Aula sobre desenho de pesquisa.

Noc oes de Desenho de PesquisaExperimentos, Quase-Experimentos e EstudosObservacionaisCesar ZuccoRutgers UniversityCEFOR, marco de 2013ObjetivosConhecer a denic ao contra-factual de causalidadeEntender a impossibilidade de se observar causalidadeConseguir imaginar o desenho de pesquisa ideal pararesponder a sua perguntaSaber identicar os tr es grandes modos de se tentar inferircausalidade, na pr aticaLogstica e ObjetivosDois longos encontros Hoje 9:0012:00Denic ao contra-factual de causalidade(Mais abstrato) Amanh a 9:0012:00Experimentos, quase-experimentos, estudosobservacionais(Mais aplicado)Slides ser ao disponibilizadoshttp://fas-polisci.rutgers.edu/zucco/cursocefor.htmDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que h a de cientco na ci encia social?Ci encia:estudo sistem aticoCi encia Social:estudo sistem atico de Valores Crencas Escolhas, ou Qualquer aspecto humano ou social n ao determinadobiologicamenteO que faz a ci encia e o m etodo, n ao a subst ancia!A denic ao contra-factual de causalidade nos ajuda apensar o m etodo que estamos usandoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que h a de cientco na ci encia social?Ci encia: estudo sistem aticoCi encia Social:estudo sistem atico de Valores Crencas Escolhas, ou Qualquer aspecto humano ou social n ao determinadobiologicamenteO que faz a ci encia e o m etodo, n ao a subst ancia!A denic ao contra-factual de causalidade nos ajuda apensar o m etodo que estamos usandoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que h a de cientco na ci encia social?Ci encia: estudo sistem aticoCi encia Social:estudo sistem atico de Valores Crencas Escolhas, ou Qualquer aspecto humano ou social n ao determinadobiologicamenteO que faz a ci encia e o m etodo, n ao a subst ancia!A denic ao contra-factual de causalidade nos ajuda apensar o m etodo que estamos usandoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que h a de cientco na ci encia social?Ci encia: estudo sistem aticoCi encia Social: estudo sistem atico de Valores Crencas Escolhas, ou Qualquer aspecto humano ou social n ao determinadobiologicamenteO que faz a ci encia e o m etodo, n ao a subst ancia!A denic ao contra-factual de causalidade nos ajuda apensar o m etodo que estamos usandoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que h a de cientco na ci encia social?Ci encia: estudo sistem aticoCi encia Social: estudo sistem atico de Valores Crencas Escolhas, ou Qualquer aspecto humano ou social n ao determinadobiologicamenteO que faz a ci encia e o m etodo, n ao a subst ancia!A denic ao contra-factual de causalidade nos ajuda apensar o m etodo que estamos usandoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesquisa emprica: Passo-a-passoEscolher o temaRevisar a literaturaDenir conceitosFormular a pergunta (como uma pergunta)Enunciar uma tese/resposta (como uma resposta)Considerar argumentos alternativosOperacionalizar conceitosDesenhar a pesquisaColetar, tratar e avaliar a evid enciaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesquisa emprica: Passo-a-passoEscolher o temaRevisar a literaturaDenir conceitosFormular a pergunta (como uma pergunta)Enunciar uma tese/resposta (como uma resposta)Considerar argumentos alternativosOperacionalizar conceitosDesenhar a pesquisaColetar, tratar e avaliar a evid enciaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesquisa emprica: Passo-a-passoEscolher o temaRevisar a literaturaDenir conceitosFormular a pergunta (como uma pergunta)Enunciar uma tese/resposta (como uma resposta)Considerar argumentos alternativosOperacionalizar conceitosDesenhar a pesquisaColetar, tratar e avaliar a evid enciaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesquisa emprica: Passo-a-passoEscolher o temaRevisar a literaturaDenir conceitosFormular a pergunta (como uma pergunta)Enunciar uma tese/resposta (como uma resposta)Considerar argumentos alternativosOperacionalizar conceitosDesenhar a pesquisaColetar, tratar e avaliar a evid enciaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasRessalvaA apresentac ao de um trabalho geralmente n ao obedece amesma sequ encia em que o trabalho foi realizadoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPerguntas & RespostasUma pergunta emprica. . .Deve ser formulada como uma perguntaRespondvelRelevante e ainda n ao respondidaA respostaPode ser: Uma descric ao da realidade (fatos) Uma interpretac ao da realidade (signicado) Uma explicac ao da realidade (causas)E deve ser avaliada empiricamenteCOMO?