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회귀 분석에서 클러스터 된 데이터 조정

병원의 특성을 고려하여 특정 질병이있는 병원의 환자 비율을 예측하려고합니다. 그러나 데이터가 클러스터링되어 (병원이 주 내에 클러스터 됨) 조정해야합니다. JMP Pro 13을 사용하고 있습니다.

 

일반화 된 선형 모델을 사용하고 "둥지"버튼을 사용하여 상태를 선택하는 적절한 접근법입니까? 이것은 올바른 것처럼 보이지만 JMP는 각 상태 (n = 51)를 변수로 포함합니다. 이것은 내가 원하는 것이지만, 비교적 적은 수의 관측치를 가진 데이터 세트에 많은 DF와 변수를 추가합니다.

 

제가이 일을 제대로하고 있습니까? 아니면 더 좋은 방법이 있습니까?

 

감사

재 : 회귀 분석에서 클러스터 된 데이터 조정당신은 확실히 그것을 할 수 있습니다.재 : 회귀 분석에서 클러스터 된 데이터 조정빠른 응답에 감사드립니다. 새 클러스터 변수가 GLM의 "Nest"변수로 입력됩니까? 나는 이미 상태를 그룹화 할 수있는 4 개의 클러스터가 있다는 것을 알고있다.재 : 회귀 분석에서 클러스터 된 데이터 조정일반적으로 주와 병원을 무작위로 만들고 싶습니다. 그러면 총 매개 변수 수의 영향을 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 임의 효과는 JMP에서 GLM에 대해서는 지원되지 않습니다.
클러스터 분석을 수행하고 상태 대신 클러스터를 사용할 수 있습니다.
SAS에 액세스 할 수 있다면 Proc GLIMMIX를 사용하여 혼합 모델 GLM을 수행 할 수 있습니다.