Esta completa guía incluye todo lo que usted, como principiante, necesita saber sobre el modelado multinivel, una técnica utilizada para tratar con datos agrupados o agrupados.
El modelado multinivel, también conocido como modelado lineal jerárquico, modelos mixtos y modelado de efectos aleatorios, encuentra su uso en diferentes dominios como la investigación médica, la economía, la sociología, el marketing, la psicología educativa y otros campos.
El modelado multinivel también se utiliza en el sector del marketing para análisis avanzados de encuestas, modelado de respuestas del mercado y gestión de relaciones con los clientes.
Multilevel Modeling
El modelado multinivel es una técnica para administrar datos en forma de clúster o grupo. Este procedimiento también se puede utilizar para analizar los datos con medidas repetidas. El término multinivel indica datos jerárquicos o anidados, y el análisis multinivel significa estudiar las relaciones entre variables medidas en diferentes niveles de la estructura de datos multinivel.
Consideremos un escenario. Supongamos que a una enfermera se le ha asignado la tarea de registrar la presión arterial de un grupo de pacientes cada semana. Pueden considerar las medidas sucesivas como un grupo dentro de cada sujeto.
En general, el modelado multinivel puede manejar datos con diferentes períodos de medición de un sujeto a otro. En máquina de aprendizaje, el modelo multinivel se puede emplear en escenarios que contienen parámetros que varían en múltiples niveles.
Profundicemos más en los conceptos de modelado multinivel.
Benefits of Multilevel Modeling
El enfoque de modelado multinivel para modelar la variación entre grupos ofrece varias ventajas.
Hacer mejores inferencias
El modelo de regresión regular no tiene en cuenta la población más amplia, lo que provoca una subestimación de los coeficientes y una sobrestimación de la importancia de los coeficientes. Por el contrario, el modelado multinivel le permite hacer mejores inferencias sobre la curva de crecimiento de los datos agrupados de los que se seleccionó la muestra.
Se requieren menos parámetros
Un modelo de regresión regular requiere varias variables ficticias para representar un grupo de datos complejo. Por el contrario, el modelado multinivel necesita perímetros menores para el mismo.
Efectos de grupo
Los modelos multinivel permiten compartir información entre grupos asumiendo que los efectos aleatorios se derivan de una distribución común. Esto, a diferencia de la regresión normal, mejora en gran medida la precisión de la predicción para los grupos con menos datos.
Types of Multilevel Modeling
Continuando, analicemos los diferentes tipos de modelos multinivel.
#1. Modelo de intersecciones aleatorias
En el modelo de intersecciones aleatorias, el término de la intersección puede variar en el conglomerado. Se debe agregar una variable aleatoria para representar el término de intersección que ayuda a predecir los puntajes de la variable dependiente para cada observación.
Este modelo asume que las pendientes permanecen constantes en diferentes contextos y brinda información sobre las correlaciones intraclase, lo que juega un papel fundamental para determinar si el modelo multinivel realmente necesita implementarse o no.
#2. Modelo de pendientes aleatorias
En el modelo de pendientes aleatorias, las pendientes fluctúan con respecto a la matriz de correlación y, por lo tanto, las pendientes tienden a diferir entre las variables de agrupación, como el tiempo o los individuos.
Aquí también, las intersecciones permanecen fijas en diferentes contextos. El modelo de pendiente aleatoria o modelo de coeficiente ayuda a comprender la variabilidad entre los grupos, que no es posible determinar solo con el modelo de intersección aleatoria.
#3. Modelo de intersecciones aleatorias y pendientes
En este modelo, como sugiere el nombre, tanto las intersecciones como las pendientes pueden variar entre los grupos. Significa que su valor sigue cambiando en diferentes contextos. El modelo de intersecciones y pendientes aleatorias se considera el tipo de modelo más realista.
How does Multilevel Modelling work?
Los modelos multinivel son un tipo de modelo estadístico que considera múltiples niveles de variación. Estos modelos también se conocen como modelos lineales jerárquicos, modelos lineales de efectos mixtos, modelos mixtos, modelos anidados modelos de datos, coeficientes aleatorios, modelos de efectos aleatorios, modelos de parámetros aleatorios o diseños de parcela dividida.
Los diferentes tipos de datos recopilados a partir de observaciones realizadas durante la investigación humana y las ciencias biológicas representan una estructura jerárquica o agrupada.
Por ejemplo, los niños que tienen los mismos padres biológicos poseen características físicas y mentales similares más que los individuos elegidos al azar de una población más amplia.
