Erreurs-types robustes aux clusters
Les erreurs-types robustes aux clusters corrigent la variance des coefficients de régression lorsque les observations sont corrélées au sein de groupes (clusters) tels que des écoles, des hôpitaux ou des régions. L'estimateur sandwich groupé (clustered sandwich estimator) est issu des équations d'estimation généralisées (generalized estimating equations) de Liang & Zeger (1986) et a été synthétisé pour la pratique par Cameron & Miller (2015), permettant une inférence valide lorsque les erreurs-types ordinaires seraient trop petites.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- Liang, K. Y. & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models. Biometrika, 73(1), 13-22. DOI: 10.1093/biomet/73.1.13 ↗
- Cameron, A. C. & Miller, D. L. (2015). A Practitioner's Guide to Cluster-Robust Inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317-372. DOI: 10.3368/jhr.50.2.317 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/cluster-robust-se
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Régression par Moindres Carrés Ordinaires (MCO)Économétrie↔ compare
- Modèle à effets fixes pour données de panelÉconométrie↔ compare
- Test par permutation (ou randomisation)Statistique↔ compare
- Bootstrap sauvage pour l'inférence de régressionStatistique↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →