在Stata中运行逻辑回归后，可以获得以下结果：
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1. 模型系数：这些系数表示自变量对因变量的影响程度。正数表示正相关，负数表示负相关。
2. 标准误：表示模型系数的估计误差。
3. z值：表示模型系数的显著性检验值。如果z值大于标准正态分布的临界值（如1.96），则说明该系数在统计上是显著的。
4. p值：表示模型系数为真的概率。p值越小，说明该系数越可信。通常，如果p值小于0.05，则认为该系数是显著的。
5. 95%置信区间：表示模型系数的置信区间，通常默认设置为95%置信区间。如果置信区间不包含0，则说明该系数是显著的。
在解读逻辑回归结果时，需要注意以下几点：
1. 确认自变量与因变量之间的关系是否符合实际情况。
2. 考虑其他可能的干扰因素，如样本偏差、测量误差等。
3. 将结果与其他分析方法的结果进行比较，以获得更全面的结论。
4. 注意模型的假设条件是否满足，如样本独立性、无多重共线性等。
总之，逻辑回归是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，但需要注意其局限性，并结合其他方法进行综合分析。

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