Estoy trabajando con algunos datos de una encuesta de viajes de los hogares, y tengo una pregunta sobre la mejor manera de utilizar las ponderaciones de la encuesta que se proporcionan. La estructura consiste en que se toman muestras de los hogares y se pide a todos los individuos del hogar que completen un diario de viaje durante un día. Cada individuo registra todos los viajes durante ese periodo de 24 horas. El contratista de los datos suministra tres ponderaciones con el conjunto de datos: una ponderación del hogar, una ponderación de la persona y una ponderación del viaje.
Ahora, me gustaría fusionar los archivos de hogares, personas y viajes para realizar algunos análisis. Mi confusión proviene del hecho de que quiero incluir variables de cada uno de estos niveles en mi modelo principal. Por ejemplo, digamos que quiero conocer la asociación entre el tipo de vehículo utilizado para un viaje determinado y la distancia recorrida en ese viaje, al tiempo que añado la edad de la persona y los ingresos totales del hogar como covariables, además de la interacción entre la edad y el vehículo utilizado. Por tanto, se incluyen variables de los tres niveles. Sin ponderaciones, este es claramente un modelo de 3 niveles y podría ejecutarlo como un modelo multinivel, pero ya que hay ponderaciones, ¿cómo debería estructurarse? ¿Lo ejecuto como un modelo de un nivel utilizando la ponderación del viaje (ya que es el nivel más bajo de análisis)? ¿O tiene que estructurarse como un modelo multinivel incluyendo también las ponderaciones de la encuesta en cada nivel? En un principio había pensado en esto último, pero luego leí que no hay ningún método disponible para ejecutar modelos ponderados de tres niveles con una variable dependiente categórica, que es la que utilizaré en mis análisis (final del primer párrafo, Mplus User's Guide v7, pág. 252).
