（三）单因素分析和多因素分析
单因素分析和多因素分析主要用于分析血清学筛查数据和时间、地区、人群分布因素的相关性。血清学筛查数据必然在不同的时间节点、不同的地区、不同的人群中有不同的分布情况，但这种分布是由于抽样误差或是混杂造成的，还是真的有差别，这就需要进行单因素分析和多因素分析。
单因素分析的方法主要有卡方分析、秩和检验、线性趋势检验等方法。
对于两样本的血清学筛查率的比较，例如在不同性别人群中的分布，可以使用卡方检验。
对于多样本的血清学筛查率的比较，则可以根据资料的有序性与否选择不同的分析方法。
双向无序资料：可采用卡方检验进行不同率的比较，也可使用列联系数分析进行关联度的分析。(https://www.daowen.com)
单向有序资料：对于分组变量有序资料（即等级资料），例如不同年龄分组的血清学筛查数据，则可以使用卡方检验；若为反应变量有序资料（例如不同人群的不同的感染率水平），则可以使用Kruskal-Walls H检验。
双向有序资料：对于双向有序资料，可以使用秩相关分析和线性趋势检验。
多因素分析的方法：对于HIV血清学筛查数据，最常见的多因素分析方法为Logistic分析，如果是配比设计，则选条件Logistic回归；若无配比设计，则选非条件Logistic回归。
若为生存数据，则使用Cox模型做生存分析。此外，多因素分析的方法还有主成分分析、聚类分析、相关分析等。