Bienvenido esa al ciclo de seminarios de investigación
de la Facultad de Psicología.
Como sabéis,
este ciclo se inauguró este año con una modalidad poco novedosa,
porque algunos de estos seminarios se han impartido en centros asociados
y otros se han impartido aquí en la facultad
y se transmite obviamente para nada todo el mundo
entonces este de hoy pues está aquí en el salón de actos y muchas
gracias a los que estáis aquí muchas gracias a los que estáis conectados
por la, por los canales por Canal UNED y por zum.
Me consta que ha habido muchísimos inscritos luego comprobar en sí.
Sí es verdad que todo el mundo está conectado,
pero creo que había alrededor de 400 peticiones para ver este seminario,
con lo cual es un éxito rotundo y, bueno,
creo que tiene que ver en parte con los ponentes que tenemos hoy,
que son dos de nuestros fichajes estrella de la facultad
y recientes fichajes que gana hablar de un tema que a mí me parecía
como que podía ser complicado, que tuviera tantísimo éxito,
pero parece que sí que lo tiene.
El título de seminarios,
analizando datos en psicología con modelos multinivel
y lo van a dar, es un 1.000,
una modalidad que a mí me parece muy muy bonita,
lo van a dar al alimón dos profesores, que son
del enferman de Castilla y José Ángeles Martínez, Huertas,
ambos profesores, ayudantes, doctores del departamento de metodología,
y lo dan así juntos
porque es un líneas de investigación,
pues son convergentes.
Han trabajado en este tipo de modelos desde dos perspectivas diferentes
y creo que pueden aportar mucho al oyente
respecto a estos modelos que son tan utilizadas en Psicología,
Belén Fernández, Castilla es, doctora en Psicología por la Universidad
del en el dabil, Zika, donde estuvo también de posdoctoral
allí trabajando
en este tipo de modelos y José Ángel Martínez Huertas
es doctor en psicología por la Universidad Autónoma de Madrid.
Ambos se han incorporado, como he dicho recientemente,
creo que velen en el 2021 José Ángel en el 2000 veintidos.
Así que, por eso estoy tan contenta de que ellos sean los ponentes
de este seminario, que estoy segura que va a encantar,
y, sobre todo, quería agradecerles muchísimo que aceptaran mi invitación
para estar aquí así que, sin si nada más,
gracias a todas y empezamos gracias a una presentación.
Buenos días a todos y todas.
Voy a compartir pantalla.
Muchas gracias, señoría,
por la excelente presentación Muchas gracias a todos y todas
por venir y por el éxito que parece que haya tenido este seminario.
Como ha dicho Nuria José Ángel y yo compartimos un poco
de línea de investigación, los dos hacemos cosillas modelos multinivel,
y nos parecía interesante,
pues proponer un seminario donde mostráramos
cómo se pueden analizar diferentes datos del mundo
de la psicología utilizando modelos, la primera media hora voy a hablar yo
y voy a hablar de los dos primeros puntos
que tenemos aquí en los contenidos,
voy a explicar en qué consiste un modelo multinivel
o también llamado modelo mixto mismo del en inglés,
y, bueno, voy a hablar cómo se pueden aplicar,
para analizar datos longitudinales, que son muy comunes,
en muchos ámbitos de la psicología, como microbiología o en educación,
y después, José Ángel, va a hablar un poco de estructuras
multinivel más complejas, hay modelos multinivel
que se pueden complicar mucho menos multinivel de tres niveles
o defectes, aleatorios,
cruzados y también hablar un poco de la selección de modelos
y, por último, con un de conclusiones
para que a casa voy a comenzar ya
para explicar lo que es un modelo multinivel.
Es muy útil empezar revisando un poco los modelos de regresión simple
que con los que espero que estáis un poco más familiarizados.
Estos datos son una base de datos,
donde se recogen variables como los son, de alumnos de colegio,
de 29 alumnos,
y, bueno, se tienen datos de su estatus socioeconómico
y su fundación en matemáticas,
y me pregunta la investigación que se intentó responder aquí
es si el estatus socioeconómico de los alumnos puede predecir
la fundación, que posteriormente recibirán en matemáticas,
y esta es la recta de regresión,
que se estimó como es una recta de regresión ascendente,
lo que quiere decir que para estos datos
a mayor estatus socioeconómico se predecía,
una mayor puntuación en matemáticas y bienestar recta.
Quienes dibujada es el resultado de la recta
de aplicar un modelo de regresión, simple ponerse,
está indicando las predicciones del modelo,
es decir, después hacer este estudio.
Si tuviéramos un alumno con un estatus socioeconómico
de menos humo, pues le predecir iríamos
una fundación en matemáticas de 48 de esta manera,
pues esta recta de regresión nos puede servir para predecir
cuál va a ser la fundación de matemáticas
de un futuro alumno o alumna
dado un cierto nivel de estatus socioeconómico.
No como espero que vais para aplicar cualquier técnica estadística
nos tenemos que asegurar que se cumplen una serie
de supuestos estadísticos más.
Uy que más resuena es en su puesto de normalidad,
no las variables dependientes,
cómo se tienen que distribuir normalmente,
pero hay otros puesto que no van a ser presentado
o del que se habla menos, que es el supuesto de independencia,
por supuesto.
Independencia, es que lo mi observación
es completamente diferente de la de José Ángel
o en este gráfico la puntuación de un alumno
no es completamente miembro, la imputación que obtenga
o la lo nuevo es decir, ellos no tienen nada en común
y, por lo tanto, las fundaciones de otros no interfieren entre sí
a nivel.
Mostramos de lo que hablamos con independencia de los errores.
El error es la diferencia que hay entre cada punto observado.
Cómo predicho no, que sería lo que está en la renta
de regresión.
Entonces, cuando hablamos de independencia de los errores
a lo que nos estamos refiriendo es que el error que se comete
con este estudiante primero que es más pequeñito,
es independiente o no tiene nada que ver con el error,
que se compute en este segundo estudiante
no, que es muchísimo más grande.
Hay un error de predicción mucho más grande.
Bueno, pues en la mayor parte de las técnicas estadísticas
que se aplican, asumimos que los errores
en independientes porque el muestreo es aleatoria simple,
es decir, como hemos cogido a la tiranía
de a los estudiantes de la población,
pues asumimos que las observaciones no tienen nada que ver
y que los residuos o los errores de predicción
tampoco tiene nada que ver, nada.
Qué ocurre?
Que esto a veces no se produce así esto es una base de datos desleal,
y quiero que veáis que de estos 29 alumnos
hay algunos que pertenecen al colegio
no están representados con un círculo de muros
que pertenecen al con los fondos que están representados.
Con triángulos, azules como David el modelo infraestimado, las puntas,
sistemáticamente las puntuaciones de los alumnos que van al colegio 1,
es decir, los alumnos que van al colegio
uno puntúan sistemáticamente más alto de la recta de regresión.
Por lo tanto, esta promoción alinea les está prediciendo,
puntuaciones menores y esto pasa con todos los alumnos del colegio,
uno no pasa, todo lo contrario con los alumnos,
no como somos todos los alumnos de que elegidos,
se convocan sistemáticamente por debajo de la recta de regresión.
Por lo tanto, podéis ver que las puntuaciones
de los estudiantes que pertenecen al colegio
uno no son independientes entre sí; no, los alumnos de este colegio
tienen de media una mayor puntuación; en matemáticas
están colocados sistemáticamente por encima de la recta.
Estas observaciones no son independientes
y esto tiene cierta lógica, no.
Si los estudiantes van a un mismo colegio,
al final están expuesto expuestos a estímulos muy parecidos.
Tienen los mismos profesores,
en los mismos medios tecnológicos, la método pedagógico,
el comunismo, incluso la zona geográfica,
que podría afectar en cierta parte a su rendimiento,
pues es la misma.
Entonces es normal que las puntuaciones
de los estudiantes que pertenecen a lo mismo.
Coalición se parezca más entre sí y pasa lo mismo con la,
incluso los no, las fundaciones de los instrumentos del Congreso
los también se parecen mucho más entre sí no se cumple el supuesto
de independencia de las observaciones o de los errores,
vale?
Hay dependencia.
Entre las observaciones,
observaciones de los estudiantes del colegio,
uno se infraestimados las fondos para los estudiantes de colegiados
se sobreestiman sistemáticamente.
Bueno y me podéis decir y qué más da,
no usa.
Esto tiene relevancia.
Podemos pasar un poco bueno, pues si pudiéramos pasar de ello,
no estaríamos aquí José Ángel y yo hace un seminario
explicando porque es súper importante que esta dependencia
entre las observaciones se tenga en cuenta a nivel estadístico,
porque si no se pueden tener consecuencias indeseables,
que son las que nos va a pronunciar ahora.
Esas diapositivas parecen un poco infantilizadoras
porque le voy a explicar cómo configura psicométricas,
pero a mí realmente una vez me lo explicaron así
y desde ahí entendí muy bien la lógica que había detrás.
Nos movemos multinivel, acosa una imágenes que en este colegio
tuviéramos.
Los 2, dos colegios tuviéramos solo seis alumnos por colegio.
Las unidades de formación que creemos que tenemos son estos seis círculos
completos, verdad?
Tenemos seis ciclos completos del colegio de uno seis ciclos
completos de precio 2.
Estos círculos representa la información que aporta cada alumno
en total.
Creemos que tenemos 12 círculos de formación,
pero esto es mentira, porque realmente las puntuaciones
de los estudiantes que pertenecen a un mismo colegio una parte común,
porque al pertenecer al mismo común
si están expuestos a los mismos estímulos
y eso hace que su puntuación sea un poco lo pendiente
que correlaciones.
Por lo tanto, no tengo esos 12 puntos de información completa
y dos que tengo estos semicírculos de aquí tengo mucha menos información
de la que quería tener cuando ignoraba la dependencia,
de las observaciones que consumos más en esto
es que la cantidad de información que tenemos a nivel estadístico
se traduce en errores.
