R中的多级Logistic回归

Question

对于一个实习生来说，我正在评估一项有利于环境的倡议，成员可以向邻居宣传这项倡议，以说服他们加入。

我想从一组预测变量预测组成员资格（二进制）：

1. 人口统计学（4个分类，2个连续变量）
2. 心理变量（9个连续变量）
3. 邻居印象（8个连续变量）
4. 主动性的印象（2个分类，2个连续）

数据收集在 30个不同的街区中，所以我的主管建议我在分析中控制邻域。

我现在要做的是：

一个接一个地添加四组预测变量以查看模型是否适合 - 如果是这样，由于集合中的哪些变量 - 而控制邻域。

是否有任何R包含文档可以构建这样的模型？关于这种建模，假设，结果解释等的任何文献提示也非常受欢迎！

之前我只使用过非常基本的多级模型，所以在这种情况下我很丢失。非常感谢提前！

Answer 1

您的问题中没有任何代码，因此可以考虑将其移至Cross Validated。至于学习如何在R中建模，Google会给many suggestions。但是要给你一个基本的起点

glm_out <- glm(group ~ D1 + ... + Neighborhood, family = binomial(), data = D)

其中“群组”是您的回复，您的预测变量会放在我放置D1 + ...的位置，并且您还在模型中包含邻域。您描述的任何内容都不是嵌套的，因此这应该可以控制邻域效果。然后，您可以使用MASS包中的stepAIC来执行模型选择。

glm_aic <- MASS::stepAIC(glm_out)
summary(glm_aic)

您当然可以使用其他更复杂的程序。