在使用Stata进行多元回归分析时，如果得到的Z值非常高（例如30多、60多），这通常意味着你的估计系数与它的标准误差之比非常大，因此在零假设下（即真实系数为0）观测到如此大的系数的概率极小。这意味着你的自变量对因变量的影响非常显著，并且这种影响是高度可信的。

在大多数论文中看到的t值或Z值通常较小，是因为它们通常接近于1或者2，这是因为这些研究可能是在探索更微妙、复杂的关系，其中效应大小可能不是那么极端。然而，这并不意味着高Z值有问题；相反，它表明你的模型中的自变量与因变量之间的关系非常强烈，并且数据提供了强烈的证据支持这一结论。

在解释结果时，确实p值是一个关键指标，用以判断系数的统计显著性。如果p值小于通常的阈值（如0.05），则可以说该系数是统计上显著的，这意味着我们可以拒绝零假设，即系数等于零的假设。

然而，仅仅关注p值可能不足以全面理解你的模型。还应该考虑效应大小（即Z值或t值的大小）以及它在实际情境中的意义。此外，检查模型的拟合度、自变量之间的多重共线性问题以及其他潜在的统计陷阱也是很重要的。

总的来说，在解读回归结果时，应综合考虑p值和Z/t值的大小，同时注意它们在具体研究背景下的解释。高Z值表明你发现了强烈且显著的关系，这是个好消息，但也要确保这种关系在实际应用中是有意义和有用的。

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