关于二元logistic回归，纳入因素如何排除

你可以再多元回归做一下筛选最优影响因素

最好不要只纳入比值做logistic回归，会导致误差过大，建议原始数据做。

都可以放进去，不需要只纳入A/B，无非就是3个变量之间存在共线性，最后看结果再补一个共线性分析，看一下VIF大小，logistic回归的结果是数据分析重点，共线性可以弥补的，问题不大。

为了使建立的Logistic回归模型比较稳定和便于解释，应尽可能将回归效果显著的自变量选入模型中，将作用不显著的自变量排除在外。

如果你的目的是评估指标A/B对于疾病有无的OR值，可以考虑进行多元logistic回归分析。在这种分析中，你可以将A、B、和A/B作为独立变量，疾病有无作为因变量，并利用多元logistic回归模型来评估A、B、和A/B与疾病有无之间的关系。

在进行多元logistic回归之前，需要先进行单变量分析，来检验A、B、和A/B是否与疾病有无有关。如果这些变量都与疾病有无有关，则可以考虑将它们纳入多元logistic回归模型中。

在多元logistic回归中, 你可以看出每个独立变量的系数（coefficient）和对应的p值。这些系数表示每个独立变量对因变量的影响，而p值表示这个影响是否显著。在这个模型里，你就可以观察到A/B的系数和p值，来评估A/B对于疾病有无的OR值。

需要注意的是，在多元logistic回归中，需要保证独立变量之间不存在多重共线性（multicollinearity）。如果存在多重共线性，可能会导致系数的不稳定性和p值的错误。因此，需要在进行多元logistic回归之前，检查A、B、和A/B之间的相关性，并采取相应的措施来解决多重共线性问题。