Si tengo mucha información, mis errores van a ser nuevas.
Si tengo poca información, mis errores van a ser muy grandes
que pasasen.
Creo que tenemos todos los puntos de información,
pues que mis errores van a ser artificialmente pequeños,
o sea, creo que tengo más información de la que realmente tengo,
porque lo que en realidad tengo ser estos semicírculos
uno es errores artificialmente pequeños,
da lugar a intervalos de confianza artificialmente estrechas,
y eso al final da lugar a que la probabilidad
de encontrar un sector que no existe en la realidad aumente es decir,
voy a controlar aquello.
Concluye que un estatus socioeconómico se relaciona
con las puntuaciones en matemáticas,
cuando en realidad eso no es así y eso es muy peligroso,
porque cuando se encuentran cosas aparentemente significativas
pues se abren líneas de investigación nuevas,
dedica muchísimo años a investigar en ese campo
cuando en realidad deseamos frase en positivo
un paso positivo, productivo, por el ignorar
que tengo dependencia entre las fundaciones
de los estudiantes que pertenecen a un mismo colegio,
o sea que los modelos normativos ve la parte lcr,
flexibles y muy interesantes a nivel estadístico,
también son los marcos modelos correctos.
Aplicar en ciertos campos, por ejemplo,
en este campo se ve muy claro en los campos de la educación.
Pues si tenemos estudiantes de distintos colegios,
siempre va a haber que controlar por esa dependencia
que hay entre los estudiantes que pertenecen a un mismo colegio.
Me adelantado un poco la solución.
La solución para tener en cuenta la información real que tenemos
y no sobre estimarla es la aplicación de modelos multinivel.
Cómo funcionan?
A grandes rasgos los nuevos no tienen hoy la gráfica.
Donde tenemos nuestros colegios y lo que se harían.
Modelo multinivel es ajustar una regresión
para cada colegio, no, el colegio no tiene su propia regresión,
que está un poquito más alta, y el colegio dos
tiene su una regresión que está un poco más baja de esta manera de.
Así que las observaciones de los estudiantes del mismo colegio
se distribuyen aleatoriamente en su en su recta,
o sea, ya sí que estoy viendo con ese supuesto de independencia
de los errores.
Por lo tanto, pues ajustarían dos regresiones
y Muria a casa,
pero la realidad es que las bases de datos
normalmente no tienen unos colegios, tienen dos tipos.
Los colegios y esta base de datos, una abrevia,
porque en realidad había 700 colegios,
por lo que sean multinivel, ajustar una regresión informante
para cada uno de los colegios, que es la información que podéis ver
en esta gráfica.
Hay doscientas rectas cada una para un policía diferente
y como veis, la diferencia es que están a diferentes alturas.
Qué pasa?
Tenemos doscientas agresiones,
tenemos que estudiando el efecto del colegio
o una licencia del colegio dos pues no cuando se ajustan los modelos
se ajusta a esta ecuación que pongo aquí en pantalla,
en la que no me voy a exceder pero que realmente es muy parecida
a la revisión lineal simple,
aunque con unos un efecto más, que es este efecto,
pero lo que obtenemos con un modelo multinivel.
Realmente son dos datos esta línea roja, que sería la pendiente,
es decir, se promedia en todas las pendientes
de todos los colegios y se obtendría esta línea roja.
Una estimación pronóstico de la relación
entre el estatus socioeconómico y la Fundación en matemáticas.
Lo que paremos más interesante de los modelos multinivel,
es que también tenemos una varianza, tenemos la variabilidad de las demás
rectas.
En torno a esta nuria promedio hasta recta promedio
aquí vemos que todas las rentas estamos juntas, no,
y están muy muy cerca de la recta promedio.
Por lo tanto, una variabilidad de las rentas de regresión
será baja, pero también nos podemos encontrar
con los circunstancias a quienes las rectas,
las rentas, los colegios,
se alejan muchísimo de la renta promedio.
Esta es una circunstancia donde teníamos una variabilidad.
Cuando tenemos una variabilidad alta,
pues lo que quiere decir
es que para un estatuto socioeconómico de menos -2,
depende de cómo faquir, vallas se deba predecir
o una puntuación de 40,
o incluso de 65 malos.
Hay muchísima variabilidad entre colegios.
Por qué?
Pues este sería el siguiente paso, no intentar ver
qué variables me están explicando que en algunos colegios
la renta esté tan alta y en otros tan baja.
Por ejemplo, tú utilicen unos públicoprivado,
no proponía explicarme que esa diferencia en alturas
vamos a hacer.
La primera demostración de cómo se apostaría un nivel
de este grupo lo vamos a hacer utilizando el software libre, r,
estudio que es verdad, que requiere conocimientos de programación,
y eso es un poco rollo.
Pero una vez te metes en ese momento y aprendes a importar bases de datos
y el ajuste o la aplicación de unos nuevos motivos de su presente
y asá realmente es esta línea que tenéis aquí
y si alguien de las a,
o que se ha atrevido alguna vez, aplicar unos nuevos multinivel,
con esa que solo se sabrá que es un infierno por ponerlo,
es nuevo y muy opaco, solamente en sps.
Si tú nota, no sabes lo que estás haciendo
en r fijadas, que es una línea de código bastante sencilla,
para aplicarlos a teléfonos -librería que se llama fort,
y la función es Helimer en quienes significa línea model?
Bueno, el especifican este modelo supone la variable dependiente,
que en este caso son las fundaciones.
En matemáticas una tiende
y después de poder ir se pondría la variable independiente,
que es el estatuto socioeconómico, y por último, entre paréntesis,
pondríamos que los estudiantes están anidados, que es lo que indica
esa barra vertical.
Grados en colegios vale?
Bueno, ahora aplicar este modelo, obtendríamos
los siguientes resultados.
Estos son los resultados que se obtienen con el monográfico.
Comparar con los resultados que se obtienen
cuando se aplica una regresión en primer lugar,
vamos a fijarnos en las que nos interesa,
no que es la relación entre el estatuto socioeconómico.
Las fundaciones en matemáticas es exactamente como 91,
con la regresión simple, cuatro con 31 hay cierta diferencia,
magnitud, pero la conclusión se quedaría se de igual,
porque las dos pendientes son significativas y a ser positiva,
pues no significaría que por cada unidad,
más que aumenta un status económico ni aumenta las amenazas,
las matemáticas en tres con 91 puntos, sales
y me fijo en este coeficiente.
Esta parte del avance de los resultados
en nomenclatura de modelos multinivel se denomina los resultados
de los aspectos hijos valencianos, modelos multinivel,
y tenemos dos tipos de efectos.
No espejos y los aleatorios que voy a explicar ahora
es por ello profusamente que se llaman modelos nuestros
porque aportan eficientes flujos y efectos aleatorios,
los esta parte de aquí abajo, sindical resultados fets certs
son las estimaciones del efecto de los efectos hijos,
que no son más que las estimaciones de los coeficientes de regresión
que ya conocemos.
Si hemos aplicado alguna vez, una recreación siempre,
después de los errores estándar, son un poco los 2.
Dicho antes,
el error estándar del modelo multinivel es ligeramente más grande
que el error estándar de la regresión simple.
No es que este sea más grande,
es que en el error estándar de la regresión exemple,
está infraestimado porque estemos aquí está ignorando
que los estudiantes de un mismo colegio
se parecen más empresas.
Por lo tanto, vemos que sí que tiene un cierto efecto a los errores.
Están después.
Me voy a la estimación que a mí me parece más interesante
de los pueblos.
No tiene nivel, que es la estimación de la variabilidad
entre las pendientes.
Esta variabilidad que os han mostrado antes,
vale este cuatro sería la varianza entre las alturas de las rentas
del ennegreciendo.
Los colegios y esa variabilidad la podemos explicar posteriormente,
metiendo otras variables; músico -colegios públicos típico analógico
y se utiliza.
Aquí tendríamos la balanza de los errores, que es esa variabilidad,
que todavía no hemos conseguido explicar vale,
que tendríamos que intentar explotar introduciendo cada artistas,
damos estudiantes, pues verdad o o bueno,
o cualquier otra característica
que pueden influir en el rendimiento de los estudiantes,
como se ha adelantado antes a estas estimaciones
y le llama efectos Aña turbios.
Por eso en el contexto de alto nivel,
siempre hay saber que se habla de efectos fijos,
efectos aleatorios, efectos, aleatorio,
son las varianzas que están aquí arriba
y los efectos solos.
Las estimaciones de los coeficientes de regresión vale.
sí que podemos ayudar.
Cuando vemos las varianzas, porque una varianza de 4,
pues realmente es fácil interpretar.
Vale?
Entonces se suele hallar el coeficiente de correlación inta
clase, que es la división entre la varianza entre colegios,
en este caso en total;
o sea, la suma de las dos varianzas que nos dice.
El porcentaje de la varianza de la variable dependiente,
que se debe a diferencias entre colegios, en seis por 100
de la variabilidad que observamos,
se se debe a que los colegios son diferentes,
entre así un porcentaje de amor por alto,
o sea, que no hay tanta diferencia entre colegios,
como se podría pensar, aunque, bueno, aquí habíamos visto
que, en realidad todas las rentas del erecciones también juntitas,
o sea, que no es, no se ve tampoco
una diferencia enorme entre las rentas de los colegios,
es sólo acorde con este índice de correlación intra
-clase.
Bueno, los modelos multinivel
se pueden volver todavía más facultados en este que os
enseñado es un modelo que se llama intersecciones como resultados,
porque lo que varía de una recta de regresión
a otra es la altura, o en terminología estadística
la intersección, que es de donde nace la recta de regresión.
