Qu'est-ce que l'économétrie des données de panel?
L'économétrie des données de panel est une forme spécifique d'analyse de données statistiques. Il s’agit de données multidimensionnelles, c’est là que les données mesurent plusieurs choses pour le même sujet. Cela permet naturellement aux analystes de trouver plus d'informations et de modèles, y compris des données de référence croisée. L'économétrie des données de panel a l'inconvénient d'être plus compliquée à analyser.
L'économétrie est une activité qui se situe entre l'économie et les statistiques. Une grande partie de l'économie traditionnelle implique de développer des théories pour expliquer et prévoir des activités telles que le comportement du marché. L'économétrie consiste davantage à commencer avec les résultats et à essayer de travailler en arrière pour trouver les causes et les liens possibles.
Les données de panel sont parfois appelées données longitudinales. Il s’agit de tout ensemble de données couvrant plusieurs facteurs pour les mêmes sujets. Par exemple, une liste de la hauteur de chaque enfant d'une classe serait une donnée ordinaire. Une liste de chaque enfant d'une classe, indiquant à la fois sa taille et son poids, constituerait une forme très simple de données de panel. Certaines formes de données de panel sont beaucoup plus compliquées: par exemple, un recensement national peut contenir des dizaines d'éléments de données sur chaque ménage.
Dans sa forme la plus simple, l’économétrie des données de panel peut être utilisée pour établir des relations. Par exemple, un ensemble de données peut indiquer les scores au test d'admission au collège des anciens étudiants et leur salaire dix ans après la fin de leurs études. Cela pourrait montrer une forte relation entre avoir un score élevé et un salaire élevé. Cela ne prouve pas nécessairement que les deux sont liés: une expression couramment utilisée est que "corrélation ne signifie pas causalité".
Une économétrie de données de panel plus complexe peut fonctionner avec plusieurs facteurs. Par exemple, les résultats des tests et les données salariales peuvent également inclure des détails sur le résultat moyen des tests dans l’école de l’élève. En faisant des références croisées, les analystes pourraient constater que les salaires dépendent davantage de la performance d'un élève que de ses camarades de classe, plutôt que de son score réel. Cela pourrait conduire à une théorie selon laquelle les étudiants qui surperforment leurs pairs sont plus compétitifs ou motivés et que cela se traduit par une progression sur le lieu de travail et des promotions gagnantes.
L'utilisation de plusieurs variables peut faciliter l'identification des liens potentiels. Cela peut également réduire les chances qu'un lien particulier ait été provoqué purement par hasard ou le rendre plus clair lorsque c'est le cas. Le problème principal est que chaque variable supplémentaire entraîne une augmentation spectaculaire du nombre total de liens potentiels explorés. Cela non seulement augmente le travail d'analyse requis, mais augmente également le risque d'erreur.