奇了怪了，P>0.05为啥软件还会留该因素在多因素模型中
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经常有人问这样的问题，SPSS进行多因素分析，采用向前LR、条件、Ward或者向后LR、条件、ward。均会发生，当P>0.05了，该因素还依旧留在模型中的情况。
不是软件自动默认以P<0.05为标准吗？如果我们不认为改动，都应该是P<0.05的呀！比如下图：
采用的向前LR：
可是最终筛选结果中，竟然有4个P>0.05。这还让人怎么相信软件呢？
松哥统计说
其实是这样的，SPSS的向前和先后策略，采用的已经不再是以P<0.05位纳入准则，而是AIC或BIC最优原则。
虽然纳入了几个P>0.05的因素，但是该模型的AIC是最小的，如果把这几个因素扔掉，再进行分析，虽然剩下的X的P都<0.05，但是模型整体的AIC却变大了。
你会说，我管他大还是小呢？关键是，只有AIC最小的模型，其预测表现会更好呀！
因此，你进行SPSS分析时，总会，或者偶尔总会，发现P>0.05的，还在模型中赖着不走，其实人家忍辱负重，遭人白眼，却提高了模型的预测准确性哦！
松哥统计再说
如此一来，又混淆了大家的认知，有不知道该如何建模了是吧！其实模型构建策略是根据研究目的而定的。
如果我研究是为了预测，那就按照AIC走，有P>0.05的，咱忍着就行；
如果研究目的是发现风险因素，那不行，你留在模型中的，必须是个顶个的危险分子，好人的不要！
如果目的是验证某个X因素的危险度（危险能力），那就就是，抽丝剥茧，逐层加码，X必须放入方程，不管P大P小，然后其他因素分批往模型中招呼就得了！
统计建模套路多，一波又一波，需思路清晰，顾全大局！
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