昨天有有個朋友問我，回歸分析單因素P好多 <0.05，而多因素只有1-2個小于0.05，如何是好。所以我翻箱倒柜找找我兩年前寫得材料，給大家看看。

先單后多，最令人沮喪的，莫過于單因素P<0.05，而多因素大多數(shù)沒有統(tǒng)計學(xué)意義，甚至一個都沒有。這可怎么辦！！怎么回事??！不僅如此，有些時候單因素>0.05，多因素可以出現(xiàn)統(tǒng)計學(xué)差異的驚喜局面哦。

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單因素、多因素結(jié)果矛盾原因

這種情況的原因是什么？大概原因包括：

（1）多因素回歸自變量個數(shù)太多，樣本量不夠，建模失敗

（2）存在著混雜變量

（3）存在著中介變量

（4）存在著交互效應(yīng)

（5）排除中介變量后，存在著其它多重共線性

主要的原因是存在著混雜變量和中介變量。

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單因素、多因素結(jié)果矛盾如何處理

如何處理？

當(dāng)然，最重要的是，在多因素回歸分析之前，厘清好各變量的因果關(guān)系。對！借助DAG的方法能夠形成相應(yīng)的因果網(wǎng)絡(luò)。

但是，DAG構(gòu)建并不是那么容易，更多的時候，我們需要借助統(tǒng)計方法，來繪制DAG的連接線

我覺得可以嘗試，“兩因素建模法”和“去因子建模法”來探索自變量為什么先單后多結(jié)果不一致。

兩種方法原理相似，他們的關(guān)系如同逐步回歸法中的“向前逐步”和“向后逐步”方法。也非常容易理解

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“

例1：?Hosmer和Lemeshow于1989年研究了低出生體重嬰兒的影響因素，結(jié)果變量為是否娩出低出生體重兒，考慮的自變量有產(chǎn)婦妊娠前體重、產(chǎn)婦年齡、種族、是否吸煙、早產(chǎn)次數(shù)、是否患高血壓等。（數(shù)據(jù)文件見：logistic_step.sav。）

本文，關(guān)注兩個變量，吸煙與早產(chǎn)次數(shù)

首先是單因素回歸分析的結(jié)果：

在所有結(jié)果中，隨訪次數(shù)，沒有統(tǒng)計學(xué)意義，因此多因素排除在外，剩下的全部納入多因素回歸分析（P<0.2）。結(jié)果如下：

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https://mp.weixin.qq.com/s/nBsU6tZGipuuBikwBoA32g