Sesgo de especificación: caso de variables excluídas

En el análisis empírico, el investigador frecuentemente empieza con un modelo de regresión razonable que puede no ser el más "perfecto". Después del análisis de regresión, el investigador haría el "examen post-mortem" para encontrar si los resultados están de acuerdo con las expectativas a priori. De no ser así, se iniciaría "la cirugía". Por ejemplo, el investigador puede graficar los residuales ui obtenidos de la regresión ajustada y puede observar patrones tales como los presentados en las figuras 12.1a a d. Estos residuales (que son aproximaciones de las ui) pueden sugerir algunas variables que fueron originalmente candidatas pero  que no estuvieron incluídas en el modelo por una diversidad de razones, deben ser incluídas. Este es el caso del sesgo de especificación ocasionado por la variable excluida. Frecuentemente, la inclusión de tres variables elimina el patrón de correlación observado entre los residuales. Por ejemplo, supóngase que se tiene el siguiente modelo de demanda: