Manuale di Gretl: Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library
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# Restrizione del campione

Per "restrizione" del campione si intende la definizione di un campione ottenuta selezionando le osservazioni in base a un criterio Booleano (logico), o usando un generatore di numeri casuali. Questa modalità è usata tipicamente con dati di tipo cross-section o panel.

Si supponga di avere dei dati di tipo cross-section che descrivono il genere, il reddito e altre caratteristiche di un gruppo di individui e si vogliano analizzare solo le donne presenti nel campione. Se si dispone di una variabile dummy `genere`, che vale 1 per gli uomini e 0 per le donne, si potrebbe ottenere questo risultato con

    	smpl genere=0 --restrict

Oppure si supponga di voler limitare il campione di lavoro ai soli individui con un reddito superiore ai 50.000 euro. Si potrebbe usare

    	smpl reddito>50000 --restrict

Qui sorge un problema: eseguendo in sequenza i due comandi visti sopra, cosa conterrà il sotto-campione? Tutti gli individui con reddito superiore a 50.000 euro o solo le donne con reddito superiore a 50.000 euro? La risposta corretta è la seconda: la seconda restrizione si aggiunge alla prima, ossia la restrizione finale è il prodotto logico della nuova restrizione e di tutte le restrizioni precedenti.

Se si vuole applicare una nuova restrizione indipendentemente da quelle applicate in precedenza, occorre prima re-impostare il campione alla sua lunghezza originaria, usando

          smpl full

In alternativa, è possibile aggiungere l'opzione `replace` al comando `smpl`:

          smpl income>50000 --restrict --replace

Questa opzione ha l'effetto di re-impostare automaticamente il campione completo prima di applicare la nuova restrizione.

A differenza della semplice "impostazione" del campione, la "restrizione" del campione può produrre un insieme di osservazioni non contigue nel dataset originale e può anche modificare la struttura del dataset.

Questo fenomeno può essere osservato nel caso dei dati panel: si supponga di avere un panel di cinque imprese (indicizzate dalla variabile `impresa`) osservate in ognuno degli anni identificati dalla variabile `anno`. La restrizione

    	smpl anno=1995 --restrict

produce un dataset che non è più di tipo panel, ma cross-section per l'anno 1995. In modo simile

    	smpl impresa=3 --restrict

produce un dataset di serie storiche per l'impresa numero 3.

Per questi motivi (possibile non-contiguità nelle osservazioni, possibile cambiamento nella struttura dei dati) gretl si comporta in modo diverso a seconda che si operi una "restrizione" del campione o una semplice "impostazione" di esso. Nel caso dell'impostazione, il programma memorizza semplicemente le osservazioni iniziali e finali e le usa come parametri per i vari comandi di stima dei modelli, di calcolo delle statistiche ecc. Nel caso della restrizione, il programma crea una copia ridotta del dataset e la tratta come un semplice dataset di tipo cross-section non datato. [1]. Se si vuole re-imporre un'interpretazione di tipo "serie storiche" o "panel" al dataset ridotto, occorre usare il comando setobs, o il comando dal menù "Campione, Struttura dataset", se appropriato).

Il fatto che una "restrizione" del campione comporti la creazione di una copia ridotta del dataset originale può creare problemi quando il dataset è molto grande (nell'ordine delle migliaia di osservazioni). Se si usano simili dataset, la creazione della copia può causare l'esaurimento della memoria del sistema durante il calcolo dei risultati delle regressioni. È possibile aggirare il problema in questo modo:

1. Aprire il dataset completo e imporre la restrizione sul campione.

2. Salvare una copia del dataset ridotto su disco.

3. Chiudere il dataset completo e aprire quello ridotto.

4. Procedere con l'analisi.

### Note

[1] | Con una eccezione: se si parte da un dataset panel bilanciato e la restrizione è tale da preservare la struttura di panel bilanciato (ad esempio perché implica la cancellazione di tutte le osservazioni per una unità cross-section), allora il dataset ridotto è ancora trattato come panel.

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