マルチレベル分析について

マルチレベル分析をRでやってみようと考えています。
（医療分野でのロジスティック回帰分析）

２点、質問があります。

１
例えば A-J までの10個の病院があり、それをネストとして1000人の生徒の分析をする場合ですが、A-Jを「1 or 0」のダミー変数にしてB-Jの９を説明変数として使用する場合と分析の意味は変わるのでしょうか？

２
やりたいことはロジスティック回帰分析なのですが、Rでマルチレベル分析をするとEstimate(推計値)がでてきますが、知りたいことは同時に分析した他の説明変数のORです。
このEstimateはどのように評価するものなのでしょうか？

よろしくお願いします。

質問者からの補足コメント

• 

  ありがとうございます。
  
  目的変数は「死亡退院か否か」です。
  他にも調整のため年齢、性別、入院時JCS等を入れます（かなりたくさんあります）。
  （n は10万件あるので、調整変数が多い分には問題ないかと思います）
  
  このうち、「〇〇という薬剤を3日以内に使用したか否か」を説明変数とする予定です。
  （関連のある調整変数を含めて、上記説明変数と目的変数との関連を調べたい）
  
  病院をダミー変数化するというのは、例えば年齢を
  　60代、70代、80代、90代、100歳以上　（59歳以下は削除）
  というカテゴリーを作成し、それぞれ　1 or 0　でダミー変数を当てて年齢を調整するのと同じように使おうと思っています。
  （この場合、60代をrefとするため、60代の項目は解析に含めない）

  No.1の回答に寄せられた補足コメントです。 補足日時：2023/02/27 09:46

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2023/02/21 21:02

いやいや、病院10種類を入れ子の因子にするんですか？

ダミー変数で？

これは難しい。

普通は量的因子でしょう。

どのテキストに事例がありました？

No.1 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2023/02/21 20:52

1.

目的変数は何ですか？
Aを説明変数から外すということですか？
あるいはAをB～Jで説明するということですか？
また、何と比較して分析の意味が変わるというのですか。

ところで、説明変数が０１ですと、ロジスティック回帰は無理です。というか、２点を通る直線は一意に決まるのと同じで回帰を行う必要性がありません。

2.
ロジスティック回帰の偏回帰係数のexp値を取ると「調整オッズ比」になりますが、単なるオッズ比とは若干意味が異なります。
他の影響を固定したときのオッズ比です。

なお、マルチレベルモデルは、男女で偏回帰係数が異なるとか、いわゆる変量効果があるときの分析です。

例えば、横軸を重症度、縦軸を治癒の有無、とした回帰で10の病院毎にロジスティック回帰の切片項や偏回帰係数が異なるときに、その違いは何で説明されるか（例えばリハビリの有無）を調べるのがマルチレベルモデルです。