Algunas recetas de regresión hacen más arriba
y otras más abajo si difieren en altura,
pero realmente también podría
ser que las reglas de regresión debieran variar en inclinación,
es decir, parece que en el colegio dos
la recta de regresión que mejor ajustaría serían correcta,
que están más que nada por lanzar que en el colegio 2,
la relación entre el estatus económico,
las fundaciones en matemáticas fueran mucho más fuerte
que la relación de esas variables en el colegio 1,
esto es algo que también se puede modelar con los módulos multinivel
que las rectas varían tanto una tanto nueva percepción
como en impugnación, como en pendientes, que pasa,
que estos modelos requieren la estimación de más parámetros
y por lo tanto son más complicados que converjan.
Pero es para ilustrar a los que esto se puede complicar
hasta que uno quiera y ajustado.
Este modelo aquí son los mismos datos que antes, y ves
que sí que hay cierta variabilidad en las pendientes.
No hay este colegio que nacía que abajo tiene una pendiente
mucho más inclinada en ese colegio la relación
entre el estatus socioeconómico
y las fundaciones en matemática es mucho más fuerte,
poco a poco tiene una recta de regresión,
mucho más plana.
Como veis la ecuación se va complicando.
Se van metiendo más factores
que obtendríamos tras aplicar un modelo.
Así pues, obtendríamos la recta promedio
como antes que ahora tendríamos dos varianzas.
Obtendríamos la variabilidad de las rectas en cuanto a su altura.
No hay algunas rectas más altas que otras,
se ve claramente,
pero también tenemos la variabilidad de la inclinación de las rectas.
Hay rectas que están más inclinadas que otras.
Entonces también estimaríamos esa variabilidad.
Tenemos los fondos de variabilidad, la altura de las rentas de regresión
y la de su pendiente.
Muy rápidamente.
Voy a ajustar este modelo, que es mucho más complejo,
pero fijaos que en cuanto al modelo de reutilizado simplemente claro,
ahora está ahora estamos asumiendo
que la relación entre el estatus socioeconómico
y las fundaciones en matemáticas.
La indignación puede variar entre colegios,
simplemente lo que he hecho es meter la variable,
estos económico dentro del paréntesis,
que es donde se donde se indica cómo están anidados los datos,
no alumnos en colegios,
pues ahora decimos que el estatus socioeconómico,
esa relación también variada y dentro de los colegios de,
simplemente hemos añadido este término,
y esto, por ejemplo, en ese piénsense es muchísimo más complicado
y aquí simplemente es cortar y pegar dentro del paréntesis,
y ya tenemos un modelo con intersecciones
y pendientes aleatorias y voy a volver a comparar
unos resultados que se obtienen en una revisión lineal,
siempre, 1, tenemos los efectos fijos insuficientes.
De regresión se parecen bastante, cuatro con 31 en.
Vemos que el error estándar sigue siendo más alto bajo modelo
multinivel que bajo un modelo de regresión,
siempre porque aquí sigue infraestimado.
Me voy a lo interesante que son las varianzas.
Vale, y seguimos teniendo la variabilidad,
o.
No tenemos el todo esto.
No ingresa.
Vale, no sé si los propietarios desde aquí vale.
Bueno, sigo.
Sigo con mi rollo.
Tenemos la variabilidad entre las facturas
de la recta de regresión vale.
Algunas inicia más arriba, otra más abajo,
y esta varianza es la variabilidad entre las alturas de las rectas
entre las intersecciones,
las rectas tenemos una nueva cuenta de fuente de variabilidad
es la variabilidad entre las inclinaciones
de las rectas, vale, hay rectas que están más inclinadas
que otras, y esta varianza por sus indica esa variabilidad
entre las inclinaciones como pues la varianza error
la varianza que nos quedaría por explicar Lo
interesante de los modelos multinivel es ir introduciendo
nuevas variables que nos permitan explicar por qué algunas pendientes
son más apuntadas que otra o por qué algunas rentas
está más arriba que otras, y eso es lo que he hecho.
En la siguiente diapositiva he añadido una variable que se llama
Pabriks, que nos indican sin conocidas, barroco,
os privados vale.
Un valor de foro es que el colegios público
y un valor de uno es que el colegio es privado,
hay que tener enseñado antes donde los trastornos geoeconómico,
y aquí está el modelo donde hay metidos socioeconómicos
y sí colegios público-privado.
Dado.
Es cierto que colegios públicoprivado
no es una verdad, estadísticamente significativa
lo vemos aquí a la derecha,
pero sí que veo que parte de la variabilidad
entre las inclinaciones de las pendientes,
que antes era 1, 45, se ha reducido;
se ha reducido casi a la mitad.
Hemos bajado, de tener una variabilidad de 1,
45 a tener una variabilidad de los 79.
Esto quiere decir que el hecho de que un colegio es público
-privado desplazarme parte de que unas pendientes
sean más apuntadas u otras, menos apuntadas en claro para saber
si si esta reducción es significativa,
se ha reducido la varianza en un 50 por 100, más o menos
para sabemos significativo.
Necesitamos hacer unos procedimientos que nos ha explicarlo,
los José Ángel de selección de modelos para dejar
una incómoda por sí que parece que en los colegios públicos
que se están en verde esta es la media
de la recta de regresión, la relación entre estatus socioeconómico
y fundación en matemáticas de los colegios públicos
es la media de todas las rentas de los colegios públicos.
Vemos que es ligeramente más actúe y nada más en las relaciones
es un poco más fuerte que la que se observa en los colegios
privados.
Vale que es ligeramente más llana, pero bueno, ya habíamos visto
que esta este efecto no era estadísticamente significativo,
así que tampoco nos sorprende que haya.
Tampoco hay diferencia en equidad después de esta pequeña ilustración.
Lo siguiente es explicar,
aunque esperemos que ya se haya intuido que es más.
No tiene sentido aplicar, pues tiene sentido
aplicar modelos muy cuando tengamos datos que estén agrupados en clase
o en unidades.
Supongo que es por ejemplo.
Aquí tenemos estos campos anidados en colegios.
En este caso al factor de ese del segundo nivel
a los colegios se les consideran factores aleatorios.
Qué quiere decir esto?
Pues que se asume que los colegios que hemos estudiado
nuestra base de datos son una muestra aleatoria
de todos los posibles colegios que existen y, por lo tanto,
los resultados que se obtengan van a ser generalizables
a todos los colegios,
no solo a los que tengamos en nuestra muestra,
vale.
Es por ello que la la, la unidad de agrupamiento
del nivel de siempre se considera factor aleatorio,
y eso tiene ven plazas inconvenientes.
La ventaja es que, pues eso,
que se considera que los conocemos en una muestra representativa
de una población de colegios, la desventaja es que los colegios
tienen una masa representativa de la población de colegios, vale,
porque si no, estamos generalizando mucho,
más allá de nuestras posibilidades banquero.
Centro también aplicar modelos multinivel, en psicología clínica
o en psiquiatría donde tenemos pacientes dentro de hospitales,
los hospitales estamos a sus características,
tienen sus unidades desprusianización,
tienen sus propios profesionales
y es ahora que los pacientes en un hospital
se parezca más entre sí en su comportamiento
con sus fundaciones, que pacientes de otros hospitales
también tenemos personas entre países,
no?
Cuando se hacen estudios culturales,
pues es evidente que la cultura española
que compartimos van a explicar parte de nuestro comportamiento
no comparado con una muestra que venga de Finlandia
no hay parte de su comportamiento que está explicado por el hecho
de pertenecer a un país.
Entonces ahí tenemos otro factor aleatorio,
otro otra estructura multinivel.
Hay personas dentro del país.
Me gustaría hablar de esta otra estructura
multinivel que me da pie a hablar de los datos longitudinales,
porque también tenemos cuando tenemos un estudio longitudinal,
tenemos mediciones en diferentes momentos temporales,
anidados dentro de personas vale Entonces
también tenemos esta estructura multinivel.
En este caso las personas, los individuos,
serían factores aleatorios.
Es decir, yo he cogido una muestra representativa de un pueblo,
personas y los resultados generalizan a todas ellas.
Entonces me parece muy interesante utilizar los modelos multinivel
para analizar las dos longitudinales más quedada,
por el cambio de perspectiva que se hacen para ilustrar
o cómo se puede hacer estos análisis utilizando modelos multinivel,
a utilizar una base de datos que me ha dejado muy
amablemente enunciado arriba.
Entonces, aquí tenemos medidas en individuos.
Tenemos diferentes mediciones en una muestra representativa
de ratas, vale a las que se les a menudo a lo largo del tiempo,
a lo largo de 10 sesiones.
En el número de veces que se presionada a una palanca
esta es la típica base de datos que observamos
cómo me llama Andalucía.
No tenemos en cada línea una rata con su número modificado uno
14 19 dos 10 dos veintiseis en cada columna
tenemos las veces que ha dado la palanca en esa sesión.
Una cosa que sí que nos gustaría comentar de los modelos multinivel
es que antes de aplicar módulos multinivel
tenemos que reestructurar la base de datos.
Hay que estaría en formato ancho,
pero para analizar los datos multinivel necesitamos que estén
en formato lunar.
Qué quiere decir?
Que vez de que cada rata ocupa una línea
recuperar tantas líneas como incisiones y les haya medido,
ves que ahora las sesiones no están en columnas
sino que están en filas.
Vale?
Entonces, cada rata,
pues la uno o 10 ocupa 10 filas vale
que se corresponden al número de veces que han visionado la palanca
en cada una de estas, disquisiciones, males
y que hay que hacer un cambio de la base de datos
reestructurarla para poder analizar,
aquí tendríamos la representación de esas trayectorias.
De cada una de las 119 ratas que había en esta base de datos
vale beneficiando a la palanca en estas sesiones,
pues lo primero que he intentado resolver aquí
es si hay una tendencia a extender el grado de veces
que se acciona a la palanca vale,
simplemente si a lo largo del tiempo se presionan más veces a la palanca
entonces en justa un modelo multinivel.
Únanse homicidio, en el que he considerado
que la lengua es de regresa ubicada rata,
o sea.
Aquí cada rata tiene su propia regresión,
están a diferentes alturas, pero la lo
que es la tendencia a la es estable para todas las ratas.
Vale.
