这只是筛选自变量方法的一种方法，目前关于多因素分析自变量的选择还没有公认的方法，不过通常需要结合临床与统计两个维度。对于临床上怀疑是影响因素的变量，及时单因素没有统计学意义，也应该进入模型。
Logistic回归是我们临床科研中经常遇到的统计方法，但是其自变量的筛选方法一直是个讨论的热点。目前比较公认的是在多变量分析之前进行单因素分析，将P值小于0.2的纳入多变量分析。对于小样本研究，你可以进行一次次的单变量分析，但是对于大样本，自变量多的研究，这样做似乎就有点浪费时间了。今天介绍一种简单的做法。
目标数据使用，张文彤老师主编的SPSS教材。
数据目的是探讨创伤迟发型颅脑损伤的危险因素。根据变量是分类变量，还是连续性变量分别进行演示：
分类变量
分别将迟发颅脑损伤拉入行变量，将其他拟研究的分类变量拉入列变量。
然后选择相应的统计学方法
结果出来了：
连续性变量
与分类变量操作相似，只是在统计量选择上有区别
这只是筛选自变量方法的一种方法，目前关于多因素分析自变量的选择还没有公认的方法，不过通常需要结合临床与统计两个维度。对于临床上怀疑是影响因素的变量，及时单因素没有统计学意义，也应该进入模型。
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