一共6个independent variables。从这个output上看，哪些variables是好的
predictors?

当sample size大的时候，到底是看哪个参数：odds ratio, p-value, confidence interval？
分别怎么看（eg. cutoff)？


用stata做就经常出现这种error message "predicts failure perfectly"，但是同样的data用spss做就不会有任何error message，这是为什么？


logistic y i.var1 i.var2 i.var3 i.expect i.pwar i.open
note: 1.var1 != 0 predicts failure perfectly
      1.var1 dropped and 14539 obs not used
note: 2.var1 != 0 predicts failure perfectly
      2.var1 dropped and 4903 obs not used
note: 4.var2 != 0 predicts failure perfectly
      4.var2 dropped and 96 obs not used
note: 4.var3 != 0 predicts failure perfectly
      4.var3 dropped and 235 obs not used
note: 5.var1 omitted because of collinearity
Logistic regression                               Number of obs   =      28997
                                                  LR chi2(11)     =      59.25
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -1125.0894                       Pseudo R2       =     0.0257
------------------------------------------------------------------------------
       y     | Odds Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        var1 |
          1  |          1  (empty)
          2  |          1  (empty)
          3  |   8.325762   10.11511     1.74   0.081     .7696349     90.0665
          4  |   1.766659   1.890771     0.53   0.595     .2168463    14.39307
          5  |          1  (omitted)
             |
        var2 |
          2  |   .1553978   .1351737    -2.14   0.032     .0282502    .8548058
          3  |   1.110723   .2763558     0.42   0.673     .6820567    1.808801
          4  |          1  (empty)
          5  |   1.190851   .9851442     0.21   0.833     .2353377    6.025916
             |
        var3 |
          2  |   6.190578   4.960152     2.28   0.023     1.287397      29.768
          3  |   .9674644   .1543539    -0.21   0.836     .7076692    1.322634
          4  |          1  (empty)
          5  |   18.59003    14.7036     3.70   0.000     3.944853    87.60513
             |
    1.expect |   1.710305   .2696332     3.40   0.001     1.255682    2.329524
      1.pwar |   .7200235   .1145213    -2.07   0.039     .5271828    .9834044
     1.open  |   .9907067   .1794885    -0.05   0.959      .694594    1.413055
       _cons |   .0009225   .0011269    -5.72   0.000     .0000842    .0101118
------------------------------------------------------------------------------