Una aplicación del modelado multinivel (MLM) es el análisis de datos de medidas repetidas. El modelado multinivel para datos de medidas repetidas se analiza con mayor frecuencia en el contexto del cambio de modelado a lo largo del tiempo (es decir, modelado de curva de crecimiento para diseños longitudinales); sin embargo, también se puede utilizar para datos de medidas repetidas en los que el tiempo no es un factor. [1]
En el modelado multinivel, se ajusta una función de cambio general (por ejemplo, lineal, cuadrática, cúbica, etc.) a toda la muestra y, al igual que en el modelado multinivel para datos agrupados, se puede permitir que varíen la pendiente y la intersección . Por ejemplo, en un estudio que analice el crecimiento de los ingresos con la edad, se puede suponer que los individuos muestran una mejora lineal a lo largo del tiempo. Sin embargo, se podría permitir que la intersección y la pendiente exactas varíen entre los individuos (es decir, definidas como coeficientes aleatorios).
El modelado multinivel con medidas repetidas emplea las mismas técnicas estadísticas que MLM con datos agrupados. En el modelado multinivel para datos de medidas repetidas, las ocasiones de medida se anidan dentro de los casos (por ejemplo, individuo o sujeto). Así, las unidades de nivel 1 consisten en las medidas repetidas de cada sujeto, y la unidad de nivel 2 es el individuo o sujeto. Además de estimar estimaciones de parámetros generales, MLM permite ecuaciones de regresión a nivel del individuo. Por lo tanto, como técnica de modelado de la curva de crecimiento, permite estimar las diferencias interindividuales en el cambio intraindividual a lo largo del tiempo mediante el modelado de las varianzas y covarianzas. [2]En otras palabras, permite probar las diferencias individuales en los patrones de respuesta a lo largo del tiempo (es decir, las curvas de crecimiento). Esta característica del modelado multinivel lo hace preferible a otras técnicas estadísticas de medidas repetidas como el análisis de varianza de medidas repetidas ( RM-ANOVA ) para ciertas preguntas de investigación.
Una de las suposiciones del uso de MLM para el modelado de la curva de crecimiento es que todos los sujetos muestran la misma relación a lo largo del tiempo (por ejemplo, lineal, cuadrática, etc.). Otro supuesto de MLM para el modelado de la curva de crecimiento es que los cambios observados están relacionados con el paso del tiempo. [4]
Matemáticamente, el análisis multinivel con medidas repetidas es muy similar al análisis de datos en el que los sujetos se agrupan en grupos. Sin embargo, un punto a tener en cuenta es que los predictores relacionados con el tiempo deben ingresarse explícitamente en el modelo para evaluar los análisis de tendencias y obtener una prueba general de la medida repetida. Además, la interpretación de estos análisis depende de la escala de la variable de tiempo (es decir, cómo se codifica).
El análisis de varianza de medidas repetidas ( RM-ANOVA ) se ha utilizado tradicionalmente para el análisis de diseños de medidas repetidas . Sin embargo, la violación de los supuestos de RM-ANOVA puede ser problemática. El modelado multinivel (MLM) se usa comúnmente para diseños de medidas repetidas porque presenta un enfoque alternativo para analizar este tipo de datos con tres ventajas principales sobre RM-ANOVA: [5]