Modelos De Multinivel

Modelos de Multinivel

Los modelos de multinivel o también llamados modelos lineales jerárquicos se han convertido en una herramienta muy popular para analizar datos que presentan una estructura jerarquizada. Esta metodología reconoce la estructura anidada de los datos y permiten obtener estimaciones insesgadas de las variaciones ocurridas en los distintos niveles de la jerarquía. Es decir, los datos de más bajo nivel, por ejemplo los individuos, se presentan anidados en unidades de nivel superior. Estas a su vez pueden agruparse en otras unidades de tercer nivel, y así sucesivamente.

Todos los textos introductorios de estos modelos comienzan indicando que las estructuras jerárquicas o anidadas de los datos son realmente comunes en los datos de la investigación de Ciencias Sociales. Este método se ocupa mucho en la investigación educacional, en la que los alumnos están agrupados de forma natural en clases, y las clases en escuelas, las escuelas en comunas, etc.

Los modelos multinivel lineales se han desarrollado para analizar datos jerárquicamente estructurados. Estos modelos proponen una estructura de análisis dentro de la cual se pueden reconocer los distintos niveles en que se articulan los datos, estando cada subnivel representado por su propio modelo. Cada uno de estos submodelos expresa la relación entre las variables dentro de un determinado nivel y especifica como las variables de ese nivel influyen en las relaciones que se establecen en otros niveles.

Un modelo de multinivel consiste en un nivel básico de observaciones anidadas o agrupadas dentro un nivel de agrupamiento de orden superior (estudiantes dentro de escuelas, trabajadores dentro de centros de trabajo, medidas repetidas anidadas en personas o instituciones). El nivel básico se denomina nivel 1 o de primer nivel (micro nivel) y el nivel de orden superior nivel dos (macro nivel).

El grado de homogeneidad de los grupos de nivel viene expresado por la correlación intraclase o autocorrelación que habitualmente es ignorada por los modelos estadísticos clásicos. La correlación intraclase es una medida de la homogeneidad interna de los grupos. Es una medida de la similitud de las unidades del nivel individual de las diferencias entre las unidades de nivel macro. Y es muy importante para la determinación del tamaño de la muestra en el muestreo por conglomerados, en estudios longitudinales en la determinación de la diferencia entre α nominal y α real. Si no existiese la correlación intraclase, no estaríamos interesados en los modelo multinivel.

Para entender mejor los modelos multinivel se va a partir construyendo su comprensión desde el más simple modelo de regresión lineal. Eso nos ayudará también a concretar la notación que vamos a usar. Supongamos en primer lugar que queremos poner en relación dos variables: la variable ¨x¨, que representa el nivel socioeconómico de los alumnos, y la variable ¨y¨, que es el rendimiento de esos mismos alumnos en un test de matemáticas. Para facilitar las cosas, asumimos que x, es una variable continua que toma valores entre -2 y +2, donde 0 indica nivel socio-económico medio, el valor +2 indica el nivel socio-económico muy alto y -2 muy bajo. El modelo clásico de regresión aplicado por ejemplo a un solo contexto (nivel), como una escuela concreta, se podría representar así: Yi= β1 +β2Xi +ui

La relación existente entre la variable criterio (en este caso, rendimiento académico) y la variable predictora nivel socioeconómico del alumno. La interpretación de esta ecuación responde al modelo de regresión lineal clásico. La constante Bo representa el rendimiento medio de esa escuela de aquellos alumnos para los que el nivel socio-económico tiene el valor cero. El coeficiente 0, es la pendiente de la recta de regresión, y representa el incremento en el rendimiento cuando aumenta el nivel socio-económico de los alumnos en un punto. El error “e” es lo que el rendimiento del alumno “i” se aparta del rendimiento esperado de los alumnos que tienen su mismo nivel socio-económico.

Si aumentara nuestro número de escuelas, aumentando los “contextos” variarían los

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