TEMA XXII

Diseño jerárquico de medidas repetidas

En ciencias psicológicas y sociales, se establecen relaciones de anidación o inclusión entre las variables del estudio. La estructura de anidación significa que los valores de la variable anidada (subordinada) no se combinan con los valores de la variable de anidación (superordinada). De esta forma, la relación entre las variables no es cruzada, como en los diseños factoriales, sino jerárquica. ..//..

Concepto de anidación

Así, por ejemplo, en los diseños split-plot, los sujetos se hallan anidados en distintos grupos en función de los valores de la variable de clasificación. Esto implica que, para cada categoría de la variable de agrupación, los sujetos son distintos; es decir, los sujetos no se repiten con los valores de la variable clasificatoria. ..//..

Esta relación puede darse con cualquier clase de variables, sean de tratamiento o no. En contextos sociales, por ejemplo, los empleados de una empresa se hallan anidados en departamentos, los deportistas en equipos, los escolares en aulas y las aulas en centros escolares, los pacientes en plantas y las plantas en centros hospitalarios, etc.

Medidas repetidas y anidación

El modelo lineal jerárquico longitudinal o modelo multinivel constituye una buena alternativa en el análisis de datos de medidas repetidas en el tiempo. Goldstein (1989) describe el modelo jerárquico dentro del contexto del desarrollo físico. El modelo multinivel longitudinal (Bryk y Raudenbush, 1992) es usado para describir medidas repetidas en el proceso del desarrollo. ..//..

Es un modelo a dos niveles, con medidas repetidas al nivel 1 que están anidadas en los individuos (nivel 2 del modelo).

Medidas repetidas y anidación

Ante una organización estructurada jerárquicamente, los individuos o unidades que forman el primer nivel se hallan integrados en grupos o unidades del nivel dos. Estos grupos, a su vez, pueden organizarse dentro de unidades a niveles superiores. ..//..

Hay distintos ejemplos de estas estructuras y uno de estos son los datos longitudinales de medidas repetidas. En este caso, el conjunto de medidas tomadas de cada sujeto son unidades a nivel 1 (observaciones), mientras que los sujetos son unidades a nivel 2 (individuos). De este modo, el diseño longitudinal de medidas repetidas es un caso típico de estructura jerárquica.

Ejemplo hipotético

A título de ejemplo, dentro del ámbito educativo, es posible pensar que los sujetos de los centros repitan medidas a lo largo del curso escolar que corresponden a las distintas evaluaciones. Cada evaluación en una medida de rendimiento escolar y estas evaluaciones se secuencian en el tiempo.

En el diseño jerárquico de medidas repetidas hay dos niveles de integración o de dependencia. El primer lugar, las medidas repetidas se hallan anidadas en los sujetos y esto constituye un primer nivel, y en segundo lugar los sujetos de los centros se hallan anidados en los valores de la variable de tratamiento o métodos. Se trata de un modelo simple de diseño jerárquico de medidas repetidas, o modelo a dos niveles.

Nivel 2. Sujetos

1 2 ... J

1 2 ... n1 1 2 ... n1 ... 1 2 ... n1

Nivel 1. Observaciones

Diseño jerárquico de medidas repetidas

Métodos de análisis

Raudenbush (2001) señala que el objetivo analítico más común en la investigación psicológica actual es describir y comparar las curvas de crecimiento. Para ello recomienda el uso de los modelos lineales jerárquicos conocidos también por modelos mixtos, modelos multinivel, modelos de coeficientes aleatorios o modelos de efectos aleatorios.

Los modelos de análisis de datos jerárquicos han sido ampliamente discutidos en distintos trabajos, entre los más importante cabe citar a Goldstein (1986, 1995), Raudenbush (1988), Bock (1989), Bryk y Raudenbush (1992) y Longford (1993).