向后COX后，想研究的变量p>0.05，留在模型里

这个还是以后续的多因素为主，单因素统计学不具有说服力

在进行多元回归分析时，可以出现单个变量的显著性检验结果与多元回归结果不一致的情况。这种情况通常是由于多个变量之间的共线性或者交互作用引起的。

在您的情况下，A因素与临床分期之间存在卡方p<0.05的相关性，这表明A因素与临床分期之间存在某种关联，可能存在某种交互作用或者其他共线性问题。在进行多元回归分析时，这种关联会影响A因素的显著性检验结果。

如果您想保留A因素在模型中，可以考虑采取以下措施：

1.尝试将与A因素相关的其他变量包括进模型中，可能会提高A因素的显著性。

2.尝试对数据进行变换或者标准化等处理，可能有助于消除多变量之间的共线性。

3.检查样本是否有偏倚，尤其是是否存在混杂因素，如果存在混杂因素，可以进行控制或者分层分析。

总之，在多元回归分析中，单个变量的显著性检验结果只是分析的一部分，需要综合考虑多个变量之间的关系，以及样本的特点和研究问题的复杂性。