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Adrián Pignataro López
La ciencia política ha recurrido a datos de panel o longitudinales de forma incremental en las últimas décadas. En comparación con datos transversales, las inferencias que se pueden obtener a través de datos de panel son considerablemente más reveladoras; sin embargo, su análisis no debe limitarse al modelo clásico lineal de regresión de mínimos cuadrados ordinarios. Con datos electorales reales y simulaciones, esta nota de investigación demuestra la mayor robustez de los modelos de efectos fijos y efectos aleatorios, así como los problemas con el estimador Arellano-Bond en el caso de paneles cortos en el tiempo, comunes en estudios electorales.
Political science has relied upon panel or longitudinal data incrementally in the last decades.In comparison with cross-section data, the inferences attainable through panel data are considerably more enlightening; however, its analysis should not be limited to the classical linear model of ordinary least-squares regression. Based on real electoral data and simulations, this research note demonstrates the greater robustness of the fixed and random effects models and the problems associated to the Arellano-Bond estimator, in the case of short panels, which are common in electoral studies.
