0:00:00.299,0:00:04.644 O caminho para criar [br]e gerar efeito é obscuro e perigoso. 0:00:05.139,0:00:08.015 Mas as armas[br]da econometria são fortes. 0:00:08.480,0:00:11.734 Ataque com intensidade[br]e com variáveis instrumentais flexíveis 0:00:11.734,0:00:15.803 quando a natureza te abençoar[br]com uma atribuição aleatória fortuita. 0:00:19.393,0:00:21.094 (Som de um gongo) 0:00:23.653,0:00:26.362 Os ensaios randomizados[br]são o caminho mais seguro 0:00:26.362,0:00:28.704 para a comparação[br]da ceteris paribus. 0:00:28.704,0:00:32.640 Infelizmente, essa ferramenta poderosa[br]não está sempre disponível. 0:00:33.224,0:00:36.940 Mas às vezes, a randomização[br]acontece por acidente. 0:00:36.940,0:00:40.592 E asim chegamos[br]às variáveis instrumentais -- 0:00:40.592,0:00:41.938 VI como abreviação. 0:00:41.938,0:00:44.508 -[Sussurros][br]-Variáveis instrumentais. 0:00:44.508,0:00:48.186 A primeira aula de hoje[br]é a primera de duas sobre VI. 0:00:48.958,0:00:52.801 Nossa primera aula de VI,[br]começa com uma história sobre escolas. 0:00:52.801,0:00:54.348 [Sino escolar tocando] 0:00:54.348,0:00:56.138 Escolas Charter[br]são escolas públicas 0:00:56.138,0:01:00.112 livres da supervisão diária dos distritos[br]e de contratos sindicais de professores. 0:01:00.895,0:01:03.511 E questiona-se se o impulso[br]de conquistas das Charters 0:01:03.511,0:01:05.161 são um dos mais importantes 0:01:05.161,0:01:07.761 na história[br]da reforma educacional americana. 0:01:08.145,0:01:12.562 As escolas charter mais populares[br]têm mais candidatos do que vagas, 0:01:12.562,0:01:16.462 Então a sorte de um sorteio de loteria[br]decide quem ficará com a vaga. 0:01:16.870,0:01:20.695 Há muita coisa em jogo para os alunos[br]que esperam sua chance, 0:01:20.695,0:01:25.003 e ter de esperar pelos resultados [br]traz à tona muitas emoções, 0:01:25.003,0:01:27.832 como foi registrado[br]no documentário premiado 0:01:27.832,0:01:29.699 "Esperando pelo Superman." 0:01:30.258,0:01:32.916 "Não chore. Você vai fazer[br]a mamãe chorar. Ok?" 0:01:37.498,0:01:40.618 As Charters realmente fornecem[br]uma melhor educação? 0:01:40.948,0:01:43.183 Os críticos dizem que não, 0:01:43.413,0:01:46.586 argumentando que as charters[br]matriculam os melhores alunos, 0:01:46.586,0:01:50.164 mais inteligentes e motivados;[br]então as diferenças em resultados futuros 0:01:50.164,0:01:52.061 refletem em um viés de seleção. 0:01:52.595,0:01:54.729 -[Kamal] Espera aí,[br]essa parece ser fácil. 0:01:55.139,0:01:57.639 Na loteria, ganhadores[br]são escolhidos aleatoriamente, 0:01:57.639,0:02:00.083 -Então é só comparar ganhador e perdedor.[br]-Exato. 0:02:00.083,0:02:01.784 É isso aí, Kamal, 0:02:01.784,0:02:04.375 mas as loterias da charter[br]não forçam as crianças 0:02:04.375,0:02:07.560 à entrarem ou não[br]em uma escola particular -- 0:02:07.749,0:02:10.667 eles tornam as vagas[br]da charter aleatórias. 0:02:11.650,0:02:13.449 Algumas crianças dão sorte. 