Panel de estudio
La versión actual de la página aún no ha sido revisada por colaboradores experimentados y puede diferir significativamente de la versión revisada el 14 de marzo de 2021; las comprobaciones requieren 8 ediciones .La investigación de panel es una técnica estadística ampliamente utilizada en las ciencias sociales , la epidemiología y la econometría que trata con dos dimensiones (secciones transversales/series temporales) de datos de panel [1] . Se recopilan datos a lo largo del tiempo de los mismos grupos de personas o individuos, y luego se realiza la regresión en estas dos dimensiones. El análisis multivariante es un método econométrico en el que se recogen datos en más de dos dimensiones (es decir, además del tiempo y los individuos, como en nuestro caso, se añade una tercera, cuarta, etc. dimensión). [2]
En un sentido amplio, la investigación de panel es sinónimo de investigación longitudinal .
Un modelo de regresión típico de un estudio de panel está representado por la fórmula , donde y es la variable dependiente , x es la variable independiente , a y b son coeficientes, i y t son índices de individuos y tiempo. El margen de error es muy importante en este análisis. Las suposiciones sobre el error determinan si nos referimos a efectos fijos o efectos aleatorios. Considerando un modelo de efectos fijos, se supone que varía de forma no aleatoria por índices o , haciendo que el modelo de efectos fijos sea análogo al modelo de variables ficticias de una dimensión. En un modelo de efectos aleatorios, se supone que varía aleatoriamente según los índices o que requiere un procesamiento especial en la matriz de varianza del error. [3]
El estudio de panel tiene tres enfoques independientes:
- Investigación independiente en general;
- Modelos de efectos aleatorios [4] ;
- Modelos de efectos fijos [5] .
La elección entre estos métodos depende del objeto de nuestro estudio y de los problemas relativos al conjunto de factores externos de las variables explicativas.
Un estudio independiente en general
Declaración: No hay atributos únicos de los individuos por los cuales se toman las medidas, y no hay un factor universal con respecto a la medida del tiempo.
Modelos de efectos fijos
Enunciado: No hay atributos únicos en los individuos que no sean el resultado de cambios aleatorios y que no varíen con el tiempo. Adecuado si desea inferir solo a los individuos evaluados. Conocido como "Modelo de variable ficticia de mínimos cuadrados" (LSDVM)
Modelos de efectos aleatorios
Enunciado: Hay constantes únicas de individuos que son el resultado de cambios aleatorios y no están asociadas con la regresión individual. Este modelo es adecuado si necesita sacar una conclusión sobre toda la población y no sobre una muestra de individuos evaluados.
Véase también
- Prueba de ama de llaves
- Análisis factorial
- Efectos fijos con descomposición vectorial
- Efectos fijos con pendientes individuales
Notas
- ↑ Maddala, GS Introducción a la Econometría . - Tercero. - Nueva York: Wiley, 2001. - ISBN 0-471-49728-2 .
- ↑ Davies, A.; Lahiri, K. Un nuevo marco para probar la racionalidad y medir los choques agregados utilizando datos de panel // Journal of Econometrics : diario. - 1995. - vol. 68 , núm. 1 . - pág. 205-227 . -doi : 10.1016 / 0304-4076(94)01649-K .
- ↑ Análisis de Paneles y Modelos de Variable Dependiente Limitada / Hsiao, C.; Lahiri, K.; Lee, L.; Pesarán, MH. -Cambridge: Cambridge University Press , 1999. -ISBN 0-521-63169-6 .
- ↑ Modelo de datos de panel con efectos aleatorios . www.machinelearning.ru Consultado el 18 de abril de 2020. Archivado desde el original el 24 de febrero de 2020.
- ↑ Modelo de datos del panel de efectos fijos . www.machinelearning.ru Consultado el 18 de abril de 2020. Archivado desde el original el 24 de febrero de 2020.
Literatura
- Examen de panel / V. L. Telitsyn // Gran Enciclopedia Rusa : [en 35 volúmenes] / cap. edición Yu. S. Osipov . - M. : Gran Enciclopedia Rusa, 2004-2017.