问:Logistic回归模型为什么要先做单因素,然后做多因素
2010-12-19 MedSci原创 MedSci原创
问: Logistic回归模型为什么要先做单因素,然后做多因素有的文献上是直接做卡方检验有意义的再进入回归模型，但是有的是Logistic 单因素分析，然后在进行多因素分析，不知道这个操作过程在SPSS中如何实现？ 还有这两种方法的区别是什么? 答: logistic回归在分析时是否必须按照“单因素—多因素”的分析过程，是否必须先进行单因素分析，然后才能进行多因素分析？单因素分析是否必须的？这
问: Logistic回归模型为什么要先做单因素,然后做多因素
有的文献上是直接做卡方检验有意义的再进入回归模型，但是有的是Logistic 单因素分析，然后在进行多因素分析，不知道这个操作过程在SPSS中如何实现？ 还有这两种方法的区别是什么?
答:
logistic回归在分析时是否必须按照“单因素—多因素”的分析过程，是否必须先进行单因素分析，然后才能进行多因素分析？单因素分析是否必须的？
这一问题是一个很实际的，许多人在分析时总是不知道如何下手？以下阐述一下我个人的意见，不一定正确，纯属个人心得。
理论上讲，在样本足够大的情况下，最好把所有的因素都放到方程中，以矫正所有可能的混杂因素，但这是有条件的，即必须所有的这些因素之间无相关，且样本足够大。而实际中，因素之间不可能是毫无相关的。当然，这种相关程度也不一样。如果所有的因素之间相关程度都非常低，最好是没有相关，那这时我可以把所有的变量都放在方程中同时进行分析，可以不做单因素分析。
如果你的例数不够多，比如，你有100例，但是有20个因素，那这时你如果把所有因素放在方程中，结果肯定要出问题。这种情况下，最好先进行单因素分析，筛选出一部分变量，将有意义的变量放入方程进行多因素分析。当然，单因素分析时最好将p值放宽一些，比如0.1或0.15等。避免漏掉一些重要因素。
真正进行多因素分析时，是很复杂的，需要仔细验证各个因素之间的关系，一旦发现因素之间有关系，需要仔细分析。如果某一因素放入方程中后，前面的几个变量变化比较大，那就需要小心了。仔细探讨因素之间存在何种关系。
总之，如果样本不多而变量较多，可以先进行单因素分析，筛掉一些可能无意义的变量，然后进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠些。即使样本足够大，也不建议直接把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系，弄清楚自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析。
不论任何情况，分析时必须具体问题具体分析，不能一概而论，更不能套用。即使目的相同、变量相同的数据，也不一定分析结果会一样，因为总会有抽样误差存在的，设计的好坏是不一样的。所以千万不要看一篇类似的文章，然后照搬上面的分析步骤和分析方法，这是不可取的。
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我试过，卡方检验和logistic单因素分析的结果基本是一样的
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