在逻辑回归中，常用的筛选变量的方法包括：

A: **Wald检验**
B: **似然比检验**

**专业分析：**

- **Wald检验**：用于检验每个回归系数是否显著为零。通过计算Wald统计量，可以判断某个自变量是否在模型中有显著贡献。

- **似然比检验**：比较包含该变量的模型与不包含该变量的模型的拟合优度。若加入该变量后模型的似然函数显著提高，则该变量被认为在模型中是重要的。

- **F检验**：主要用于线性回归而非逻辑回归。它用于比较嵌套模型之间的优劣程度，但在逻辑回归中并不常用。

- **主观判断**：虽然在实践中可能会根据专业知识和研究背景进行主观判断，但这不是一种统计检验方法。

因此，正确答案是A和B，即Wald检验和似然比检验是逻辑回归中常用的筛选变量的方法。