Estudios longitudinales. Modelos de diseño y análisis

Los modelos que tradicionalmente se han utilizado en el análisis de datos de medidas repetidas son de carácter lineal y siguen el enfoque basado en el análisis de la variancia. Su principal desventaja es que debe disponerse de datos balanceados lo que, en contextos aplicados, es difícil de conseguir. Por esto, se han desarrollado modelos alternativos como el estudio de curvas de crecimiento, del que se han derivado gran cantidad de métodos. Todos estos métodos, además de modelar la variancia entre e intra individuos, no requieren datos balanceados. En la actualidad, se aplican los modelos lineales mixtos como una alternativa global de análisis. Los modelos mixtos estiman tanto los valores esperados de las observaciones (efectos fijos) como las variancias y covariancias de las observaciones (efectos aleatorios). Lo que distingue, por tanto, al modelo lineal mixto del modelo lineal general, es el cálculo de los parámetros de covariancia que permiten analizar datos de carácter longitudinal (correlacionados, incompletos y con intervalos entre observaciones no constantes).