我现在有两个疑惑想请教大家。<br>
问题一：我论文中因变量为虚拟变量（0-1变量），自变量有四个，第一个是自信程度（1-5打分），第二个是对他人的信任（0-1变量）。第三个是制度信任（由两个1-10打分的变量通过主成分分析得到的权重乘对应变量经过加总获得，具体操作见图片），第四个是人际信任（处理方式同第三个变量），现在采用logit模型进行回归。    第一次将自信程度和对他人的信任同时放入模型回归，想请问是否可以根据得到的结果直接进行现实意义分析呢？<br>
第二次将自信程度、制度信任和人际信任同时放入模型回归，请问是否可以根据得到的结果直接进行现实意义分析呢？<br>
问题二：我通过查阅知网论文，发现现在对于logit模型的解读主要有两种方式。第一种是根据系数符号，解读作用方向，分析可能存在的原因。第二种是求出边际效应。分析其他条件不变的情况下，自变量的变动引起因变量概率的变化。想请问大家，这两种是否都是正确的呢？哪种解读方式更加科学严谨呢？<br>