Del mismo modo, los empleados o estudiantes pueden segregarse en función de factores individuales como la ubicación. Las acciones individuales vinculadas progresivamente también dan como resultado estructuras de datos multinivel.
Los modelos multinivel consideran elementos residuales en cada nivel dentro de la estructura jerárquica para dar como resultado la formación de una estructura de datos jerárquica.
Los modelos en capas también ayudan a las autoridades escolares a organizar los resultados de los estudiantes, lo que comúnmente incluye los residuos tanto para la escuela como para los estudiantes.
Para los no iniciados, los residuos escolares o los efectos relacionados con la escuela son una colección de características escolares no observadas que pueden influir en los resultados de los estudiantes. Estos efectos pueden desencadenar la relación entre los resultados de los estudiantes. Por lo tanto, es seguro dividir la varianza de los residuos en dos partes: un componente entre escuelas y un componente dentro de la escuela.
When should you use Multilevel Modeling?
Aquí hay algunas razones por las que debería preferir usar modelos multinivel:
Hacer inferencias correctas
En los métodos estándar de regresión múltiple, la unidad de análisis se considera una observación independiente.
La incompetencia de la regresión múltiple para reconocer estructuras jerárquicas provoca una subestimación de los errores normales, lo que lleva a una sobreestimación de la significancia estadística. La omisión de la agrupación afecta en gran medida a la precisión de las predicciones de las variables predictoras de alto nivel.
Inferencia a una población de grupos
El modelo multinivel trata a los grupos de la muestra como una muestra aleatoria escogida de un grupo, lo que sirve como un área importante de investigación en varios casos. Esto no se puede lograr con el modelo de efectos fijos, donde es imposible hacer inferencias más allá de los grupos de la muestra.
Evaluación de los efectos de grupo
El modelado multinivel es el mejor método para determinar los efectos separados sobre las observaciones y las características no observadas del grupo.
Interés sustantivo en los efectos de grupo
En varias áreas de investigación, una pregunta clave se refiere al grado de agrupación en los resultados individuales y la determinación de su existencia en grupos 'periféricos'.
Por ejemplo, en las revisiones del desempeño escolar, el enfoque clave es identificar los efectos relacionados con la escuela de 'valor agregado' en el desempeño de los estudiantes. Esto se puede determinar mediante un modelo multinivel después de ajustar los logros anteriores.
Learning Resources
Estos son los mejores materiales de aprendizaje que puede consultar para comprender los conceptos del modelado multinivel.
#1. Modelado multinivel en lenguaje sencillo
Modelado multinivel en lenguaje sencillo de Karen Robson y David Pavalin es uno de los mejores libros sobre modelado multinivel, ya que presenta las fases completas de un análisis multinivel tanto para estudiantes como para profesores.
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El "enfoque simple" del libro ayuda al lector a comprender la idea detrás del tema en lugar de explicar la fórmula que se encuentra en otros materiales de aprendizaje. Del mismo modo, los educadores podrán ponerse al día en el camino avanzado del análisis multinivel muy rápidamente.
#2. Análisis multinivel: una introducción al modelado multinivel
Escrito por TAB Snijders, Análisis multinivel: una introducción al modelado multinivel básico y avanzado ofrece contenido accesible sobre análisis multinivel diseñado para cumplir con los requisitos de investigadores avanzados y profesores que desean realizar investigaciones en el mismo campo.
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Aparte de eso, los lectores que busquen ampliar sus conocimientos en el campo del análisis multinivel encontrarán en este libro un recurso ideal.
El libro comprende los diferentes métodos, técnicas y cuestiones que giran en torno al modelado y análisis multinivel y proporciona a los lectores una comprensión clara, conceptual y práctica de los estudios multinivel.
#3. Modelado multinivel usando R
Modelado multinivel usando R de W. Holmes Finch, Jocelyn E. Bolin y Ken Kelley es una guía valiosa sobre el modelado de datos multinivel usando el entorno de software R. El libro revisa y presenta los conceptos básicos de los modelos multinivel y explica cómo implementar estos modelos usando R.
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También demuestra el proceso de emplear modelos multinivel con datos longitudinales. Aparte de esto, también encontrará los modelos para variables dependientes categóricas en datos de un solo nivel y de varios niveles.
Resumen
Aquí hemos cubierto los conceptos básicos del modelado multinivel, desde sus beneficios hasta cómo funciona la técnica. Si es estudiante o educador, los materiales de aprendizaje mencionados anteriormente le ofrecerán una valiosa ayuda para comprender los conceptos avanzados del modelado multinivel.
También puede explorar algunos de los principales modelos de aprendizaje automático.
