| Summary: | En investigaciones sociales frecuentemente se realizan mediciones de múltiples variables respuestas a lo largo del tiempo a dos o más grupos de unidades. La modelación conjunta de varias variables respuestas es conveniente en muchas situaciones sobre la modelación de las mismas en forma separada. Los datos longitudinales multivariados surgen cuando un conjunto de diferentes respuestas se mide repetidamente en el tiempo sobre una misma unidad. Resulta de interés para tales datos conocer cómo la evolución de una respuesta está relacionada con la evolución de otra respuesta y/o cómo la asociación entre las distintas respuestas evoluciona con el tiempo. Para modelar tanto la correlación entre las mediciones repetidas de una variable respuesta dada como la correlación entre las mediciones de todas las respuestas en una determinada ocasión, se propusieron diferentes estrategias de modelación conjunta de variables. Una de ellas consiste en ajustar un modelo con una estructura de covariancias especial usando la notación "producto Kronecker"; la otra es modelar introduciendo efectos aleatorios, es decir, usando un modelo mixto. En este trabajo se presenta una aplicación de la metodología para el ajuste de modelos multivariados con el objetivo de explicar la evolución conjunta de las variables tasas de actividad y desocupación, para varios aglomerados de la República Argentina durante el tercer trimestre 2006 y el cuarto
trimestre 2008.
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