SPSS线性回归：比较自变量对实验性瘙痒强度预测效果的步进法

在给定的前提下，要比较哪个变量在对experimental itch intensity的预测效果最好，可以使用步进法作为一种合适的方法。

步进法是一种逐步引入和排除自变量的特征选择方法，它通过在每次迭代中选择与因变量最相关的自变量，并逐步建立一个具有较好预测能力的模型。

根据您提供的信息，ISQ与TAI、SAI、BDI无显著相关，而与PSQ显著相关。在这种情况下，步进法可以帮助您确定ISQ、PSQ哪一个自变量对于预测experimental itch intensity的效果更好。

在SPSS中，您可以使用步进法进行特征选择。在线性回归分析的'方法'选项中，选择'逐步'，然后指定因变量和自变量，SPSS将自动进行步进回归分析，并输出逐步回归结果，包括每一步的选择和排除的自变量以及相应的统计结果。

请注意，在实际应用中，选择特征选择方法仍然取决于具体问题和数据的特征。在您的情况下，步进法可帮助您比较ISQ和PSQ哪一个对于预测experimental itch intensity的效果更好。