¿Cuál es la diferencia entre el modelo lineal mixto generalizado (GLMM) y un modelo multinivel?
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Sean Hanley
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Los modelos multinivel se utilizan cuando los datos están agrupados en una estructura jerárquica que los hace no independientes. Los ejemplos clásicos son las medidas de estudiantes que están anidadas en clases (es decir, el mismo profesor), que están anidadas en escuelas, etc., o pacientes que están anidados en médicos, que están anidados en hospitales, etc. Esto se suele contrastar con los datos longitudinales ("panel" en la terminología econométrica), en los que se tienen múltiples mediciones sobre el mismo estudiante/paciente. Estas situaciones han dado lugar a un conjunto de términos completamente separado para los modelos de efectos mixtos / longitudinales. Sin embargo, hay que tener en cuenta que podemos pensar en las mediciones múltiples como si estuvieran anidadas dentro de los estudiantes/pacientes, por lo que no hay realmente una diferencia lógica, sólo una tradicional/terminológica.
Sin embargo, teniendo en cuenta este hecho sobre la estructura de los datos, éstos pueden ser de cualquier tipo (normales, binarios, ordinales, de recuento, etc.). Los MLG están diseñados para tratar con tipos de datos no normales (binarios, multicategoría, ordinales, datos de recuento, etc.). Técnicamente, los datos normales entran en el ámbito de los MLG, pero el término suele connotar datos no normales y la gente se limita a decir LMM (modelo lineal de efectos mixtos) para los datos normales.
Los GLMM están más relacionados terminológicamente con la tradición longitudinal, pero son igualmente aplicables en situaciones clásicas de tipo multinivel.
