前进法变量选择：为什么它适用于预测实验性瘙痒强度？

我选择使用前进法是基于以下几个原因：

1. 相关性：根据您提供的信息，ISQ与TAI、SAI、BDI之间没有显著相关性，但与PSQ之间存在显著相关性。这意味着ISQ和PSQ可能是对于预测'experimental itch intensity'有关联的自变量。因此，在选择自变量时，我们需要考虑这种相关性。

2. 前进法的优势：前进法是一种逐步回归算法，它逐步引入自变量来拟合模型。在每一步中，它选择一个与因变量具有最显著相关性的自变量，并将其添加到模型中。这种方法可以帮助我们逐渐构建一个具有显著预测能力的模型，同时减少不必要的自变量。

3. 简化模型：根据您的问题描述，我们的目标是使用线性回归来预测'experimental itch intensity'。前进法可以帮助我们从给定的五个自变量中选择最相关的特征，以建立一个相对简化但仍具有预测能力的模型。

综上所述，我选择使用前进法是因为它可以考虑自变量之间的相关性，逐步引入与因变量相关的自变量，并帮助我们建立一个相对简化但仍具有预测能力的模型。请注意，前进法是一种常用的变量选择方法，但具体选择方法还需要根据数据和问题的特点进行综合考虑和实验。