Hemos efectivamente un efecto estadístico
del paso del tiempo vale, a medida que pasa el tiempo.
Se va accionando más veces la palanca en concretos de uno con 6.
Significa que, por cada sección más que pasan las ratas
activan en la palanca uno con 0, seis veces más
de si queremos que va aumentando el ritmo
en el que en el que se presiona la palanca.
Vamos a lo interesante para mí que es la variabilidad.
Vemos que hay una varianza enorme en todas las pendientes.
Aquí las ratas parecen aparentemente diferentes.
Algunas ya empiezan súper arriba, otras muy bajos,
hay muchísima variabilidad en estas rectas
y esto mismo indica es de 500 con dos vale muchísima variabilidad
y por lo tanto después tenemos la varianza horror
que es la balanza que estaría sin explicar.
Podríamos calcular el coeficiente de correlación entre clase
y nos darían que el 79 por 100 de esta variabilidad independientes
se debe a experiencias entre las ratas,
sea algo algún agudo frente a las ratas,
que hace que algunas actualmente muy frente a otras.
Aquí se puede esto,
pues que realmente estas plantas están encomendadas,
o sea, cuando activamos nunca recibían esos transaccionantes;
una latas recibieron una y otra vez en común una y otra recibían cocaína
y alcohol.
Esta es una variable que se los voy a explicar porque algunas ratas
pues tienen rectas que están más arriba
y otras está más abajo, al pluralismo asaltado;
aquí han estado malo, independientes aleatorias,
vele aquí dejado que cada rata no solo tenga su recta de regresión
en cuanto a su intersección, sino que tenga
diferentes inclinaciones y también algunas ratas,
pues que que sea el incremento en número de veces
que tenga la palanca de soplo rápido,
y en otras pues se queda muy estable.
Desconhort.
Podemos explicar eso?
Aquí tenemos la variabilidad entre la ampliación
de las pendientes,
intentar explicar con la pertenencia a nuestros grupos bueno
la última diapositiva que voy a mostrar sé
que esta gráfica es un poco caos,
pero es que representa muy bien como una pertenencia
a cada uno de los tres grupos.
Explica perfectamente las diferentes trayectorias que tienen,
vemos que las ratas crecían cocaína, esta es la recta de regresión
que se les predice, ya desde el minuto torno
a extremar muchísimo más a la palanca,
y la recta está ligeramente más inclinadas a ese incremento
en el número de veces que sea la palanca es más rápido
y, bueno, no más rápido,
sino que se más acentuada a lo largo del tiempo,
tiene un gran propio y recibir cocaína y alcohol,
y que el grupo que recibe salina vale.
Entonces, esto de aquí arriba son los resultados del modelo anterior,
donde no habíamos tenido en cuenta la división entre grupos,
y estos son resultados del modelo donde sí que hemos,
dentro de un futuro,
que, como pertenencia a las ratas, que la varianza disminuye,
o sea, que sí que estamos explicando parte de esas diferencias.
Entre alturas, el ocho por 100 de la variabilidad entre las alturas
de la de regresión se explica por la pertenencia de estas ratas,
aunque uno u otro.
Es verdad que la variabilidad
entre las pendientes se mantiene igual,
es decir, parece que pertenecer al grupo de cocaína, cocaína, alcohol
o salino no hace que mi crecimiento sea más más acentuado
o menos acentuado,
y es verdad que estas rectas de regresión son,
quieren hacían parecer bastante similar,
o sea, que lo que estamos viendo con ese análisis de datos
es que desde el principio y al grupo que recibe cocaína,
de asistemáticamente mucho más a la palanca
que los otros dos grupos, pero que ese ascenso,
el número de veces que se presiona es estable para los tres grupos
saqué.
Este sería el análisis que haría de estos datos,
nos da una perspectiva multinivel y ahora voy a dar paso a un compañero
José Ángel, que nos va a hablar de modelos más complejos.
Adelante.
Muchas gracias, seis con ganas de la segunda parte.
Si venga vamos simplemente puede saber yo voy a hablar de;
siguiendo la línea de la cuidaba,
está contado Bethlehem de algunos modelos multinivel
o algunas estructuras aleatorias pues un poco más complejas
vamos a hablar, por ejemplo, de modelos multinivel,
con tres niveles donde añadimos un nivel extra,
a lo que ya se ha comentado; valent y también de una estructura
de efectos aleatorios que se llaman cruzado, que son
cuando tenemos diferentes cláster o niveles o factores aleatorios
al mismo nivel,
y veremos aplicaciones en el ámbito de psicología experimental,
de psicología educativa
y también en temas de estudio longitudinales multi variats.
Para ejemplificar el tema del de lo de los tres niveles,
lo que vamos a hacer es contestar a la siguiente pregunta
de investigación.
Nos vamos a preguntar si ser bilingüe en un idioma diferente al inglés
se relaciona con una mayor nota en inglés vale; tenemos participantes
que tienen una puntuación cero en nuestra base
de datos, que son estudiantes,
que no son bilingües en otro idioma diferente al inglés y participantes
con 1, que es cuando sí es bilingües.
En este estudio concretamente podíamos tener
una serie de estudiantes que pertenecen a diferentes colegios
y esos colegios a su vez pertenecen a diferentes países.
En este estudio concreto, pues estaríamos hablando
de unos 16.000 estudiantes más o menos que pertenecen a 773 colegios
y a 11 países diferentes.
En este caso lo que es muy relevante
tener en cuenta es el tema de que estamos considerando
que los colegios y los países son factores aleatorios,
es decir, de todos los posibles colegios
que hay en el mundo de todos los posibles países
también del mundo.
Hemos muestreados esos 11 esos 773 colegios
y lo vamos a analizar con factores aleatorios,
en nuestro modelo, tenéis.
En la pantalla dos ecuaciones de r.
En código r,
donde arriba del todo tendría es la ecuación o el código
que pondríamos para ajustar un modelo con solo intersecciones aleatorias
y abajo.
Aquel que tiene entre paréntesis como podéis ver el efecto
dentro del paréntesis para indicarle que queremos estimar.
Pendientes aleatorias para nuestro efecto,
de ser o no ser bilingüe en este caso lo que es relevante
es que como tenemos dos niveles que están anidados
es decir, los colegios en países se indica con esta,
con esta.
Navarra aquí vale donde indicamos.
Los colegios que están anidados en diferentes países
tenéis en pantalla el resultado que obtendríamos
después de aplicar este modelo en esta base de datos,
y si os fijáis abajo vemos los típicos resultados
que veríamos cómo se ha comenzado velen por ejemplo
en otros modelos de regresión.
Vale, en este caso
pues tenemos una intersección concreta donde tenemos
cuál es el nivel predicho para los participantes,
que no son bilingües, que en este caso
les estaríamos diciendo que tienen una puntuación de punto 54.
Esto es una variable dependiente, que es el nivel de inglés,
que va desde menos -8 a 8, pero bueno,
no tiene mucha importancia.
La métrica la variable en este caso lo que es interesante
es tener en cuenta que el efecto de ser bilingüe,
que en este caso significativo
y les estamos estimando un efecto de punto 37 aproximadamente
sería un efecto sumativo.
Es decir, lo que estaríamos haciendo
es predecir que, por ejemplo el nivel de la variable dependiente
de los participantes que son bilingües pues es
aproximadamente punto 91, más o menos vale aun así;
lo que consideramos incluso más relevante en este tipo de modelos.
Es la parte de esos efectos aleatorios
que ellos hemos comentado.
Antes.
Al final
lo que tenemos son intersecciones y pendientes aleatorias
para los diferentes colegios animados en países
y para los diferentes países.
Esto, este tipo de parámetros, ese tipo de estimaciones,
tiene información que es muy relevante
desde un punto de vista sustantivo, para ejemplificarlo.
Pues nos vamos a centrar, por ejemplo,
en el efecto aleatorio de las pendientes
para ser bilingüe no ser bilingüe, vale en los países
si os fijáis aquí lo que tenemos en esta estimación
es una desviación típica de punto 15 aproximadamente
para los diferentes países.
Cómo se interpreta eso
en los resultados que hemos obtenido?
Pues es,
nos indicaría la variabilidad asociada al efecto de ser bilingüe
en los diferentes países.
Sí si generáramos un intervalo de confianza con más menos,
-2 desviaciones típicas, más o menos en nuestros datos,
pues significaría que vamos a encontrar países cuyo efecto
de ser bilingües, no ser bilingüe,
es de punto 0, siete más o menos, y tendríamos otros países
donde el efecto de nuestra variable independiente
va a ser de casi punto 70,
es decir, sí que nos informan de este tipo de estimaciones,
de los efectos oratorios de la variabilidad asociada
a estos efectos.
Ahora vamos a cambiar de tercio y vamos a meternos con otro tipo
de estructuras aleatorias, que son los efectos aleatorios cruzados,
y vamos a empezar con el tema de psicología experimental.
Por retomar un poco las ideas que ya se ha comenzado Belén,
pues tenemos los llamados efectos fijos que al final
es son nuestras variables independientes,
es decir, conocemos psicología experimentales,
lo que a nosotros nos interesa estimar y lo tenemos,
los efectos aleatorios que, al fin y al cabo,
pues es la variabilidad asociada a dichos efectos
en cualquier tarea, como podía ser de tiempos de reacción
o de aciertos y fallos con temas a nuestros participantes,
pues al final hay diferencias individuales.
Entre unas personas y otras,
y parece lícito asumir puestos los participantes,
deberían ser un factor aleatorio.
Por qué va a haber diferencias entre ellos
cuando responden a nuestras tareas,
por eso nosotros siempre nos curamos e intentar obtener muestras
que sean representativas de la población,
a la que intentamos generalizar nuestros resultados
en el tema de, por ejemplo, las ratas,
que os a cuenta lo velen, lo que nos interesa a este unas ratas
con diferentes características representativas de la población,
sobre la que nosotros queremos hacer inferencias,
y por eso pues inventamos coger participantes.
