有3个问题想请教：

1.在做分层卡方检验时，出现了一种情况，各层之间的检验无统计学意义，但是异质性检验时P值却小于0.05，独立性检验和最后的合并P值都是大于0.05的，这是什么原因呢？

2.a、b、c 均为二分类变量，以a分层做卡方检验,不管a 是阳性还是阴性，b和c都无关，但是，如果直接把a 和b 合并，a、b均阳性为一组，其他为另一组，成为一个新变量（a*b）,再以二分类的形式与c 做卡方检验，结果却又有统计学意义了，这是为什么呢？这两种方法，哪个正确呢？

3.做二元logistic 回归时，如果其中两个分类自变量有交互作用，是直接把他们以交互项的形式纳入方程，还是必须要对他们分层做回归分析呢？分层做回归的话，样本要至少有多少个，结果才能比较准确呢？

非常感谢！！！