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPerguntas & RespostasUma pergunta emprica. . .Deve ser formulada como uma perguntaRespondvelRelevante e ainda n ao respondidaA respostaPode ser: Uma descric ao da realidade (fatos) Uma interpretac ao da realidade (signicado) Uma explicac ao da realidade (causas)E deve ser avaliada empiricamente COMO?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasExemplos de perguntas descritivasQual a popularidade da presidente(a) Dilma?Qual a taxa de sucesso legislativa do atual governoO PT ainda e um partido de esquerda?Qual e o custo da corrupc ao?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasExemplos de perguntas causaisDemocracia leva a crescimento econ omico?Bom desempenho econ omico aumenta a popularidade dopresidente?Contribuic oes de campanha aumentam a chance devencer eleic ao?Distribuir cargos de forma equitativa a partidos da coaliz aoaumenta o sucesso legislativo dos governos?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que os argumentos causais t em em comum?Associac ao entre causa e efeitoCausa e diferente do efeitoCausa precede o efeitoH a um contra-factual implcitoH a um mecanismo ligando causa a efeito (?)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que os argumentos causais t em em comum?Associac ao entre causa e efeitoCausa e diferente do efeitoCausa precede o efeitoH a um contra-factual implcitoH a um mecanismo ligando causa a efeito (?)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasComo podemos identicar uma relac ao causal?N ao observamos a relac ao causal diretamenteAn alise emprica revela associac oesAssociac oes podem (ou n ao) ser causaisInfer encia causal depende de Uma denic ao emprica de causalidade Um desenho de pesquisa que permita infer enciaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasComo podemos identicar uma relac ao causal?N ao observamos a relac ao causal diretamenteAn alise emprica revela associac oesAssociac oes podem (ou n ao) ser causaisInfer encia causal depende de Uma denic ao emprica de causalidade Um desenho de pesquisa que permita infer enciaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeTamb em conhecido comoModel causal de RubinModelo causal Neyman-Rubin-HollandModelo causal de resultados potenciaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeTamb em conhecido comoModel causal de RubinModelo causal Neyman-Rubin-HollandModelo causal de resultados potenciaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeTamb em conhecido comoModel causal de RubinModelo causal Neyman-Rubin-HollandModelo causal de resultados potenciaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Assuma uma causa que pode estar presente ou n aoPara cada observac ao h a dois resultados potenciais: Um com a causa presente Outro com a causa ausenteO efeito causal e a diferenca entre resultados potenciaisN ao observamos os dois resultados potenciaissimultaneamenteE uma denic ao de efeito causal, n ao de causalidadeDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO Modelo Contra-Factual de CausalidadeUma id eia simples, por em poderosa!Em Portugu esEfeito causal e a diferenca entre o resultado da observac aoquando a causa est a presente e quando ela n ao est aDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasUm exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosResultados potenciais: Y0: Votac ao do candidato X no municpio Z com o apoio dogovernador Y1: Votac ao do candidato X no municpio X sem o apoio dogovernadorEfeito causal: Y1 Y0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasUm exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosResultados potenciais: Y0: Votac ao do candidato X no municpio Z com o apoio dogovernador Y1: Votac ao do candidato X no municpio X sem o apoio dogovernadorEfeito causal: Y1 Y0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasUm exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosResultados potenciais: Y0: Votac ao do candidato X no municpio Z com o apoio dogovernador Y1: Votac ao do candidato X no municpio X sem o apoio dogovernadorEfeito causal: Y1 Y0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasResultados PotenciaisUm pouco de formalizac aoY: resultado observadoD= (0, 1): indicador de presenca/aus encia da causatamb em conhecido como tratamentoY0and Y1: os dois resultados potenciaisO resultado observado Ypode ser denido comoY=

