请帮助我解释我的模型的发现。型号规格如下：

因变量：治疗（1）或不治疗（0）。

自变量：年龄、使用的药物数量、合并症、其他...

多层次结构：患者聚集在医院内。不同医院的治疗率不同。使用多级逻辑回归。

结果： 首先，我只使用随机截距运行空模型并估计方差分量（医院治疗率方差之间）。 其次，我将自变量一一添加到模型中。与空模型相比，添加这些变量会减少或增加方差分量。 第三，我将所有自变量一起添加到模型中，与空模型相比，方差分量增加。

结论：如果我在模型中添加变量并且方差减小 - 这个变量解释了治疗率的医院间差异的一部分。如果我在模型中添加变量并且它不会改变方差分量 - 这个变量不能解释医院间的方差。

问题：请给我一个建议，我该如何解释向模型添加一些变量会增加方差分量的事实。

提前感谢您的任何建议！