No queremos solo lentos, sólo rápidos, son gente con muy buena
memoria de trabajo o mala memoria de trabajo.
Intentamos que sean muestras representativas,
pero la idea es si eso sucede con participantes.
Suceder algo parecido con los intereses.
No, seguro que en aunque controlemos mucho los ítems,
en el tema, o los experimentos de ratas,
por ejemplo, pues un laberinto equis características
puede resultar un poco más difícil, a unas ratas
o a otras.
Por ejemplo,
o cuando trabajamos con humanos presentamos por ejemplo,
palabras en psico lingüística,
donde podemos pedirles a los participantes que juzguen
la similitud semántica de por ejemplo.
Avión y pista y radio y antena jarrón, por ejemplo, en inglés,
que juzguen la similitud fonética, a ver si se salen los palos,
puedes todo.
Es que os quiero.
Por ejemplo, son diferencias que presentaremos los participantes,
y cada parte ítems, tienen sus características
específicas, sus propias diferencias individuales,
por llamarlo de alguna manera,
pensar, por ejemplo, en otro tipo de estudios también,
donde, por ejemplo, podríamos estar presentando diferentes estímulos.
Faciales diferentes caras a las personas ibais respondiendo.
Por ejemplo.
Esto resultan caras familiares o no, por bueno,
puede que en concreto a una persona una cada vez recuerde a un familiar
de recuerda quién sea o se le puede recordar a su vez
si puede que a más o menos rápido etc
al final hay variabilidad de cada son en qué se traduce eso.
Pues bueno,
que los estudios que nosotros llevamos a cabo vamos a tener
diferentes observaciones.
En el ejemplo que te dicen pantalla,
tendríamos cuatro observaciones posibles,
y, como hemos comentado antes, en este tipo de defectos selectivos
cruzados tenemos en cuenta que puede haber variabilidad asocial
a los participantes y a los sites que presentamos.
Qué significa eso?
Pues que la primera observación,
que nosotros obtendríamos en nuestro estudio
dependería del primer participante, y del primer ítem,
la segunda observación dependería de nuestro primer participante
y de nuestro segundo ítem,
y lo mismo sucedería con el resto de las observaciones que dependerían
de los otros participantes o los otros sitas.
En términos de una base de datos prototípica
sería este esquema, no tendríamos diferentes filas.
Diferentes columnas,
las filas nos indicarían la variabilidad asocial,
los participantes y las columnas a los diferentes intens,
en términos un poco más clásicos hasta hace unas décadas,
pues un procedimiento muy habitual.
En psicología experimental era el llamado procedimiento f
-uno más 2.
Al final lo que lo que se hacía era ajustar dos modelos
Dianova diferentes, uno donde se tenía en cuenta la variabilidad
de los participantes, y otro si se teniendo en cuenta
la variabilidad de los ítems ignorándolos participantes;
si nuestro afecto experimental se encontraba en los dos Jánovas.
Eso significaba que era generalizable,
tanto a todos los participantes como a todos los sistemas
de la muestra.
Lo que sucede es que eso, desde el punto de vista
de los modelos más modernos, podríamos considerarlo incorrecto,
y es por ello que se han propuesto otras alternativas,
como la utilización de estos modelos multinivel o modelos de efectos
mixtos para mí participantes y para paradita,
y es una de las sociedades humanas populares.
Hoy en día en psicología experimental,
tenéis en pantalla lo que sería la ecuación de este tipo
de modelos, pero bueno, lo que nos va a importar,
sin entrar en muchos detalles de lo que es la ecuación,
es tener en cuenta que la variabilidad asociada
a los parámetros que vamos a estimar a nuestros efectos fijos
van a depender de los participantes y de los sitas;
es decir, vamos a estimar los efectos,
las intersecciones aleatorias y las pendientes aleatorias
para cada persona y para cada ita.
Esto es muy importante en términos de la generaliza habilidad.
Al final lo que hacemos es tener efectos o factores aleatorios,
porque no pretendemos generalizar todas nuestras conclusiones
a esa muestra de participantes,
o muestra de ítems de todos los posibles citas
que podemos tener, hemos hecho una muestra.
Muestro de esos sistemas
y nuestro objetivo es generalizarlos.
Esta canción que tenéis en pantalla,
pues la podíamos traducir a la que tenéis aquí abajo
en pantalla, donde si os fijáis en la sintaxis en rsme.
Muy fácilmente.
Que tenemos dos efectos aleatorios que se encuentra al mismo nivel.
Por un lado, la de los participantes
y, por otro lado, la de los ítems vales.
En este caso estaríamos estimando tanto intersecciones,
como pendientes aleatorias, para los dos clusters.
Pero, bueno, para hacerlo más sencillo.
Lo que vamos a hacer es presentaros un modelo donde solamente tendríamos
intersecciones, aleatorias, van para los participantes;
y para los sitios por separado.
Vale, bueno, pues imaginaos tiene nosotros estuviéramos llevando a cabo
un experimento donde tenemos dos variables independientes,
una que va a estar relacionada con los participantes
y otra que va a estar relacionada con los ítems.
Por ejemplo, imaginación; medimos 50 participantes
donde la mitad de ellos, pues son muy competentes en la tarea
y la otra mitad son poco competentes y y 33,
donde unos son de una condición, control y otro de una condición
experimental, evidentemente estos sobre un ejemplo.
Pero es generalizable a variables inter sujeto
y variables, Infras sujeto, vale?
Yo podía ajustar un modelo de efectos mixtos,
al modelo multinivel,
teniendo en cuenta intersecciones aleatorias,
extendiera los resultados que habéis en pantalla,
en qué se traduciría esto lo que tenéis ahora mismo
en pantalla?
Vale.
Vamos a interpretar un poco esos parámetros para ver un poco
cómo lo podíamos aplicar?
En este contexto, como nuestras variables de grupo
y de tipo de ítem estarían codificadas como cero 1.
Lo que podíamos hacer es interpretar la intersección
como el nivel de esos participantes competentes
en la condición de control.
Sería el primer punto de aquí en la línea azul,
y luego lo que haríamos es ver con los diferentes efectos fijos
cuáles son las diferencias, dependiendo de si ítem,
perdonad con los efectos principales, si hay diferencias
o no para la condición de los internos
o de los participantes, la variable intraútero sujeto,
y en este caso lo que más nos interesa
es el efecto de la interacción tome en este caso lo que podíamos ver
es que en aquellos participantes que eran no competentes,
y en los ítems que son experimentales,
esos participantes estarían tardando por 100,
veintidos milisegundos más en responder a la tarea
que los otros participantes, a su vez,
este tipo de modelos.
Lo que podíamos hacer es tener en cuenta,
pues, la variabilidad asociada a esas intersecciones para los ítems
y para los participantes.
Os recuerdo que un poco la clave de justamente estos resultados
que os he presentado,
que no son muy diferentes a los que podíamos obtener una nova,
es la la mejor estimación de esos errores estándar
de los efectos del modelo,
es decir, es posible que se ajustáramos un modelo
como la nova.
En este tipo de diseño,
obtuviéramos, mayores tasas de error de tipo 1,
que las que obtendríamos aplicar ese tipo de modelos multinivel.
Vamos a ver ahora otro ejemplo que está basado en psicología educativa,
donde vamos a hablar de un estudio clásico
en el tema de modelos de efectos de trufados,
que es el de rauda embut, de 1993.
Básicamente pues este autor lo que quería era estudiar
cómo diferentes variables socioeducativas de la familia
y de los estudiantes eran capaces de explicar el rendimiento educativo
de los estudiantes y lo característico.
Lo interesante de este tipo de estudio
es que tenía estudiantes que pertenecían a diferentes barrios
y diferentes colegios.
En Escocia, por ejemplo, en la estructura de la base de datos
serían parecida a la que tenéis aquí en pantalla,
donde podéis ver en las filas tenemos diferentes vecindarios
y en las columnas tenemos diferentes.
Van diferentes colegios.
Por ejemplo, podíamos ver para el colegio 16.
Por poner un ejemplo, tenemos cinco estudiantes
que pertenecen a un vecindario al vecindario veintiseis 1,
que pertenece al vecindario 27 8,
que pertenecen a las vecindad 29 etc. Es decir,
la consideración de la procedencia de los estudiantes,
tanto a nivel de colegios
como a nivel de vecindarios serían dos efectos aleatorios cruzados,
porque podemos tener colegios obsolescencias que vayan a un colegio
o a otro y que compartan barrios.
Lo que tenéis ahora mismo en pantalla son los resultados
de este autor que lo que hizo fue ajustar tres modelos diferentes.
Vale?
En el primero de los modelos
lo que hizo fue ver la variabilidad asociada a los barrios.
En el segundo modelo el que tenéis en medio lo que hizo
fue tener en cuenta la variabilidad de los barrios y de los colegios,
y el tercer modelo tuvo en cuenta la variabilidad de los barrios
y los colegios y además, incluyendo diferentes
predictores para explicar pues ese rendimiento educativo
de los estudiantes, por poner un ejemplo,
y la intersección del modelo.
La media total de todo
pues era muy parecida entre los modelos,
lo cual bueno tampoco tiene mucho interés.
Lo que sí consideramos de bastante interés
es la estimación de los efectos aleatorios,
y lo que nosotros podemos concluir a partir de 2.
De esos resultados que tenéis en pantalla.
Nos vamos a centrar solamente en los dos últimos modelos.
Vales
-donde ya se ha estimado la variabilidad de los barrios
y los colegios,
y en el último modelo donde además se incluía los efectos
de las variables independientes que esta autor
considero relevantes.
Podemos ver, por ejemplo, que la variabilidad asociada
a los estudiantes pasó del punto 80 a punto 45,
es decir, casi la mitad después de incluir
las variables que él consideró relevantes para predecir
sus su rendimiento educativo, pero lo que es casi más interesante
es ver que la variabilidad asociada a los vecindarios
y a las escuelas se reduce totalmente,
llegando a ser estimada en cero cuando se tienen en cuenta otro tipo
de variables socioeducativas o socioeconómicas de la familia.