Y1se D= 1Y0se D= 0De forma mais sum ariaY= DY1+ (1 D)Y0= Y0+ (Y1 Y0)DDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasResultados PotenciaisUm pouco de formalizac aoY: resultado observadoD= (0, 1): indicador de presenca/aus encia da causatamb em conhecido como tratamentoY0and Y1: os dois resultados potenciaisO resultado observado Ypode ser denido comoY=





Y1se D= 1Y0se D= 0De forma mais sum ariaY= DY1+ (1 D)Y0= Y0+ (Y1 Y0)

Efeito CausalDDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO problema fundamental da infer encia causalGrupo Y0Y1Controle (D= 0) Observado Contra-factualTratamento (D= 1) Contra-factual ObservadoO ProblemaPara cada observac ao vemos apenas um YY` as vezes e Y0e outras Y1Para cada observac ao i , n os n ao podemos computar:i= y1i y0iDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO problema fundamental da infer encia causalGrupo Y0Y1Controle (D= 0) Observado Contra-factualTratamento (D= 1) Contra-factual ObservadoO ProblemaPara cada observac ao vemos apenas um YY` as vezes e Y0e outras Y1Para cada observac ao i , n os n ao podemos computar:i= y1i y0iDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que e o problema fundamental da infer encia causal?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasLidando com o Problema Fundamental. . . A soluc ao cientca Assumir estabilidade temporal Assumir homogeneidade de observac oesSoluc ao estatstica Assumir independ encia/aleatorieade de tratamento Assumir efeito causal constante Computar efeitos causais m ediosDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasLidando com o Problema Fundamental. . . A soluc ao cientca Assumir estabilidade temporal Assumir homogeneidade de observac oesSoluc ao estatstica Assumir independ encia/aleatorieade de tratamento Assumir efeito causal constante Computar efeitos causais m ediosDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeito Causal M edioA soluc ao empregada nas ci encias sociaisN ao podemos computar i= y1i y0iMas podemos juntar diversas observac oes diferentesConsidere que E[] e uma m ediaE[] = E[Y1 Y0]= E[Y1] E[Y0]E[] e o efeito causal m edio de v arias observac oes. . .algumas observac oes nos d ao informac ao sobre E[Y1],outras sobre E[Y0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasQual a diferenca entre efeito causal m edio e o efeito causalestritamente denido?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasResumo da Estrat egiaO efeito causal n ao pode ser observado diretamente!Causalidade e denido como um contra-factualPor denic ao, o contra-factual n ao e observ avelSoluc ao e tentar simular o contra-factualObservar outras unidades semelhantesAssumir que o efeito causal e constante para as unidadesobservadasEstimar o efeito m edioDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasResumo da Estrat egiaO efeito causal n ao pode ser observado diretamente!Causalidade e denido como um contra-factualPor denic ao, o contra-factual n ao e observ avelSoluc ao e tentar simular o contra-factualObservar outras unidades semelhantesAssumir que o efeito causal e constante para as unidadesobservadasEstimar o efeito m edioDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasQuando diferencas observadas s ao causais?Observamos diferencas entre m edias de grupos tratados ede controleSob algumas condic oes, estas diferencas s ao iguais aoefeito causalEstas condic oes raramente est ao presentes em estudosobservacionaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasVoltando ao exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosContra-factual:Observar a mesma eleic ao, com o mesmo candidato, s o quecom o outro tratamento/controleProblema fundamental da infer encia causalS o podemos observar cada eleic ao uma unica vezO que fazemos?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasVoltando ao exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosContra-factual:Observar a mesma eleic ao, com o mesmo candidato, s o quecom o outro tratamento/controleProblema fundamental da infer encia causalS o podemos observar cada eleic ao uma unica vezO que fazemos?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasVoltando ao exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosContra-factual:Observar a mesma eleic ao, com o mesmo candidato, s o quecom o outro tratamento/controleProblema fundamental da infer encia causalS o podemos observar cada eleic ao uma unica vezO que fazemos?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasVoltando ao exemplo simplesHip oteseCandidatos a prefeito apoiados pelo governador recebem maisvotosContra-factual:Observar a mesma eleic ao, com o mesmo candidato, s o quecom o outro tratamento/controleProblema fundamental da infer encia causalS o podemos observar cada eleic ao uma unica vezO que fazemos?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasLidando com o Problema FundamentalEncontrar unidades compar aveisObservar tratamento e resultado em cada unidadeComputar efeitos causais m edios M edia de votos dos apoiados (tratados) M edia de votos dos n ao-apoiados (controle) A diferenca entre estas m edias e o efeito observadoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasLidando com o Problema FundamentalEncontrar unidades compar aveisObservar tratamento e resultado em cada unidadeComputar efeitos causais m edios M edia de votos dos apoiados (tratados) M edia de votos dos n ao-apoiados (controle) A diferenca entre estas m edias e o efeito observadoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasLidando com o Problema FundamentalEncontrar unidades compar aveisObservar tratamento e resultado em cada unidadeComputar efeitos causais m edios M edia de votos dos apoiados (tratados) M edia de votos dos n ao-apoiados (controle) A diferenca entre estas m edias e o efeito observadoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPerguntaO qu ao adequado e este contra-factual?A diferenca observada e o efeito causal de ser apoiadopelo governador?Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Diferencas iniciais entre grupos de controle e tratamentoE(Y0|D= 0) E(Y0|D= 1)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Diferencas iniciais entre grupos de controle e tratamentoE(Y0|D= 0) E(Y0|D= 1)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Diferencas iniciais entre grupos de controle e tratamentoE(Y0|D= 0)

