RESUMEN: La estimación en el modelo de regresión beta con intercepto aleatorio está usualmente basada en la teoría de máxima verosimilitud, asumiendo que el modelo está correctamente especificado. Sin embargo, la validez de este supuesto algunas veces es difícil de verificar. El objetivo de este trabajo es estudiar el impacto de la especificación incorrecta de la distribución de los interceptos aleatorios a la medida y la dispersión en la estimación de los parámetros del modelo a través de un estudio de simulación. Los estudios de las simulaciones mostraron la existencia de un efecto en las estimaciones de los parámetros cuando se usa la distribución mezcla de normales y cuando la cantidad de información por es pequeña.

ABSTRACT: Estimation in beta regression mixed model is often based on maximum likelihood theory, wchich assumes that the underlying probability model is correctly specified. However, the validity of this assumption is sometimes difficult to verify. The objective of this paper is to study the impact of random effects distribution misspecification on the parameter estimation. The simulation results showed the existence of an effect in the parameter estimates when non-symmetric distributions are used and when the amount of information per group is small.