stata中的logistic

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请高手指点一下，我在stata中所做的logistic分析结果：note: hye != 0 predicts failure perfectly      hye dropped and 1 obs not used

note: hyf != 0 predicts success perfectly
      hyf dropped and 21 obs not used

note: hyl != 0 predicts success perfectly
      hyl dropped and 1 obs not used


Logistic regression                               Number of obs   =        258
                                                  LR chi2(12)     =     172.86
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -40.422874                       Pseudo R2       =     0.6813

------------------------------------------------------------------------------
        kpjg | Odds Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        dsbl |   4.803914    8.39286     0.90   0.369     .1564845    147.4753
        bghg |   2.629668   3.643747     0.70   0.485     .1739605    39.75129
        size |   12.02494   5.523479     5.41   0.000     4.887603    29.58488
        mgsy |   4.807971   4.059844     1.86   0.063     .9187737    25.16026
       zcfzl |   .0366856   .0637195    -1.90   0.057     .0012191     1.10396
         hyc |   5.48e-06   .0100031    -0.01   0.995            0           .
         hyd |   5.59e-06    .010203    -0.01   0.995            0           .
         hye |          1  (omitted)
         hyf |          1  (omitted)
         hyg |   .0000212   .0387923    -0.01   0.995            0           .
         hyh |   9.88e-06   .0180383    -0.01   0.995            0           .
         hyj |   .0000404    .073822    -0.01   0.996            0           .
         hyk |   .0002603   .4752531    -0.00   0.996            0           .
         hyl |          1  (omitted)
         hym |   .0000121   .0221253    -0.01   0.995            0           .
       _cons |   3.11e-18   5.67e-15    -0.02   0.982            0           .
------------------------------------------------------------------------------
Note: 0 failures and 10 successes completely determined.
怎么样就能使数据显著？应该怎么处理相关数据？
谢谢了

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