Taller Análisis de Datos Multinivel (2da parte)

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Software SAS: proc mixed (modelos de efectos aleatorios) Macros: GLMMIX y NLINMIX para ajuste de modelos con variable de respuesta discreta SPSS: comando varcomp (solo modelo de intercepto aleatorio) Version 11 modulo de Modelos avanzados Modelo de efectos aleatorios Modelos multinivel

Software (2) BMDP: Modulo 3V y otros permiten el ajuste de algunos casos particulares de modelos multinivel Stata: La serie de comandos xt permiten ajustar modelos multinivel cuando los sujetos son seguidos en el tiempo Archivo ado: gllamm permite el ajuste de modelos enmarcados dentro de los llamados Modelos mixtos y lineales de variables latentes. Ver STB-53

Software (3) Especializados: PinT: Diseños de dos niveles. Puede ser bajado desde http://stat.gamma.rug.nl/snijders/multilevel.htm Mplus: modelos para estructura de covarianzas BUGS: para modelos bayesianos usando metodo de Gibbs MLA: Estima coeficientes para modelos de dos niveles usando metodos de remuestreo

Software (4) MLwiN Producido por Multilevel Models Project del Instituto de Educacion de la Universidad de Londres Version 2.20 de Junio de 2010 Modelo de dos niveles variable continua Modelo para respuesta binaria Modelo para variable discreta Respuesta multivariada Modelos de cadenas de Markov Otros

http://www.cmm.bristol.ac.uk/index.shtml

Sesion

datos

school student normexam Cons standlrt girl schgen Identificador Identificador Puntaje examen a los 16 años 1 Puntaje examen a los 11 años 0=hombre; 1=mujer Tipo de escuela: 1=mixta; 2=hombres; 3=mujeres

Promedio de notas en mujeres y hombres MODELO PARA COMPARAR PROMEDIOS ENTRE 2 GRUPOS

Modelamiento

Estimación de parámetros

Puntaje promedio entre las escuelas MODELO PARA LA COMPARACIÓN DE MAS DE 2 PROMEDIOS: MODELO DE EFECTOS FIJOS

65 escuelas Objetivo: Comparar puntaje promedio entre las 65 escuelas Modelo de efectos fijos Uso de variables dummies 65 escuelas => 64 variables dummies (se elige una como base para la comparacion) Y i 0 1x1 i 2x2i... 64x64 i e i

Creación de variables dummies

Modelo

Es significativa la diferencia de promedios entre escuelas?

MODELO MULTINIVEL

Recordatorio Modelo con 1 predictor a nivel individual y 1 predictor a nivel grupal 1era Etapa: 2 Y ij oj 1j *Xij ij ij ~ N 0, Respuesta individuo i en grupo j Var explicatoria nivel individual en individuo i en grupo j Independientes dentro de cada grupo 2da Etapa: Coef de regresión especifico para cada grupo es modelado Como una función de la variable de nivel grupal 0 j 1j Cov 00 10 01 11 *Z *Z 0 j, 1j 10 j j 1j 0 j 1j 0 j ~ ~ N 0, N 0, 11 00 Var explicatoria nivel grupal

Especificación

Visualización de la Estructura Jerárquica

Ejecutar el Modelo

Interpretación Media global de normexam=β 0 =-0.013 El promedio de las diferentes escuelas se distribuyen alrededor de la media global con una varianza estimada de 0.169 La varianza entre escuelas es estimada por σ 2 u=0.169 La varianza entre estudiantes dentro de una escuela es estimada por σ 2 e=0.848

Pruebas de Hipótesis H 0 : σ 2 u=0 [equivale a no diferencia de promedios entre escuelas] Z=0.169/0.032=5.3 => p<0.001 (Wald test) Prueba de razón de verosimilitud: {-2LKH(modelo nulo)} - {-2LKH(modelo actual)} Chi2 1 gl 11509.36 11010.65=498.71 Conclusión: Hay variación estadísticamente significativa entre escuelas Que porcentaje de variación es debida a la diferencia entre escuelas? Coef de partición de varianza=0.169/(0.169+0.848)=0.166

La diferencia de puntajes entre escuelas se mantiene al ajustar por puntaje de ingreso? MODELO MAS COMPLEJO: INTERCEPTOS Y PENDIENTES ALEATORIAS

Modelo de regresión lineal simple

MMn

Cada escuela tiene su propio intercepto, β 0j, pero todas tienen la misma pendiente Se ajusta una serie de lineas paralelas Se ajusta a la realidad?

El coeficiente de standlrt varia entre las escuelas?

Comparación entre modelos

Taller Análisis de Datos Multinivel Sergio R. Muñoz, Ph.D. CIGES & Departamento Salud Publica Facultad de Medicina Universidad de La Frontera munozs@ufro.cl 12-25 de Mayo, 2012