En mi regresión por MCO utilizando la regresión por diferencia en diferencias, cuando añado una variable ficticia a mi regresión, el R-cuadrado ajustado se reduce de 0,6117 a 0,6111. ¿Se trata de un resultado crítico y qué debería decir sobre el impacto de añadir esta variable ficticia? Muchas gracias por adelantado.
Respuesta
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No es un resultado crítico en absoluto.
En primer lugar, la diferencia es muy pequeña. Ambos redondean a 0,61 y no solemos fijarnos en más dígitos.
Sin embargo, lo más importante es que el R-cuadrado es en gran medida irrelevante para el análisis de diferencias en diferencias.
Lo que más le debe preocupar es si sus supuestos de identificación (por ejemplo, tendencias paralelas) se mantienen. En segundo lugar, puede considerar si la variable ficticia puede cambiar la interpretación de sus resultados. Por último, considere si podría ser un control "malo" en el sentido teórico, como se discute, por ejemplo, en el libro de Angrist y Pischke "Mostly harmless econometrics".
Otras consideraciones no importarán para su intento de identificar causalmente el coeficiente de interés, que es el objetivo de la diferencia en la diferencia.
Todo lo que significa su resultado (aunque demasiado simplificado) es que la variable ficticia tiene un poco menos de poder predictivo que las otras variables en promedio. Pero usted no está tratando de predecir la variable de resultado. Se trata de identificar causalmente un efecto (de otra variable). Por lo tanto, aunque el descenso de la R-cuadrado fuera mayor, no importaría en sí mismo.
Y si se trata de hacer previsiones, la diferencia en la diferencia no es el método adecuado.
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Puede utilizar el Prueba F para comparar los dos modelos.
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Yo no prestaría demasiada atención a $R^2_{adj.}$ . Véase, por ejemplo "Justificación y optimización de $R^2_{adj.}$ como criterio de selección de modelos" .