变量。这是需要再做多元的时候加以考虑而非多元解决的。
交互同样也是自变量方面的，只需要验证是否存在交互作用 存在的话加入交互项而已。

流程一般为：
截面回归——相关性分析，建立多元模型，查看系数T建议，方程F检验，拟合度R方，对模型残差做异方差检验。若系数有部分不显著或与理论相反，考虑共线性问题。
时序面板回归——平稳性/协整性，建立模型，查看系数T检验，方程F检验，对模型残差做自相关检验。若系数有部分不显著或与理论相反，考虑共线性问题。

这是大体的过程，中间还因为用的模型不一样会有所不同（特别是时序面板，模型很多很复杂）

老师非常感谢解答，解释的很好很清楚！
我还有个问题想再请教一下您：
看有些资料简单提到多元logistic回归能比较多个回归系数之间或多个AUC之间的差异，但均无更详细的描述。
我统计基础较差，怎么也不能理解，回归系数和AUC得到的结果都是一个值，而做多元logistic回归不是都要一串数据吗？这怎么实现？
如果logistic回归不能实现，那还有其他什么办法实现多个（3个及以上）ROC曲线下面积或相关系数（spearman系数）的比较？
万分感谢！！！