回归时，加入自变量的2次项后，自变量的2次项不显著说明什么？

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问题1，，
在做一个2元logistic回归，考虑到自变量与因变量的可能是非线性关系，于是在模型中加入自变量的2次项，再次进行回归，2次项都不显著，是不是就可以说自变量与因变量是线性关系？

问题2，，
回归加入自变量的2次项时，需不需要stepwise重新选择变量呀？

（问题1和2好像有点反了。。）

先谢谢啦！

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关键词：自变量 logistic回归 logistic stepwise ogistic 自变量

问1：这样的说法不严谨。首先，在统计学的“线性”通常指参数（ß0, ß1...）线性而非变量线性（X1, X2...），楼主的表述有一定问题。
其次，按照楼主的思路理解“线性”，即y = ß0 + ß1*X1才是线性的话，这样的说法还是错误。随意举反例：设真实的模型是因变量与自变量三次的线性关系，那么仅凭自变量二次项与因变量线性关系不明显，就断定因变量与自变量是线性关系，明显错误。
问2：问题不是很大，方法的选择视情况而定，没有普适性的方法。关键在于楼主是验证数据还是探索数据。前者一般直接纳入分析，后者可以采用逐步法分析（向前还是向后随意，虽然张文彤等一些人认为向后存在明显问题。但是只要样本量大，什么都好说~）
祝楼主好运~