论文到这个地方就卡住了，好久都没有进展，望各位给予帮助，不胜感激~~~~~
有序多分类的Logistic前提不是要通过平行线检验吗，可我的平行线检验结果很奇怪，如果连接函数选logit，就会如（下图1）提示：a. 在达到最大步骤对分次数后，无法进一步增加对数似然值。b. 广义模型的对数似然值小于零模型的对数似然值。这是因为在广义模型的估计中，无法获得或确定收敛。因此，无法执行平行线检验。因为我的因变量取最小值数量最少，我把连接函数换成负logit，平行线检验结果显示零假设和广义模型的-2LL值都为0，并提示：a. 对数似然值实际上为零。数据可能已完全分离。不存在最大似然估计值。（如图2）
如果平行线检验不能执行，我就试试无序Logistic，可是又警告我：“数据可能已准完全分离。最大似然估计值不存在，或某些参数估计值无穷大。”然后参数估计的显著水平都快接近1了（如图3），难道这些自变量的系数都应该是0吗？
本人才疏学浅，对统计原理知之甚少，望各位走过路过帮忙指点，多谢~~~~~
图1


图2

图3