这个很难回答,每个人的习惯不同,不同模型处理方法也不一样。我个人的经验是：
假设你有三个变量，ABC，首先检验他们之间的相关系数，也就是察看correlation coefficient matrix，如果有两两相关特别高的，比如超过0,95，剔除其中一个，否则模型有多元共线性的问题。如果没有上述问题，则把ABC都放入回归中，然后看回归的拟合度，你可以看R^2，AIC，BIC,F之类的，再看每个变量的t值，是否显著，找出最不显著的，去掉这个变量，然后再比较整个模型的拟合度R^2，AIC，BIC,F是否比刚才的增高了，如果降低了，则说明这个变量不能去掉，如果降低了，则可以去掉。去掉这个变量后再检验模型中剩下的两个是否显著，以此类推。
如果F增高了，则不可以去掉。降低了，才是可以去掉
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