{"id":13886,"date":"2017-10-22T10:57:01","date_gmt":"2017-10-22T08:57:01","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/?p=13886"},"modified":"2026-04-04T08:19:07","modified_gmt":"2026-04-04T06:19:07","slug":"panel-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/panel-analysis\/","title":{"rendered":"Come eseguire una buona panel analysis"},"content":{"rendered":"\n

La panel analysis<\/em> (o analisi panel) \u00e8 la grande protagonista di molteplici studi di econometria. Tecnica affermata ormai da molti anni, essa consente di elaborare modelli complessi.<\/p>\n\n\n\n

Introduzione<\/h3>\n\n\n\n

Secondo Greene (2008) e Wooldridge (2009), la scelta dello strumento econometrico \u00e8 la base per l’elaborazione di un’analisi non distorta, ossia idonea a spiegare nel migliore dei modi le nostre ipotesi di ricerca.<\/p>\n\n\n\n

I dati panel<\/h4>\n\n\n\n

Per procedere alla creazione di una panel analysis,<\/em> bisogna innanzitutto chiarire cosa sono i dati panel<\/strong>. Pi\u00f9 specificatamente, i dati panel sono dati un p\u00f2 speciali, non per il loro contenuto, ma per la loro composizione. Un panel \u00e8 costituito da pi\u00f9 osservazioni ripetute per pi\u00f9 periodi temporali e per uno stesso individuo.<\/p>\n\n\n\n

Sembra difficile, vero? Allora, semplifichiamo con un esempio! Immagina di avere di fronte a te 100 soggetti e di osservare il loro reddito annuo e la loro spesa in beni di consumo per 5 anni. Se provi ad inserire i dati in un file Excel, quello che verr\u00e0 fuori sar\u00e0 questo tipo di tabella:<\/p>\n\n\n\n

id_soggetto<\/th>id_anno<\/th>reddito<\/th>spesa <\/th><\/tr><\/thead>
1<\/td>primo anno<\/td>….<\/td>…<\/td><\/tr>
1<\/td>secondo anno<\/td>….<\/td>…<\/td><\/tr>
1<\/td>terzo anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
1<\/td>quarto anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
1<\/td>quinto anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
2<\/td>primo anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
2<\/td>secondo anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
2<\/td>terzo anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
2<\/td>quarto anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
2<\/td>quinto anno<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr>
…<\/td>…<\/td>…<\/td>…<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Modello Dataset Excel per Dati Panel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Come puoi notare dalla tabella, nella colonna c’\u00e8 il numero di riferimento per i singoli soggetti (valore che va da 1 a 100), nella seconda colonna ci sono gli anni (dal primo al quinto) ed infine nelle ultime due colonne ci sono le due variabili osservate. <\/p>\n\n\n\n

Se abbiamo 100 individui osservati per pi\u00f9 anni, il nostro dataset sar\u00e0 composto da 500 osservazioni (ossia 500 righe di Excel).<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Analisi panel: passiamo all’elaborazione<\/h3>\n\n\n\n

A questo punto, come si passa dal dataset ad una bellissima panel analysis<\/em>, pronta per il tuo studio? In effetti, il percorso \u00e8 un p\u00f2 complesso, ma se applicato in modo rigoroso ti consentir\u00e0 di arrivare alla soluzione.<\/p>\n\n\n\n

La creazione di uno studio statistico efficiente prevede una meticolosa scelta degli strumenti statistici. Infatti, creare uno studio con strumenti non adeguati comporta due pericolosi effetti: la distorsione dei risultati e lo stravolgimento dei fondamenti della disciplina. Uno degli errori pi\u00f9 comuni che vengono commessi dai neofiti della statistica \u00e8 quello di dimostrare dei risultati statistici che sono in contrasto con le teorie affermate da altri studi e ritenute universalmente valide. Per esempio, \u00e8 come dimostrare una nuova legge fisica, invalidando la teoria della relativit\u00e0 di Einstein! Beh, se non sei proprio sicuro delle tue asserzioni, \u00e8 meglio non provarci! \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n

I presupposti per la panel analysis<\/h3>\n\n\n\n

Il primo passo per la panel analysis<\/em> \u00e8 quello di mettere in atto una semplicissima regressione lineare OLS. S\u00ec, hai capito benissimo: la cara e semplice regressione lineare.<\/a> Generalmente, quando si immagina di eseguire una panel<\/em> analysis<\/em>, la regressione lineare \u00e8 multipla<\/a>, ossia con pi\u00f9 variabili indipendenti ed una dipendente. <\/p>\n\n\n\n

Fai girare una OLS nel tuo software statistico e poi sottoponi i risultati a verifica con il test di Ramsey. Questo test \u00e8 infatti uno dei principali discriminanti che ti far\u00e0 capire se la tua OLS iniziale sia valida o meno. In generale, quando si lavora con i dati panel, il test di Ramsey restituisce un p-value <\/a>(eh s\u00ec proprio lui) minore di 0.05. Insomma, il rifiuto dell’ipotesi nulla del test di Ramsey, ti consentir\u00e0 di affermare che una semplice OLS non \u00e8 sufficiente per spiegare la variabilit\u00e0 dei tuoi dati. <\/p>\n\n\n\n

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<\/div>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>
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Test di Ramsey<\/h4>\n\n\n\n

