Glosario
Nota
Este glosario resume los principales conceptos y componentes usados en modelos multinivel, útiles para interpretar salidas de lmer() o glmer() en R.
| Término | Notación | Significado |
|---|---|---|
| Modelo multinivel | — | Modelo que analiza datos jerárquicos (ej., estudiantes dentro de escuelas), también llamado HLM o de efectos mixtos. |
| lmer() | — | Función del paquete lme4 en R para estimar modelos lineales multinivel. |
| glmer() | — | Versión para variables dependientes no continuas (binarias, conteos, ordinales, etc.). |
| Nivel | Nivel 1, 2, 3… | Cada jerarquía del modelo (ej., nivel 1: individuos; nivel 2: grupos como escuelas o países). |
| Efecto fijo | — | Coeficiente que representa el efecto promedio de una variable para toda la población. |
| Efecto aleatorio | — | Permite que interceptos/pendientes varíen entre grupos; se modelan como distribuciones normales. |
| Intercepto aleatorio | — | El valor medio de la variable dependiente varía entre los grupos. |
| Pendiente aleatoria | — | El efecto de una variable predictora puede cambiar entre los grupos. |
| Varianza entre grupos | τ₀₀ (tau00) |
Cuánta variabilidad del resultado se debe a diferencias entre grupos. |
| Varianza dentro de grupos | σ² (sigma2) |
Variabilidad residual entre individuos dentro de los mismos grupos. |
| Varianza de pendiente aleatoria | τ₁₁ (tau11) |
Mide cuánto varía el efecto de una variable de nivel 1 entre los grupos. |
| Covarianza entre intercepto y pendiente | τ₀₁ (tau01) |
Relación entre intercepto y pendiente aleatoria en los grupos. |
| Correlación intraclase (ICC) | ρ | Proporción de la varianza de la variable dependiente que se asocia a la pertenencia a unidades de nivel 2: ρ = τ₀₀ / (τ₀₀ + σ²). |
| Modelo nulo | — | Modelo sin predictores, usado para estimar la ICC y justificar el enfoque multinivel. |
| Centrado en la media grupal | — | Se resta la media del grupo a cada valor individual: aísla el efecto individual. |
| Centrado en la media general | — | Se resta la media total de la muestra a cada valor individual. |
| Interacción de niveles (cross-level) | — | Efecto de una variable de nivel 1 varía según una variable de nivel 2. |
| Error residual (nivel 1) | ε | Variación no explicada entre individuos dentro de grupos. |
| AIC / BIC | — | Criterios para comparar modelos; penalizan por complejidad, valores más bajos indican mejor ajuste. |