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Tecniche di trattamento del selection bias in campioni censurati

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Anteprima della tesi: Tecniche di trattamento del selection bias in campioni censurati, Pagina 3
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CAPITOLO 1 - DATI MANCANTI 
 
1.1 - DATI MANCANTI 
 
 Si possono distinguere due casi in base al motivo per cui i dati mancano: 
  - i dati non sono disponibili per motivi sconosciuti a chi li elabora e indipendentemente dal fatto che altre 
osservazioni nel campione sono complete; in tal caso queste ultime costituiscono l'insieme dei dati utilizzabili e, se 
non si è interessati all'efficienza delle stime, il fatto che manchino delle osservazioni non crea alcun problema, 
viene semplicemente ignorato. 
  - la presenza di dati mancanti è strettamente collegata al fenomeno oggetto di studio e bisogna tenerne 
conto nell'elaborazione. 
Il secondo è il caso affrontato in questo studio. 
 
1.2 - VARIABILI CENSURATE E TRONCATE 
 
 L'evidenza empirica genera dati in modo differente da quello con cui essi sono successivamente usati nei 
modelli (per esempio si utilizza la spesa, discreta, per rappresentare il consumo, continuo), quindi nell'analisi dei 
dati disponibili è il fenomeno il centro del problema. La teoria non fornisce indicazioni su come misurare i 
fenomeni, quindi teorie diverse possono presupporre criteri diversi non solo relativamente alle conclusioni ma 
anche per la "partenza", vale a dire per la misurazione, cioè, nel caso specifico, in come scegliere il tipo di 
imputazione, come assegnare i valori di censura; questi generalmente sono forniti dal fenomeno stesso ma il modo 
in cui devono essere trattati è deciso da chi elabora la teoria. 
 Il criterio più generale per descrivere il meccanismo di generazione dei dati è di supporre l'esistenza di un 
processo di selezione (censura, inosservabilità, troncamento) per poter usare informazioni che provengono da 
campioni non probabilistici, così il problema dei dati mancanti ha più facile trattazione e la selezione è più 
strettamente legata al fenomeno. Il valore di censura non è nel modello ma nell'osservabilità, nella misura che si 
può fare del fenomeno; se si ha un troncamento nell'insieme delle variabilili osservate cadono le ipotesi classiche 
sul termine d'errore, infatti esso diventa funzione delle specifiche caratteristiche dell'oggetto misurato e si crea una 
relazione con la formulazione del modello (l'errore non è più "white noise"), la conseguenza è che la stima fatta coi 
minimi quadrati ordinari è distorta. 
 Il trattamento dei dati troncati e censurati non è affrontato nello stesso modo in ambito bayesiano e 
classico, viste le differenze di fondo delle due teorie. In ambito econometrico i dati mancanti vengono "introdotti" 
nel modello tramite una variabile latente atta a descrivere il fenomeno di censura o troncamento, però essa non ha 
influenza dal punto di vista calcolatorio, resta inosservata e i dati usati per le stime sono quelli effettivamente 
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Informazioni tesi

  Autore: Anna Barrai
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1994-95
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Scienze Statistiche ed Economiche
  Relatore: Ignazio Drudi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 65

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Parole chiave

algoritmi iterativi
data augmentation
massima verosimiglianza
selection bias
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