로스(2000)는 거주지 특성이 거주자의 우울감에 미치는 영향을 파악하고자 했다.  조사 결과 빈곤율과 편모가구 비율이 높은 지역의 우울감이 상대적으로 높게 나타났다. 이때 다층모형이라는 적합한 통계분석법을 적용해 개인 특성과 거주지 특성을 분리해 측정할 수 있었고, 거주지 특성이 우울감에 유의미한 영향을 준다는 결론을 내렸다. 연구 결과 일반화는 어려우나 거주지 특성이 노인 우울감에 끼치는 영향을 경험적으로 확인고자한 시도라는 점에서 의의가 크다.
로스의 연구(Ross, 2000)는, 비록 노인 우울감에 대한 연구는 아니나, 빈곤률과 편모 가구 비율이라는 거주지 특성이 거주자의 우울감에 미치는 영향을 추정하고자 했다. 미국 일리노이 주의 성인(18세 이상) 가구에 대한 서베이 조사와 해당 지역의 센서스 조사구(census tracks) 정보를 결합한 다층자료(multi-level data)를 활용, 응답자의 학력, 성별, 연령, 등 전형적인 개인 특성 변수들을 통제한 이후에도 거주지 특성(빈곤률이 높은 조사구인지, 편모 가구가 많은 조사구인지)이 개인의 우울감에 유의미한 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 결과, 빈곤률과 편모가구 비율이 높은 지역에 사는 응답자의 우울감이 그렇지 않은 지역 응답자의 우울감보다 유의미하게 더 높다는 것과 응답자 개인의 여러 가지 특성들을 통제한 후에도 이 영향은, 비록 크기는 많이 줄어들지만, 여전히 유의미하게 남아있다는 것을 발견했다. 만약 일반적인 추정 모형(OLS 회귀분석)을 사용했더라면 환경이 열악한 거주지에는 우울감에 취약한 개인들(저학력, 저소득, 고령자 등)이 모여 살게 되기 때문에 개인 특성과 거주지 특성의 영향이 분리되어 추정될 수 없었을 것이다. 그러나 이 연구에서는 다층모형이라는 적절한 통계분석 방법을 통하여 개인특성과 거주지 특성의 영향을 분리해서 추정할 수 있었고, 그 결과 개인 특성에 의한 영향을 제거하더라도 거주지 특성의 영향이 여전히 유의미하다는 것을 보여주었다. 비록 일개 주에 국한된 샘플을 대상으로 한 연구로서 일반화하기에 어려움이 있다는 한계는 있으나, 이 연구는 노인 우울감에 대해 거주지역 특성이 미치는 효과를 경험적으로 포착하기 위한 시도라는 점에서 큰 의의를 갖는다.