0:02:13.449,0:02:14.966 Outras não. 0:02:14.966,0:02:17.235 Se quiséssemos[br]saber os resultados 0:02:17.235,0:02:19.202 que as escolas charter oferecem, 0:02:19.202,0:02:22.417 poderíamos tratar isso[br]como um ensaio randomizado. 0:02:22.717,0:02:24.684 Mas estamos interessados[br]nos resultados 0:02:24.684,0:02:27.042 do público das escolas charter, 0:02:27.042,0:02:28.283 não nas vagas. 0:02:28.568,0:02:32.039 E não é todo mundo que aceita[br]quando lhe são oferecidas. 0:02:32.039,0:02:37.234 A VI torna o resultado de ganhar [br]uma vaga na charter, no resultado 0:02:37.234,0:02:40.367 de na verdade, estar,[br]em uma escola charter. 0:02:40.367,0:02:42.344 -[Aluno] Legal.[br]-Ah, bacana. 0:02:45.925,0:02:48.871 Vamos ver um exemplo.[br]Uma escola charter 0:02:48.871,0:02:52.353 do Knowledge Is Power Program,[br]ou KIPP para abreviar. 0:02:52.736,0:02:54.937 Essa escola KIPP fica em Lynn -- 0:02:54.937,0:02:58.837 uma cidade industrial[br]na costa de Massachusetts. 0:02:59.104,0:03:01.886 A escola tem mais candidatos[br]do que vagas, 0:03:01.886,0:03:05.620 e então escolhe seus alunos[br]usando uma loteria. 0:03:05.834,0:03:11.854 De 2005 a 2008, 371 alunos[br]das quartas e quintas séries 0:03:11.854,0:03:15.350 colocaram seus nomes[br]na loteria da KIPP em Lynn. 0:03:15.350,0:03:18.805 253 alunos ganharam uma vaga na KIPP, 0:03:18.805,0:03:21.651 118 alunos perderam. 0:03:21.967,0:03:26.001 Um ano depois, os ganhadores da loteria[br]tinham maiores notas em matemática 0:03:26.001,0:03:27.852 em relação aos que perderam. 0:03:27.852,0:03:30.466 Mas lembrem-se,[br]não estamos tentando descobrir 0:03:30.466,0:03:33.803 se ganhar a loteria[br]o faz melhor em matemática. 0:03:34.070,0:03:38.471 Queremos saber se estar na KIPP[br]o faz melhor em matematica. 0:03:39.041,0:03:45.750 Dos 253 ganhadores da loteria,[br]só 199 foram de fato para a KIPP. 0:03:46.139,0:03:48.804 Os outros escolheram[br]uma escola pública tradicional. 0:03:49.563,0:03:55.536 Similarmente, dos 118 que perderam,[br]alguns até acabaram indo para a KIPP. 0:03:55.536,0:03:57.452 Eles ganharam uma vaga depois. 0:03:57.452,0:04:00.044 Então qual foi o efeito[br]que as notas dos exames 0:04:00.044,0:04:02.377 para entrar na KIPP tiveram? 0:04:03.109,0:04:05.426 Por que não avaliamos[br]suas notas de matemática? 0:04:05.894,0:04:07.235 Boa pergunta? 0:04:07.235,0:04:09.302 Com quem você os compararia? 0:04:09.302,0:04:11.111 Com aqueles que não entraram. 0:04:11.111,0:04:12.944 Os alunos são aleatórios? 0:04:14.161,0:04:16.177 -[Camila] Não.[br]- Há um viés de seleção. 0:04:16.177,0:04:17.909 -Correto.[br]-[Otto] Quê? 0:04:17.909,0:04:21.826 As vagas da KIPP são aleatórias,[br]então podemos ter certeza 0:04:21.826,0:04:26.409 da ceteris paribus.[br]Mas os candidatos não são aleatórios. 