Criterios de información y predictivos para la selección de un modelo lineal mixto

María del Carmen García, Noelia Castellana, Cecilia Rapelli, Liliana Koegel, Mara Catalano

Resumen


En los estudios longitudinales las unidades experimentales se observan repetidamente en varias ocasiones. Una herramienta importante para el análisis de este tipo de datos son los modelos lineales mixtos que permiten modelar las múltiples mediciones de la variable respuesta en función de las covariables y la correlación entre las mismas. La construcción de este tipo de modelos comprende la elección de covariables, la determinación del número de efectos aleatorios y fijos, y la especificación de la estructura de correlación del error aleatorio. Para la selección del modelo “óptimo” existe una amplia gama de criterios de información y predictivos. Los valores que proporcionan los paquetes estadísticos usan para calcularlos la formulación marginal del modelo, priorizando la inferencia sobre los parámetros poblacionales. Sin embargo, algunos autores argumentan que los efectos aleatorios individuales a menudo son de interés e introducen las versiones condicionales de los mismos. El propósito de este trabajo es presentar algunos de estos criterios tanto en su versión marginal como condicional e ilustrar su uso con datos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares. En la aplicación se observa que el desempeño de los mismos es disímil en términos de su comportamiento de elección.

Palabras clave


: Datos longitudinales – Criterios marginales y condicionales - Akaike condicional

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