testparm y pwcompare. Video

Dos comandos útiles para analizar las variables categóricas en el seno de regresiones son testparm y pwcompare. Estos son comandos postestimación: primero debe hacerse la regresión que interesa y luego de estimarla se corren estos comandos.

testparm es útil para testear la hipótesis de que una variable categórica, introducida como un conjunto de variables dummy, no aporta al modelo. Por ejemplo, podemos tener en una regresion lineal la variable profesion con valores abogacía, escribanía y diplomacia.

testparm testea que los coeficientes de abogacía, escribanía y diplomacia son simultáneamente 0. Si el p-valor de testparm es mayor a 0.05, no podemos descartar la hipótesis nula de que todos los coeficientes sean 0 en el universo, y entonces probablemente no tiene sentido mantener la variable profesión en el modelo.

Si en cambio testparm arroja un p-valor menor a 0.05, no todas las profesiones tienen coeficientes iguales entre sí e iguales a 0 (recuérdese que en un modelo de regresión lineal la categoría base siempre tiene un coeficiente 0).

Y lo que hace pwcompare es comparar cada coeficiente con cada uno de los otros, y establecer cuáles de las diferencias son significativas. Por ejemplo, puede llegarse a la conclusión de que abogacía y diplomacia no tienen diferencias significativas entre sí, pero que sí las tienen con escribanía.

do file
Video