Modelización multinivel de los problemas sociales: Una perspectiva causal

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Título original:

Multilevel Modeling of Social Problems: A Causal Perspective

Contenido del libro:

Centrándose de forma única en las intersecciones de los problemas sociales, los modelos estadísticos multinivel y la causalidad, los capítulos de este libro, integrados desde el punto de vista sustantivo y metodológico, aclaran las estrategias básicas para desarrollar y probar modelos lineales multinivel (MLM) y extraer inferencias casuales de dichos modelos. Estos modelos también se denominan modelos lineales jerárquicos (MLH) o modelos mixtos.

La modelización estadística de las estructuras de datos multinivel permite a los investigadores combinar adecuadamente los análisis contextuales y longitudinales. Pero los investigadores que trabajan en problemas sociales rara vez aplican estos métodos, a pesar de que los temas que estudian y los datos empíricos exigen su uso. Mediante la aplicación de la modelización multinivel a las estructuras jerárquicas de datos, este libro ilustra cómo el uso de estos métodos puede facilitar la investigación de los problemas sociales y la formulación de políticas sociales.

Ofrece al lector acceso a conjuntos de datos de trabajo, código informático y técnicas analíticas, al tiempo que analiza cuidadosamente las cuestiones de causalidad en tales modelos.

Este libro es innovador: -Desarrolla procedimientos para estudiar el desarrollo social, económico y humano. - Utiliza tipologías para agrupar (i.

es decir, clasificar o anidar) el nivel de factores aleatorios de macronivel. - Estima modelos con puntos finales de Poisson, binomiales y gaussianos utilizando el procedimiento de modelos lineales mixtos generalizados (GLIMMIX) de SAS. - Selecciona estructuras de covarianza apropiadas para modelos lineales mixtos generalizados.

- Aplica diseños de estudio de diferencias en diferencias en el modelado multinivel de estudios de intervención. -Calcula puntuaciones de propensión aplicando la regresión logística de Firth a datos corregidos por Goldberger. - Utiliza la corrección de Kenward-Rogers en modelos mixtos de medidas repetidas.

- Explica las diferencias entre el análisis asociativo y causal de los modelos multinivel. - Consolida los resultados de la investigación mediante metaanálisis y crítica metodológica.

-Desarrolla criterios para evaluar la validez de un estudio y la zona de causalidad. Debido a su enfoque en los problemas sociales, la claridad de su exposición y el uso de procedimientos de vanguardia, este libro será de gran interés para investigadores políticos, metodólogos y estadísticos aplicados de las ciencias sociales (en concreto, sociología, psicología social, ciencias políticas, educación y salud pública). Puede utilizarse como texto principal en cursos sobre modelización multinivel o como introducción a textos más avanzados.