Un ampio set di dati di> 200.000 pazienti proviene da 125 ospedali. Sto analizzando la differenza nei risultati (mortalità (nominale) e durata del soggiorno (continua) in base alla fonte di ammissione. Le altre variabili predittive includono età, categorie diagnostiche, punteggio della gravità della malattia, ecc.
Ho bisogno di un account o di un clustering del sito. Posso farlo aggiungendo l'ID del sito nel modello Fit ... Posso renderlo un effetto casuale anche mentre leggo su uno dei post di discussione.
Volevo assicurarmi che questo fosse un metodo appropriato per tenere conto del clustering. Farò la regressione lineare mediante la regressione logistica standard dei minimi quadrati e nominali.
grazie per averci esaminato
Sì, sembra che un modello di regressione logistica con covariate e sito nel predittore lineare sia appropriato. Potresti anche includere termini incrociati per potenziali effetti di interazione come la durata del soggiorno in un particolare sito.
