想要体现个人和社区两个层面变量的影响，需要使用多层logit模型吗

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我现在要做一个实证研究，研究市民实施助人行为y的影响因素。因为是否实施助人行为是个二元变量，所以计划用logit/probit模型。不过，自变量方面我选择的自变量有个人收入x1、受教育年限x2、年龄x3、所在社区代码cid和所在社区人数pop、所在社区刑事案件数num等等。
这就有一个问题，可能有很多问卷回答者来自于同一个社区，也就是说他们的社区层面的变量都是一致的（比如说有400个被访市民，来自20个社区，所以y和个人层面的数据x1x2x3有400个，但是每个人对应的社区代码cid和社区变量pop num只有20个组合）。
在这种情况下，1.我需要用多层logit方法进行回归吗？2.如果需要，在stata里具体又是怎么实现的呢？（我之前查过，有人说只有两层的直接用melogit进行回归就可以，但是个人还是不太放心。因为很多文献要用空模型等方法处理，感觉没这么简单），想来这里再求教一下各位大佬。

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关键词：logit模型 logit Log Probit 受教育年限 logit stata

没人回答，我摸索了半天自己找到了。
stata分层logit方法：用stata13及之后的版本，使用命令
melogit y x1 x2 x3 pop num || cid:
就可以算出分层logit。第一层第二层变量xi和pop、num这些可以一起回归，不需要特殊标记各层变量。

附查到的空模型ICC计算方法：
melogit y
melogit y || cid:
estat icc

你好，我最近也是在做这个多层次logit模型，请问下你在回归前是否计算了ICC呢？ICC的值是否大于0.1？