Какую статистическую модель/метод следует использовать?

Question

У меня есть данные, собранные в Нью-Джерси, а подразделения - отдельные люди, вложенные в четыре города. В четырех городах есть также три типа окрестностей, определенные кем-то.

Я пытаюсь выяснить, есть ли разница в dep var (например, еду в ресторане быстрого питания более одного раза в неделю) через города, контролирующие отдельные переменные уровня.

Я запускаю двоичную модель логита, контролирующую кластеризацию на уровне города. Я использовал Proc Genmod в SAS.

Вопрос в том, имеет ли смысл включать фиктивные переменные для городов, пока я контролирую кластеризацию на уровне города?

proc genmod data=njcob.foranalysis; 
    class cityid; /* <= ID for four cities*/ 
    model ffwk1ormore= 
    city1 city2 /* <= not sure about this part */ 
    male age6and11 age12and19 black hispanic fgnborn highsch more_highsch povlevel/dist=bin; 
    repeated subject=cityid/type=ind; 
run; 

Или есть лучшая модель? Буду признателен за любые советы! Спасибо.

Answer 1

Если я хорошо понимаю, вы хотите сделать модель по городу. (В этом случае вы предполагаете, что существует разница между всеми городами)

Если вы добавите город-манекен переменной, он будет постоянным для каждой модели, поэтому сохранить их не рекомендуется.

Если вы хотите узнать, есть ли эффект «город», вы можете сделать одну модель с городом в модели как зависимую переменную (как фактор или как фиктивную переменную) и проверить, является ли параметр значительным или нет ,