Modelos Lineales Jerárquicos usando STATA - …fm · 1 Modelos Lineales Jerárquicos usando STATA Delfino Vargas El Colegio de México María Merino Instuto Tecnológico

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ModelosLinealesJerárquicosusandoSTATA

DelfinoVargasElColegiodeMéxico

MaríaMerinoIns@tutoTecnológicoAutónomodeMéxico

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Introducción

•  Esfrecuenteencontrarenlaprác@caunaestructuranaturaldeanidamientodelosdatos

•  Porejemplo,losalumnosestánanidadosenunaescuela.Lasenfermerasestánanidadasenhospitales.Losindividuosestánanidadosenregionesgeográficas.Personasenel@empo.

•  Losmodelosderegresióntradicionalesnosepuedenu@lizaryaqueviolanelsupuestodeindependencia.

•  Esdecir,dosalumnosqueesténenlamismaescuelacompartenelmismoefectoysondependientes.Losdatosquepresentanunaestructuradeanidamientodebensertratadosdemaneraespecial.

•  Losmodeloslinealesjerárquicos(modelosmul@niveles,omodeloslinealesmixtos)resuelvenestadificultad.

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Introducción

Ejemplo de anidamiento de unidades de nivel 1 (micro) en agregados de nivel 2 (macro).

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Modeloscon2‐niveles

•  Nivel1

UnidadesNivelMicro

UnidadesdeEnfermería

EstudiantesCiudadanosMediciones

•  Nivel2

UnidadesNivelMacro

Hospital

Escuelas

Países

Persona/Tiempo

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Obje@vo

•  Presentarelmodelolinealjerárquicoquerepresentaadecuadamentelaestructuradeanidamientonaturaldelasobservaciones.

•  Enpar@cular,seu@lizaelmodelolinealjerárquico(omul@niveles)pararepresentaradecuadamenteelproblemaderanking.

•  Recalcarlaimportanciademodelaradecuadamentelosdatosusandolosmodelosmul@niveles.

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ModelodeLinealJerárquicoconEfectosAleatorios

Nivel‐1

Nivel‐2

Variablesindividuales

Variablesnivel

agregado

Enestemodelomixtoelinterceptoylaspendientessonlasvariablesaleatorias

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ModeloMul@nivel

Parte fija Parte aleatoria

. gllamm y w x int_wx, i(country) adapt Obien. xtmixed y w x int_wx || country: , cov(un)

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RepresentaciónGrafica

xij

y

RegresiónmixtavíaMV

111

11

2 2

22222

3

3

3

3 3

33

xij

y

Regresiónpormínimoscuadrados

111

11

2 2

22222

3

3

3

3 3

33

clusters

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ModeloLinealJerárquicoparaRanking

Nivel‐1

Nivel‐2

V. Ind.

V. agr.

Globalización=PercepcióndelaglobalizaciónVARSIND=Variablesindividuales PIB=ProductoInternoBrutoDESRG=Exportaciones

ModeloJerárquicoCompletoNivel1:Vars.Individuales:género,edad,coputadora,ingreso,educación

NIvel2:Vars.País:GlobalizaciónEconómicayCultural

Datos

DatosprovenientesdelaEncuesta“PewGlobalAgtudesProject”,WashingtonD.C,incluye38,000personasde44paíseslevantadaen2002

•  Variablederespuesta

–  Combinaciónde7variablesrelacionadasconglobalización(e.g.loquepiensadequesupaíshaganegociosconotrospaíses,fácilcomunicación,accesoapelículas,música,TVdeotrospaíses,estarmásconectados,silaglobalizaciónesalgobueno).

•  Nivel‐1(individual)–  Genero,edad,vecanalesinternacionales,computadoraencasa,

ingreso,educación.

•  Nivel‐2(país)

–  Poderdecompra,ProductoInternoBrutoNominal,CrecimientodelPIBreal,EducaciónTerciaria,Crecimiento,UsuariosdeInternet

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OrdenamientodePaísesUsandoModelosLinealesJerárquicos

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Conclusiones

•  Unodelasaplicacionesdelosmodeloslinealesmixtosesenlaobtenciónderankings

•  Losordenamientosusualmentesepresentansinajustaryproducenresultadosinconsistentes.

•  Lajus@ficacióndeusarmodelosjerárquicosradicaenlaestructuradeanidamiento.