Psicothema, 2008. Vol. Vol. 20 (nº 4). 830-838

Guillermo Vallejo Seco, Jaime Arnau Grass^* y Roser Bono Cabré^*

Los modelos lineales jerárquicos se han convertido en una herramienta muy popular para analizar datos que presentan una estructura jerarquizada. Esta metodología reconoce la estructura anidada de los datos y permiten obtener estimaciones insesgadas de las variaciones acaecidas en los distintos niveles de la jerarquía. El objetivo de este artículo es ilustrar la construcción de modelos jerárquicos en contextos transversales y longitudinales implicando tres y cuatro niveles, respectivamente. Para mostrar el proceso de modelado estadístico se evalúa la eficacia de un programa de intervención diseñado para incrementar el rendimiento matemático de estudiantes de Primaria. El ejemplo empleado se analiza con los paquetes estadísticos SAS y SPSS, cuya sintaxis se detalla convenientemente en el manuscrito.

Construction of hierarchical models in applied contexts. Hierarchical linear models have become a very popular tool for analyzing data with a hierarchical structure. This methodology recognizes the nested structure of the data and allows obtaining unbiased estimates of the variations found in the different levels of the hierarchy. The goal of this article is to illustrate the construction of hierarchical models both in cross-sectional and longitudinal contexts involving three and four levels, respectively. The efficiency of an intervention program designed to improve the mathematical performance of primary school students is evaluated to illustrate the statistical modelling process. The example used is analyzed by the SAS and SPSS packages, whose syntax is duly detailed in the manuscript.