Programas para la realización de Modelos Multinivel. Un análisis comparativo entre MLwiN, HLM, SPSS y Stata / Multilevel Analysis Software. A comparative study of MLwiN, HLM, SPSS and Stata
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Palabras clave

Análisis Multinivel
Programas Estadísticos
MLwiN
HLM
SPSS
Stata. Multilevel Analysis
Statistical Software
Stata

Cómo citar

Martínez-Garrido, C., & Murillo, F. J. (2014). Programas para la realización de Modelos Multinivel. Un análisis comparativo entre MLwiN, HLM, SPSS y Stata / Multilevel Analysis Software. A comparative study of MLwiN, HLM, SPSS and Stata. R.E.M.A. Revista electrónica De metodología Aplicada, 19(2), 1–24. https://doi.org/10.17811/rema.19.2.2014.1-24

Resumen

RESUMEN

Hoy en día contamos con diferentes programas estadísticos para la estimación de los Modelos Multinivel, o Modelos Jerárquicos. En este artículo se realiza una comparación entre los cuatro programas más utilizados para ello, el MLwiN, el HLM, el SPSS y el Stata. La estrategia de análisis es hacer una ejemplificación de su uso y, a partir de la misma, describir sus ventajas y limitaciones en el desarrollo de los Modelos Multinivel. Los resultados revelan que, aunque esencialmente muestran los mismos resultados, existen diferencias en torno a la cantidad de niveles de análisis que soportan, el tratamiento de los residuos, o el método de estimación de los componentes de la varianza asignado por defecto. Con todo ello, el investigador podrá guiar sus pasos en el desarrollo de los Modelos Multinivel y tomar una decisión fundamentada en torno a qué programa utilizar en función de las necesidades propias de su estudio.

ABSTRACT

Nowadays there are different statistical software to estimate Multilevel Models, or Hierarchical Models. In this paper we compare the more common software to develop Multilevel analysis: MLwiN, HLM, SPSS, and Stata. We include a brief example of their use, and describe the advantages and disadvantages of each software. Our results show there are differents between how many levels you can include, how the software works with residuals components, the estimation methods of variance components assigned by default. Researchers can see the Multilevel Analysis process, and decide which software is the best for their study.

https://doi.org/10.17811/rema.19.2.2014.1-24
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