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Modelos mixtos con SPSS

Fecha:22-mar-2019

Con motivo de la celebración de las actividades establecidas en el Programa de Actividades Formativas del Doctorado en Medicina durante el mes de Abril de 2019, se realiza la siguiente actividad: Modelos Mixtos con SPSS durante el 11 y 12 de abril de 2019 impartido por el Dr. David Lozano Paniagua, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Granada y que se realizará de 4 a 8 en el Cite III.

Los datos correlacionados surgen frecuentemente en los análisis estadísticos en disciplinas relacionadas con las Ciencias de la Salud. En este sentido, el análisis por modelos lineales mixtos amplía el modelo lineal general al proporcionar un enfoque más flexible que nos permite modelar una gran variedad de patrones de correlación al permitir modelar no sólo las medias sino también las varianzas y covarianzas. El modelo lineal mixto nos permite además ajustar otros modelos como los modelos multinivel, los modelos lineales jerárquicos y los modelos con coeficientes aleatorios.
El nombre de modelos mixtos proviene del hecho de que utilizan una mezcla de efectos tanto fijos como aleatorios. Estos corresponden a una jerarquía de niveles con la medición repetida y correlacionada que ocurre entre todas las unidades de nivel inferior para cada unidad de nivel superior particular. Los modelos mixtos lineales son por tanto un modelo de regresión que toma en cuenta tanto la variación que se explica por las variables independientes de interés y la variación que no se explica por las variables independientes de interés (efectos aleatorios). Así, para cualquier parámetro analizado que se determinen en dos periodos diferentes para cada sujeto de estudio, sus resultados pueden ser analizados mediante modelos mixtos lineales. En este caso, los individuos representan efectos aleatorios y los demás factores pueden considerarse como efectos fijos.

Actualizado por: Escuela Internacional de Doctorado

Fecha: 22 de marzo de 2019

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