为什么在SPSS多元回归中一个自变量会被丢弃？

在SPSS多元回归中，一个自变量可能会被丢弃的原因有以下几个可能的解释：

1. 缺乏统计显著性：在多元回归分析中，每个自变量的系数都会伴随一个统计显著性检验。如果一个自变量的系数在统计上不显著，即p值大于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以认为该自变量对因变量的解释能力较弱，因此可能会被丢弃。
2. 多重共线性：多重共线性指的是自变量之间存在高度相关性，即它们之间存在线性关系。当多重共线性存在时，回归模型的系数估计可能变得不稳定，难以解释。为了避免多重共线性对回归结果的影响，SPSS可能会选择丢弃其中一个高度相关的自变量。
3. 高度缺失数据：如果一个自变量的数据缺失程度非常高，即缺失值占比超过一定阈值（通常为50%），则该自变量可能会被丢弃。缺失数据可能导致回归模型的估计结果不准确，因此SPSS可能会选择丢弃缺失数据较多的自变量。
4. 理论依据：在某些情况下，根据研究领域的理论知识或先前的研究结果，研究者可能有理由相信某个自变量与因变量之间不存在显著关系。在这种情况下，SPSS可能会建议丢弃该自变量。

需要注意的是，以上解释仅为可能的原因，具体是否丢弃一个自变量还需要根据具体数据和研究目的进行判断。在实际分析中，建议综合考虑统计显著性、共线性、缺失数据等因素，以及研究领域的理论知识，做出合理的决策。