Multilevel bootstrap analysis with assumptions violated

Resumen tomado de la publicación

Antecedentes: los métodos basados en la verosimilitud pueden trabajar con dificultad cuando los errores no se distribuyen normalmente y las varianzas a través de los grupos son heterogéneas. Método: el desempeño de dos métodos de estimación, el bootstrap residual (BR) no paramétrico y el de la máxima verosimilitud restringida (MVR), para ajustar modelos multinivel es comparado mediante estudios de simulación en términos de sesgo, cobertura y precisión. Resultados: encontramos que: (a) ambos métodos proporcionan estimaciones no sesgadas de los efectos fijos, pero sesgadas de los efectos aleatorios, aunque el método MVR es más propenso a generar estimaciones sesgadas para los componentes de la varianza; (b) el método BR depara diferencias más pequeñas entre las tasas de cobertura real y nominal de los intervalos de confianza que el método MVR; y (c) los valores de la raíz del error cuadrático medio (RECM) para los efectos fijos son algo más pequeños bajo el método BR que bajo el método REML. Sin embargo, en lo referido a los componentes de la varianza, el método de BR no ofrece una mejora sistemática sobre el método MVR en términos de RECM. Conclusiones: en general, se puede af rmar que el método BR resulta superior al método MVR con supuestos incumplidos.