全模型中核心解释变量不再显著

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我做了一个logistic回归：假设我的核心解释变量为X1，当不纳入任何变量的时候，P值为0.000；当纳入基本人口学变量后，P值为0.003，当纳入了其他控制变量（尤其是某个变量，我把它命名为X2）后，X1不再显著。这样的结果应当如何解释？X与Y虚假相关？X2通过X1对Y起作用？PS：我测了一下，X1与X2相关度为25%。

我以前读过Stage出版社的一本原著绿皮书，讲到过这个问题，但是我有点不记得了，原理是不是这样的：Y=a+b1X1+e(X2),当没有纳入X2时，b1显著，此时X2其实在e里面，而X2与X1相关。当纳入X2后（由于X1与X2相关），X1对Y的解释力被X2稀释下降甚至不显著。这只是一种解释，我记得有好几种可能性的解释。
像我这里的情况，X1与X2其实没有高度相关，但是X1不再显著，是不是实际上X1与Y是虚假相关（spurious relationship）？

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关键词：解释变量 全模型 relationship logistic回归 relations 模型

我把小绿皮书找出来重新读了一读 逻辑就更加清楚了一些 也推荐给大家我最爱的这本小册子 读慢点一周也可以读完它 《Multiple Regression in Practice》作者是William D. Berry& Slantey Feldman

请问楼主最后怎么解释呢？