0:04:26.635,0:04:30.626 A escolha para aceitar a vaga[br]pode ser devido a características 0:04:30.626,0:04:32.984 que se relacionam[br]com os feitos em matemática -- 0:04:33.251,0:04:36.157 digamos, que por exemplo,[br]pais mais dedicados 0:04:36.157,0:04:38.957 são mais propensos[br]à aceitaram a vaga. 0:04:38.957,0:04:42.646 É muito provável que seus filhos[br]também sejam melhores em matemática, 0:04:42.646,0:04:44.090 independente da escola. 0:04:44.090,0:04:45.114 -[Aluna] Exato. 0:04:45.114,0:04:47.725 A VI converte[br]o resultado da vaga 0:04:47.725,0:04:50.567 no resultado dos alunos da KIPP, 0:04:50.573,0:04:53.371 então, alguns ganhadores[br]vão para outros lugares 0:04:53.371,0:04:56.573 e alguns perdedores[br]vão para a KIPP de alguma maneira. 0:04:56.950,0:05:00.517 Basicamente, a VI pega[br]uma randomização incompleta 0:05:00.517,0:05:03.007 e faz os ajustes apropriados. 0:05:03.684,0:05:07.107 Como? A VI descreve[br]uma reação em cadeia. 0:05:07.641,0:05:10.343 Por que as vagas[br]afetam as conquistas? 0:05:10.343,0:05:13.256 Provavelmente, porque elas afetam[br]os alunos que vão à charter, 0:05:13.256,0:05:16.643 e os alunos da charter melhoram[br]suas notas em matemática. 0:05:16.643,0:05:20.645 A primeira ligação da cadeia,[br]chamada de primeiro estágio, 0:05:20.645,0:05:24.478 é o efeito da loteria[br]nos alunos da charter. 0:05:24.478,0:05:28.452 O segundo estágio é a ligação[br]entre ir para a charter 0:05:28.452,0:05:30.153 e um resultado variável 0:05:30.153,0:05:32.261 Neste caso, notas em matemática. 0:05:32.732,0:05:36.441 A variável instrumental,[br]ou "instrumento" para abreviar, 0:05:36.441,0:05:40.246 é a variável que inicia[br]a reação em cadeia. 0:05:40.979,0:05:43.993 O efeito do instrumento[br]no resultado 0:05:43.993,0:05:46.631 é chamado de forma reduzida. 0:05:48.143,0:05:51.869 Essa reação em cadeia pode ser[br]representada matematicamente. 0:05:51.869,0:05:54.241 Multiplicamos o primeiro estágio, 0:05:54.241,0:05:56.349 o resultado da vitória[br]dos alunos, 0:05:56.349,0:05:57.960 pelo segundo estágio, 0:05:57.960,0:06:00.538 o resultado dos alunos nas notas. 0:06:00.538,0:06:02.713 E temos então a forma reduzida, 0:06:02.713,0:06:05.680 o resultado que a vitória da loteria[br]gerou nas notas. 0:06:06.780,0:06:11.566 A forma reduzida e o primeiro estágio[br]são visíveis e fáceis de calcular. 0:06:11.752,0:06:14.876 Porém, o resultado que os alunos[br]tiveram nas conquistas 0:06:14.876,0:06:17.093 não é diretamente visível. 0:06:17.093,0:06:20.360 Este é o efeito causal[br]que estamos tentado determinar. 0:06:21.043,0:06:23.827 Dado à hipóteses importantes,[br]discutiremos brevemente, 0:06:23.827,0:06:25.977 encontramos o resultado[br]dos alunos da KIPP 0:06:25.977,0:06:29.265 dividindo a forma reduzida[br]pelo primeiro estágio. 0:06:29.265,0:06:32.910 Isso ficará mais claro[br]com um exemplo 0:06:32.910,0:06:34.207 -Ok[br]-Vamos lá. 0:06:37.161,0:06:38.728 Só uma palavrinha sobre medição. 0:06:38.728,0:06:41.745 Medimos as conquistas[br]usando desvios padrões, 0:06:41.745,0:06:44.728 frequentemente ilustrada[br]pela letra grega sigma (σ). 