Statistica vs econometria: qual è la differenza?

Il campo della statistica riguarda la raccolta, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati.

L’econometria è semplicemente l’applicazione di metodi statistici ad argomenti di economia.

Ad esempio, uno studente che segue un corso introduttivo di statistica potrebbe apprendere i seguenti argomenti:

• Come calcolare le statistiche descrittive
• Come visualizzare i dati
• Come costruire gli intervalli di confidenza
• Come eseguire il test di ipotesi
• Come adattare i modelli di regressione
• Come adattare i modelli ANOVA

Uno studente che poi segue un corso di econometria imparerà come applicare ciascuno di questi metodi statistici per rispondere a domande di ricerca relative all’economia.

Se uno studente vuole diventare econometrico, deve prima acquisire familiarità con i concetti insegnati in un corso introduttivo di statistica.

Possono quindi seguire un corso di econometria per imparare come applicare metodi statistici a specifiche domande di ricerca nel campo dell’economia.

Metodi statistici comuni utilizzati in econometria

Il campo dell’econometria utilizza molti metodi statistici.

Gli esempi seguenti illustrano alcuni metodi comunemente utilizzati.

Esempio 1: Statistica descrittiva

Gli econometrici utilizzano spesso la statistica descrittiva per riassumere lo stato attuale di un’economia in una particolare area.

Ad esempio, un econometrico potrebbe raccogliere i seguenti dati sugli individui in una particolare città:

• Dimensione della popolazione: 85.000
• Reddito familiare medio: $ 71.200
• Reddito familiare medio: $ 56.400
• Deviazione standard del reddito familiare: $ 12.200

Utilizzando queste statistiche descrittive, l’econometrista può acquisire una solida conoscenza della distribuzione del reddito in quella città.

L’econometrista potrebbe anche confrontare questi valori con quelli di altre città o addirittura paragonarli con la stessa città in un periodo diverso.

In pratica, gli econometrici utilizzano costantemente le statistiche descrittive per comprendere meglio la situazione economica di diverse città, stati e paesi.

Esempio 2: modelli di regressione

Gli econometrici utilizzano spesso modelli di regressione multipla per comprendere come i vari fattori influenzano determinate variabili di risposta .

Ad esempio, un econometrista che studia le case potrebbe adattarsi al seguente modello di regressione:

Variabile di risposta :

• Prezzo della casa

Variabili predittive :

• Piedi quadrati
• numero di stanze
• Numero di bagni
• Dimensione del terreno

Possono quindi utilizzare questo modello di regressione per comprendere esattamente come le diverse variabili predittive influenzano la variabile di risposta.

Ad esempio, potrebbero scoprire che per ogni ulteriore aumento di un metro quadrato delle dimensioni della casa (mantenendo costanti tutte le altre variabili), il prezzo della casa aumenta in media di 150 dollari.

Oppure, potrebbero scoprire che per ogni bagno aggiuntivo (tutte le altre variabili restano costanti), il prezzo della casa aumenta in media di 8.500 dollari.

Possono anche utilizzare questo modello di regressione per prevedere il prezzo di vendita della casa in base ai valori delle variabili predittive del modello.

Esempio 3: previsione delle serie temporali

Gli econometrici utilizzano spesso l’analisi delle serie temporali per prevedere lo stato dell’economia di una determinata contea, città, stato o paese in un dato momento futuro.

Ad esempio, un econometrico può utilizzare dati storici per prevedere il PIL, il tasso di disoccupazione, il tasso di interesse o altre misure per un dato paese in un dato momento futuro.

Correlati: Come tracciare una serie temporale in R (con esempi)

Conclusione

Insomma:

Il campo della statistica comprende un’ampia varietà di metodi che possono essere utilizzati con molti tipi diversi di dati.

Il campo dell’econometria è semplicemente l’applicazione di questi metodi statistici a vari argomenti di economia.

Risorse addizionali

I seguenti articoli spiegano l’importanza delle statistiche in vari campi:

Perché le statistiche sono importanti? (10 motivi per cui le statistiche sono importanti!)
L’importanza della statistica nelle imprese
L’importanza della statistica nell’istruzione
L’importanza della statistica in sanità