¿Qué significa "Endogeneidad"?
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La endogeneidad ocurre cuando una variable independiente está relacionada con el término de error en un modelo de regresión. Esta relación puede causar resultados sesgados, haciendo difícil saber si la variable independiente realmente afecta a la variable dependiente o si algún otro factor está influyendo en ambas.
Por qué es importante
Cuando intentas averiguar cómo una cosa afecta a otra, como cómo la educación impacta en los ingresos, la endogeneidad puede distorsionar tus hallazgos. Si la variable de educación está relacionada con factores no medidos como la motivación o el trasfondo familiar, los resultados pueden no reflejar el verdadero efecto de la educación.
Causas comunes
Hay algunas razones principales por las que puede ocurrir la endogeneidad:
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Variables omitidas: No incluir una variable clave que influye tanto en las variables independientes como en las dependientes.
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Error de medición: Si la variable independiente se mide de manera inexacta, esto puede crear una conexión falsa con la variable dependiente.
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Simultaneidad: Cuando tanto las variables independientes como las dependientes se influyen mutuamente al mismo tiempo.
Abordando la endogeneidad
Para manejar la endogeneidad, los investigadores a menudo utilizan técnicas especiales como métodos de variable instrumental. Estos métodos encuentran una variable que influye en la variable independiente pero no afecta directamente a la variable dependiente. Esto puede ayudar a proporcionar una imagen más clara de la relación que se está estudiando.
Importancia en la investigación
Reconocer y abordar la endogeneidad es crucial en la investigación. Asegura que los hallazgos sean válidos y se puedan usar para tomar decisiones acertadas. Cuando hay endogeneidad presente y no se trata, las conclusiones pueden llevar a políticas o creencias equivocadas.