0:06:44.728,0:06:48.862 Um σ é uma grande mudança,[br]dos 15% da parte inferior 0:06:48.862,0:06:51.634 para a parte do meio,[br]com mais distribuições de conquistas. 0:06:51.634,0:06:55.412 Até mesmo ¼ ou ½ [br]de uma diferença σ é grande. 0:06:56.262,0:06:58.389 Agora já podemos colocar[br]alguns números 0:06:58.389,0:07:01.655 na equação que introduzimos antes. 0:07:01.655,0:07:03.231 Primeiro, qual o resultado 0:07:03.231,0:07:06.076 de ganhar a loteria[br]sob as notas em matemática? 0:07:06.354,0:07:10.421 As notas em matemática dos candidatos[br]da KIPP são 1/3 do desvio padrão 0:07:10.421,0:07:11.835 abaixo da média estadual, 0:07:11.835,0:07:14.386 um ano antes[br]de se candidatarem à KIPP. 0:07:14.386,0:07:18.320 Mas um ano depois, os ganhadores [br]tiveram notas bem na média estadual, 0:07:18.320,0:07:21.482 enquanto que os perdedores[br]ainda estão bem abaixo, 0:07:21.482,0:07:25.499 com uma nota média[br]em cerca de -0.36 σ. 0:07:25.834,0:07:29.619 O resultado de ganhar a loteria[br]sob as notas, é a diferença 0:07:29.619,0:07:32.819 entre as notas dos ganhadores[br]e as notas dos perdedores. 0:07:33.403,0:07:35.784 Pegue as notas médias[br]em matemática dos ganhadores, 0:07:35.784,0:07:38.269 e subtraia pelas notas médias[br]dos perdedores, 0:07:38.269,0:07:41.502 então teremos 0.36 σ. 0:07:41.908,0:07:46.880 Póximo: Qual é o resultado[br]de ganhar a loteria para os alunos? 0:07:46.880,0:07:49.193 Em outras palavras,[br]se você ganhá-la, 0:07:49.193,0:07:52.257 o quão mais provável fica[br]para você em ir para KIPP 0:07:52.257,0:07:53.456 do que se perder? 0:07:53.671,0:07:57.798 Qual é a porcentagem de ganhadores[br]da loteria que vão para a KIPP? 0:07:57.798,0:08:00.774 Divida os números de ganhadores[br]que vão para a KIPP 0:08:00.774,0:08:05.490 pelo número total de ganhadores[br]da loteira -- isso dá 78%. 0:08:05.810,0:08:09.331 Para achar a porcentagem dos perdedores[br]da loteria que vão para a KIPP, 0:08:09.331,0:08:12.333 dividimos o número de perdedores[br]que vão para a KIPP 0:08:12.333,0:08:16.865 pelo número total de perdedores[br]da loteria -- isso dá 4%. 0:08:17.377,0:08:21.597 Subtraia 4 de 78, e descobrimos[br]que ganhar a loteria 0:08:21.597,0:08:25.600 deixa você 74% mais provável[br]de ir para a KIPP. 0:08:25.946,0:08:28.532 Agora podemos encontrar[br]o que realmente queremos -- 0:08:28.532,0:08:34.551 o resultado dos alunos nas notas,[br]dividindo 0.36 por 0.74. 0:08:34.789,0:08:37.585 Ir para a KIPP aumenta[br]as notas em matemática 0:08:37.585,0:08:41.606 por 0.48 desvios padrão na média. 0:08:42.126,0:08:44.503 Esse é um ganho de conquista incrível, 0:08:44.503,0:08:47.380 Igual a sair do terço[br]da parte inferior 0:08:47.380,0:08:49.925 para a parte do meio,[br]das distribuições de conquistas. 0:08:49.925,0:08:51.085 -[Sussurros]. 