Introducción al análisis multinivel

INTRODICÓN AL ANÁLISIS MULTINIVEL
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	ÍNDICE
	NOTA PREVIA A LA LECTURA DE ESTE MANUAL ( Y ELECCIÓN DEL SOFTWARE)
	LEYENDA
	1. INTRODUCIÓN
		1.1. La naturaleza jerárquica de los datos
	2. ¿POR QUÉ CONVIENE ADOPTAR LA LÓGICA MULTINIVEL?
		2.1. Solución 1. Modelo con efectos fijos por variables dicotómicas
		2.2. Solución 2. Controlar por variables independientes del nivel agregado
		2.3. Solución 3. Corregir los errores estándar
		2.4. Solución 4. Estimar modelos de efectos fijos
con dos niveles
		Apéndice
		Ejercicios
	3. CUÁNDO ESTIMAR MODELOS DE EFECTOS ALEATORIOS: NÚMEROS DE CASOS, ESTIMACIÓN Y ANÁLISIS EXPLORATORIO
		3.1. El modelo de efectos aleatorios
		3.2. Sobre el tamaño de las muestras
		3.3. Sobre la estimación de los modelos de efectos aleatorios
		3.4. Un análisis exploratorio previo
		Apéndice
		Ejercicios
	4. EL MODELO VACÍO DE INTERCEPTO ALEATORIO
		4.1. La estimación del modelo vacío en STATA y su interpretación
		4.2. Sobre la importancia del anidamiento de casos
			4.2.1. Importancia baja del anidamiento: número de horas de trabajo en países seleccionados de la ESS
		4.2.2. Importancia media del anidamiento: importancia de la religión en la vida de los encuestados
		4.2.3. Importancia alta del anidamiento: y a lo largo del tiempo
		Apéndice
		Ejercicios
	5. COMPLETANDO LA ESPECIFICACIÓN VARIABLES INDEPENDIENTES AGREGADAS E INDIVIDUALES COMO EFECTOS FIJOS
		5.1. La relación entre las variables de distinto nivel
		5.2. El efecto de las variables independientes sobre los componentes de la varianza
		5.3. Explicación de las conclusiones de forma gráfica
		Apéndice
		Ejercicios
	6. MODELOS CON PENDIENTES ALEATORIA
		6.1. El centrado de las variables independientes y la intepretación de los parámetros
		6.2. La estimación del modelo en STATA y su interpretación
		6.3. Explicación de las conclusiones de forma gráfica
		Apéndice
		Ejercicios
	7. VARIACIONES DEL MODELO. VARIABLE DEPENDIENTE DICOTÓMICA Y MODELOS DE TRES NIVELES
		7.1. Los modelos con variable dependiente dicotómica
		7.2. Los efectos aleatorios en tres niveles de análisis
		Apéndice
		Ejercicios
	8. LA EVALUACIÓ DE LOS MODELOS. RESIDUOS, AJUSTE Y CORRECCIÓN DE LOS MODELOS
		8.1. El análisis de los residuos
		8.2. Sobre el ajuste de los modelos
		8.3. La corrección hacia la media general en la regresión multinivel: el encogimiento o shrinkage
		Apéndice
		Ejercicios
	REFERENCIAS
	ÍNDICE DE TABLAS Y GRÁFICO (POR ORDEN DE APARICIÓN)