来源：“小白学统计”微信公众号；作者：冯国双。

很多人在做多因素分析的时候，往往都按这种方式：首先把所有因素挨个做个单因素分析，然后单因素分析有意义的变量，再放到多因素分析中，最后得到一个多因素分析模型。然后完事，发表文章。当然，在单因素分析的那一步，有的人用0.05作为水准，P小于0.05的变量纳入多因素；有的则以0.1或0.15、0.2等为水准，P小于0.1或0.15、0.2的变量才纳入多因素分析。

无数人都曾问过我这个问题：我先做单因素分析，再做多因素分析，这种做法对吗？或者说：别人发表的文章，全都是这么做的，所以我也这么做。

那么，这种方式到底对不对？我们今天就来讨论一下。

首先，公布答案：没有所谓对不对。也可以说对，也可以说不对。注意这里我不是打禅机，也不是卖关子，而是确实如此。其实，严谨的说法就是：具体问题具体分析，有时这么做没问题，有时会有问题。但有一点是很明确的：决不能死板地完全按这一规则来分析。

可能你现在还不是很明白，我们通过一个例子来说明。

有1个因变量y，4个自变量a、b、c、lx，假定我们更关注lx这个变量，但其他变量也关心（我想临床医生应该明白我在说什么。很多情况下，临床医生虽然说是筛选危险因素，其实心里还是有倾向性的，更希望自己心目中的变量有意义）。先看单因素分析结果如下：

看到这里，估计有的人心里就得咯噔一下，心里最希望的变量lx，偏偏没有统计学意义。如果按常规的思路，单因素分析的P值这么大，无论如何也入选不了多因素分析。通常我们会在单因素分析中把检验水准稍微设的宽松一些，但除非这里设到0.3，否则即使在0.25的检验水准上，依然无统计学意义。

那是不是说，我们后面就把a、b、c三个变量纳入多因素分析，不管lx这个变量了呢？