Co to jest ekonometria danych panelowych?
Ekonometria danych panelowych jest specyficzną formą analizy danych statystycznych. Obejmuje dane wielowymiarowe, w których dane mierzą wiele rzeczy dla tego samego przedmiotu. To oczywiście pozwala analitykom znaleźć więcej informacji i wzorców, w tym dane odsyłające. Minusem ekonometrii danych panelowych jest to, że analiza może być znacznie bardziej skomplikowana.
Ekonometria to działalność, która leży gdzieś pomiędzy ekonomią a statystyką. Wiele tradycyjnej ekonomii wymaga opracowania teorii wyjaśniających i przewidujących takie działania, jak zachowania rynkowe. Ekonometria polega bardziej na rozpoczynaniu od wyników i próbach pracy wstecz, aby znaleźć możliwe przyczyny i połączenia.
Dane panelowe są czasem nazywane danymi podłużnymi - jest to dowolny zestaw danych obejmujący wiele czynników dla tych samych podmiotów. Na przykład lista wzrostu każdego dziecka w klasie byłaby zwykłymi danymi. Lista każdego dziecka w klasie, podająca zarówno jego wzrost, jak i wagę, byłaby bardzo prostą formą danych panelowych. Niektóre formy danych panelowych są znacznie bardziej skomplikowane: na przykład krajowy spis powszechny może zawierać dziesiątki danych o każdym gospodarstwie domowym.
W najprostszym przypadku ekonometria danych panelowych może być wykorzystana do ustanowienia relacji. Na przykład zbiór danych może przedstawiać wyniki testów wstępnych na studia byłych studentów i ich pensje dziesięć lat po ukończeniu szkoły. Może to świadczyć o silnym związku między wysokim wynikiem a wysoką pensją. Nie musi to koniecznie dowodzić, że oba są ze sobą powiązane: często stosowanym wyrażeniem jest to, że „korelacja nie jest równa przyczynowości”.
Bardziej złożone ekonometria danych panelu może działać z wieloma czynnikami. Na przykład wyniki testów i dane o wynagrodzeniach mogą również zawierać szczegóły dotyczące średniego wyniku testu w szkole ucznia. Dzięki odsyłaczom analitycy mogliby stwierdzić, że wynagrodzenia są bardziej zależne od tego, jak dobrze radził sobie uczeń w porównaniu z kolegami z klasy, niż od jego rzeczywistej oceny. Może to prowadzić do teorii, że uczniowie, którzy przewyższają rówieśników, są bardziej konkurencyjni lub napędzani, co przekłada się na awans w miejscu pracy i wygrywanie promocji.
Korzystanie z wielu zmiennych może ułatwić identyfikację potencjalnych łączy. Może również zmniejszyć prawdopodobieństwo, że dany link został spowodowany wyłącznie przez przypadek, lub też uczynić go bardziej zrozumiałym w takim przypadku. Główny problem polega na tym, że każda dodatkowa zmienna powoduje dramatyczny wzrost całkowitej liczby potencjalnych badanych połączeń. Zwiększa to nie tylko wymaganą pracę analityczną, ale także zwiększa ryzyko popełnienia błędu.