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Interpretazione dei dati
Dato che il Trattamento è casuale le variabili omesse non possono essere correlate con il trattamento assegnato. B1 è la differenza tra il salario del centro e il salario del nord. B0+B1 è il salario medio del centro. Al 5% = 3; al 1% = 4.61.
Nel primo grafico, la funzione delle donne ha una pendenza maggiore rispetto a quella degli uomini. Traducendo in termini pratici, ogni anno di istruzione aggiunge un effetto maggiore per le donne rispetto a quello degli uomini. Nel secondo grafico, la funzione degli uomini ha una pendenza maggiore rispetto a quella delle donne. Quindi, il rendimento di ogni anno di istruzione per gli uomini è maggiore del rendimento delle donne e di conseguenza, man mano che mi sposto verso destra, il divario iniziale tende a crescere.
Come interpretare male? Male B2 è la differenza salariale tra uomini e donne quando l'istruzione è pari a 0. Se l'istruzione non è zero, ma per esempio 20, la differenza sarà B2+B3*20.
VALIDITÀ INTERNA E VALIDITÀ ESTERNA
State 2 va confrontato con la costante e cosi via..
REGRESSIONE CON VARIABILE DIPENDENTE BINARIA
La probabilità che il mutuo sia negato aumenta di 0.6 punti percentuali
Se il rapporto ln(Lmax)/ln(L0) tende a 1 lo pseudo R^2 tende a 0. Se il rapporto tende a 0 R^2 tende a 1.
numero molto grande attende a zero la distorsione
COV(Y/Z)/VAR(Z) è gamma1, ovvero il coefficiente ("B1") della relazione tra y e lo strumento Z.
COV(X/Z)/VAR(Z) rappresenta PIGRECO1, la relazione tra x e Z derivante dal primo stadio.
Non correlate al termine di errore
Il p-value superiore a 0.10 mostra che gli strumenti non incidono sui residui, cioè che gli strumenti sono esogeni
GLI ESPERIMENTI RANDOMIZZATI
La cosa più importante è che la dummy Trattamento non sia correlata con l'errore. Aumentando le ore del corso a 40 l'effetto potrebbe non essere proporzionale
Controfattuale: quello che sarebbe successo al gruppo
di trattamento se non ci fosse stato il cambiamento della politica.