Il test di Ramsey pone come ipotesi nulla quella secondo cui i dati non sono affetti da problemi da variabile omessa. Rifiutare l’ipotesi nulla (p < 0.05) porta ad affermare che \u00e8 necessario uno strumento pi\u00f9 forte dell’OLS per catturare la variabilit\u00e0 che incide sulla variabile dipendente a causa delle variabili omesse.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Passiamo alla panel analysis<\/em><\/h3>\n\n\n\n

Bene adesso che sappiamo che i nostri dati hanno problema di variabili omesse, bisogna passare ad eseguire la panel analysis<\/em>. La procedura negli attuali software statistici \u00e8 abbastanza semplice ed immediata. Con STATA ad esempio, basta seguire una serie di comandi molto schematici e la panel analysis<\/em> viene fuori.<\/p>\n\n\n\n

Le capacit\u00e0 della tecnologia, sebbene fantastiche e necessarie, non sono per\u00f2 sostitutive del pensiero umano. Al tuo software statistico hai fornito dei numeri, e lui, molto diligentemente, ti ha restituito dei numeri. Ma questi numeri sono adeguati a spiegare il fenomeno che stai osservando? E stanno descrivendo veramente il fenomeno, oppure sono numeri “a caso” stampati da un computer?<\/p>\n\n\n\n

Per cominciare a rispondere, bisogna innanzitutto capire che se il modello panel analysis<\/em> che hai scelto \u00e8 adeguato. Esistono sostanzialmente due grandi tipologie di panel analysis<\/em>: la panel ad effetti fissi (fixed effects<\/em>) e quella ad effetti random (random effects<\/em>). Per capire quale delle due \u00e8 corretta per i tuoi dati, \u00e8 necessario implementare un altro test: il test di Hausmann. Se il p-value del test di Hausmann \u00e8 minore di 0.05, allora sceglierai di eseguire e presentare una panel ad effetti fissi, altrimenti ti dedicherai ad eseguire una panel ad effetti random. <\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>
\n
<\/div>\n\n\n\n

Test di Hausman<\/h4>\n\n\n\n

Il test di Hausmann pone come ipotesi nulla quella secondo cui la differenza nei coefficienti non \u00e8 sistematica. Rifiutare l’ipotesi nulla (p < 0.05) porta ad affermare che la differenza nei coefficienti della panel anlysis<\/em> \u00e8 sistematica, ossia il modello \u00e8 caratterizzato da effetti fissi.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Dopo aver scelto la panel analysis <\/em>adatta ai tuoi dati, puoi procedere con la sua spiegazione. A seconda che la panel sia ad effetti fissi o random, \u00e8 necessario sottoporre a test il modello finale. Eterogeneit\u00e0, dipendenza cross-sectional, correlazione seriale, … stanno dietro l’angolo per invalidare il tuo lavoro.<\/p>\n\n\n\n

Ultimo decisivo passo dopo aver eseguito l’elaborazione ed averla sottoposta a test, \u00e8 quello di capire se il tuo modello econometrico \u00e8 idoneo a rappresentare il fenomeno osservato. In termini numerici, tutto fila per il verso giusto. Adesso tocca a te e al modello economico che sta alla base dello studio (vedi rapporto tra modello econometrico ed economico<\/a>) spiegare se la panel che hai tracciato spiega il fenomeno.<\/p>\n\n\n\n

Conclusione<\/h3>\n\n\n\n

Eseguire una buona panel analysis<\/em> \u00e8 molto semplice. Il difficile della strada statistico-econometrica non \u00e8 di per s\u00e8 elaborare i numeri. Conoscere come uno strumento statistico lavora \u00e8 necessario per poter interpretare i numeri e fare la differenza tra un studio qualsiasi ed uno degno di citazione!<\/p>\n\n\n\n

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La panel analysis (o analisi panel) \u00e8 la grande protagonista di molteplici studi di econometria. Tecnica affermata ormai da molti anni, essa consente di elaborare modelli complessi. Introduzione Secondo Greene (2008) e Wooldridge (2009), la scelta dello strumento econometrico \u00e8 la base per l’elaborazione di un’analisi non distorta, ossia idonea a spiegare nel migliore dei … Leggi tutto<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":138,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[602],"tags":[706,598,601,489,597,600,599],"class_list":["post-13886","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-econometria","tag-analisi-panel","tag-fixed-effects","tag-hausmann-test","tag-p-value","tag-panel-analysis","tag-ramsey-test","tag-random-effects"],"yoast_head":"\nCome eseguire una buona panel analysis? 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Mathsly \u00e8 uno studio di consulenza statistica e matematica, il cui scopo \u00e8 elaborare analisi statistiche e fornire assistenza e supporto statistico per gli\u00a0studi di ricerca e pubblicazioni scientifiche. Periodicamente il sito pubblica guide e articoli per spiegare gli aspetti pi\u00f9 interessanti della statistica medica, della ricerca medica, dell'econometria ed in generale della ricerca scientifica. Puoi trovare informazioni sui principali indici statistici (e.g. media, mediana, deviazione standard, ...) e sugli strumenti pi\u00f9 idonei a dimostrare le ipotesi di ricerca e a capire molti concetti statistici (e.g. p-value, regressioni, sensibilit\u00e0, specificit\u00e0, ...). Pubblico regolarmente articoli in biostatistica, econometria, statistica medica, ed in molti altri settori di applicazione della matematica e della statistica e, pi\u00f9 in generale, nella ricerca scientifica. Se preferisci \\\"far fare\\\" ad uno professionista, sono la persona giusta per te. 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