1
00:00:00,299 --> 00:00:04,644
O caminho para criar 
e gerar efeito é obscuro e perigoso.

2
00:00:05,139 --> 00:00:08,015
Mas as armas
da econometria são fortes.

3
00:00:08,480 --> 00:00:11,734
Ataque com intensidade
e com variáveis instrumentais flexíveis

4
00:00:11,734 --> 00:00:15,803
quando a natureza te abençoar
com uma atribuição aleatória fortuita.

5
00:00:19,393 --> 00:00:21,094
(Som de um gongo)

6
00:00:23,653 --> 00:00:26,362
Os ensaios randomizados
são o caminho mais seguro

7
00:00:26,362 --> 00:00:28,704
para a comparação
da ceteris paribus.

8
00:00:28,704 --> 00:00:32,640
Infelizmente, essa ferramenta poderosa
não está sempre disponível.

9
00:00:33,224 --> 00:00:36,940
Mas às vezes, a randomização
acontece por acidente.

10
00:00:36,940 --> 00:00:40,592
E asim chegamos
às variáveis instrumentais --

11
00:00:40,592 --> 00:00:41,938
VI como abreviação.

12
00:00:41,938 --> 00:00:44,508
-[Sussurros]
-Variáveis instrumentais.

13
00:00:44,508 --> 00:00:48,186
A primeira aula de hoje
é a primera de duas sobre VI.

14
00:00:48,958 --> 00:00:52,801
Nossa primera aula de VI,
começa com uma história sobre escolas.

15
00:00:52,801 --> 00:00:54,348
[Sino escolar tocando]

16
00:00:54,348 --> 00:00:56,138
Escolas Charter
são escolas públicas

17
00:00:56,138 --> 00:01:00,112
livres da supervisão diária dos distritos
e de contratos sindicais de professores.

18
00:01:00,895 --> 00:01:03,511
E questiona-se se o impulso
de conquistas das Charters

19
00:01:03,511 --> 00:01:05,161
são um dos mais importantes

20
00:01:05,161 --> 00:01:07,761
na história
da reforma educacional americana.

21
00:01:08,145 --> 00:01:12,562
As escolas charter mais populares
têm mais candidatos do que vagas,

22
00:01:12,562 --> 00:01:16,462
Então a sorte de um sorteio de loteria
decide quem ficará com a vaga.

23
00:01:16,870 --> 00:01:20,695
Há muita coisa em jogo para os alunos
que esperam sua chance,

24
00:01:20,695 --> 00:01:25,003
e ter de esperar pelos resultados 
traz à tona muitas emoções,

25
00:01:25,003 --> 00:01:27,832
como foi registrado
no documentário premiado

26
00:01:27,832 --> 00:01:29,699
"Esperando pelo Superman."

27
00:01:30,258 --> 00:01:32,916
"Não chore. Você vai fazer
a mamãe chorar. Ok?"

28
00:01:37,498 --> 00:01:40,618
As Charters realmente fornecem
uma melhor educação?

29
00:01:40,948 --> 00:01:43,183
Os críticos dizem que não,

30
00:01:43,413 --> 00:01:46,586
argumentando que as charters
matriculam os melhores alunos,

31
00:01:46,586 --> 00:01:50,164
mais inteligentes e motivados;
então as diferenças em resultados futuros

32
00:01:50,164 --> 00:01:52,061
refletem em um viés de seleção.

33
00:01:52,595 --> 00:01:54,729
-[Kamal] Espera aí,
essa parece ser fácil.

34
00:01:55,139 --> 00:01:57,639
Na loteria, ganhadores
são escolhidos aleatoriamente,

35
00:01:57,639 --> 00:02:00,083
-Então é só comparar ganhador e perdedor.
-Exato.

36
00:02:00,083 --> 00:02:01,784
É isso aí, Kamal,

37
00:02:01,784 --> 00:02:04,375
mas as loterias da charter
não forçam as crianças

38
00:02:04,375 --> 00:02:07,560
à entrarem ou não
em uma escola particular --

39
00:02:07,749 --> 00:02:10,667
eles tornam as vagas
da charter aleatórias.

40
00:02:11,650 --> 00:02:13,449
Algumas crianças dão sorte.

41
00:02:13,449 --> 00:02:14,966
Outras não.

