どのようなデータかまったく分からないので、一般的なことしか言えませんが、以下のようなことが一般的には言えます。 1. 45個も説明変数を考慮するのであれば、まずは多重共性性について十分注意する必要があります。 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Regression/mreg/mreg6.html 多数の説明変数を扱う場合、この問題を考慮しないと致命的な過ちを犯してしまう可能性があります。この問題は、一般的な重回帰でも、ロジスティック回帰でも同じです。VIFなどを用いて、多重共線性の問題を排除する必要があると思います。 2. 階層性に注意する必要があります。 例えば、サンプリングデータがあるグループに分かれている場合、特にロジスティック回帰などでは過分散が生じる可能性が非常に高くなります。グループが少ない場合は、ダミー変数として説明変数に投入すること