可能几种原因：
    模型收敛问题： 逻辑回归是一种迭代优化算法，通过最大化对数似然值来拟合模型。在某些情况下，算法可能难以找到全局最优解，导致模型收敛问题。这可能是无法进一步增大对数似然值的原因之一。
    数据特性： 数据的分布和特性可能影响模型的拟合效果。如果数据存在较多噪声或异常值，或者特征之间存在多重共线性，可能会影响模型的收敛性和表现。
    模型复杂度： 如果在逐步二分过程中模型已经相对复杂，进一步增加变量可能导致过拟合问题，从而无法进一步提高对数似然值。
    样本量不足： 如果样本量较小，模型可能难以准确地拟合数据，从而达到了模型能够达到的最大对数似然值。
    算法参数设置： 逻辑回归模型可能涉及到一些参数的设置，如收敛容限、步长等。不合适的参数设置可能导致算法无法收敛到更高的对数似然值。

解决方法可能有：
    优化算法： 尝试不同的优化算法，或者调整算法参数，寻找更好的模型拟合效果。
    特征工程： 对数据进行特征工程，如选择更相关的特征、处理异常值或多重共线性等，提高模型的拟合效果。
    增加样本量： 如果可能，增加样本量 提供更多的信息帮助模型拟合。
    正则化方法： 可尝试使用正则化方法（如L1、L2正则化）控制模型的复杂度，避免过拟合问题。
    交叉验证： 用交叉验证来评估模型的泛化性能，选择最佳的模型复杂度。

如果达到了最大逐步二分次数后无法进一步增大对数似然值，可以考虑：
    检查数据质量： 首先，确保数据没有缺失值或异常值，因为这些可能会影响模型的收敛性和性能。对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量。
    特征选择： 在进行逐步回归时，可能添加了过多的特征，导致模型复杂度过高。考虑使用领域知识或特征选择方法来选择最相关的特征，减少模型的复杂度。
    调整算法参数： 逻辑回归模型可能有一些参数需要调整，如学习率、迭代次数等。尝试调整这些参数，可能会影响模型的收敛性和性能。
    样本量和样本分布： 如果样本量太小，模型可能无法很好地拟合数据。考虑增加样本量或者重新采样，确保样本分布均匀。
    正则化技术： 考虑使用正则化技术，如L1或L2正则化，控制模型的复杂度并防止过拟合。
    交叉验证： 用交叉验证来评估模型的性能，确保模型在训练集和测试集上都有良好的表现。
    尝试其他算法： 如果逻辑回归无法达到预期的性能，可尝试其他机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，看看是否能够更好地拟合数据。

可能的原因：
1、可能数据存在异常值、缺失值或数据质量问题。
2、可能已经达到了最优模型。
3、可能忽略了变量之间的相互作用。

也可以试试SPSSAU进行多元logistic回归分析，更加智能一点