楼主的因变量是对中央ZF的信任，具体类别又分为非常信任、比较信任、一般、比较不信任、非常不信任、无法理解问题、无法选择、拒绝回答。这个此项设计的没问题，但在构建logistic回归模型时可能需要采取一定的措施才能建模了。为什么这么说呢，一是因变量里面的前几项（非常信任、比较信任、一般、比较不信任、非常不信任）这个是有序排列的，如果仅对这几项的样本构建logistic回归模型那要用有序多分类Logistic回归模型。再看后面的几项（无法理解问题、无法选择、拒绝回答），这几项又是无序多分类的。如果要对这几项的样本进行分析那就要用无序多分类logistic回归模型。鉴于此，我的建议如下：
      一是楼主自己看看因变量各个类别对应的样本量多少，如果后面的几项（无法理解问题、无法选择、拒绝回答）样本量不多，而楼主的总样本量又比较大，我的建议是将这几项舍去，直接构建有序多分类Logistic回归模型探讨影响中央ZF的信任的因素。
      二是如果后面的几项（无法理解问题、无法选择、拒绝回答）样本量很多，没法进一步舍去，我的建议是将非常信任、比较信任、一般、比较不信任、非常不信任这几项词条对应样本合并为能明确评价个体。然后无法理解问题、无法选择、拒绝回答几项构建无序多分类Logistic回归模型，探究其影响因素的选择。

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