42
00:02:14,966 --> 00:02:17,235
Se quiséssemos
saber os resultados

43
00:02:17,235 --> 00:02:19,202
que as escolas charter oferecem,

44
00:02:19,202 --> 00:02:22,417
poderíamos tratar isso
como um ensaio randomizado.

45
00:02:22,717 --> 00:02:24,684
Mas estamos interessados
nos resultados

46
00:02:24,684 --> 00:02:27,042
do público das escolas charter,

47
00:02:27,042 --> 00:02:28,283
não nas vagas.

48
00:02:28,568 --> 00:02:32,039
E não é todo mundo que aceita
quando lhe são oferecidas.

49
00:02:32,039 --> 00:02:37,234
A VI torna o resultado de ganhar 
uma vaga na charter, no resultado

50
00:02:37,234 --> 00:02:40,367
de na verdade, estar,
em uma escola charter.

51
00:02:40,367 --> 00:02:42,344
-[Aluno] Legal.
-Ah, bacana.

52
00:02:45,925 --> 00:02:48,871
Vamos ver um exemplo.
Uma escola charter

53
00:02:48,871 --> 00:02:52,353
do Knowledge Is Power Program,
ou KIPP para abreviar.

54
00:02:52,736 --> 00:02:54,937
Essa escola KIPP fica em Lynn --

55
00:02:54,937 --> 00:02:58,837
uma cidade industrial
na costa de Massachusetts.

56
00:02:59,104 --> 00:03:01,886
A escola tem mais candidatos
do que vagas,

57
00:03:01,886 --> 00:03:05,620
e então escolhe seus alunos
usando uma loteria.

58
00:03:05,834 --> 00:03:11,854
De 2005 a 2008, 371 alunos
das quartas e quintas séries

59
00:03:11,854 --> 00:03:15,350
colocaram seus nomes
na loteria da KIPP em Lynn.

60
00:03:15,350 --> 00:03:18,805
253 alunos ganharam uma vaga na KIPP,

61
00:03:18,805 --> 00:03:21,651
118 alunos perderam.

62
00:03:21,967 --> 00:03:26,001
Um ano depois, os ganhadores da loteria
tinham maiores notas em matemática

63
00:03:26,001 --> 00:03:27,852
em relação aos que perderam.

64
00:03:27,852 --> 00:03:30,466
Mas lembrem-se,
não estamos tentando descobrir

65
00:03:30,466 --> 00:03:33,803
se ganhar a loteria
o faz melhor em matemática.

66
00:03:34,070 --> 00:03:38,471
Queremos saber se estar na KIPP
o faz melhor em matematica.

67
00:03:39,041 --> 00:03:45,750
Dos 253 ganhadores da loteria,
só 199 foram de fato para a KIPP.

68
00:03:46,139 --> 00:03:48,804
Os outros escolheram
uma escola pública tradicional.

69
00:03:49,563 --> 00:03:55,536
Similarmente, dos 118 que perderam,
alguns até acabaram indo para a KIPP.

70
00:03:55,536 --> 00:03:57,452
Eles ganharam uma vaga depois.

71
00:03:57,452 --> 00:04:00,044
Então qual foi o efeito
que as notas dos exames

72
00:04:00,044 --> 00:04:02,377
para entrar na KIPP tiveram?

73
00:04:03,109 --> 00:04:05,426
Por que não avaliamos
suas notas de matemática?

74
00:04:05,894 --> 00:04:07,235
Boa pergunta?

75
00:04:07,235 --> 00:04:09,302
Com quem você os compararia?

76
00:04:09,302 --> 00:04:11,111
Com aqueles que não entraram.

77
00:04:11,111 --> 00:04:12,944
Os alunos são aleatórios?

78
00:04:14,161 --> 00:04:16,177
-[Camila] Não.
- Há um viés de seleção.

79
00:04:16,177 --> 00:04:17,909
-Correto.
-[Otto] Quê?

80
00:04:17,909 --> 00:04:21,826
As vagas da KIPP são aleatórias,
então podemos ter certeza

81
00:04:21,826 --> 00:04:26,409
da ceteris paribus.
Mas os candidatos não são aleatórios.