ObservadoE(Y0|D= 1)

Contra-factualDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Efeito m edio do tratamento nos tratados (ETT)E(Y1|D= 1) E(Y0|D= 1)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Efeito m edio do tratamento nos tratados (ETT)E(Y1|D= 1)

ObservadoE(Y0|D= 1)

Contra-factualDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Efeito m edio do tratamento nos tratados (ETT)E(Y1|D= 1)

ObservadoE(Y0|D= 1)

Contra-factualEfeito m edio do tratamento no controle (ETC)E(Y1|D= 0) E(Y0|D= 0)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Efeito m edio do tratamento nos tratados (ETT)E(Y1|D= 1)

ObservadoE(Y0|D= 1)

Contra-factualEfeito m edio do tratamento no controle (ETC)E(Y0|D= 1)

ObservadoE(Y0|D= 0)

Contra-factualDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Efeito m edio do tratamento (EMT)E(Y1) E(Y0) Assumindo o mesmo efeito nos tratados e nocontroleDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Diferenca efetivamente observadaE(Y|D= 1) E(Y|D= 0)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPesando no signicado das diferencas queobservamos. . .Grupo Y0Y1ControleObservadoE(Y0|D= 0)Contra-facutalE(Y1|D= 0)TratamentoContra-factualE(Y0|D= 1)ObservadoE(Y1|D= 1)Diferenca efetivamente observadaE(Y|D= 1)

ObservadoE(Y|D= 0)

Contra-factualDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que observamos nem sempre e o que queremos!E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]

Diferencas Observadas=E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 1]

ETT+E[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]

Diferencas iniciais ou vi es deselec aoO efeito do tratamento e igual ao que observamossomente quando:Diferencas iniciais = 0, eEfeito diferencial do tratamento = 0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que observamos nem sempre e o que queremos!E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]

Diferencas Observadas=E[Y1] E[Y0]

EMT+E[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]

Diferencas iniciais ou vi es deselec aoO efeito do tratamento e igual ao que observamossomente quando:Diferencas iniciais = 0, eEfeito diferencial do tratamento = 0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que observamos nem sempre e o que queremos!E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]


EMT+E[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]

Diferencas iniciais ou vi es deselec ao+ (1 )

E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 1]

E[Y1|D= 0] E[Y0|D= 0]

Efeitos Diferencial (ETT-ETC)O efeito do tratamento e igual ao que observamossomente quando:Diferencas iniciais = 0, eEfeito diferencial do tratamento = 0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasO que observamos nem sempre e o que queremos!E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]


EMT+E[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]

Diferencas iniciais ou vi es deselec ao+ (1 )

E[Y1|D= 1] E[Y0|D= 1]

E[Y1|D= 0] E[Y0|D= 0]

