Co to jest ekonometria danych panelu?
Econometria danych panelu jest specyficzną formą analizy danych statystycznych. Obejmuje dane wielowymiarowe, w których dane mierzy wiele rzeczy dla tego samego tematu. To oczywiście pozwala analitykom znaleźć więcej informacji i wzorców, w tym dane dotyczące odniesienia. Wadą ekonometryki danych panelu jest to, że analiza może być znacznie bardziej skomplikowana.
Econometrics to działanie leżące gdzieś pomiędzy ekonomią a statystyką. Wiele tradycyjnych ekonomii obejmuje opracowanie teorii w celu wyjaśnienia i przewidywania działań takich jak zachowanie rynkowe. Econometrics polega bardziej na rozpoczęciu od wyników i próbie pracy wstecz w celu znalezienia możliwych przyczyn i połączeń.
Dane panelu są czasami znane jako dane podłużne - jest to każdy zestaw danych obejmujących wiele czynników dla tych samych osób. Na przykład lista wysokości każdego dziecka w klasie byłaby zwykłymi danymi. Lista każdego dziecka w klasie, dając zarówno wysokość dziecka, jak i tWaga dziecka byłaby bardzo prostą formą danych panelu. Niektóre formy danych panelu są o wiele bardziej skomplikowane: na przykład krajowy spis ludności może zawierać dziesiątki elementów danych o każdym gospodarstwie domowym.
Przy najprostszym ekonometryce danych panelu można wykorzystać do ustanowienia relacji. Na przykład zestaw danych może pokazać wyniki testu przyjęcia przez studentów byłych studentów i ich wynagrodzeń dziesięć lat po opuszczeniu szkoły. Może to pokazać silny związek między posiadaniem wysokiego wyniku a wysoką pensją. To niekoniecznie dowodzi, że te dwa są połączone: powszechnie używaną frazą jest to, że „korelacja nie jest równa przyczynowości.”
Bardziej złożona ekonometria danych panelu może działać z wieloma czynnikami. Na przykład wyniki testu i dane dotyczące wynagrodzeń mogą również zawierać szczegóły średniego wyniku testu w szkole ucznia. Przez odniesienie, analitycy mogli odkryć, że pensje są bardziej D.Ependent o tym, jak dobrze uczeń wykonał w porównaniu z kolegami z klasy niż w faktycznym wyniku ucznia. Może to prowadzić do teorii, że uczniowie, którzy przewyższają rówieśników, są bardziej konkurencyjni lub napędzani, a to przekłada się na awans w miejscu pracy i wygrywając promocje.
Korzystanie z wielu zmiennych może ułatwić identyfikację potencjalnych łączy. Może również zmniejszyć szanse, że określony link został spowodowany wyłącznie przez przypadek, lub wyjaśnić je w takim przypadku. Głównym problemem jest to, że każda dodatkowa zmienna powoduje dramatyczny wzrost całkowitej liczby badanych linków. To nie tylko zwiększa wymagane prace analizy, ale zwiększa szansę na prześlizgnięcie się błędu.