分析了国际上通用的主成分回归的工作原理和失效原因.在此基础上,提出一种新的主成分回归建模策略:①提取所有主成分建立模型;②删除模型中t检验不显著的成分;③用t检验显著的成分建立最终需要的模型.由于任一主成分的回归系数和t检验值以及与其余主成分无关.因此,当采用向后删除变量法时,如果有多个成分t检验不显著,则可以将它们同时删除,而无须逐个删除.采用仿真案例对所提出的方法的合理性进行验证.这种新的建模策略可以有效地提取对因变量有较强解释作用的成分,实现在自变量多重相关条件下的回归建模,并且允许在模型中包含所有的原始变量.此外,该方法的成分筛选过程简便,累计计算误差小于偏最小二乘回归等迭代算法.