今天试水短篇推文答疑，主要是解决很多盆友比较突出的问题。我称之为统计小食，文章很短，适合于快速学习。
今天的问题是：单因素回归P<0.05、还是<0.2纳入多因素回归？
我们统计分析，经常使用线性回归、logistic回归。回归分析有这么一个基本的套路，先单因素回归分析，P<0.05纳入多因素回归；然而，有些文章则是P<0.02。那么，纳入多因素回归的自变量，到底是以多大的值为界呢？
其实统计学没有标准所谓的界值。
回归分析经常先通过单因素回归筛选自变量，开展多因素回归。很多人没有搞清楚为什么？
不仅仅是为了挑变量进入多因素回归，更重要是为了多因素回归模型能够成功！因为多因素回归自变量个数不能太多。太多了，回归建模容易失败，要么由于自变量关系复杂，要么由于样本量太少。
我的建议是多因素回归时，研究因素也就是自变量个数别超过10个。
在这个建议下，考虑什么自变量纳入回归分析，不是一定要以P<0.05为标准。
（1）当自变量才3-5个，不用挑了，全部纳入也可以。
（2）当自变量个数稍微多一些，条件可以放宽些，单因素回归P<0.2也可以纳入。P值不是小于0.05，主要是考虑到一些自变量单因素回归虽然P>0.05，但由于P<0.2，该自变量在多因素回归分析中也有可能P<0.05。如果条件太严格，就可能会遗漏一些信息。
（3）自变量非常多，P<0.05差不多有10个了，那么您可以考虑以P<0.05为条件挑选自变量进入多因素回归分析。但有可能有误伤。
有些人问“你把P值大于0.05的都纳入模型，会不会带来额外麻烦？” 那也不会，只要多因素自变量个数不多，模型就不会有太多额外负担，对其它变量的影响也不大。
我说得不一定对，请指正。
如果你有统计问题，你可以留言。如果大家问题比较集中，我会写出更多的统计小食推文！
