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Pilar Jara Jiménez, Juan Carlos Oliver Rodríguez, Jesús Fermín Rosel Remírez
Es frecuente en la investigación comportamental que el proceso de recogida de datos no siga los principios del muestreo aleatorio simple supuesto por la regresión clásica, sino un muestreo por agrupamientos (cluster sampling) en donde junto con los participantes se selecciona también unidades contextuales a las que éstos pertenecen tales como escuelas, municipios o empresas. La consecuencia de utilizar regresión ordinaria es la producción de sesgos en el error típico de medida y un aumento en la probabilidad de cometer errores de inferencia. El análisis multinivel modela explícitamente estas relaciones jerárquicas proporcionando además estimaciones sobre la variabilidad contextual de los coeficientes de regresión. El objetivo del trabajo es simplificar el análisis multinivel como una generalización del análisis de covarianza, a partir de conceptos estadísticos más comunes como los diseños de medidas repetidas, modelos de efectos fijos y aleatorios. Se presentan ejemplos de aplicaciones en el contexto de la psicología escolar.
