用R中的层次模型检验区域相互作用效应

我想测试castig one投票给某个政党“XY”背后的选民动机,以及居住在某个地区是否会产生重大影响。问题是,A区(编码为“1”)的选民与B区(编码为“0”)的选民在动机上是否存在显著差异。

以下是我的数据结构(过于简化):

region_AB   motive   voter_attribute  vote_for_party_XY
1           1        1                1
1           0        1                1
1           1        0                0
0           0        0                0
0           0        1                0
0           1        0                0

我的猜测是在R区运行一个二元逻辑分层模型,但接下来我如何找出不同的动机和选民特征是否对a区和B区的公民起作用?我不只是想测试区域效应,而是测试区域在整个模型中产生的差异。

或者我可以简单地在标准逻辑回归模型中加入交互项(例如。 region*motive1 , region*motive2 ...)?

但在这种情况下,我可以添加多少交互术语?我是否需要将“区域”中的零重新编码为 0.0000000001 因为与零相乘会扭曲结果吗?最后,我是否必须将交互项与该交互项的两个组成部分(例如。 region , motive 和 region*motive )或者这只会导致多重共线性?

非常感谢。