0:08:51.085,0:08:53.507 Essas estimativas[br]são para as crianças que optam 0:08:53.507,0:08:54.781 pela loteria da KIPP, 0:08:54.781,0:08:57.762 onde o status de inscrição[br]é mudado pela vitória. 0:08:57.985,0:09:00.617 Esse não é necessariamente[br]um exemplo aleatório 0:09:00.617,0:09:02.283 de todas as crianças em Lynn. 0:09:02.536,0:09:05.035 Não podemos supor[br]que veríamos o mesmo resultado 0:09:05.035,0:09:07.327 -com outros tipos de estudantes.[br]-Aha. 0:09:07.327,0:09:10.218 Mas esse resultado[br]para as crianças da KIPP 0:09:10.218,0:09:13.367 é provavelmente um bom indicador[br]das consequências 0:09:13.367,0:09:15.767 de abrir vagas adicionais nas charters. 0:09:15.767,0:09:17.216 -Legal.[br]-Entendi. 0:09:19.628,0:09:23.352 A VI elimina o viés de seleção,[br]mas como todos os nossos métodos, 0:09:23.352,0:09:25.624 a solução constroe-se[br]através de suposições 0:09:25.624,0:09:27.540 que não devem ser tomadas[br]como certas. 0:09:28.098,0:09:31.463 Primeiro, deve haver[br]um primeiro estágio substancial -- 0:09:31.463,0:09:35.565 isso é, a variável instrumental,[br]ganhar ou perder a loteria, 0:09:35.565,0:09:39.065 deve realmente mudar a variável[br]dos resultados que estamos interessados -- 0:09:39.065,0:09:41.031 aqui, os alunos da KIPP. 0:09:41.298,0:09:44.594 Neste caso, o primeiro estágio[br]não está de fato incerto. 0:09:44.594,0:09:47.894 Ganhar a loteria tornam [br]os alunos da KIPP bem mais capazes. 0:09:48.386,0:09:50.631 Nem todas as histórias[br]de VI são assim. 0:09:51.321,0:09:53.698 Segundo, o instrumento[br]deve ser tão bom 0:09:53.698,0:09:54.931 como os aleatórios, 0:09:54.931,0:09:58.716 indicando que ganhadores e perdedores[br]tenham características iguais. 0:09:58.893,0:10:01.559 Este é o pressuposto de independência. 0:10:01.977,0:10:05.716 É claro que os ganhadores da loteria[br]são de fato atribuídos aleatoriamente. 0:10:05.716,0:10:09.656 Ainda assim, devemos buscar equilíbrio[br]e confirmar que ganhadores e perdedores 0:10:09.656,0:10:11.493 tenham a mesma base familiar, 0:10:11.493,0:10:13.590 aptidões similares e etc. 0:10:13.590,0:10:16.969 Nosso foco é tentar garantir [br]que as loterias da KIPP sejam justas. 0:10:16.969,0:10:20.055 Com nenhum grupo de candidatos[br]com chances suspeitas de ganhar. 0:10:21.373,0:10:24.373 Finalmente, exigimos[br]que o instrumento mude resultados 0:10:24.373,0:10:26.092 só pela variável de interesse -- 0:10:26.092,0:10:28.100 neste caso, ir para a KIPP. 0:10:28.299,0:10:31.367 Esta suposição é chamada[br]de restrição de exclusão. 0:10:32.951,0:10:37.500 A VI só funciona se você puder[br]atender essas três suposições. 0:10:38.033,0:10:40.418 Eu não entendo[br]a restrição de exclusão. 0:10:40.917,0:10:43.599 Como ganhar a loteria[br]afeta mais nas notas de matemática, 0:10:43.599,0:10:45.244 do que ir para a KIPP? 0:10:45.244,0:10:47.230 -É mesmo.[br]-Boa pergunta. 0:10:47.230,0:10:50.536 Suponha que os ganhadores da loteria[br]estejam felizes só por ganhar, 0:10:50.536,0:10:55.045 e que essa felicidade os motiva[br]a estudar e aprender mais matemática. 