サイトクラスタリングの制御200,000人を超える患者の大規模なデータセットは、125の病院からのものです。 入院ソースに基づいて、結果（死亡率（名目）と滞在期間（継続）の違いを分析しています。 他の予測変数には、年齢、診断カテゴリー、病気の重症度スコアなどが含まれます。
アカウントまたはサイトのクラスタリングが必要です。 FitモデルにサイトIDを追加することで、これを行うことができます...ディスカッション投稿の1つを読んでも、ランダムな効果を得ることができます。
これがクラスタリングを説明するための適切な方法であることを確認したかったのです。 標準の最小二乗および名目ロジスティック回帰による線形回帰を実行します。
調べてくれてありがとう
分析再：サイトクラスタリングの制御はい、それは共変量と線形予測子のサイトを持つロジスティック回帰モデルが適切であるように聞こえます。 特定のサイトでの滞在期間など、潜在的なインタラクション効果のクロスタームを含めることもできます。
