таблицы сопряженности vs логистическая регрессия Опции

[monday]

Конечная цель - создание модели для прогнозирования бинарного исхода. В публикациях на подобную тему сначала проводили моновариантную логистическую регрессию и на ее основе отбирали показатели для дальнейшего включения в мультивариантную регрессию. На этом форуме в нескольких темах говорилось, что анализ таблиц сопряженности эквивалентен моновариантной логистической регрессии. Действительно ли они абсолютно взаимозаменяемы? И будет ли разница в описании результатов?
1) Для логистической регрессии привести значение регрессионного коэффициента, уровень значимости, ОШ с ДИ и сделать вывод, что данный показатель является/не является значимым предиктором исхода.
2) Для таблиц сопряженности привести значение критерия и количество степеней свободы, уровень значимости и сделать вывод, что группы с изучаемым исходом/без него (не) различаются по данному признаку. Или будет правильнее оценить ассоциацию исхода с признаком? Если я правильно понимаю, если группы значимо различаются, то и признак с исходом всегда будут ассоциированы? Так ли это, и если да, то какой вариант описания предпочтительнее исходя из цели работы?
3) Если изучаемый признак категориальный с количеством категорий более двух, в логистической регрессии создаются dummy переменные и затем рассчитывается ОШ по отношению к опорной категории. Нужно ли их приводить? И правомерно ли посчитать такие же ОШ, используя таблицы сопряженности?

На всякий случай уточню, что мне хочется понять именно явлюятся ли эти два подхода взаимозаменяемыми (или может я в корне ошибаюсь), а не какой из них проще и менее громоздкий. Спасибо!