关于二分类logistic分析前的变量刷选

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请教各位老师。
关于二分类logistic分析。

问题（1）：看到这样一段话，“在进行二分类Logistic回归（包括其它Logistic回归）分析前，如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（t检验、卡方检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系，筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠。”

请问上文提到的单变量分析就是spss软件中，“分析—一般线性模型——单变量”吗？

问题（2），如上面就是单变量分析。则结果显示的显著相关性变量（下表1）。与直接进行logistic分析的，区块一，未在方程中的变数中显示的显著相关性变量（下表2）不一致该怎么理解。（张文彤老师的spss书中，提到如进行手动选择变量，则就应该选择区块一中未在方程变量中的显著相关变量）。

表1

主旨間效果檢定
來源	第 III 類平方和	df	平均值平方	F	顯著性
修正的模型	32.609a	79	0.413	13.069	0
截距	1.048	1	1.048	33.188	0
年龄	2.773	34	0.082	2.582	0
文化	0.03	3	0.01	0.313	0.816
婚姻	0.075	2	0.038	1.188	0.308

表2

			分數	df	顯著性
步驟 0	變數	年龄	86.661	1	0
		文化	25.506	1	0
		婚姻	0.02	1	0.887

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关键词：logistic分析 logistic ogistic logisti logist

      第一个问题，单变量分析指的是单个自变量和因变量做二分类logistic回归模型分析，剔除那些不显著的变量。因为在回归分析时，一个自变量会消耗一个自由度（即消耗一个样本），在样本量比较小的情况下这样做比较好。因为单变量分析时不显著的变量再加入其它变量后一般也不会显著。
   第二个问题，单独将某个自变量与因变量做回归其相关系数自然和加入控制变量后相关系数不一样。以最终模型为准即可。先做单变量分析，不显著的直接剔除，然后最后做一个模型，纳入所有显著的单变量。祝好运~

左岸 发表于 2017-4-18 10:50
请教各位老师。
关于二分类logistic分析。

明白受教了，十分感谢。

xddlovejiao1314 发表于 2017-4-18 13:05
第一个问题，单变量分析指的是单个自变量和因变量做二分类logistic回归模型分析，剔除那些不显著的变 ...

您好，请问如果样本量很大的情况下应该怎么进行单变量分析？可以用 logistic y x 然后看结果里的P值这样来看显不显著嘛。。谢谢您！