Vamos a continuar con ocho ejemplos
donde vamos a tratar con otro tipo de diseño diferentes,
que es el de los estudios longitudinales
-multi variados.
Básicamente nosotros lo que estamos haciendo ahora
es trabajar con ese tipo de modelos para intentar analizar,
pues el cambio dinámico en el desarrollo
de sistemas multiplicados;
hasta el final es, como tenemos constructos multi variados,
con diferentes variables,
como podían ser, por ejemplo, las funciones cognitivas.
Con este tipo de modelos,
como son muy flexibles, como ya he comentado, Belén,
podemos trabajar tanto en métrica discreta
como métrica continua en contextos longitudinales,
cuando hablamos de métrica discreta es cuando nosotros lo que hacemos es
medida, los participantes en un momento concreto
y medimos a todos los participantes exactamente en ese mismo momento,
podemos saltar de momento de medida 1, 2, tres cuatro
o podemos pretender medidas participantes
en una métrica más continua,
como por ejemplo podría ser la edad de los participantes,
podemos creer un estudio donde muestra vemos
a personas entre los 3, cinco seis años,
por ejemplo, con ese tipo de modelos podemos tener en cuenta
cuál es la edad exacta a la que hemos medido
a esas personas.
Por ejemplo, puede que miramos a un niño a los tres con cinco años,
a los cuatro con 27 o a los cinco con 87 años.
Ese tipo de métricas se puede tener en cuenta de manera muy fácil.
Con estos modelos, cuando es muy complicado,
cuando trabajas con otro tipo de modelos,
como por ejemplo, ecuaciones estructurales,
tenéis en pantalla lo que sería la ecuación,
que representa ese tipo de modelo,
que si os fijáis es muy parecida a la que ya os he presentado antes
en este caso simplemente pues comentar
a los que hemos incluido un efecto cuadrática
o de equis que por eso que se está encuadrado
en el tercer efecto fijo, porque lo que nos interesan
desarrollo es tener normalmente pues curvas
de crecimiento donde tenemos las diferentes funciones cognitivas
que estudiamos normalmente se desarrollan,
pues con una tendencia alineada al principio,
y luego, cuando se llega a cierta edad,
pues esa tendencia lineal tiende a estabilizarse,
y son curvas de crecimiento positivas,
pero desacelerada simplemente tener en cuenta que estamos hablando
de variabilidad a sociedad participantes,
y a variables en este caso concreto, pues bueno,
trabajábamos con seis variables concretas,
que son las que tenéis aquí en pantalla;
y comentaros que, bueno, que las trayectorias te dichas
por el modelo para cada una.
Esas variables eran diferentes y esas estimaciones que viesen pantalla
se obtuvieron gracias a los centros aleatorios del modelo
que vamos a ver a continuación os adelanto por ejemplo,
que la comprensión lectora, matemáticas,
Vocabularios reconocimiento eran variables
que presentaban trayectorias con efectos cuadrática importantes,
mientras que a lo mejor por ejemplo memoria de dígitos
tenían trayectorias mucho más lineales.
Eso lo podemos extraer a partir de los efectos estimados
como nuestros presentamos ahora mismo
en pantalla donde tendríamos los efectos fijos,
que ya se ha comentado, Belén que sería la trayectoria general,
que estamos estimando para todos los participantes
y todas las variables de nuestro estudio,
pero luego podemos así traes los efectos aleatorios
que son los que tenéis en pantalla que nos informan de la variabilidad,
asociada a los diferentes parámetros estimados.
Pero es que además podemos sacar coeficientes
de estos efectos aleatorios que nos indican
cuáles son las intersecciones, las pendientes o efectos
de los efectos lineales psicóticos del tiempo,
para cada uno de los niveles aleatorios
que tenemos en esas variables.
Podíamos ver directamente, por ejemplo,
que la variable con que es comprensión lectora
tendría un efecto lineal de la edad más importante
que por ejemplo dígitos podemos fijarnos por ejemplo
en las estimaciones cuadrática del efecto de nada,
y veríamos que las variables de comprensión,
de matemáticas o de reconocimientos
son las que presentan un mayor efecto cuadrática
todos esos información que a nivel sustantivo es muy relevante.
Sobre nuestras variables, pues bien,
es lo que hemos contado hasta el momento,
que los modelos multinivel son muy buenos,
todo funciona muy bien, son muy flexibles
y además son relativamente fáciles de aplicar.
Sin embargo, lo que tenemos que tener en cuenta
es que un gran poder conlleva una gran responsabilidad.
Vale.
Qué significa eso?
Pues que bueno, dentro de todas las opciones
que nosotros tenemos para elegir los parámetros de nuestro modelo
tenemos que tomar decisiones a través de criterios específicos,
que son los que vamos a ver de manera un poco superficial.
Pero bueno lo primero que tener en cuenta es
un concepto que se la debían valen,
la debía Anza básicamente nos indica la cantidad de residuos
que quedan en nuestra base de datos, casa, aplicar nuestro modelo,
es decir cuánto error está cometiendo en nuestro modelo.
Básicamente lo podéis ver en las gráficas que tenéis aquí
en la pantalla, así tenemos estos datos,
estos puntitos de aquí y ajustamos una línea horizontal
o vamos a cometer más error que si estimamos un efecto concreto,
una línea, una trayectoria concreta en términos muy, muy básicos.
Pues que tengáis en cuenta que cuanto mayor sea la debía Anza,
peor ajuste tiene nuestro modelo
porque tenemos más errores, más residuos,
cuanto menos debían mejor ajuste una manera de decidir.
Si esto es así si esto es estadísticamente significativo
no es aplicando pruebas.
La prueba de razón de verosimilitudes.
Qué sucede?
Que nosotros
cuando tenemos un modelo y añadimos otro parámetro
lo normal es que reduzcamos los residuos del modelo,
porque tenemos que tomar decisiones de si es relevante
o no incluirá esos parámetros para su utilizado,
por ejemplo es de donde básicamente lo que vamos a hacer es calcular.
Cuál es la verosimilitud de nuestro de nuestro modelo?
1.
La verosimilitud de nuestro modelo dos luego lo vamos a comparar
a través del estadístico.
Otra posibilidad es tener en cuenta que al final este tipo de medidas,
pues depende mucho de la complejidad
de los modelos que estimamos de cuantas tamaño muestran, tenemos,
y lo que se ha propuesto es en otro tipo de índices
de ajuste que seguro que os suenan.
Si estáis relacionados con modelos decoraciones estructurales,
otro tipo de modelos que son, por ejemplo,
a hice y vi que al final para que nos entendamos
es lo mismo que nos hemos contado ya antes, pero teniendo en cuenta
diferentes penalizaciones dependiendo de.
Por ejemplo, Ana dice cuántos parámetros tiene el modelo?
Si tiene más parámetros,
penaliza el ajuste que te da el modelo o el Belice,
que penaliza por el número de parámetros
y el número de observaciones.
En cualquier caso,
esos tres indicadores interpretan igual,
todos igual cuanto más pequeño mejor.
Por ejemplo, en modelo uno modelo 2; si la debían
ser el modelo uno es menos que la del modelo 2.
Eso sugiere que te quedas con la del modelo 1,
siempre y cuando esta decisión
esté apoyada por la prueba de razón de verosimilitudes penalice,
y envi es así directamente si uno es menor que otro.
Eso ya es evidencia a favor de quedarte con ese modelo.
Lo que sucede es que bueno,
normalmente nosotros no trabajamos solamente con dos modelos,
sino que lo que podemos hacer es plantearnos
pues cuatro posibles modelos o cuatro modelos
que compiten entre sí para explicar nuestros datos,
los ejemplos que hoy vamos a mostrar a continuación,
pues imaginados que nosotros estemos sin experimento,
donde tenemos un efecto experimental
y queremos decidir si en ese defecto experimental
deberíamos no deberíamos incluir, por ejemplo,
intersecciones aleatorias, a los participantes y parados sites,
o pendientes electoras para los participantes,
o para los sites.
Para eso podemos seguir diferentes estrategias.
La que hemos llamado de abajo arriba
o de arriba abajo, que es o ha empezado el modelo más simple
e ir avanzando en complejidad o el más complejo
y de introducirnos su complejidad,
ambas estrategias llegan exactamente las mismas decisiones,
independientemente de lo que hagáis.
Pero lo que nosotros recomendamos porque quizás sea lo más lógico
en términos de propuesta de investigaciones.
Empezar por lo más simple.
Ir construyendo la complejidad del modelo en base a comparación
con modelos un poco más complejos.
Vamos a ver cómo se dicho este ejemplo.
Entendíamos una variable independiente que hemos llamado
sentido podría llamarse de cualquier otra manera,
y tenemos que decidir si debemos incluir o no pendientes aleatorias
en nuestro modelo.
Para eso podíamos empezar, por ejemplo,
construyendo tres modelos diferentes.
Vale modelo 1, dos tres en el modelo.
Uno sería que el modelo que tiene intersecciones aleatorias,
para participantes,
y para ítems en nuestro efecto, en el modelo 2,
en el modelo tres lo que podíamos hacer es.
En el 2.
Metemos pendientes aleatorias a los participantes,
y en el 3.
Metemos pendientes aleatorias para los siete años.
Hay que hacer luego comparar el modelo uno con el 2,
el uno con 3,
para ver si añadir pendientes aleatorias para un factor aleatorio
u otro explican mejor o no la variabilidad de los datos,
y podéis ver en pantalla, pues es criterios que hemos visto
antes a hice de hice la debida lanza,
y también tenemos aquí el estadístico cuadrado,
que al final es el que nos dice.
Si la diferencia en debían es lo suficientemente relevante
o no como para aumentar la complejidad del modelo.
Pues en este caso concreto se ve que efectivamente merece la pena
incluir esas pendientes aleatorias en comparación
con no incluirlas con un modelo de solo intersecciones aleatoria.
