EVIEWS. Análisis de regresión: modelos ANOVA y ANCOVA.

Описание: Datos y objetivo. Se realiza un análisis ANOVA y ANCOVA, utilizando las variables cualitativas para ello. Por cuestiones de comodidad y para que se puedan "rehacer" los ejercicios, aqui mostrados, se han tomando nuevamente del Gujarati (tabla 9.1. Cuarta edición).

La siguiente actividad tiene como objetivo el observar como las variables cualitativas pueden causar problemas de heteroscedasticidad al omitirse en los modelos. Una variable cualitativa, expresa la presencia o ausencia de una cualidad. Por ejemplo ser hombre o mujer son dos categorías de la variable género. Podemos definir 1 si es mujer y 0 si es hombre (o al revés, eso no importa, lo que importa es ver como se definió la categoría).
Por lo anterior, es necesario, antes de proseguir con la corrección de la heteroscedasticidad, entrar de forma frontal al tema de variables cualitativas o dummy.

En el siguiente ejemplo se trata de modelar el salario de los profesores, de acuerdo a 3 grandes regiones en los Estados Unidos. Son 3 regiones, luego son 3 categorías de la variable cualitativa región. Las regiones son: Oeste, Norte y Sur.
Las preguntas y respuestas que la econometría puede hacerse aquí son:
¿Hay diferencias de salarios por región?
¿Son significativas?
¿ De cuánto es esa diferencia?

El número de cualitativas en un modelo se determina por el número de categorías menos uno. Así 3-1= 2 dicotómicas o cualitativas. En el archivo de datos se tiene por ello dos dummies d1 y d2 (cualitativas, variables binarias, variables dicotómicas, son algunos sinónimos)
¿Los salarios se pueden explicar solo por una variable cualitativa?
Si esto es asi, si la variable cuantitativa salario se explica sólo por cualitativas el modelo recibe el nombre de ANOVA (análisis de varianza), si en cambio además de cualitativas como explicativas incluye a cuantitativas recibe el nombre de ANCOVA (análisis de covarianza).
Podrá observarse que en el caso del modelo ANCOVA la r cuadrada es mejor, pero además, algunos problemas de los residuos, podrían mejorarse al MODELAR mejor con dummies.


obs SALARY SPENDING D1 D2

1 19583.00 3346.000 1.000000 0.000000
2 20263.00 3114.000 1.000000 0.000000
3 20325.00 3554.000 1.000000 0.000000
4 26800.00 4642.000 1.000000 0.000000
5 29470.00 4669.000 1.000000 0.000000
6 26610.00 4888.000 1.000000 0.000000
7 30678.00 5710.000 1.000000 0.000000
8 27170.00 5536.000 1.000000 0.000000
9 25853.00 4168.000 1.000000 0.000000
10 24500.00 3547.000 1.000000 0.000000
11 24274.00 3159.000 1.000000 0.000000
12 27170.00 3621.000 1.000000 0.000000
13 30168.00 3782.000 1.000000 0.000000
14 26525.00 4247.000 1.000000 0.000000
15 27360.00 3982.000 1.000000 0.000000
16 21690.00 3568.000 1.000000 0.000000
17 21974.00 3155.000 1.000000 0.000000
18 20816.00 3059.000 1.000000 0.000000
19 18095.00 2967.000 1.000000 0.000000
20 20939.00 3285.000 1.000000 0.000000
21 22644.00 3914.000 1.000000 0.000000
22 24624.00 4517.000 0.000000 1.000000
23 27186.00 4349.000 0.000000 1.000000
24 33990.00 5020.000 0.000000 1.000000
25 23382.00 3594.000 0.000000 1.000000
26 20627.00 2821.000 0.000000 1.000000
27 22795.00 3366.000 0.000000 1.000000
28 21570.00 2920.000 0.000000 1.000000
29 22080.00 2980.000 0.000000 1.000000
30 22250.00 3731.000 0.000000 1.000000
31 20940.00 2853.000 0.000000 1.000000
32 21800.00 2533.000 0.000000 1.000000
33 22934.00 2729.000 0.000000 1.000000
34 18443.00 2305.000 0.000000 1.000000
35 19538.00 2642.000 0.000000 1.000000
36 20460.00 3124.000 0.000000 1.000000
37 21419.00 2752.000 0.000000 1.000000
38 25160.00 3429.000 0.000000 1.000000
39 22482.00 3947.000 0.000000 0.000000
40 20969.00 2509.000 0.000000 0.000000
41 27224.00 5440.000 0.000000 0.000000
42 25892.00 4042.000 0.000000 0.000000
43 22644.00 3402.000 0.000000 0.000000
44 24640.00 2829.000 0.000000 0.000000
45 22341.00 2297.000 0.000000 0.000000
46 25610.00 2932.000 0.000000 0.000000
47 26015.00 3705.000 0.000000 0.000000
48 25788.00 4123.000 0.000000 0.000000
49 29132.00 3608.000 0.000000 0.000000
50 41480.00 8349.000 0.000000 0.000000
51 25845.00 3766.000 0.000000 0.000000




Saludos, César