Modelos multinivel con cruzados Efectos Aleatorios

La mayoría de los investigadores saben a estas alturas de usar modelos mixtos cuando se agrupan las observaciones. Los ejemplos incluyen estudios en los que los pacientes comparten el mismo médico, las plantas crecen en el mismo campo, o varias respuestas se observan desde el mismo participante en el estudio. Las observaciones en el Nivel 1 (paciente, planta, la respuesta) se agrupan en el Nivel 2 (médico, campo o participante), en general, por lo que correlacionada.

En estos modelos, el grupo de nivel 2 a menudo no es de su interés . Aun así, sus efectos necesitan ser controlados para. Si el investigador desea generalizar los resultados a todos los médicos, los campos, o participantes, estas variables de agrupación son efectos aleatorios.

Las observaciones de la variable dependiente siempre se miden en el nivel 1 (el paciente, planta o punto de tiempo). Las variables predictoras (efectos fijos) se pueden medir en el Nivel 1 o Nivel 2. Por ejemplo, el número de años de experiencia de un médico sería en el nivel 2, pero la edad del paciente se medirían en el Nivel 1. Se supone que los observaciones dentro del clúster estar correlacionados, pero las observaciones entre grupos se supone que son independientes.

En una especie de modelo de nivel 2, no hay un efecto aleatorio en el Nivel 2, pero dos efectos cruzados. Cada observación en el Nivel 1 se anida en la combinación de estos dos efectos aleatorios. Estos modelos necesitan especial consideración con el fin de capturar a los dos efectos aleatorios en el nivel 2.

Estos son los mismos ejemplos con efectos aleatorios cruzados:

Ejemplo 1: Todos los pacientes (Nivel 1) ve su doctor (efecto aleatorio en el nivel 2) en uno de los cuatro Hospitales (efecto aleatorio en el nivel 2) para un estudio que compara un nuevo tratamiento con medicamentos para la diabetes a una vieja. Cada médico ve pacientes en cada uno de los cuatro hospitales. Las respuestas del paciente varía en los médicos y hospitales. Debido a que cada paciente ve un solo médico en un solo hospital, los pacientes se anidan en la combinación de médico y hospital. La respuesta se mide en el Nivel 1 - paciente. Los predictores pueden ocurrir en el nivel 1 (edad, la dieta), o sea el nivel 2 del efecto (años de práctica de médico, tamaño del hospital)

Ejemplo 2:. Un estudio de la agricultura está estudiando plantas en 6 campos. Si bien hay muchas especies de plantas en cada campo, el investigador elige aleatoriamente 5 especies para estudiar. Cada planta individual (nivel 1) se encuentra dentro de una combinación de especies y de campo. Pero ya que cada especie es en todos los campos, de especies y de campo se cruzan en el Nivel 2. La respuesta se mide en el Nivel 1 - la planta, y los predictores pueden ocurrir en cualquiera de Nivel 1 (altura de la planta) o bien el nivel 2 del efecto (fertilizantes aplicados al campo, si la especie es nativa o introducida)

Ejemplo 3:. En un experimento psicológico, se pidió a los sujetos para valorar las declaraciones que describen las conductas realizadas por una persona ficticia, Bob. En cada ensayo, los sujetos valoran si Bob era amable y se registra el tiempo de respuesta de la calificación. Cada sujeto ve los mismos 10 amable y 10 comportamientos hostiles. Los comportamientos no son en sí mismos de interés para el experimentador, pero son representativos de todas las conductas amistosas y hostiles que Bob podría realizar. Debido a que las respuestas a la misma conducta tienden a ser similares, es necesario controlar por sus efectos. Cada ensayo del experimento (Nivel 1) está anidado dentro Sujeto y comportamiento, que son ambos efectos aleatorios en el nivel 2. El sujeto y el comportamiento son cruzados en el nivel 2, ya todos los temas tasas cada comportamiento. La respuesta se mide en el Nivel 1 - el juicio, y los predictores puede ocurrir en cualquiera de Nivel 1 (un distractor se produce en algunos ensayos) o ei efecto del ther Nivel 2 (El comportamiento es agradable o no, el asunto se pone en positivo, neutral o el estado de ánimo negativo).

Por suerte, la especificación de un modelo de efectos aleatorios cruzados se puede hacer fácilmente en los procedimientos de modelado mixtos estándar, tales como SAS Proc Mixed o SPSS Mixta. Debe ser hecho con cuidado, sin embargo, porque como la mayoría de los modelos mixtos, la especificación de un modelo de efectos aleatorios cruzados correctamente puede ser complicado Hotel  .;