マルチレベルロジスティック回帰R

Question

訓練生にとって、私はメンバーがイニシアチブを近隣の人たちに宣伝して参加を促す環境取り組みを評価しています。

Iは、予測子の集合から（バイナリ）のグループメンバーシップを予測する：

1. 人口統計（4カテゴリ、2つの連続変数）
2. 心理的変数（9つの連続変数）近隣の
3. インプレッション（8つの連続変数）イニシアチブの
4. インプレッション（2カテゴリ、2連続）

の30の異なる地域のデータがで収集されたため、私の上司が分析で近所の管理を提案しました。私は今、何をしたいか

がある：

モデルの適合が上がるかどうかを確認するために、別の後に予測因子の1の4つのセットを追加します - もしそうなら、そして、原因その中の変数へ近傍についてはを制御している間にset_となる。

このようなモデルを構築するためのドキュメントがあるRパッケージはありますか？この種のモデリング、前提条件、結果の解釈などに関する文献のヒントも歓迎すべきものです。

以前は非常に基本的なマルチレベルモデルでしか作業していなかったので、この状況ではかなり迷っています。事前に多くの感謝！

Answer 1

質問にはコードがありませんので、Cross Validatedに移動することを検討してください。 Rでモデリングする方法を学習すると、Googleはmany suggestionsを与えるでしょう。しかし、あなたが、私はD1 + ...を入れているあなたの応答は、あなたの予測因子が行く「グループ」は、基本的な出発点

glm_out <- glm(group ~ D1 + ... + Neighborhood, family = binomial(), data = D) 

を与え、あなたにもモデルに近所を含めます。あなたが記述したものはネストされていませんので、これはNeighborhoodエフェクトを制御するために機能するはずです。次に、MASSパッケージのstepAICを使用してモデルの選択を実行できます。

glm_aic <- MASS::stepAIC(glm_out) 
summary(glm_aic) 

他にも複雑な手順があります。