分步分析程序的特点主要包括以下几个方面：
分步骤进行分析
分步法是一种逐步分析数据的方法，通常需要进行多轮分析，每一轮分析都会对前一轮分析的结果进行修正和调整，直到得到最终的结果。
逐步选择变量
在分步法中，通常会逐步选择变量，即在每一轮分析中，选择对结果影响最大的变量进行分析，同时剔除那些对结果影响较小或无关的变量，从而逐步优化模型。
基于统计学原理
分步法通常基于统计学原理进行分析，例如，通过计算回归系数、方差分析等指标来评估模型的拟合程度和变量的重要性。
可解释性强
由于分步法是一种逐步分析的方法，因此它的结果通常比较容易解释和理解，可以帮助研究者更好地理解数据和建立可靠的模型。
适用范围广
分步法可以应用于各种数据分析和建模的场景中，例如，回归分析、因子分析、聚类分析等。
可重用和简化
分步可以将任务分解为多个可重用的部分，方便后续步骤的实施，减少对原始任务的需求。同时，分步可以将复杂的任务分解为许多小步骤，使得任务变得更容易理解和实施。
时间估计
分步可以根据任务的每个小步骤估计所需的时间，这有助于指导后续的决策。
容错性
分步允许在任务的某些部分出现故障，而不会影响整个任务，从而避免完全错误或不可实施的任务。
这些特点使得分步分析程序在数据分析和建模过程中非常有用，特别是在需要逐步优化模型、解释和理解数据以及处理复杂任务的情况下。