¿Qué es la econometría de datos de panel?
La econometría de datos de panel es una forma específica de análisis de datos estadísticos. Se trata de datos multidimensionales, que es donde los datos miden varias cosas para el mismo tema. Naturalmente, esto permite a los analistas encontrar más información y patrones, incluidos los datos de referencias cruzadas. La desventaja de la econometría de datos de panel es que puede ser mucho más complicado de analizar.
La econometría es una actividad que se encuentra en algún lugar entre la economía y las estadísticas. Gran parte de la economía tradicional implica desarrollar teorías para explicar y predecir actividades como el comportamiento del mercado. Econometría se trata más de comenzar con resultados e intentar trabajar hacia atrás para encontrar posibles causas y conexiones.
Los datos de panel a veces se conocen como datos longitudinales: es cualquier conjunto de datos que cubre múltiples factores para los mismos temas. Por ejemplo, una lista de la altura de cada niño en una clase sería información ordinaria. Una lista de cada niño en una clase que indique tanto la altura como el peso del niño sería una forma muy simple de datos de panel. Algunas formas de datos de panel son mucho más complicadas: por ejemplo, un censo nacional puede contener docenas de elementos de datos sobre cada hogar.
En su forma más simple, la econometría de datos de panel se puede utilizar para establecer relaciones. Por ejemplo, un conjunto de datos puede mostrar los puntajes de los exámenes de admisión a la universidad de ex alumnos y sus salarios diez años después de abandonar la escuela. Esto podría mostrar una fuerte relación entre tener un puntaje alto y tener un salario alto. Esto no prueba necesariamente que los dos estén conectados: una frase de uso común es que "la correlación no es igual a la causalidad".
Los datos de panel más complejos de la econometría pueden funcionar con múltiples factores. Por ejemplo, los puntajes de los exámenes y los datos salariales también pueden incluir detalles del puntaje promedio de los exámenes en la escuela del estudiante. Mediante referencias cruzadas, los analistas podrían encontrar que los salarios dependen más de qué tan bien se desempeñó un estudiante en comparación con sus compañeros de clase que en el puntaje real del estudiante. Esto podría llevar a una teoría de que los estudiantes que superan a sus compañeros son más competitivos o impulsados y que esto se traduce en salir adelante en el lugar de trabajo y ganar promociones.
El uso de múltiples variables puede facilitar la identificación de enlaces potenciales. También puede reducir las posibilidades de que un enlace en particular haya sido causado por pura casualidad, o hacerlo más claro cuando ese sea el caso. El principal problema es que cada variable adicional causa un aumento dramático en el número total de enlaces potenciales que se están explorando. Esto no solo aumenta el trabajo de análisis requerido, sino que aumenta la posibilidad de que se produzca un error.