Qué sucede?
Pues que luego tenemos que tomar también la decisión
de si metemos las dos pendientes aleatorias o metemos solamente
una de ellas,
para eso lo que podíamos hacer es añadir un modelo nuevo,
que es el que llamamos modelo 4,
donde podíamos tener, pues intersecciones aleatorias
y también tendientes aleatorias para participantes,
y para ítems que habría que hacer repetir el mismo proceso,
comparar el modelo dos con el cuatro el 3, con el 4,
para ver si merece la pena o no considerar las dos fuentes
de variabilidad en las pendientes a la vez o si merece la pena
quedarnos con solamente ellas por separado.
Por ejemplo, veis en pantalla, pues que también
se apoyaría la decisión de quedarnos con pendientes aleatorias
en ambos lastres o factores aleatorios y bueno,
ya para terminar,
vamos a dar a los abonadas conclusiones muy genéricas
para que vais llevar a casa, o un poco de resumen,
de lo que ha sido este breve seminario valents.
Lo primero de todo es que tengáis en cuenta
que si tenéis datos anidados de alguna manera
nosotros os recomendamos que utilicéis modelos multinivel,
por dos motivos.
El primero es porque seguramente si no estáis teniendo en cuenta
esa anidación en los datos,
estáis analizando mal esas bases de datos,
y lo segundo es porque consideramos que los efectos aleatorios,
como habéis podido ver en los diferentes ejemplos
que os hemos puesto, nos aportan información sustantiva,
que es muy interesante para nuestros estudios.
Es decir, estaríamos diciendo que nuestros secretos experimentales
a los efectos de nuestras variables dependen de las personas,
de los ítems o de aquellos factores,
electores que estemos considerando lo segundo,
que tenéis que conocer a fondo, bolsos, diseños de variables,
tenéis qué niveles de animación
tenéis y que esos va a poder admitir.
Aprovechar pues la flexibilidad que os dan esos modelos multinivel
para que lo aplique esa.
Pues lo ámbito del trabajo lo tercero y finales, que bueno,
que utilice siempre estrategias de selección,
de modelos y que, por favor, las redes, deportes en los artículos
es que las aplican para finalizar el día sí o sí bueno,
pues, Belén tiene.
Me pasa esta referencia, que es un libro introductorio,
con código en r, que seguro que puede ser muy útil.
Si queréis empezar a aplicar ese tipo de modelos desembolsos absorbidos,
tienen montando información, es muy introductorio,
y lo también tenemos, pues el manual de de San Martín,
que se explica muy bien los modelos multinivel,
y hasta aquí era lo que queríamos contar.
Muchísimas gracias por vuestra atención,
tanto en la sala como en casa y muchas gracias.
Gracias.
Muchísimas gracias a los dos guau.
Gracias, y ahora abrimos un turno de preguntas.
Que no sean muy difíciles.
Entonces, gracias por la ponencia.
Muy interesante han preguntado desde ignorancia.
Cuando habéis un de veces enfatizado
que la muestra tiene que ser aleatoria exactamente
qué es lo que significa eso, por ejemplo,
con ratas o con humanos.
Estudios
de las dos tipos de contratas me encuesta más imaginármelo,
pero con cuando hablamos de muestras aleatorias con humanos,
es que la probabilidad de que tú participes en el estudio
es la misma que la que participé yo.
Sí es más probable que yo participé en el estudio
porque estoy más a mano porque soy tu compañera de trabajo,
pues ya deja de ser aleatorio,
porque porque no tengo la misma probabilidad
de ser escogida para tu estudio, que pasa,
que en ratas, claro, os las traen, no al sanos son elegidas,
es o las traen de algún lugar.
Entonces claro, no se crecería.
Se consideraría aleatoria esa población de ratas que viene ya
sería una selección aleatoria no de todas las matas,
que podrían venir en teoría,
asumiendo que las ratas con son representativas
de la población de ratas
y que luego vosotros estatais pues un muestreo aleatorio,
de las latas llegan?
Para hacer vuestros estudios podría ser asumible
que habrás divisan todas, no.
Entonces ya se tendría que asumir que ya vienen aleatorizados,
que bueno, es lo suyo, no, porque me parecería raro imaginar
que dije que dijeran estas la taxi porque tienen cierta característica
y esta no sea eso.
Sería un muestro, no aleatorio,
por ejemplo.
Sí.
Sí sí; sí; 11, el balance sigue sí si no claro claro ahí está lo difícil
no sí que se asume como aleatorio pero es realmente aleatorio.
Seguramente tú tengas muestras de los países
a los que has podido acceder y hasta no intentase,
que sea un país asiático, con cultura de religión musulmana,
un país asiático, con cultura budista,
no para para que tener esa representación,
pero realmente es verdad que ahí hay que tener crítico
y cuando se considera país; efecto aleatorio,
si quieres generalizar a Europa, vale;
pues que sean países de Europa; si quieres generalizarla el mundo
tiene en cuenta que tiene que haber diferentes;
nos a países no solo de todos los continentes,
sino que dentro de cada continente pues también
una muestra representativa hay pues muchos estudios
eran muy criticable lecciones Astrid
pero por supuesto no solo con este tipo de modelos
o algo así sino en todos los estudios que se hacen normalmente
en psicología, medicina en cualquier tipo
de ámbito que al final uno tiene las muestras que tiene idealmente,
pues deberían ser representativas de la población;
muestra de hacerlo a simple.
Es complicado, pero es una cosa.
Es una crítica de todos los estudios.
Bueno, primero, todo daros las gracias a los dos
por esta presentación que ha sido muy enriquecedora
y quería preguntaros al respecto de si estos modelos
tienen restricciones en cuanto al número de sujetos por variables
o por niveles, porque se me ocurre,
por ejemplo utilizarlo en el ámbito de no de un colegio,
sino de una clase, corrigiendo, y si se si se pueden usar
en en ese tipo de ámbitos.
Gracias.
Si utiliza días cualquier otro tipo de técnica de análisis de datos
sí es decir,
evidentemente hablamos siempre de lo mismo,
que al final hacen falta medios muestrales mínimos
para que las estimaciones del modelo pues sean adecuadas,
pero se suele trabajar con tamaños muestrales pequeños,
con ese tipo de modelos también incluso hay
gente que lo está aplicando en diseños de caso único
con incluso dos participantes,
es decir, al final si se puede estar información muy relevante,
con los modelos multinivel, con medidas repetidas, por ejemplo,
como si fuera el sido longitudinal, con poquitos participantes.
Pero, evidentemente lo que hablamos en cuanto al tema
de la representatividad,
generaliza habilidad de los resultados, etc.
Pues todo queda limitado un poco al diseño que tú tengas.
Pero en cuanto a tamaño muestral,
yo creo que no hay tampoco mucha limitación en ese sentido.
Sí sí que es verdad que se han dado unas reglas de oro
que a mí me sabe mal compartirlas, porque realmente son referencias,
siempre y siempre se habla de que lo ideal, a números,
de cláster, por ejemplo, de colegios o de hospitales,
tú hay que pensar que se tiene que estimar a una varianza,
y siempre que hay que estimar varianzas
se necesita por lo menos entre 20 25 no entre 20 25 colegios
25 hospitales nuevamente yo he visto hacerme del análisis multinivel
de casos de estudios de caso único, utilizan cinco participantes,
y lo que hacen es no mirar, la varianza, me firme,
fijó los efectos fijos y como la varianza,
así que va a estar regulin estimada, pues pasó de ella,
y hasta que pasa que estimara mal la varianza, realmente, repercute.
También en los efectos fijos que eso es algo
un poquito más avanzado, pero bueno, que se hace,
y también se habla de entre 20 30 personas,
dentro de cada cláster son dentro de cada colegio.
La realidad es que eso es una regla de oro,
que se bueno, que se publicó en el libro de,
pero después la generación hace lo que quiere.
Si yo, por ejemplo, tengo algún estudio,
estimulación que hemos un poco en esa línea,
incluso con 10 niveles en cada clases,
las varianzas y cosas complicadas se recuperan muy bien,
incluso cuando en algunas condiciones con cinco incluso se llegan
a recuperar relativamente bien.
Entonces, evidentemente, pues hay que tener un mínimo
y, sobre todo, si los datos son de calidad, evidentemente,
si los datos son de baja calidad,
pues evidentemente que se lee mucho más estrictos
en cuanto a los medios muestrales.
Gracias.
Bueno, muchas nadie ha preguntado nada concreto.
Muchas gracias a todos estos comentarios.
Yo voy a hacer una pregunta que a lo mejor es una tontería absoluta,
pero claro, ante la primera conclusión
de si tienes datos, anidados utiliza,
es este tipo de modelos.
Yo muchas veces veo que tengo datos anidados,
pero no sé dónde están la anidación.
Es decir,
ya se esa que me ha parecido súper interesante,
lo de hacer una curva de regresión para cada uno de los animales.
En ese caso y ves claramente que tienes diferencias
entre unos grupos y otros,
pero no sabes dónde está la diferencia.
Hay alguna forma de poder
no sé valorar dónde estaría ese las posibilidades del nivel,
porque en la casa de autoadministración al final
nosotros siempre miramos, pues que le dan más léanme
o que si son altos consumidores bajos consumidores,
pero quizás hay otras cosas que me estoy perdiendo.
Yo lo veo ya.
Yo veo que hay algo ahí pero no sé no sé dónde están los.
Si no sé si me explico, sí yo creo que es más una cuestión a priori
que tú tienes que conocer de tu muestra porque al final,
pues es verdad que las ratas se pueden considerar,
por ejemplo, por su nivel de anidamiento,
porque al final tienes diferentes medidas
repetidas de ella y tú podías conocer, por ejemplo,
pues a lo mejor tenéis 10, 15 familias de ratas, por ejemplo,
y es decir, algo pudiesen asumir, por ejemplo,
que hay niveles de animación, pero concierto
a priori entiendo que te refieres más a temas de variable independiente
y cosas para asesinadas.
