我对吸烟广告对吸烟率的影响感兴趣。我在数据中还有两个分类混杂因素：town和year。

可能的 DAG 显示了两个需要在调节中关闭的后门。每个城镇可能具有可能对广告（法律）或吸烟率（居住因素）产生影响的不同特征。

但是，我的数据有点棘手，因为它的详细程度有限。Smoking_ads 是按研究年份为每个城镇计算的：每个城镇的“Smoking_ads”值非常相似。例如，“C”镇的值介于 22-24 之间，而 D 镇的值介于 233-257 之间。

为了说明，一个愚蠢的类比是以下模型：

weight ~ sex + breast_size

1）我是否应该适应城镇？看来，等添加城镇会杀死效果。你如何处理这种情况？

2) 如果将“城镇”作为另一个级别添加到模型+（1 |城镇）中，会有什么不同？