多元逻辑回归是处理具有多个类别的因变量问题的一个常用方法，但你遇到的错误提示表明分析过程中存在一些问题。错误提示中提到的“588 (80.0%) cells (i.e., dependent variable levels by subpopulations) with zero frequencies”意味着在你的数据中，有很多子群体与因变量水平组合中的观测值为零，这可能导致模型估计不准确或者失败。
另外，“There is possibly a quasi-complete separation in the data. Either the maximum likelihood estimates do not exist or some parameter estimates are infinite.”这句话表明数据中可能存在准完全分离现象，即某些自变量的值可以完美地预测因变量的结果，这会导致最大似然估计不存在或者某些参数估计为无穷大。
面对这样的问题，有几个解决方案可以考虑：
1. **数据检查和预处理**：首先检查数据是否有输入错误，特别是因变量的五个水平中是否有些水平的数据过少或者没有数据。此外，检查自变量是否存在极端值或者分布极不平衡的情况，这些都可能影响模型的估计。
2. **变量选择**：17个自变量可能太多，尤其是在样本量不大的情况下。可以尝试使用变量选择方法（如逐步回归）来减少模型中的自变量数量，这有助于缓解模型过拟合和参数估计问题。
3. **模型选择**：如果问题依然存在，可以考虑使用其他模型。对于因变量有多个类别的情况，除了多元逻辑回归，还可以考虑使用判别分析（如果数据满足正态分布和同方差性的假设）或者多类别支持向量机（SVM）等方法。
4. **正则化方法**：如果决定继续使用多元逻辑回归，可以考虑引入正则化项（如L1正则化或L2正则化），这有助于处理参数估计问题并提高模型的泛化能力。
5. **重采样或数据收集**：如果数据存在严重的不平衡或者分类之间的分离，可能需要考虑收集更多的数据或者尝试重采样方法来增加少数类的样本量，从而改善模型的估计和预测能力。
综上所述，面对你遇到的问题，需要从数据预处理、变量选择、模型选择和可能的数据收集等方面综合考虑解决方案。希望这些建议能对你有所帮助。
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