Bir kamu kurumunda çalışanların performans puanlarını () etkileyen faktörleri inceleyen bir araştırmacı, regresyon modeline 'haftalık çalışma saati' () değişkenini eklemiş; fakat performansı doğrudan etkileyen ve çalışma saatiyle yakından ilişkili olan 'motivasyon düzeyi' () değişkenini veri eksikliği nedeniyle model dışında bırakmıştır. Bu durumda, haftalık çalışma saati değişkeninin katsayı tahmini () ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
- Tahmin edici hem sapmalı hem de tutarsızdır.Cevap
- BTahmin edici sapmasızdır ancak etkin (minimum varyanslı) değildir.
- CTahmin edici sapmasız kalmaya devam eder, sadece varyansı şişer.
- DTahmin edici sapmalıdır ancak örneklem hacmi arttıkça tutarlı hale gelir.
- ETahmin edici hala en iyi doğrusal sapmasız tahmin edici (BLUE) olma özelliğini korur.
Cevap
Tahmin edici hem sapmalı hem de tutarsızdır.
Doğru seçenek, tahmin edicinin hem sapmalı hem de tutarsız olduğunu belirtmektedir. Regresyon analizinde, bağımlı değişkeni etkileyen ve modeldeki bağımsız değişkenlerle ilişkili olan bir değişkenin dışlanması (eksik belirleme), modeldeki değişkenlerin katsayılarının sistematik olarak yanlış tahmin edilmesine (sapma) ve bu hatanın büyük örneklemlerde bile düzelmemesine (tutarsızlık) neden olur.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Eksik Değişken Sapması (Omitted Variable Bias)
İpuçları
1
Modelde olması gereken bir değişkenin dışarıda bırakılması, modeldeki diğer katsayıların 'taraf tutmasına' neden olur mu?
Daha Fazla Pratik
Eksik değişken hatasının hangi durumlarda sapmaya yol açmayacağını (korelasyonun sıfır olması durumu) inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:45s