Économétrie des données de panel: de la théorie à la pratique

 🔹 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗹𝗲 𝗽-𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲 : 𝗹𝗮 𝗰𝗹𝗲́ 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗮𝗺𝗲́𝗹𝗶𝗼𝗿𝗲𝗿 𝘃𝗼𝘀 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗿𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 📊

En 2 minutes, on lève toute confusion 👇

1️⃣ 𝗣-𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲 : mesure statistique évaluant la force de la preuve contre l’hypothèse nulle.

2️⃣ 𝗛𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵𝗲̀𝘀𝗲 𝗻𝘂𝗹𝗹𝗲 (H₀) : suppose qu’il n’existe aucune relation entre les variables.
Ex : le régresseur n’a aucun effet sur la variable dépendante.

3️⃣ 𝗛𝘆𝗽𝗼𝘁𝗵𝗲̀𝘀𝗲 𝗮𝗹𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 (H₁) : affirme qu’il existe un effet du régresseur sur le résultat.

4️⃣ 𝗖𝗮𝗹𝗰𝘂𝗹 𝗱𝘂 𝗽-𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲 :
➡️ effectué via un t-test sur chaque coefficient de régression.

5️⃣ 𝗖𝗼𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁 (β) : traduit la variation de la variable dépendante pour une unité de variation du prédicteur.

6️⃣ 𝗘𝗿𝗿𝗲𝘂𝗿 𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗿𝗱 (SE) : mesure la précision de l’estimation du coefficient.

7️⃣ 𝗧𝗲𝘀𝘁 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 (t) : rapport entre le coefficient estimé et son erreur standard.

8️⃣ 𝗗𝗲́𝗴𝗿𝗲́𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗶𝗯𝗲𝗿𝘁𝗲́ (df) : nombre d’observations moins le nombre de paramètres estimés.

9️⃣ 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗲́𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 :
🔹 Si p ≤ 0.05, on rejette H₀ → le prédicteur a un effet significatif.

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