¿Tiene sentido "agrupar" cuando se utiliza una discontinuidad de regresión?

Question

Uno de los avances de la econometría en las últimas dos décadas ha sido la de emplear "clustering" para tomar en cuenta la correlación de los términos de error a través de observaciones. Por ejemplo, si usted está evaluando el efecto de una intervención educativa donde tienes los datos individuales de los estudiantes, pero se sospecha que los docentes implementan la intervención de manera diferente, es común para analizar los datos de manera que se reconoce que no son efectos comunes a la "clase" de nivel. Común de corrección es el uso de la agrupación.

Cuando se ejecuta una discontinuidad en la regresión, ¿del mismo modo que tener en cuenta que sus observaciones pueden ser agrupados? Si es así, ¿cómo es el estimador implementa de manera diferente?

Answer 1

Si se toma en cuenta la agrupación o no sólo afecta a los errores estándar de las estimaciones. En una situación como la suya, yo no se centren demasiado en los errores estándar. Es mucho más importante que se puede justificar el uso de la discontinuidad en la regresión marco, y usted tiene que ser capaz de demostrar que permite recuperar el parámetro(s) que usted está interesado en. Una vez que usted está seguro acerca de esto, usted puede ir un paso más allá.

El siguiente paso sería el siguiente. Si usted está preocupado acerca de estos efectos de clase, usted debe tener una mirada en modelos de regresión multinivel. Debe ser posible implementar una discontinuidad en la regresión de la estrategia dentro de un modelo multinivel.