解释变量有排序数据（0是不满意，1是一般满意，1是很满意，类似这种数据）和数值型数据，被解释变量是二值数据（0或1），用的logit模型。然后对其中的核心解释变量做稳健性检验，替换了核心的解释变量之后，发现和基准回归模型的显著性不一致（基准模型不显著，稳健性检验时又显著了；或是原来显著，替换之后又不显著了），这种情况该怎么办？ 基准的回归模型中，那个核心解释变量是一个排序数据（从0到4），然后稳健性检验时，把这个变量换了，替换的变量是通过一些统计数据算出来的评分指标（分值越高代表**越好）。是使用模型错了呢还是可能数据有问题？
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