在上期内容中， 我们介绍了在多因素回归分析中变量筛选时最常用到的基础方法，即在确定哪些变量可以作为候选变量进入到多因素回归模型时，不仅要满足一定的临床意义，还要参考单因素分析的结果，同时也要兼顾样本量的限制要求。可见，要想在统计学界成为一名合格的侦探，是需要同时具备多方面的技能的。

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基础的方法固然经典和重要，它是我们在玩转统计的时候必须要掌握的，当然在统计学进阶的道路上，也会不断有新的方法和思路得到发展和应用，比如今天我们要向大家介绍的，如何筛选多因素回归分析候选变量的进阶方法，希望能够拓展一下大家的思路，帮助大家对多因素回归模型的建立加深理解。

研究实例 

在基础篇中，我们引用了一篇发表在The New England Journal of Medicine（影响因子：72.4）的文章，在进阶篇中，我们同样引用该期刊发表的另外一篇文章《Phenylpropanolamine and the Risk of Hemorrhagic Stroke》[1]来进行讲解。

在这篇文章中，作者在统计方法的描述中这样描述：

We calculated unadjusted and adjusted estimates using exact methods and asymptotic methods, respectively. We adjusted for black race (because not all patients and control subjects were successfully matched for this factor), presence or absence of a history of hypertension, and current smoking status. We also adjusted for features that, when added to this model, changed the matched odds ratio by at least 10 percent.