我们在做统计分析时，很多人都习惯这样的分析套路：先进行统计描述，然后做单因素分析，最后再进行多因素分析。在阅读文献时，我们也会发现，不管是一般的统计描述还是单因素分析，往往能够支持研究人员作出结论的，还是要看最终的多因素分析结果。

在前期推送的内容中我们也讲过，多因素分析的目的是通过控制其它多个混杂因素的影响，找出具有独立作用的影响因素，并估计其效应大小。（详见：说到控制混杂因素，怎么能不提多因素分析！）

既然这样的话，做单因素分析还有什么用呢，直接做多因素分析不就好啦？

多因素分析的地位固然重要，但是单因素分析也必不可少，单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息，将单因素和多因素分析的结果进行比较，也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？

本文就来一起聊一聊单因素分析和多因素分析之间的爱恨情仇。

首先我们根据单因素分析和多因素分析的结果对比，将可能出现的情况做一个四格表，如表1所示，分为A、B、C、D一共4种情况，下面我们分别对这四种情况进行讨论。

单因素分析和多因素分析的结果都显示无统计学显著性，两者结果一致，均为阴性结果

在这种情况下，结果还是相对比较好解释的，一般基本上可以认为该因素对于结局事件来说，不是一个有意义的影响因素。

但是事情也并非这么简单，如果该因素作为一个混杂因素，在多因素分析中只是用来起到调整混杂作用的目的，那么虽然它在单因素和多因素分析中都是阴性结果，可能也不会太引起研究人员的重视；但是如果该因素是研究中所重点关注的一个因素，例如暴露/处理因素，此时单因素和多因素分析都得出阴性结果的话，就会让人感觉比较沮丧，不过也更值得我们好好去思考一下阴性结果背后的意义。