0:10:55.045,0:10:57.285 independente de onde[br]eles vão estudar. 0:10:57.285,0:10:59.901 Isso violaria[br]a restrição de exclusão, 0:10:59.901,0:11:03.787 porque o efeito motivacional[br]de ganhar é um segundo meio 0:11:03.787,0:11:06.569 pelos quais as loterias[br]podem afetar as notas dos testes. 0:11:06.865,0:11:09.546 Ainda que seja difícil[br]julgar isso por completo, 0:11:09.546,0:11:12.650 não há evidências[br]de meios alternativos 0:11:12.650,0:11:14.108 nos estudos da KIPP. 0:11:17.817,0:11:20.700 A VI resolve o problema[br]do viés de seleção 0:11:20.700,0:11:25.051 em cenários como as loterias da KIPP,[br]onde os sistemas de vagas são aleatórios, 0:11:25.051,0:11:27.083 mas alguns que as ganham, não querem. 0:11:28.451,0:11:31.700 Este tipo de atribuição aleatória[br]intencional e ainda incompleta, 0:11:31.700,0:11:33.367 é surpreendentemente comum. 0:11:33.367,0:11:36.318 Até os ensaios clíncos randomizados[br]têm essa característica. 0:11:37.134,0:11:40.053 A VI resolve o problema[br]de aceitação não aleatória 0:11:40.053,0:11:42.534 em loterias ou pesquisas clínicas. 0:11:43.054,0:11:46.725 Mas as loterias não são as únicas fontes[br]de instrumentos convincentes. 0:11:46.915,0:11:49.124 Muitas questões causais[br]podem ser abordadas 0:11:49.124,0:11:50.758 pela ocorrência natural, 0:11:50.758,0:11:53.831 tão bem quanto as variações[br]das atribuições aleatórias. 0:11:54.731,0:11:56.915 Aqui vai uma questão causal para você: 0:11:56.915,0:11:59.450 As mulheres que têm filhos[br]no iníco de suas careiras 0:11:59.450,0:12:01.647 sofrem grandes punições[br]em relação ao salário 0:12:01.647,0:12:02.648 como resultado disso? 0:12:02.648,0:12:04.970 Afinal, elas ganham menos[br]do que os homens. 0:12:05.573,0:12:08.506 É claro que poderíamos [br]comparar os salários de mulheres 0:12:08.506,0:12:10.891 com mais e menos filhos. 0:12:10.891,0:12:14.190 Mas tais comparações[br]estão repletas de viés de seleção. 0:12:14.806,0:12:17.401 Só se pudéssemos[br]aleatoriamente atribuir os bebês 0:12:17.401,0:12:19.089 para diferentes famílias. 0:12:19.089,0:12:22.131 Sim, é isso,[br]soa muito fantasioso. 0:12:22.470,0:12:26.714 Nossa próxima história de VI --[br]fantástica, mas não fantasiosa -- 0:12:26.714,0:12:30.234 Ilustra um instrumento[br]de ocorrência natrual incrível 0:12:30.234,0:12:31.918 para o tamanho da família. 0:12:33.317,0:12:34.551 ♪ [Música] ♪ 0:12:34.551,0:12:38.202 Você está no caminho [br]para dominar a econometria. 0:12:38.202,0:12:40.170 Fixe o que aprendeu neste vídeo 0:12:40.170,0:12:42.636 fazendo algumas[br]questões práticas. 0:12:42.886,0:12:46.336 Ou, se já está pronto.[br]Clique no próximo vídeo. 0:12:46.529,0:12:50.204 Você também pode visitar[br]o site da MRU para mais cursos, 0:12:50.204,0:12:52.027 conteúdo de professores, e mais. 0:12:52.289,0:12:53.772 ♪ [Música] ♪ 0:12:53.861,0:12:56.341 Tradução: John Silva.