Angrist y Pischke han sugerido que los errores estándar robustos (es decir, robustos a la heteroscedasticidad o a las varianzas desiguales) se comuniquen de forma rutinaria en lugar de someterlos a pruebas. Dos preguntas:
Tengo un libro de texto titulado Introducción a la Econometría, 3ª ed. de Stock y Watson que dice: "si los errores son heteroscedásticos, entonces el estadístico t calculado utilizando el error estándar de sólo homoscedasticidad no tiene una distribución normal estándar, incluso en muestras grandes". Creo que no se puede hacer una inferencia/prueba de hipótesis adecuada sin poder asumir que el estadístico t se distribuye como normal estándar. Tengo MUCHO respeto por Wooldridge (de hecho, mi clase de posgrado también utilizó su libro), así que creo que lo que dice sobre que las estadísticas t que utilizan SE robustos requieren muestras grandes para ser apropiadas es definitivamente correcto, pero creo que a menudo tenemos que lidiar con el requisito de la muestra grande, y lo aceptamos. Sin embargo, el hecho de que el uso de SEs no robustos no dará una t-stat con la distribución normal estándar adecuada incluso si tienes una muestra grande crea un reto mucho mayor que superar.
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