【求助】多变量二元logistic回归前变量筛选最佳方法？！

小弟最近有篇英文文章准备投稿，统计部分有些问题希望园里高手老师们赐教
二元logistic多变量分析前筛选变量，看了些帖子说方法1：可以将因变量和各自变量一一对应做单变量logistic回归，方法2：也可以做t检验或者卡方检验找出存在差异的因素，再进行多变量logistic回归分析。
问题1：哪种方法比较好，或者两种方法都可以
问题2：我的数据中有一个自变量是二分类自变量，但是和因变量构成的四个表中有个实际頻数是0，因此卡方检验可以得出结果而单变量logistic回归得到的P=0.998，95%CI和OR值不能得到正确结果。因此我的统计部分单纯用方法2，可行吗？
问题3：如果就用方法2，那论文书写的时候就写通过卡方或者t检验找到差异，再进行多变量logistic回归？
本人统计一知半解，可能问题表达不够清晰，希望各位前辈、老师们帮忙，谢谢