Realización de un proyecto empírico

Realización de un proyecto empírico

Pasos a realizar:

1. PLANTEAR UNA PREGUNTA

Es crucial plantear una pregunta muy específica. Sin que la meta del análisis que se está realizando esté claramente definida, no se puede saber por dónde comenzar. La difusión de conjuntos de datos ricos puede inducir al investigador a lanzarse en un conjunto de datos con base en ideas mal concebidas, lo cual resulta contraproducente.

Esto no significa que se deba plantear la pregunta en un vacío. En especial para un proyecto de un solo plazo, no se puede ser demasiado ambicioso. Por tanto, cuando se elija un tema, se debe estar razonablemente seguro de que existen fuentes de datos que permitirán responder la pregunta en el tiempo asignado. Al elegir un tema, se necesita decidir qué áreas de la economía o de otras ciencias sociales son de interés.

Cuando se formule la pregunta, será útil analizar las ideas con compañeros de clase, profesor y amigos. Se debe ser capaz de convencer a las personas de que dar respuesta a la pregunta entraña algún interés

1. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

Toda investigación, incluso las que son relativamente cortas, deben contar con una revisión de la bibliografía relevante. Si la investigación se basa en revistas o en servicios de búsqueda en línea para elegir un tema, se está por buen camino para una revisión bibliográfica. Si se elije un tema por propia cuenta, como el estudio de los efectos del consumo de drogas en el rendimiento académico en la universidad, entonces probablemente se requiera un mayor esfuerzo. Pero los servicios de investigación en línea hacen que ese trabajo sea mucho más fácil, puesto que se puede buscar por palabras clave, por palabras en los títulos, por autor, etc.

Cuando se elabore investigación bibliográfica, se deben tener en mente temas relacionados que quizá no aparezcan en una búsqueda mediante unas cuantas palabras clave. Pueden ahorrarse muchos problemas si se reflexiona antes de buscar

1. RECOLECCIÓN DE DATOS

-Decidir el conjunto apropiado de datos

Primero debe decidir el tipo de datos necesario para responder a su pregunta. Los conjuntos de datos tienen una variedad de formas. Los tipos más comunes son los conjuntos de datos de corte transversal, series de tiempo, cortes transversales combinados y datos de panel. Se puede dar respuesta a muchas preguntas mediante cualquiera de las estructuras de datos que se han descrito.

Es más fácil obtener los conjuntos de datos de panel sobre unidades más grandes. Los datos aparecen en diversas formas. Algunos conjuntos de datos, en especial los históricos, están disponibles sólo en forma impresa. Para conjuntos pequeños de datos, introducir uno mismo los datos, a partir de la fuente impresa, es más fácil y cómodo. Existen muchos conjuntos de datos disponibles en forma electrónica.

        -Ingresar y almacenar los datos

Se debe colocarlos en un formato que sea útil. Como regla, los datos deben tener una forma tabular, en la que cada observación representa una fila diferente; las columnas en el conjunto de datos representan diferentes variables. Como es natural, es crucial saber cómo están organizados los datos antes de leerlos en su paquete de econometría. Para los conjuntos de datos de series de tiempo, sólo hay una forma sensible de ingresar y almacenar los datos.

Inspección, depuración y resumen de los datos

Es crucial que se familiarice con el conjunto de datos que se usará en un análisis empírico. Si se ingresan los datos, se estará obligado a saber todo acerca de ellos. Pero si se obtienen datos de una fuente externa, se tendrá que invertir algún tiempo para comprender su estructura y convenciones. También se debe conocer la naturaleza de las variables en el conjunto de datos. Detectar errores en un conjunto de datos es necesario para preservar la integridad de cualquier análisis de datos.

4.ANÁLISIS ECONOMÉTRICO

Si su curso se enfocó en la estimación por mínimos cuadrados ordinarios de un modelo de regresión lineal múltiple, usando datos de corte transversal o de series de tiempo, el enfoque econométrico es el idóneo. Con el fin de justificar la estimación por MCO, se debe hacer una argumentación convincente de que los supuestos clave de MCO se satisfacen en el modelo.

Un error común, en especial entre principiantes, es incluir de forma incorrecta las variables explicativas en un modelo de regresión que estén listadas como valores numéricos, pero que no tengan significado.

Si el modelo tiene algún error potencial, como variables omitidas y utiliza MCO, debe intentar alguna clase de análisis de error de especificación. Del estudio del método de las variables instrumentales, se sabe que es posible utilizarlo para resolver varias formas de endogeneidad, incluidas las variables omitidas y simultaneidad. Los buenos trabajos en ciencias sociales empíricas contienen análisis de sensibilidad. En términos generales, esto significa que se estima el modelo original y es modificado de formas que parezcan razonables. Con algo de suerte las conclusiones importantes no cambian. Aun si se tiene mucho cuidado al diseñar un tema, postular el modelo, recabar los datos y llevar a cabo la econometría, es muy posible que se obtengan resultados desconcertantes, al menos en algún momento. Cuando eso suceda, la tendencia natural es intentar diferentes modelos, distintas técnicas de estimación o quizá diferentes subconjuntos de datos hasta que los resultados correspondan más a lo que se esperaba.

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