Los análisis estadísticos basados en muestras no seleccionadas al azar pueden llevar a conclusiones erróneas y políticas públicas mal diseñadas.
Heckman discutió el sesgo en muestras seleccionadas no aleatoriamente para estimar las relaciones de comportamiento como un error de especificación.
La corrección es fácil de implementar y tiene una base sólida en la teoría estadística.
Supongamos que un investigador desea estimar los determinantes de la oferta salarial, pero tiene acceso a observaciones sólo para los que trabajan.
La corrección de Heckman se lleva a cabo en dos etapas, razón por la cual también se le conoce con ese nombre, pero muy distinto a una regresión en dos etapas usada para variables instrumentales.
La estimación del modelo produce resultados que se pueden utilizar para predecir la probabilidad de empleo para cada individuo.
y los determinantes no observados de las ofertas salariales u, σ u es la desviación estándar de
es como si la muestra se seleccionara al azar.
con estimaciones de Probit desde la primera etapa, construyendo
es cero es equivalente a la prueba para la selectividad de la muestra.
Los logros de Heckman han generado un gran número de aplicaciones empíricas tanto en economía como en otras ciencias sociales.
El método original ha sido posteriormente generalizado, por Heckman y por otros.