Intercepta y / o pendientes que cambian con el tiempo
A diferencia del análisis de sección transversal típica, que impone una naturaleza estática de sus modelos, una sección transversal combinado le permite incorporar un elemento de tiempo dinámico. Usted puede hacer esto con una sección transversal agrupado porque las unidades de corte transversal se observan en dos o más períodos.
Típicamente, las secciones transversales combinados contienen muchas observaciones más transversales que el número de períodos de tiempo que se agruparon. En consecuencia, los modelos por lo general se parecen análisis transversal con posibles correcciones heterocedasticidad. Debido a que el espacio de tiempo entre la recolección de las unidades transversales suele ser grande (en cualquier lugar de un año a varios años de diferencia), autocorrelación y otros temas de series de tiempo tienden a ser ignorados.
No es raro que confundir una sección transversal combinado con un conjunto de datos de panel. Ambos contienen mediciones transversales en varios períodos, pero en un conjunto de datos panel de las mismas unidades transversales están incluidos en cada período de tiempo en lugar de ser seleccionado al azar en cada período.
Con datos transversales agrupados, la distribución de la población de la que se extraen las muestras al azar puede cambiar con el tiempo.
Si utiliza una sección transversal combinado, tendrá que examinar los efectos del tiempo posibles. Si ignora estos efectos en tiempo, es posible obtener estimaciones sesgadas de los coeficientes de regresión.
Una posibilidad es que una población que cambian los resultados de distribución en diferentes intersecciones y / o pendientes en el tiempo. La figura ilustra la forma en que representa una intercepción de cambio puede ser importante con datos transversales agrupados. Si no tienen en cuenta los efectos del tiempo, se obtiene la línea 1A regresión muestra (con una estimación sesgada de la intersección). Sin embargo, lo que representa el tiempo le permite identificar las líneas 1B y 1C.
El tiempo también puede influir en el impacto de la variable independiente sobre la variable dependiente mediante la alteración de la magnitud de la pendiente. Si ignora los efectos del tiempo, que va a terminar con la línea 2A. Recta de regresión 2A tiene heterocedasticidad, y, más importante, una estimación sesgada de la pendiente (impacto de la variable independiente). Por que representa los efectos del tiempo, se puede identificar líneas 2B y 2C, que estimar adecuadamente la pendiente.
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