Sigo oyendo que la R-cuadrada no importa realmente en la investigación económica y que, debido a la imprevisible naturaleza humana, las regresiones de la investigación económica tienden a tener una R-cuadrada baja.
Pero, ¿cuánto es demasiado bajo incluso para la investigación económica?
Lo pregunto porque una de las regresiones que he realizado tiene un R-cuadrado de alrededor del 1%. ¿Sigue estando bien?
Y, en general, ¿qué es un R-cuadrado bajo en economía?
Descargo de responsabilidad: esta respuesta procede de una perspectiva de investigación microeconómica. Los especialistas en series temporales y macroeconomía probablemente tengan otras perspectivas.
No hay una regla general para lo que es también baja en todo el campo de la economía. Sí, los modelos microeconómicos (es decir, las observaciones a nivel individual) tenderán a dar valores de R-cuadrado bajos (a menudo en dígitos de un solo punto porcentual) porque hay muchos factores que pueden afectar a los resultados humanos, muchos de los cuales simplemente no pueden observarse. Pero, en general, la R-cuadrado dependerá de los datos y del modelo, concretamente de la naturaleza de la variable dependiente, de las transformaciones que se hayan aplicado a la variable, de las variables explicativas que se incluyan y de las que se excluyan.
En la investigación económica, la R-cuadrado no suele ser motivo de preocupación porque el poder de predicción no suele ser el objetivo principal. En su lugar, los economistas se centran en encontrar estimaciones fiables de los coeficientes de las variables de interés y en obtener inferencias útiles de la estructura del modelo y de los valores estimados de sus parámetros. Y el error estándar de la regresión se considera una métrica mejor que el R-cuadrado porque viene en las unidades de la variable dependiente, proporciona la medida absoluta de la distancia típica a la que caen los puntos de datos de la línea de regresión, y escala la anchura de todos los intervalos de confianza calculados a partir del modelo.
Fuente de algunos de los puntos incluidos en esta respuesta: https://people.duke.edu/~rnau/rsquared.htm
Tiene sentido. Mi variable dependiente es un componente principal normalmente distribuido (PC1) después de reducir la dimensión de un par de variables, que es bastante vago, para empezar, y estoy trabajando con datos a nivel individual, y que tiene mucha variación.
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