Variables Dicótomas

Universidad Técnica Particular De Loja

Nombre: Luis Fernando Carrión Sánchez              Fecha:2020-12-17                                                                  

Tema De La Unidad: Variables Dicótomas

Actividad: Foro (Importancia De Las Variables Dicótomas.)

Las variables dicotómicas son muy importantes en Economía ya que estas pueden medir las características de los sujetos que no pueden cuantificar con valores. Estás variables se codifican con una combinación binaria que es 0 y 1.

Para que las variables dicótomas formen parte del conjunto de las variables explicativas en un modelo de regresión, debemos introducirlas adecuadamente en el modelo y transformarlas. Estos pueden tomar únicamente dos valores para facilitar las interpretaciones de los resultados del modelo de regresión (Quesada, 2012)

Las variables ficticias toman valor 1 en una categoría y valor 0 en el resto. Ejemplo:[pic 1]

                                  1     si es hombre

Hombre =                          0     si es mujer

Estas variables son muy importantes para analizar modelos con variables con información cualitativa. (Patricia Moreno, 2017)

En los modelos de regresión podemos estar interesados en ver si el efecto de alguna de las X sobre Y varía según alguna característica de la población (sexo, raza, tamaño de la empresa, etc.). (Gujarati, 1990)

Características:

*     Permiten tratar información cualitativa

•     Variables binarias cero-uno.
•     Se introducen en el modelo como explicativas adicionales

Aplicación de una variable Dummy en los modelos de regresión lineal.

Por ejemplo y aunque sólo sea un tema de terminología, el género de un individuo no es una dummy sino una variable discreta dicotómica (con dos opciones), para ser una dummy tiene que ser un artificio construido con algún propósito interpretativo.

El propósito más usual para construir dummies es el de obtener información sobre la influencia de cada escalón de una variable factor ordinal o de un factor puro. Un factor ordinal se puede introducir como tal en un modelo (un factor puro no se puede de ninguna manera no porque el programa no pueda estimarlo sino porque no tiene interpretación alguna) pero su interpretación será más potente si lo dummyficamos (no existe esa palabra, creo, pero la utilizaremos de todas formas). (Manuel Artis Ortuño, 2015)

Conclusiones

• En regresión de una variable dependiente sobre otra variable independiente de grupos, se ha de hacer variables dummy para los grupos de la variable independiente, tanto si la variable independiente tiene dos grupos, o tres o más grupos.
• Lo que significa el ‘grupo de referencia’ de una variable independiente con ‘n’ grupos, y la necesidad de hacer tantas variables dummy como grupos menos una unidad (n.º ‘dummies’ = n.º grupos – 1).
• Llevar a cabo la correspondiente ecuación de regresión con variables dummy.

Bibliografía

Gujarati, D. (1990). Econometria. Mexico: McGraw-Will.

Manuel Artis Ortuño, M. G. (18 de Octubre de 2015). Variables dicotomicas. Obtenido de http://openaccess.uoc.edu/webapps/o2/bitstream/10609/71665/3/Econometr%C3%ADa_M%C3%B3dulo%203_Variables%20ex%C3%B3genas%20cualitativas.pdf

Patricia Moreno, J. M. (23 de Mayo de 2017). ECONOMETRIA I. Obtenido de https://ocw.unican.es/pluginfile.php/1127/course/section/1352/Ppt_Ch5_G942_14-15.pdf

Quesada, A. J. (21 de Noviembre de 2012). Variables ficticias. Obtenido de https://www.um.es/econometria/adeydcho/transpar/07-ficticias_Alfonso.pdf

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