直线回归是一种用于研究两个连续变量之间线性关系的统计方法，其关键要素主要包括以下几个方面。

首先是自变量和因变量。在直线回归中，需要明确区分自变量（通常用X表示）和因变量（通常用Y表示）。自变量是研究者选择或控制的变量，它被认为是可能影响因变量的因素；因变量则是被预测或被解释的变量，其取值依赖于自变量。例如，在研究身高与体重的关系时，身高可以作为自变量，体重作为因变量，我们试图通过身高来预测体重。

其次是回归方程。直线回归的核心是建立一个线性方程来描述自变量和因变量之间的关系，其一般形式为Y = a bX，其中a是截距，b是回归系数。截距a表示当自变量X取值为0时，因变量Y的估计值；回归系数b表示自变量X每变化一个单位时，因变量Y的平均变化量。回归系数的正负反映了自变量和因变量之间的变化方向，正号表示正相关，负号表示负相关。

再者是回归直线的拟合优度。这通常用决定系数（R²）来衡量，它表示因变量的总变异中可以由自变量解释的比例。R²的取值范围在0到1之间，越接近1，说明回归直线对数据的拟合程度越好，即自变量对因变量的解释能力越强。

另外，残差也是重要要素之一。残差是观测值与回归方程预测值之间的差值，它反映了回归模型未能解释的部分。通过分析残差的分布，可以评估回归模型的合理性和适用性。如果残差呈现出随机分布，说明模型基本符合要求；如果残差存在某种规律，可能意味着模型存在问题，需要进一步改进。

最后，显著性检验也不可或缺。对回归系数进行显著性检验可以判断自变量和因变量之间的线性关系是否具有统计学意义。常用的检验方法有t检验等，如果检验结果显示回归系数显著不为0，则表明自变量和因变量之间存在显著的线性关系。

综上所述，自变量和因变量的确定、回归方程的建立、拟合优度的评估、残差分析以及显著性检验等都是直线回归的关键要素，它们共同构成了直线回归分析的完整体系，有助于我们准确理解和应用直线回归方法来研究变量之间的关系。