# Construction of multilevel statistical models in health research: Foundations and generalities

## TL;DR

This paper explains how multilevel statistical models can be used in health research to analyze complex hierarchical data structures.

## Contribution

It provides a comprehensive overview of the theoretical and methodological foundations for constructing these models in health research.

## Key findings

- Multilevel models are useful for integrating information in health research due to complex relationships and interactions.
- Statistical evaluation of variance explained by grouping is essential before applying these models.
- The requirements for analysis depend on variables, units per level, and hierarchical structure.

## Abstract

Este trabajo tiene como objetivo presentar una mirada global de la aplicabilidad de los modelos de análisis multinivel en el ámbito de la investigación sanitaria. Ofrece información sobre los fundamentos teóricos, metodológicos y estadísticos y, además, menciona los pasos básicos para la construcción de estos modelos, y da ejemplos de su uso, según la estructura jerárquica de los datos.

Cabe resaltar que, antes de utilizar estos modelos, se requiere contar con un soporte teórico sobre la necesidad de uso y una valoración estadística que dé cuenta del porcentaje de varianza explicada por el efecto de agrupación de las observaciones. Los requisitos para llevar a cabo este tipo de análisis dependen de condiciones especiales como el tipo de variables, la cantidad de unidades por nivel o el tipo de estructura jerárquica. Se concluye que los modelos de análisis multinivel son una herramienta útil para lograr la integración de información, dadas la complejidad de las relaciones y las interacciones que determinan la mayoría de las condiciones de salud, incluida la pérdida de independencia entre las unidades de observación.