Nuestro artículo explora una metodología analítica matemática poco utilizada en las ciencias sociales. Además de describir el método y sus ventajas, ampliamos una aplicación previamente reportada de modelos mixtos en una base de datos conocida sobre corrupción en 149 países. El conjunto de datos en el estudio mencionado incluía una cantidad razonable de ceros (13.19%) en la variable de resultado, lo cual es típico de este tipo de investigación, así como en gran parte de la investigación en ciencias sociales. En nuestro artículo, presentamos pautas detalladas sobre la estimación de modelos donde los datos para la variable de resultado incluyen un exceso de ceros, y el conjunto de datos tiene una estructura anidada natural. Creemos que nuestra investigación probablemente no rechazará la hipótesis que favorece la adopción de modelado mixto y la inflación de ceros sobre el marco original más simple. En cambio, nuestros resultados demuestran la importancia de considerar efectos aleatorios a nivel de país y la naturaleza inflada de ceros de la variable de resultado.