回归分析中纳入的变量必须要先单因素后多因素分析再决定吗？

不一定，可以将与要分析的因素有关的因素加入直接进行多因素回归分析

在统计分析的过程中，当结局存在多个影响因素的时候，我们常常需要借助多因素分析的方法得到每个因素的独立效应。对于这类分析，临床流行病学经典的做法是先通过单因素分析，初步筛选出可能有意义的变量（不同的研究者推荐的初筛界值略有差异，通常为p＜0.1， p＜0.15或p＜0.2）。经过初筛后，再将①初筛p值符合上述标准，或是②p值大于上述界值但是临床或之前的研究中认为该因素确为结局影响因素的指标，将这两类指标纳入多因素分析进一步验证是否有效应，并估计效应大小。

在这一过程中，涉及了两类分析手段的过渡，就是从单因素分析到多因素分析。在多数临床研究中，如果样本量足够负担多因素分析时，单因素分析往往只用作初步变量筛选，而不作为最终的结论。不少研究者也习惯接受这样的看法，但是您的单因素分析真的用对了么？这里面有个至关重要的问题，就是您的单因素分析、多因素分析中，自变量（影响因素）和因变量（结局变量）的尺度是否是一致的？

举个例子，假设我们想研究我国成年社区居民中血清总胆固醇（TG）过高的危险因素，初步纳入了BMI、家族史、年龄、性别等指标。此时，反应肥胖的BMI可能是TG过高的危险因素，假设我们最关心的结局是TG是否达到或超过了有临床意义的高值。毕竟TG一般意义上的增高似乎临床意义也不大，只有达到了一个水平（比如大于5.98mmol/L）才会有临床意义。这也就意味着，在最终分析的时候，研究者很可能会将TG作为一个二分类变量，使用logistic回归进行多因素分析。

在回归分析中，是否需要进行单因素分析取决于研究的具体目的和研究者的判断。单因素分析可以帮助确定哪些因素与因变量存在显著关联，从而确定哪些变量值得纳入回归模型中，这有助于避免不必要的变量干扰，提高回归模型的准确性和可靠性。但是，对于某些变量已经被认为与因变量存在显著关联或者已经得到充分研究的情况下，单因素分析可能不是必需的，可以直接进行多因素回归分析。

一般而言，多因素回归分析是在单因素分析的基础上进行的，因为单因素分析可以帮助我们先初步筛选出哪些变量与因变量存在显著关联。但是，如果已经有足够的先验知识或者研究目的要求，研究者也可以直接进行多因素回归分析。

因此，是否进行单因素分析取决于研究的具体情况，但多因素回归分析通常是在单因素分析的基础上进行的。最终的决策应该是根据实际情况和研究目的而定。

一般的步骤是先单因素筛选再多因素，但是也可以直接多因素，毕竟单因素无法检测相互作用，多因素可以检测相互作用