Efeitos Diferencial (ETT-ETC)O efeito do tratamento e igual ao que observamossomente quando:Diferencas iniciais = 0, eEfeito diferencial do tratamento = 0Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos de Educac ao na Capacidade MentalExemplicando cada uma das quantidades relevantesPessoas que fazem faculdadedemonstram mais capacidadeDiferencas observadosE[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]Fazer faculdadeaumenta a capacidadeEfeito m edio do tratamentoE[Y1] E[Y0]Pessoas que decidem fazer faculdadet em mais capacidadeDiferencas iniciais/Selec aoE[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]A capacidade dos que fazem faculdadeaumentaria mais do quea capacidade dos que n ao fazemEfeitos Diferenciais do TratamentoE[Y1i |Di= 1] E[Y0i |Di= 1]E[Y1i |Di= 0] E[Y0i |Di= 0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos de Educac ao na Capacidade MentalExemplicando cada uma das quantidades relevantesPessoas que fazem faculdadedemonstram mais capacidadeDiferencas observadosE[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]Fazer faculdadeaumenta a capacidadeEfeito m edio do tratamentoE[Y1] E[Y0]Pessoas que decidem fazer faculdadet em mais capacidadeDiferencas iniciais/Selec aoE[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]A capacidade dos que fazem faculdadeaumentaria mais do quea capacidade dos que n ao fazemEfeitos Diferenciais do TratamentoE[Y1i |Di= 1] E[Y0i |Di= 1]E[Y1i |Di= 0] E[Y0i |Di= 0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos de Educac ao na Capacidade MentalExemplicando cada uma das quantidades relevantesPessoas que fazem faculdadedemonstram mais capacidadeDiferencas observadosE[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]Fazer faculdadeaumenta a capacidadeEfeito m edio do tratamentoE[Y1] E[Y0]Pessoas que decidem fazer faculdadet em mais capacidadeDiferencas iniciais/Selec aoE[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]A capacidade dos que fazem faculdadeaumentaria mais do quea capacidade dos que n ao fazemEfeitos Diferenciais do TratamentoE[Y1i |Di= 1] E[Y0i |Di= 1]E[Y1i |Di= 0] E[Y0i |Di= 0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos de Educac ao na Capacidade MentalExemplicando cada uma das quantidades relevantesPessoas que fazem faculdadedemonstram mais capacidadeDiferencas observadosE[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]Fazer faculdadeaumenta a capacidadeEfeito m edio do tratamentoE[Y1] E[Y0]Pessoas que decidem fazer faculdadet em mais capacidadeDiferencas iniciais/Selec aoE[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]A capacidade dos que fazem faculdadeaumentaria mais do quea capacidade dos que n ao fazemEfeitos Diferenciais do TratamentoE[Y1i |Di= 1] E[Y0i |Di= 1]E[Y1i |Di= 0] E[Y0i |Di= 0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos de Educac ao na Capacidade MentalExemplicando cada uma das quantidades relevantesPessoas que fazem faculdadedemonstram mais capacidadeDiferencas observadosE[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]Fazer faculdadeaumenta a capacidadeEfeito m edio do tratamentoE[Y1] E[Y0]Pessoas que decidem fazer faculdadet em mais capacidadeDiferencas iniciais/Selec aoE[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]A capacidade dos que fazem faculdadeaumentaria mais do quea capacidade dos que n ao fazemEfeitos Diferenciais do TratamentoE[Y1i |Di= 1] E[Y0i |Di= 1]E[Y1i |Di= 0] E[Y0i |Di= 0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos de Educac ao na Capacidade MentalExemplicando cada uma das quantidades relevantesPessoas que fazem faculdadedemonstram mais capacidadeDiferencas observadosE[Y1|D= 1] E[Y0|D= 0]Fazer faculdadeaumenta a capacidadeEfeito m edio do tratamentoE[Y1] E[Y0]Pessoas que decidem fazer faculdadet em mais capacidadeDiferencas iniciais/Selec aoE[Y0|D= 1] E[Y0|D= 0]A capacidade dos que fazem faculdadeaumentaria mais do quea capacidade dos que n ao fazemEfeitos Diferenciais do TratamentoE[Y1i |Di= 1] E[Y0i |Di= 1]E[Y1i |Di= 0] E[Y0i |Di= 0]Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasQuando diferencas iniciais ou efeitos diferenciais existem, ocontra-factual n ao est a bem denidoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasN ao vamos falar muito de efeitos diferenciaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNo mundo real, diferencas iniciais quase sempre existem porconta do vi es de selec aoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasDe onde vem o vi es de selec ao?1. Observador seleciona mal os casos2. O mundo nos mostra uma selec ao particular de cases Prefeitos apoiados Contribuic oes de campanha Efeitos de educac aoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasDe onde vem o vi es de selec ao?1. Observador seleciona mal os casos2. O mundo nos mostra uma selec ao particular de cases Prefeitos apoiados Contribuic oes de campanha Efeitos de educac aoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasHospitais faze mal ` a sa udeGrupo NIndice de Sa ude EPVistou Hospital 7774 3.21 0.014N ao visitou 90049 3.93 0.003Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasA Intuic ao do ProblemaUm caso de auto-selec ao!"#$!%#&! ()*+,-./0 1-+-.2 34!53%# ()6/0.7 89:6;2 Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasA Intuic ao do ProblemaUm caso de auto-selec ao!"