Tamaños de muestra suficientes para el modelado multinivel

Resumen. Un problema importante en el modelado multinivel es qué constituye un tamaño de muestra suficiente para una estimación precisa. En el análisis multinivel, la mayor restricción suele ser el tamaño de muestra de nivel superior. En este artículo, se utiliza un estudio de simulación para determinar la influencia de diferentes tamaños de muestra a nivel grupal sobre la precisión de las estimaciones (coeficientes de regresión y varianzas) y sus errores estándar. Además, se examina la influencia de otros factores, como el tamaño de muestra de nivel inferior y diferentes distribuciones de varianza entre los niveles (diferentes correlaciones intraclase). Los resultados muestran que solo un tamaño de muestra pequeño a nivel dos (es decir, una muestra de 50 o menos) conduce a estimaciones sesgadas de los errores estándar de segundo nivel. En todas las demás condiciones simuladas, las estimaciones de los coeficientes de regresión, los componentes de varianza y los errores estándar son imparciales y precisos.