R语言做logistic回归，aa是二分类变量，值为0或1

logit.fit <- glm(data1$aa~data1$a1+a2+a3+a4+a5+a6,

                family = binomial(link = 'logit'),

                data = data1)

summary(logit.fit)

coef(logit.fit)

得出的回归系数，a3的回归系数非常大，达到6点几，其他因子的系数都在1左右

得出的OR值，a3的非常大，100多，95%置信区间上限达到1000多，其他因子的OR值都没有超过10的

于是又试了单因素分析，

logit.fit <- glm(data1$aa~data1$a3,

                family = binomial(link = 'logit'),

                data = data1)

summary(logit.fit)

coef(logit.fit)

得出a3的回归系数是2.8，OR是17，置信区间是2-115

为什么a3的回归系数和OR都比其他因子明显大这么多？是因为它就是很明显很重要的因素，还是有其他偏倚在处理过程里面？

请求大神解答，急~感谢~