Los efectos aleatorios en modelos multinivel: cómo equivocarse y hacerlo bien

Muchas encuestas de encuestados de múltiples países o regiones subnacionales se han llevado a cabo en múltiples ocasiones. Los científicos sociales están utilizando regularmente modelos multinivel para analizar los datos generados por tales encuestas, investigando la variación tanto en el espacio como en el tiempo. Sin embargo, mostramos que tales modelos suelen especificarse erróneamente. Generalmente omiten uno o más efectos aleatorios relevantes, ignorando así la agrupación importante en los datos, lo que conlleva sesgos hacia abajo en los errores estándar. Estos sesgos ocurren incluso si los efectos fijos se especifican correctamente; si los efectos fijos son incorrectos, la especificación errónea de los efectos aleatorios agrava los sesgos en los coeficientes. Ilustramos estos problemas utilizando simulaciones de Monte Carlo y dos ejemplos empíricos. Nuestra recomendación a los investigadores que ajusten modelos multinivel a datos de encuestas longitudinales comparativas es incluir efectos aleatorios en todos los niveles potencialmente relevantes, evitando así cualquier desajuste entre las partes aleatorias y fijas de sus modelos.