Resumen de Modelos estadísticos para el tratamiento de la jerarquía y de la simultaneidad
- español
Las limitaciones de los modelos estadísticos clásicos para reproducir de forma realista la complejidad de problemas en los que los datos están estructurados jerárquicamente o existe endogeneidad causada por la simultaneidad entre variables hace necesario el uso nuevas herramientas metodológicas. Como medio para solucionar estas dificultades, se dispone en la actualidad de los modelos multinivel y de los modelos de ecuaciones simultáneas, que permiten el tratamiento estadístico de la jerarquía y de la simultaneidad, respectivamente. Sin embargo, modelizar problemas en los que aparecen datos estructurados jerárquicamente y simultaneidad entre variables al mismo tiempo es todavía una asignatura pendiente. Este trabajo pretende proporcionar una visión general de estos modelos estadísticos y mostrar la aportación y ventajas que supone su uso, así como un resumen de los principales métodos de comparación y selección del mejor modelo en estos casos. Por último, se incluye una síntesis de futuras líneas de investigación surgidas en este campo.
- English
The limitations of classic statistical models to reproduce accurately the complexity of problems where data are hierarchically structured or there exists endogeneity caused by simultaneity between variables makes necessary the use of new methodological tools. As a mean to deal with these difficulties, multilevel models and simultaneous equations models have been developed, which allow for the statistical analysis of hierarchy and simultaneity, respectively. However, taking into account simultaneity in multilevel models is a matter that requires further research. This paper provides a general overview of these statistical models and it shows the advantages of their use. In addition, main comparative and model selection methods for both types of models are summarized. Finally, a number of future lines of research in this field are listed.