#$!%#&! ()*+,-./0 1-+-.2 34!53%# ()6/0.7 89:6;2 ?660 @/:2 Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasConsequ encias do Vi es de Selec aoO contra-factual n ao e bem denidoGrupos de control e tratamento diferem em outrosatributos al em da presenca ou n ao da causaO efeito causal: se confunde com outras diferencas entre os grupos n ao pode ser identicadoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNem sempre o que observamos e o que queremos!Grupo NIndice de Sa ude EPVistou Hospital 7774 3.21 0.014N ao Visitou 90049 3.93 0.003Diferencas Observadas = Efeito Causal + Diferencas IniciaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNem sempre o que observamos e o que queremos!Grupo NIndice de Sa ude EPVistou Hospital 7774 3.21 0.014N ao Visitou 90049 3.93 0.003Diferencas Observadas = Efeito Causal + Vi es de Selec aoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasUm Exemplo Dom esticoGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG G GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGG GGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGG GGG G GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GG GGGGGGGGGGGGGGGGGGG G GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGG G GGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.00.20.40.60.81.0CCT Scope 2010Dilma 2010Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasUm Exemplo Dom esticoO mesmo vale para o nvel do indivduoBeneci arios votam mais para governoBeneci arios s ao diferentes de n ao beneci arios em v ariasdimens oesEfeito do benefcio se confunde com o efeito das outrasdiferencasDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasComo evitar vi es de selec aoDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasA soluc ao para o vi es e selec aoTratar Independentemente/AleatoriamenteA decis ao de tratar ou n ao uma observac ao e feita por algumaregra que independe de qualquer outra caracterstica daobservac ao, inclusive o valor de YDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasEfeitos do tratamento aleat orioO pulo do gatoCria grupos (tratamento e controle) que s ao id enticos, nam ediaCancela todas as outras diferencas entre os gruposEquilibra grupos em todos os atributos, observ aveis oun aoPermite que interpretamos quaisquer diferencasobservadas como efeitos causaisNos permite identicar efeitos causaisDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNem sempre o tratamento e aleat orio!Tipos de desenho de pesquisaExperimentos Manipulac ao do tratamento Controle estritoQuase-Experimentos & Experimentos Naturais Tratamento e como se aleat orio Mas n ao e manipulado pelo pesquisadorEstudos observacionais Tratamento e nao aleat orio N ao e manipulado pelo pequisador Exige correc oes estatsticas (nem sempre possveis)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNem sempre o tratamento e aleat orio!Tipos de desenho de pesquisaExperimentos Manipulac ao do tratamento Controle estritoQuase-Experimentos & Experimentos Naturais Tratamento e como se aleat orio Mas n ao e manipulado pelo pesquisadorEstudos observacionais Tratamento e nao aleat orio N ao e manipulado pelo pequisador Exige correc oes estatsticas (nem sempre possveis)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNem sempre o tratamento e aleat orio!Tipos de desenho de pesquisaExperimentos Manipulac ao do tratamento Controle estritoQuase-Experimentos & Experimentos Naturais Tratamento e como se aleat orio Mas n ao e manipulado pelo pesquisadorEstudos observacionais Tratamento e nao aleat orio N ao e manipulado pelo pequisador Exige correc oes estatsticas (nem sempre possveis)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasNem sempre o tratamento e aleat orio!Tipos de desenho de pesquisaExperimentos Manipulac ao do tratamento Controle estritoQuase-Experimentos & Experimentos Naturais Tratamento e como se aleat orio Mas n ao e manipulado pelo pesquisadorEstudos observacionais Tratamento e nao aleat orio N ao e manipulado pelo pequisador Exige correc oes estatsticas (nem sempre possveis)Da Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasPassos para desenhar a pesquisa1. Qual a relac ao causal de interesse?2. Num mundo sem restric oes, que experimento indenticariao efeito causal?3. Qual a estrat egia de identicac ao disponvel no mundoreal? Experimentos Experimentos Naturais/Quase-Experimentos Estudos Observacionais4. Quais t ecnicas (estatsticas ou n ao) ser ao utilizadas paraavaliar os dados? Depende da estrat egia escolhidaDa Pergunta ao Desenho Causalidade Infer encia Causal Vi es de selec ao Desenhando PesquisasExperimentos s ao o ideal de refer enciaQue experimento poderia identicar o efeito do BolsaFamlia? No nvel macro? No nvel individualH a algum quase-experimento disponvel?Se vou usar dados observacionais, que cuidados(correc oes) devo tomar?RecaptulandoEfeito causal e uma denic ao contra-factualN ao pode ser observado diretamenteDiferencas observ aveis podem ou n ao ser causaisTeremos mais certeza de que s ao causais quanto melhorfor desenho de pesquisaOs melhores desenhos s ao aqueles que eliminam (oulidam com) vi es de selec aoAmanh aMais sobre experimentosQuase-experimentos e experimentos naturaisProblemas com estudos observacionais

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