データの分析、グラフ作成、および通信のためのツールを備えた Microsoft 表計算ソフトウェアのファミリ。
だいぶ前の投稿ですが回答します。
Excelは統計解析専用のソフトではないので、充分な機能はありませんが、まずは手元でチャチャッとやってしまう、そして意思決定に役立てるという意味では、充分なツールだとは考えています。
さてそもそも回帰分析とは、何か予測したい数値項目1列について、その他の数値項目(統計学では「説明変数」とか「独立変数」などと呼びます)で説明する、という役割があります。
また回帰分析の目的は、説明変数によって予測をしたい数値項目を予測をするための式を作ったり、また説明変数のうち、どの変数(項目)が、より予測したい数値項目の多寡に影響しているかを探ることが、主な目的です。
C列が予測をしたい数値項目列、D列~G列が説明変数の場合、
入力Y範囲には、予測をしたい数値項目列であるC列を範囲選択します。
入力X範囲には、説明変数の列である、D~G列を範囲指定します。
なお、データ行数は、説明変数の列数+2以上になるようにしてください。
行数が足らないと、数学的に回帰分析では求まりません。
共著
「Excelで学ぶ回帰分析入門」(オーム社)、「実践ワークショップ Excel徹底活用多変量解析」(秀和システム・刊)などもお勧めです。
なおアンケートデータである場合、数値は4は2の2倍、というように数値の比率にも意味が無ければ、分析にはあまり意味がありません。
このような数値のことを統計学では「比例尺度」と呼び、回帰分析では、売上高や粗利などの金額や人数などの数値の方が良いでしょう。