在疾病或健康的流行病學研究中，經常需要分析疾病或健康狀態與各種影響因素（保護因素或危險因素）的之間的定量關系，由于疾病或健康狀態是分類變量，一般采取logistic回歸分析。

在做此類數據分析時，對分析疾病或健康狀態與單個影響因素之間的關系分析時，直接用卡方檢驗還是單因素logistic回歸分析，兩者結果一樣嗎？

如果用的是卡方檢驗，有人提出質疑嗎？如果你用的是單因素logistic回歸分析，還需要做卡方檢驗嗎？

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首先，在進行logistic回歸分析時，要考慮幾種情況：第一，如果你的研究樣本量比較大時（影響因素個數的20倍以上），結合專業意義，可以直接進行包含全部影響因素的多因素logistic回歸分析；其二，如果你的研究樣本量有限，可以通過單因素分析將一些無意義的影響因素提前剔除，不納入多因素logistic回歸分析，這樣可以提高模型的穩定性，這種方法是經常是先對每一種影響因素與疾病或健康狀態進行單因素logistic回歸分析，對于單因素logistic回歸分析有統計學意義（為了避免把可能有意義的變量剔除，一般P值取0.1～0.2，具體取值結合專業背景進行考慮）或者專業上有意義的變量納入多因素logistic回歸模型進行分析。

事實上當研究的變量很多時以及樣本很大時，還可以用主成分分析的方法提取主要變量進行分析。當你在數據分析方面越是細致時，你能夠得到的圖表也就越多，最后在討論部分的解讀也會越豐富，文章因此也就能夠越豐滿。

然后，我們看，對于某個影響因素與研究結局&#x

總結

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