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Interpretación confusa con variables explicativas correlacionadas

Estudio el efecto de la inmigración en el voto político con datos de los municipios. En concreto, estudio el efecto de la inmigración en el voto de los nativos. Los inmigrantes no pueden votar en mis datos.

Tengo un primer modelo diferenciado de la forma

Y_it = a Inmigración_it + b PoblaciónMenor de25_it + c*PoblaciónMayor de65_it + e_it

donde Y es la cuota de votos de un partido político, en el municipio i, en el año electoral t. La inmigración es el número de inmigrantes, sobre la población total, en el municipio i en el año electoral t.

Para controlar los cambios demográficos entre la población nativa, y su impacto en el voto político, tengo dos variables para la proporción de población menor de 25 años, sobre la población total; y la proporción de población mayor de 65 años, sobre la población total. Éstas no se calculan entre la población nativa, sino entre la población que incluye a los inmigrantes.

Mi pregunta es: dado que los inmigrantes tienden a afectar a la estructura demográfica de un municipio, probablemente rejuveneciéndolo, ¿tengo que preocuparme de que parte del efecto de la inmigración sobre el voto político pueda quedar algo absorbido/captado en las dos variables demográficas?

No soy partidario de interpretar los coeficientes de estas variables de control (cuyo efecto sobre el voto político podría estar sesgado al no captar la demografía nativa real). Sólo me interesa la estimación de la inmigración.

Muchas gracias.

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Siu Puntos 52

Si la inmigración fuera asignada al azar y afectara a la estructura demográfica, que a su vez afecta al voto, entonces sería un ejemplo de sesgo de sobrecontrol. ¿El retraso de las variables demográficas podría resolver este problema?

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Sin embargo, si la estructura demográfica afecta tanto a la inmigración como al voto, entonces bloquearía las vías de retorno y sería un buen control.

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Conclusión: depende de lo que se suponga sobre la relación causal entre las variables, no sólo de si están correlacionadas.

Las imágenes (y el contenido) están tomadas del increíble Curso intensivo sobre controles buenos y malos

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