82
00:04:26,635 --> 00:04:30,626
A escolha para aceitar a vaga
pode ser devido a características

83
00:04:30,626 --> 00:04:32,984
que se relacionam
com os feitos em matemática --

84
00:04:33,251 --> 00:04:36,157
digamos, que por exemplo,
pais mais dedicados

85
00:04:36,157 --> 00:04:38,957
são mais propensos
à aceitaram a vaga.

86
00:04:38,957 --> 00:04:42,646
É muito provável que seus filhos
também sejam melhores em matemática,

87
00:04:42,646 --> 00:04:44,090
independente da escola.

88
00:04:44,090 --> 00:04:45,114
-[Aluna] Exato.

89
00:04:45,114 --> 00:04:47,725
A VI converte
o resultado da vaga

90
00:04:47,725 --> 00:04:50,567
no resultado dos alunos da KIPP,

91
00:04:50,573 --> 00:04:53,371
então, alguns ganhadores
vão para outros lugares

92
00:04:53,371 --> 00:04:56,573
e alguns perdedores
vão para a KIPP de alguma maneira.

93
00:04:56,950 --> 00:05:00,517
Basicamente, a VI pega
uma randomização incompleta

94
00:05:00,517 --> 00:05:03,007
e faz os ajustes apropriados.

95
00:05:03,684 --> 00:05:07,107
Como? A VI descreve
uma reação em cadeia.

96
00:05:07,641 --> 00:05:10,343
Por que as vagas
afetam as conquistas?

97
00:05:10,343 --> 00:05:13,256
Provavelmente, porque elas afetam
os alunos que vão à charter,

98
00:05:13,256 --> 00:05:16,643
e os alunos da charter melhoram
suas notas em matemática.

99
00:05:16,643 --> 00:05:20,645
A primeira ligação da cadeia,
chamada de primeiro estágio,

100
00:05:20,645 --> 00:05:24,478
é o efeito da loteria
nos alunos da charter.

101
00:05:24,478 --> 00:05:28,452
O segundo estágio é a ligação
entre ir para a charter

102
00:05:28,452 --> 00:05:30,153
e um resultado variável

103
00:05:30,153 --> 00:05:32,261
Neste caso, notas em matemática.

104
00:05:32,732 --> 00:05:36,441
A variável instrumental,
ou "instrumento" para abreviar,

105
00:05:36,441 --> 00:05:40,246
é a variável que inicia
a reação em cadeia.

106
00:05:40,979 --> 00:05:43,993
O efeito do instrumento
no resultado

107
00:05:43,993 --> 00:05:46,631
é chamado de forma reduzida.

108
00:05:48,143 --> 00:05:51,869
Essa reação em cadeia pode ser
representada matematicamente.

109
00:05:51,869 --> 00:05:54,241
Multiplicamos o primeiro estágio,

110
00:05:54,241 --> 00:05:56,349
o resultado da vitória
dos alunos,

111
00:05:56,349 --> 00:05:57,960
pelo segundo estágio,

112
00:05:57,960 --> 00:06:00,538
o resultado dos alunos nas notas.

113
00:06:00,538 --> 00:06:02,713
E temos então a forma reduzida,

114
00:06:02,713 --> 00:06:05,680
o resultado que a vitória da loteria
gerou nas notas.

115
00:06:06,780 --> 00:06:11,566
A forma reduzida e o primeiro estágio
são visíveis e fáceis de calcular.

116
00:06:11,752 --> 00:06:14,876
Porém, o resultado que os alunos
tiveram nas conquistas

117
00:06:14,876 --> 00:06:17,093
não é diretamente visível.

118
00:06:17,093 --> 00:06:20,360
Este é o efeito causal
que estamos tentado determinar.

119
00:06:21,043 --> 00:06:23,827
Dado à hipóteses importantes,
discutiremos brevemente,

120
00:06:23,827 --> 00:06:25,977
encontramos o resultado
dos alunos da KIPP

121
00:06:25,977 --> 00:06:29,265
dividindo a forma reduzida
pelo primeiro estágio.

122
00:06:29,265 --> 00:06:32,910
Isso ficará mais claro
com um exemplo

123
00:06:32,910 --> 00:06:34,207
-Ok
-Vamos lá.

124
00:06:37,161 --> 00:06:38,728
Só uma palavrinha sobre medição.

