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Diseño jerárquico de medidas repetidas
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Concepto de anidación

• 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. ..//..

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• 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. ..//..

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• 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.

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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.
  ..//..

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

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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.
  ..//..

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• 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.

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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.

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• 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.

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Diseño jerárquico de medidas repetidas

• Nivel 2. Sujetos
• 1 2
  ... J
• 1 2 ... n1 1 2 ... n1 ...
  1 2 ... n1
• Nivel 1. Observaciones

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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.

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• 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).