Quiero estimar el siguiente modelo: $Y_{ismr} = \alpha + \gamma O_{sm}+\beta X_{smr} + \epsilon_{ismr}$ , donde $Y_{ismr}$ es cliente $i$ El nivel de satisfacción de los clientes en la tienda $s$ en el mercado $m$ en la región $r$ , $O_{sm}$ es el número de competidores a los que se enfrenta la tienda $s$ en el mercado $m$ y $X_{smr}$ es un vector de controles a nivel de mercado y de región para el mercado y la región que la tienda $s$ está dentro.
El parámetro que me interesa estimar es $\gamma$ . Dice, en igualdad de condiciones, cuánto mejorará el índice de satisfacción de un cliente en una tienda si esa tienda se enfrenta a un competidor adicional.
Mi pregunta es: cuando ejecute esta regresión, ¿debo agrupar mis errores estándar por tienda o por mercado?
Nota 1: No me preocupa la endogeneidad aquí ya que tengo razones para creer que, en el contexto específico que estoy estudiando, el nivel de competencia está determinado exógenamente.
Nota 2: Para que quede claro, hay varias regiones diferentes de la zona geográfica que estoy estudiando, cada una de las cuales tiene varios mercados locales diferentes, en los que puede haber varias tiendas. Cada tienda ha sido revisada por unos cientos de clientes.