125
00:06:38,728 --> 00:06:41,745
Medimos as conquistas
usando desvios padrões,

126
00:06:41,745 --> 00:06:44,728
frequentemente ilustrada
pela letra grega sigma (σ).

127
00:06:44,728 --> 00:06:48,862
Um σ é uma grande mudança,
dos 15% da parte inferior

128
00:06:48,862 --> 00:06:51,634
para a parte do meio,
com mais distribuições de conquistas.

129
00:06:51,634 --> 00:06:55,412
Até mesmo ¼ ou ½ 
de uma diferença σ é grande.

130
00:06:56,262 --> 00:06:58,389
Agora já podemos colocar
alguns números

131
00:06:58,389 --> 00:07:01,655
na equação que introduzimos antes.

132
00:07:01,655 --> 00:07:03,231
Primeiro, qual o resultado

133
00:07:03,231 --> 00:07:06,076
de ganhar a loteria
sob as notas em matemática?

134
00:07:06,354 --> 00:07:10,421
As notas em matemática dos candidatos
da KIPP são 1/3 do desvio padrão

135
00:07:10,421 --> 00:07:11,835
abaixo da média estadual,

136
00:07:11,835 --> 00:07:14,386
um ano antes
de se candidatarem à KIPP.

137
00:07:14,386 --> 00:07:18,320
Mas um ano depois, os ganhadores 
tiveram notas bem na média estadual,

138
00:07:18,320 --> 00:07:21,482
enquanto que os perdedores
ainda estão bem abaixo,

139
00:07:21,482 --> 00:07:25,499
com uma nota média
em cerca de -0.36 σ.

140
00:07:25,834 --> 00:07:29,619
O resultado de ganhar a loteria
sob as notas, é a diferença

141
00:07:29,619 --> 00:07:32,819
entre as notas dos ganhadores
e as notas dos perdedores.

142
00:07:33,403 --> 00:07:35,784
Pegue as notas médias
em matemática dos ganhadores,

143
00:07:35,784 --> 00:07:38,269
e subtraia pelas notas médias
dos perdedores,

144
00:07:38,269 --> 00:07:41,502
então teremos 0.36 σ.

145
00:07:41,908 --> 00:07:46,880
Póximo: Qual é o resultado
de ganhar a loteria para os alunos?

146
00:07:46,880 --> 00:07:49,193
Em outras palavras,
se você ganhá-la,

147
00:07:49,193 --> 00:07:52,257
o quão mais provável fica
para você em ir para KIPP

148
00:07:52,257 --> 00:07:53,456
do que se perder?

149
00:07:53,671 --> 00:07:57,798
Qual é a porcentagem de ganhadores
da loteria que vão para a KIPP?

150
00:07:57,798 --> 00:08:00,774
Divida os números de ganhadores
que vão para a KIPP

151
00:08:00,774 --> 00:08:05,490
pelo número total de ganhadores
da loteira -- isso dá 78%.

152
00:08:05,810 --> 00:08:09,331
Para achar a porcentagem dos perdedores
da loteria que vão para a KIPP,

153
00:08:09,331 --> 00:08:12,333
dividimos o número de perdedores
que vão para a KIPP

154
00:08:12,333 --> 00:08:16,865
pelo número total de perdedores
da loteria -- isso dá 4%.

155
00:08:17,377 --> 00:08:21,597
Subtraia 4 de 78, e descobrimos
que ganhar a loteria

156
00:08:21,597 --> 00:08:25,600
deixa você 74% mais provável
de ir para a KIPP.

157
00:08:25,946 --> 00:08:28,532
Agora podemos encontrar
o que realmente queremos --

158
00:08:28,532 --> 00:08:34,551
o resultado dos alunos nas notas,
dividindo 0.36 por 0.74.

159
00:08:34,789 --> 00:08:37,585
Ir para a KIPP aumenta
as notas em matemática

160
00:08:37,585 --> 00:08:41,606
por 0.48 desvios padrão na média.

161
00:08:42,126 --> 00:08:44,503
Esse é um ganho de conquista incrível,

162
00:08:44,503 --> 00:08:47,380
Igual a sair do terço
da parte inferior

163
00:08:47,380 --> 00:08:49,925
para a parte do meio,
das distribuições de conquistas.

164
00:08:49,925 --> 00:08:51,085
-[Sussurros].

