¿Influencia del Contexto o de los Atributos Individuales? Modelos Multinivel Aplicados al Análisis de Resultados Electorales

Resumen

Los modelos de regresión convencionales tienen entre sus supuestos: 1) que la variable de respuesta es numérica y continua (en la jerga técnica, se dice que tiene una distribución de frecuencia "normal"); y 2) que las observaciones son independientes entre sí. Sin embargo, para la mayoría de los problemas de investigación en las investigaciones sociales este no es el caso. A menudo, la variable de respuesta es cualitativa, por ejemplo, en formato binario, nominal categórico u ordinal. Otra dificultad común se produce en relación con la independencia entre observaciones, ya que el resultado de una observación puede correlacionarse de varias maneras con el resultado de las demás. Los modelos generalizados de efectos mixtos, también llamados modelos jerárquicos generalizados, son una solución a estas limitaciones. Son una técnica apropiada para el estudio de casos en los que se cree que las características y comportamientos de una determinada observación están influenciados por el conglomerado o agrupación a la que pertenece. De esta manera, es posible que el investigador considere, en un mismo modelo, los datos de contexto, los datos de los individuos y la interacción entre los dos niveles. El presente trabajo pretende difundir el uso de la modelación jerárquica como herramienta para el análisis de datos organizados en niveles o agrupaciones cuando la variable de respuesta no es una variable numérica continua (es decir, no tiene una distribución normal). Para ello, se presenta la teoría estadística que subyace a la técnica, acompañada de un análisis aplicado a los resultados de las elecciones nacionales en Brasil.