Resumen de Cómo ajustar e interpretar modelos multinivel con SPSS
Antonio Pardo Merino, Miguel Ángel Ruiz Díaz, Rafael San Martín Castellanos
Los modelos jerárquicos o multinivel permiten analizar datos cuando los casos están agrupados en unidades de información más amplias y se toman medidas tanto en el nivel más bajo (los casos) como en los niveles más altos (los grupos). En este trabajo se describen los modelos multinivel comúnmente tratados en la literatura estadística y se explica cómo ajustarlos utilizando el SPSS (cualquier versión a partir de la 11) y cómo interpretar los resultados. En concreto se describen, ajustan e interpretan los siguientes modelos: (1) análisis de varianza de un factor de efectos aleatorios, (2) análisis de regresión con medias como resultados, (3) análisis de covarianza de un factor de efectos aleatorios, (4) análisis de regresión con coeficientes aleatorios y (5) análisis de regresión con medias y pendientes como resultados. Todos los modelos se describen intentando hacerlos comprensibles para los investigadores en ciencias del comportamiento y la salud.