165
00:08:51,085 --> 00:08:53,507
Essas estimativas
são para as crianças que optam

166
00:08:53,507 --> 00:08:54,781
pela loteria da KIPP,

167
00:08:54,781 --> 00:08:57,762
onde o status de inscrição
é mudado pela vitória.

168
00:08:57,985 --> 00:09:00,617
Esse não é necessariamente
um exemplo aleatório

169
00:09:00,617 --> 00:09:02,283
de todas as crianças em Lynn.

170
00:09:02,536 --> 00:09:05,035
Não podemos supor
que veríamos o mesmo resultado

171
00:09:05,035 --> 00:09:07,327
-com outros tipos de estudantes.
-Aha.

172
00:09:07,327 --> 00:09:10,218
Mas esse resultado
para as crianças da KIPP

173
00:09:10,218 --> 00:09:13,367
é provavelmente um bom indicador
das consequências

174
00:09:13,367 --> 00:09:15,767
de abrir vagas adicionais nas charters.

175
00:09:15,767 --> 00:09:17,216
-Legal.
-Entendi.

176
00:09:19,628 --> 00:09:23,352
A VI elimina o viés de seleção,
mas como todos os nossos métodos,

177
00:09:23,352 --> 00:09:25,624
a solução constroe-se
através de suposições

178
00:09:25,624 --> 00:09:27,540
que não devem ser tomadas
como certas.

179
00:09:28,098 --> 00:09:31,463
Primeiro, deve haver
um primeiro estágio substancial --

180
00:09:31,463 --> 00:09:35,565
isso é, a variável instrumental,
ganhar ou perder a loteria,

181
00:09:35,565 --> 00:09:39,065
deve realmente mudar a variável
dos resultados que estamos interessados --

182
00:09:39,065 --> 00:09:41,031
aqui, os alunos da KIPP.

183
00:09:41,298 --> 00:09:44,594
Neste caso, o primeiro estágio
não está de fato incerto.

184
00:09:44,594 --> 00:09:47,894
Ganhar a loteria tornam 
os alunos da KIPP bem mais capazes.

185
00:09:48,386 --> 00:09:50,631
Nem todas as histórias
de VI são assim.

186
00:09:51,321 --> 00:09:53,698
Segundo, o instrumento
deve ser tão bom

187
00:09:53,698 --> 00:09:54,931
como os aleatórios,

188
00:09:54,931 --> 00:09:58,716
indicando que ganhadores e perdedores
tenham características iguais.

189
00:09:58,893 --> 00:10:01,559
Este é o pressuposto de independência.

190
00:10:01,977 --> 00:10:05,716
É claro que os ganhadores da loteria
são de fato atribuídos aleatoriamente.

191
00:10:05,716 --> 00:10:09,656
Ainda assim, devemos buscar equilíbrio
e confirmar que ganhadores e perdedores

192
00:10:09,656 --> 00:10:11,493
tenham a mesma base familiar,

193
00:10:11,493 --> 00:10:13,590
aptidões similares e etc.

194
00:10:13,590 --> 00:10:16,969
Nosso foco é tentar garantir 
que as loterias da KIPP sejam justas.

195
00:10:16,969 --> 00:10:20,055
Com nenhum grupo de candidatos
com chances suspeitas de ganhar.

196
00:10:21,373 --> 00:10:24,373
Finalmente, exigimos
que o instrumento mude resultados

197
00:10:24,373 --> 00:10:26,092
só pela variável de interesse --

198
00:10:26,092 --> 00:10:28,100
neste caso, ir para a KIPP.

199
00:10:28,299 --> 00:10:31,367
Esta suposição é chamada
de restrição de exclusão.

200
00:10:32,951 --> 00:10:37,500
A VI só funciona se você puder
atender essas três suposições.

201
00:10:38,033 --> 00:10:40,418
Eu não entendo
a restrição de exclusão.

202
00:10:40,917 --> 00:10:43,599
Como ganhar a loteria
afeta mais nas notas de matemática,

203
00:10:43,599 --> 00:10:45,244
do que ir para a KIPP?

204
00:10:45,244 --> 00:10:47,230
-É mesmo.
-Boa pergunta.

205
00:10:47,230 --> 00:10:50,536
Suponha que os ganhadores da loteria
estejam felizes só por ganhar,

206
00:10:50,536 --> 00:10:55,045
e que essa felicidade os motiva
a estudar e aprender mais matemática.

