logit模型大多数解释变量都不显著，问题出在哪？

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最近在做就医行为影响因素研究，采用logit模型，结果显示自变量绝大多数都不显著，回归前做了卡方检验和kwallis检验也不显著，样本总数有1100多个，自变量和模型的选择也没有问题，实在想不明白是什么原因？望诸位不吝赐教！附上部分变量的百分比供大家参考：

生病后是否就医（Y）	是	82.61%
	否	17.39%
性别	男	41.39%
	女	58.61%
婚姻	已婚	88.46%
	未婚	11.54%
城乡	城镇	13.96%
	农村	86.04%
年龄	14——25	5.45%
	25——34	8.31%
	35——44	16.19%
	45——54	27.35%
	55——64	35.07%
	65——74	6.63%
	75以上	1.01%

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关键词：logit模型 logit 解释变量 Log Wallis

logit模型主要模拟生长曲线，不包括衰老曲线。
试试分段模拟。

如果你的自变量在就医组和未就医组上的分布没有差异或者差异很小，那回归的结果肯定是不显著的。。。现在你给出的数据看不出来自变量在两个组上有无差别。从步骤上讲，你应该先做单因素，再做多因素。另外，你不能预设应该有显著结果，因为数据不会说谎，没有就是没有，如果别人的研究做出来有，而你的研究做出来没有，你应该检查你的数据可靠性以及你的研究设计。