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Les chercheurs en recherche comparative utilisent de plus en plus des modèles multiniveau pour tester les effets des facteurs de niveau pays sur le comportement et les préférences individuelles. Cependant, la justification asymptotique des stratégies d'estimation largement utilisées présume de grands échantillons, et les applications en politique comparative impliquent généralement un petit nombre de pays. Ainsi, les chercheurs et les examinateurs se demandent souvent si ces modèles sont applicables. En d'autres termes, combien de pays nous faut-il pour la modélisation multiniveau ? Je présente les résultats d'une expérience de Monte Carlo à grande échelle comparant la performance des modèles multiniveau lorsque peu de pays sont disponibles. Je constate que les estimations de maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance peuvent être sévèrement biaisés, en particulier dans les modèles incluant des interactions entre niveaux. En revanche, l'approche bayésienne s'avère beaucoup plus robuste et donne des tests considérablement plus conservateurs.
Daniel Stegmueller (Jeu,) a étudié cette question.