207
00:10:55,045 --> 00:10:57,285
independente de onde
eles vão estudar.

208
00:10:57,285 --> 00:10:59,901
Isso violaria
a restrição de exclusão,

209
00:10:59,901 --> 00:11:03,787
porque o efeito motivacional
de ganhar é um segundo meio

210
00:11:03,787 --> 00:11:06,569
pelos quais as loterias
podem afetar as notas dos testes.

211
00:11:06,865 --> 00:11:09,546
Ainda que seja difícil
julgar isso por completo,

212
00:11:09,546 --> 00:11:12,650
não há evidências
de meios alternativos

213
00:11:12,650 --> 00:11:14,108
nos estudos da KIPP.

214
00:11:17,817 --> 00:11:20,700
A VI resolve o problema
do viés de seleção

215
00:11:20,700 --> 00:11:25,051
em cenários como as loterias da KIPP,
onde os sistemas de vagas são aleatórios,

216
00:11:25,051 --> 00:11:27,083
mas alguns que as ganham, não querem.

217
00:11:28,451 --> 00:11:31,700
Este tipo de atribuição aleatória
intencional e ainda incompleta,

218
00:11:31,700 --> 00:11:33,367
é surpreendentemente comum.

219
00:11:33,367 --> 00:11:36,318
Até os ensaios clíncos randomizados
têm essa característica.

220
00:11:37,134 --> 00:11:40,053
A VI resolve o problema
de aceitação não aleatória

221
00:11:40,053 --> 00:11:42,534
em loterias ou pesquisas clínicas.

222
00:11:43,054 --> 00:11:46,725
Mas as loterias não são as únicas fontes
de instrumentos convincentes.

223
00:11:46,915 --> 00:11:49,124
Muitas questões causais
podem ser abordadas

224
00:11:49,124 --> 00:11:50,758
pela ocorrência natural,

225
00:11:50,758 --> 00:11:53,831
tão bem quanto as variações
das atribuições aleatórias.

226
00:11:54,731 --> 00:11:56,915
Aqui vai uma questão causal para você:

227
00:11:56,915 --> 00:11:59,450
As mulheres que têm filhos
no iníco de suas careiras

228
00:11:59,450 --> 00:12:01,647
sofrem grandes punições
em relação ao salário

229
00:12:01,647 --> 00:12:02,648
como resultado disso?

230
00:12:02,648 --> 00:12:04,970
Afinal, elas ganham menos
do que os homens.

231
00:12:05,573 --> 00:12:08,506
É claro que poderíamos 
comparar os salários de mulheres

232
00:12:08,506 --> 00:12:10,891
com mais e menos filhos.

233
00:12:10,891 --> 00:12:14,190
Mas tais comparações
estão repletas de viés de seleção.

234
00:12:14,806 --> 00:12:17,401
Só se pudéssemos
aleatoriamente atribuir os bebês

235
00:12:17,401 --> 00:12:19,089
para diferentes famílias.

236
00:12:19,089 --> 00:12:22,131
Sim, é isso,
soa muito fantasioso.

237
00:12:22,470 --> 00:12:26,714
Nossa próxima história de VI --
fantástica, mas não fantasiosa --

238
00:12:26,714 --> 00:12:30,234
Ilustra um instrumento
de ocorrência natrual incrível

239
00:12:30,234 --> 00:12:31,918
para o tamanho da família.

240
00:12:33,317 --> 00:12:34,551
♪ [Música] ♪

241
00:12:34,551 --> 00:12:38,202
Você está no caminho 
para dominar a econometria.

242
00:12:38,202 --> 00:12:40,170
Fixe o que aprendeu neste vídeo

243
00:12:40,170 --> 00:12:42,636
fazendo algumas
questões práticas.

244
00:12:42,886 --> 00:12:46,336
Ou, se já está pronto.
Clique no próximo vídeo.

245
00:12:46,529 --> 00:12:50,204
Você também pode visitar
o site da MRU para mais cursos,

246
00:12:50,204 --> 00:12:52,027
conteúdo de professores, e mais.

247
00:12:52,289 --> 00:12:53,772
♪ [Música] ♪

248
00:12:53,861 --> 00:12:56,341
Tradução: John Silva.