在回归中调整聚簇数据我希望根据医院特征来预测患有特定疾病的医院中患者的比例。但是，数据是聚集的（医院聚集在州内），我也想对此进行调整。我正在使用JMP Pro 13。
使用广义线性模型并使用“Nest”按钮选择状态是否正确？这似乎是正确的，但是当我这样做时，JMP将每个状态（n = 51）包含为变量。这实际上是我想要的，但是在观察相对较少的数据集中添加了大量DF和变量。
我这样做是对，还是有更好的方法？
谢谢
Re：在回归中调整聚簇数据你当然可以做到这一点。Re：在回归中调整聚簇数据谢谢你的快速反应。新的集群变量是否会在GLM中作为“Nest”变量输入？我已经知道有4个集群可以将状态分组。Re：在回归中调整聚簇数据通常情况下，我想制作州和医院[州]随机效应。这将大大减少估计参数总数的影响。但是，JMP中的GLM不支持随机效果。
您可以进行聚类分析并使用聚类代替状态。
如果您可以访问SAS，则可以使用Proc GLIMMIX执行混合模型GLM。