Así hago un método que permita decir.
Oye, en cuidado con esto, claro,
realmente no estaba todo como a nivel teórico y realmente es la inspiración
de a gente que se le ocurre a algún multinivel,
y esos traspassats que estoy ahora me lo tengo mi laboratorio
lo voy a aplicar, por ejemplo, en metanálisis, que es donde yo hago
nación la estructura de los datos es multinivel y nadie se dio cuenta
hasta los 90 dijeron nuestra.
Es es que esto es multinivel, vamos a aplicar modelos multinivel,
no, pero alguien tiene que dar cuenta cuando nos algo tan evidente
y después ya como que el resto toma un poco la inspiración
pero a nivel de una técnica que se puede aplicar
para ver dónde está el anidamiento, yo no conozco, pero bueno,
normalmente suele ser algo evidente o algo que de repente descubrir
un investigador investigadora
y se empiece a hacer a partir de entonces
como uno de los ítems y los participantes.
Eso el primer de que desde 2000 algo sí desde entonces, de esos ocho
tiene como 12.000 citadas veces solidario
lo hacía así no.
Nadie considerado que las observaciones podían anidarse emiten
sin participantes y una persona se le ocurrió
y a partir de ahí se hace, se hace casi siempre.
Muchas gracias.
Igual es una pregunta también simple,
pero a mí los ejemplos que habéis puesto no sé
si depende de los ejemplos me parece que los agrupamientos
están relacionados con variables independientes
o que tendrían que ser variables independientes de estudio,
es decir, la edad o los tipos de colegios,
o todos los ejemplos que a veces consten en este sentido,
si tenía alguna duda sobre qué aporta con respecto a una nova
en el que, bueno, supongo que porque puedes introducir más variables
y más interacciones entre variables,
aparte de su un análisis de regresión múltiple,
dónde puedes introducir varios predictores
y las interacciones entre ellos
y luego, por ejemplo, hacer un análisis de partición
de la varianza no sé si os he entendido bien,
pero sí que me gustaría que explicitara es
qué aporta si yo lo he entendido bien,
que puede desestimar más.
Por ejemplo, con respecto a la regresión múltiple,
que pueden ser, estimar más de una regla, una línea de regresión
y analizar la variabilidad de las distintas líneas,
pero entiendo si lo he entendido que los agrupamientos
podrían también manipularse como variables independientes,
sin hacer análisis multinivel,
si en súper interesante en tu cuestión,
y realmente es un debate abierto no sé si quiere
Sí claro, está también depende un poco ya de la perspectiva.
Por ejemplo,
si tenemos el ayuntamiento, que son, por ejemplo,
lo que hemos hablado antes, pues cada persona,
o sea, por ejemplo, el nivel de cláster de participantes,
podríamos hacer justamente eso, ecosistema el efecto experimental
y meter un montón de variables da mi para que indique
diferentes participantes.
Se podría hacer,
y seguramente se llegaría a una estimación parecido,
aunque seguramente con los errores típicos,
con problemas, etc. Pero lo que sería la lógica sería un poco parecida,
pero entiendo que sería mucho más complicado.
Tienen ese tipo de modelo,
que al final son bastante los relativamente parsimoniosos
en ese sentido
y aparte por ejemplo en anidamiento en colegios imagínate mentir
como efecto fijo una variable categórica,
con 200 niveles tendrías que estimar por cada colegio de regresión,
con la claro, hubo uno de los nuevos multinivel
que igual no nos ha dado tiempo citando en ello,
es que tú estás teniendo en cuenta el efecto del colegio,
estimando una varianza claro, justo en vez de estimar una estimación
por para cada colegio.
Al final reduces mucho el número de parámetros
y tienes en cuenta algo que sería imposible tener en cuenta,
no una nueva es una nueva normal y aparte,
en una nueva normal.
Por ejemplo, en una nueva de medida repetidas tienes momento,
va a salir una semana dos semanas,
y los resultados se pueden generalizar a cero uno dos semanas
porque son efectos fijos en cambio
cuando haces un longitudinal con un modelo multinivel,
los momentos temporales son muestreos, aleatorios,
de potenciales momentos temporales,
donde tú habrías podido recoger esa muestra.
Entonces se puede generalizar más, como a lo largo del tiempo,
que a esos momentos, temporales, concretos que se utilizan
en los anómalas de medidas repetidas,
estándares que al final es un cambio en la conceptualización de luces
de esa variable, no quiere.
Es el efecto concreto del colegio: uno de 2010:
el cuatro no hagas multinivel, estima el colegio uno del colegio dos o 3,
pero si solo lo quiere tener en cuenta
en los las estimaciones es más bueno más fácil más sencillo
no más parsimoniosos simplemente considerarlo hay un efecto aleatorio
y estima, solo la varianza,
pero depende de lo que quiera, se saque, me parece muy pertinente.
El comentario depende de el objetivo.
Perfecto, tendremos algunas preguntas en el chat.
Por ejemplo, las han preguntado cuál es el software que hemos recomendado
y hemos recomendado utilizar, pues r, que es un software libre
y concretamente el paquete que se llama el cuatro vale, perfecto,
y lo hacemos otras preguntas,
también vale que simple el muestreo la mayoría de las investigaciones
en psicología; no utilizan las muestras aleatorias
para los estudios por varias razones,
pero en este caso cómo afectaría utilizar un modelo multinivel,
sino tenemos volver a la teoría exactamente igual
que con cualquier otra técnica, pues al final el modelo,
la converger, vamos a recibir estimaciones,
pero no serán representativas, o no se podrán generalizar al campo,
donde queremos generalizarlas y crearemos investigación,
que no va a servir para nada al alhora una interpretación
en términos sustantivos más que el modelo no vaya a funcionar,
claro, vale, y si juan francisco pregunta.
Si hay algún indicador que podamos utilizar para saber si la muestra
es suficientemente representativa de la población general,
pues pues hombre, por ejemplo, a ver si tienes 50 por 100 hombres,
mujeres, no, que esa es la proporción general que existe en la población,
es ver si tú muestras, réplica, esos porcentajes
o los porcentajes de franjas de edad, no.
Si si tú tienes muy clara cuál es tu población,
ver que los porcentajes se replican en tu muestra es una manera,
asegurarte final son ambas, son aproximaciones.
Al final hay que confiar en el diseño que has hecho.
Este es un buen diseño, muestreo, un buen muestreo,
representativo, etc. Pues confiarles que te muestra representativa
y si no lo has hecho,
pues poco se puede hacer más que ver que efectivamente,
las características que más interesa en el estudio son representativas
de la población.
Gracias por lanzarla muy bien explicado,
quería preguntaros en los cruzados efectos cruzados cómo viven.
Independientes, tienen que ser los grupos de cada uno de los niveles
y por poner un ejemplo concreto, el estudio, escuelas y barrios,
que no recuerdo ahora nombre sin al final
no, no son independientes la escuela y el barrio
porque hay un pueblo que se veía la tablita,
pero dispuesto hay un tema de cercanías,
es decir, la gente de ese instituto y la de los 3, 5, 20 barrios
que estén cerca es al final hay un punto en que ya
no puedes distinguir el efecto barrio del efecto instituto
porque no hay muestra fuera de la de lo que te vas
a encontrar entonces a mí me preguntas
Juan independiente tienen que ser y segunda es si no son
del todo jerárquicos San plan, si es como jerarquía ambigua,
porque hay una jerarquía un poco ambigua.
Si alguna cosa motive,
aunque que se pueda hacer ético este instituto es más proclive
que esté en estos barrios
y muy poco proclive que están estos otros o algo así vale,
perfecto a ver realmente nuestra ya una jerarquía
en este tipo de modelos.
En comencé tras ser escuchados
es como que son las tres factores independientes que serían,
pues un poco al mismo nivel, contexto que yo creo
que es más sencillo entender esa final,
pues todos los participantes de un experimento
en diferentes sistemas y al final el contexto ideal
es que todas las personas se van a responder a todos los sistemas
y son como dos clases que son independientes,
aunque luego están conectados.
En cuanto a que la respuesta al ítem uno del participante,
uno la de en dos del mismo participantes,
se van a parecer más entre sí o, por ejemplo, en los ítems,
el las respuestas al ítem 1, en teoría,
se van a parecer más antes y así podemos aplicar la misma lógica
al tema de colegios en barrios.
Esa matriz, que hemos dicho antes en un experimento,
va a estar completa.
Al final,
todos los niveles están cruzados con los otros niveles,
pero puede ser que cuando tan demos colegios y barrios,
pues que esa matriz,
donde todos los niveles posibles o teórico,
desde la variable, si están cruzados,
en términos reales, no sea así tengas, a lo mejor,
pues, como han comentado ciertas agrupaciones de participantes
en ciertos colegios,
barrios, no creo que eso suponga ningún problema siempre y cuando
se teniendo en cuenta la variabilidad de esos dos sitios,
tienes en cuenta los barrios, todos los barrios posibles
y todos los posibles que analizase eso.
Luego los fcse de Antonio seguro que se pueden ver
algunas estimaciones que indíqueme un poco las vacías,
en esa posible tablas o por supuesto,
pero lo que es a nivel luego los efectos hijos tipo.
Estimaciones, en teoría deberían ser Relab íntimamente robustos.
Pero, bueno, es una pregunta muy interesante.
Hay algo más de dicha nada más?
Bueno, hay una petición
de que estaban más seminarios sobre modelos multinivel.
Bueno, pues nada el compraron.
Alguna rondaba a la sala.
Pues lo vamos a dejar aquí muchísimas gracias.
Me ha parecido estupenda.
Charla muchísimas gracias a los 2.
Con esto acaba más.
Ese el ciclo de seminarios de la facultad,
ahora empezaremos otra vez en septiembre
y estáis invitados a hacer la segunda parte,
así querer encantados y gracias a todos por venir
a los que estáis aquí en casa.
Gracias.