Resumen:
Verificar si los resultados de un modelo de regresión reflejan el patrón de los datos, o si los mismos se deben a unas
cuantas observaciones atípicas (outliers) es un paso importante en el proceso de investigación empírica. Para este
propósito resulta aún común apoyarse en procedimientos (estándares) que no son eficaces para este propósito, al sufrir
del denominado “masking effect”, algunos de ellos sugeridos incluso en los libros tradicionales de econometría. El
presente trabajo pretende alertar a la comunidad académica sobre el peligro de implementar estas técnicas estándares,
mostrando el pésimo desempeño de las mismas. Asimismo, se sugiere aplicar otras técnicas más idóneas sugeridas en la
literatura sobre “estadística robusta” para identificar outliers en el análisis multivariado. Para facilitar la aplicación de
las mismas, el trabajo pone a disposición de la comunidad académica un programa en Stata del tipo do-file para
identificar y categorizar outliers basado en el trabajo de [1]. Simulaciones de Monte Carlo dan evidencia de la
aplicabilidad de la misma.
