ロジスティック回帰分析の変数選択

以下の書籍によるとp<0.25のすべての変数を候補にすると書いてあります。

Hosmer, W.D., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (2nd ed.). New York: A Wiley Interscience Publication.

95ページの引用です。

Any variable whose univariable test has a p-value < 0.25 is a candidate for the multivariable model along with all variables of known clinical importance.

単変量検定においてp値が0.25未満の変数は、臨床的に重要と考えられているすべての変数と同様に、重回帰モデルの（変数）候補である。

Our recommendation that 0.25 level be used as a screening criterion for variable selection is based on the work by Bendel and Afifi (1977) on linear regression and on the work by Mickey and Greenland (1989) on logistic regression. These authors show that use of a more traditional level (such as 0.05) often fails to identify variables known to be important.

我々が変数選択のスクリーニング基準として0.25を推奨するのは、Bendel and Afifi (1977)の線形回帰の業績と、Mickey and Greenland (1989) のロジスティック回帰分析の業績による。彼らは、0.05というより古典的な基準を採用すると重要と考えられている変数を選択できない場合が多いと示している。

その文献