Modelado lineal jerárquico

Actualizado por ultima vez el 19 de agosto de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es el modelado lineal jerárquico?

El modelado lineal jerárquico, también llamado modelado multinivel, es una forma de analizar datos jerárquicos. Los datos jerárquicos son datos que están anidados de alguna manera. Los datos anidados son una ocurrencia común en la vida real. Por ejemplo:
modelado lineal jerárquico

  • Los empleados están anidados en departamentos, empresas, regiones geográficas y sectores de la economía.
  • Los escolares están anidados en grados, escuelas, distritos y estados.
  • Los empleados del distrito escolar están anidados en familias, áreas geográficas y sectores de la economía.

El modelado lineal jerárquico es una extensión de la regresión de mínimos cuadrados ordinarios . La técnica tiene en cuenta todas estas jerarquías diferentes y puede incluir muchos niveles diferentes de la jerarquía. Los participantes también se pueden clasificar de forma cruzada dentro de niveles que no están relacionados. Por ejemplo, los empleados podrían clasificarse de forma cruzada por tipo de familia y departamento. Los tipos de preguntas que se pueden responder con HLM incluyen:

  • ¿Un salón de clases, una escuela y un distrito en particular afectan los resultados de las pruebas estandarizadas?
  • ¿El tipo de familia, el departamento en el que trabaja y la industria contribuyen a la satisfacción laboral?

El modelado lineal jerárquico es un proceso de dos pasos. Para el ejemplo de tipo de familia anterior, la regresión OLS podría realizarse sobre el tipo de familia y la satisfacción laboral. Los resultados de la regresión luego se convierten en variables de resultado para usar en una segunda regresión sobre la industria.

Problemas con los datos jerárquicos

Una de las suposiciones para la mayoría de las pruebas estadísticas es la independencia de las observaciones. Esta suposición generalmente se viola para los datos jerárquicos.
Supongamos que está realizando un experimento para ver si ciertos métodos de enseñanza mejoran el rendimiento matemático de los niños de jardín de infantes. Las restricciones de presupuesto y tiempo le impedirían tomar muestras de toda la población de niños de jardín de infantes en los EE. UU. (¡imagínese obtener un niño de cada estado!), por lo que podría decidir concentrarse en una clase seleccionada al azar en una escuela del centro de la ciudad. Los niños en esta escuela van a ser similares en muchos aspectos (nivel socioeconómico, por ejemplo) a una verdadera muestra aleatoria . Como se viola el supuesto de independencia de las observaciones, esto requiere el uso de modelos lineales jerárquicos como alternativa.

Supuestos para el modelado lineal jerárquico

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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