WEBVTT

00:00:00.299 --> 00:00:04.644
O caminho para criar 
e gerar efeito é obscuro e perigoso.

00:00:05.139 --> 00:00:08.015
Mas as armas
da econometria são fortes.

00:00:08.480 --> 00:00:11.734
Ataque com intensidade
e com variáveis instrumentais flexíveis

00:00:11.734 --> 00:00:15.803
quando a natureza te abençoar
com uma atribuição aleatória fortuita.

00:00:19.393 --> 00:00:21.094
(Som de um gongo)

00:00:23.653 --> 00:00:26.362
Os ensaios randomizados
são o caminho mais seguro

00:00:26.362 --> 00:00:28.704
para a comparação
da ceteris paribus.

00:00:28.704 --> 00:00:32.640
Infelizmente, essa ferramenta poderosa
não está sempre disponível.

00:00:33.224 --> 00:00:36.940
Mas às vezes, a randomização
acontece por acidente.

00:00:36.940 --> 00:00:40.592
E asim chegamos
às variáveis instrumentais --

00:00:40.592 --> 00:00:41.938
VI como abreviação.

00:00:41.938 --> 00:00:44.508
-[Sussurros]
-Variáveis instrumentais.

00:00:44.508 --> 00:00:48.186
A primeira aula de hoje
é a primera de duas sobre VI.

00:00:48.958 --> 00:00:52.801
Nossa primera aula de VI,
começa com uma história sobre escolas.

00:00:52.801 --> 00:00:54.348
[Sino escolar tocando]

00:00:54.348 --> 00:00:56.138
Escolas Charter
são escolas públicas

00:00:56.138 --> 00:01:00.112
livres da supervisão diária dos distritos
e de contratos sindicais de professores.

00:01:00.895 --> 00:01:03.511
E questiona-se se o impulso
de conquistas das Charters

00:01:03.511 --> 00:01:05.161
são um dos mais importantes

00:01:05.161 --> 00:01:07.761
na história
da reforma educacional americana.

00:01:08.145 --> 00:01:12.562
As escolas charter mais populares
têm mais candidatos do que vagas,

00:01:12.562 --> 00:01:16.462
Então a sorte de um sorteio de loteria
decide quem ficará com a vaga.

00:01:16.870 --> 00:01:20.695
Há muita coisa em jogo para os alunos
que esperam sua chance,

00:01:20.695 --> 00:01:25.003
e ter de esperar pelos resultados 
traz à tona muitas emoções,

00:01:25.003 --> 00:01:27.832
como foi registrado
no documentário premiado

00:01:27.832 --> 00:01:29.699
"Esperando pelo Superman."

00:01:30.258 --> 00:01:32.916
"Não chore. Você vai fazer
a mamãe chorar. Ok?"

00:01:37.498 --> 00:01:40.618
As Charters realmente fornecem
uma melhor educação?

00:01:40.948 --> 00:01:43.183
Os críticos dizem que não,

00:01:43.413 --> 00:01:46.586
argumentando que as charters
matriculam os melhores alunos,

00:01:46.586 --> 00:01:50.164
mais inteligentes e motivados;
então as diferenças em resultados futuros

00:01:50.164 --> 00:01:52.061
refletem em um viés de seleção.

00:01:52.595 --> 00:01:54.729
-[Kamal] Espera aí,
essa parece ser fácil.

00:01:55.139 --> 00:01:57.639
Na loteria, ganhadores
são escolhidos aleatoriamente,

00:01:57.639 --> 00:02:00.083
-Então é só comparar ganhador e perdedor.
-Exato.

00:02:00.083 --> 00:02:01.784
É isso aí, Kamal,

00:02:01.784 --> 00:02:04.375
mas as loterias da charter
não forçam as crianças

00:02:04.375 --> 00:02:07.560
à entrarem ou não
em uma escola particular --

00:02:07.749 --> 00:02:10.667
eles tornam as vagas
da charter aleatórias.

00:02:11.650 --> 00:02:13.449
Algumas crianças dão sorte.

00:02:13.449 --> 00:02:14.966
Outras não.

00:02:14.966 --> 00:02:17.235
Se quiséssemos
saber os resultados

00:02:17.235 --> 00:02:19.202
que as escolas charter oferecem,

00:02:19.202 --> 00:02:22.417
poderíamos tratar isso
como um ensaio randomizado.

00:02:22.717 --> 00:02:24.684
Mas estamos interessados
nos resultados

00:02:24.684 --> 00:02:27.042
do público das escolas charter,

00:02:27.042 --> 00:02:28.283
não nas vagas.

00:02:28.568 --> 00:02:32.039
E não é todo mundo que aceita
quando lhe são oferecidas.

00:02:32.039 --> 00:02:37.234
A VI torna o resultado de ganhar 
uma vaga na charter, no resultado

00:02:37.234 --> 00:02:40.367
de na verdade, estar,
em uma escola charter.

00:02:40.367 --> 00:02:42.344
-[Aluno] Legal.
-Ah, bacana.

00:02:45.925 --> 00:02:48.871
Vamos ver um exemplo.
Uma escola charter

00:02:48.871 --> 00:02:52.353
do Knowledge Is Power Program,
ou KIPP para abreviar.

00:02:52.736 --> 00:02:54.937
Essa escola KIPP fica em Lynn --

00:02:54.937 --> 00:02:58.837
uma cidade industrial
na costa de Massachusetts.

00:02:59.104 --> 00:03:01.886
A escola tem mais candidatos
do que vagas,

00:03:01.886 --> 00:03:05.620
e então escolhe seus alunos
usando uma loteria.

00:03:05.834 --> 00:03:11.854
De 2005 a 2008, 371 alunos
das quartas e quintas séries

00:03:11.854 --> 00:03:15.350
colocaram seus nomes
na loteria da KIPP em Lynn.

00:03:15.350 --> 00:03:18.805
253 alunos ganharam uma vaga na KIPP,

00:03:18.805 --> 00:03:21.651
118 alunos perderam.

00:03:21.967 --> 00:03:26.001
Um ano depois, os ganhadores da loteria
tinham maiores notas em matemática

00:03:26.001 --> 00:03:27.852
em relação aos que perderam.

00:03:27.852 --> 00:03:30.466
Mas lembrem-se,
não estamos tentando descobrir

00:03:30.466 --> 00:03:33.803
se ganhar a loteria
o faz melhor em matemática.

00:03:34.070 --> 00:03:38.471
Queremos saber se estar na KIPP
o faz melhor em matematica.

00:03:39.041 --> 00:03:45.750
Dos 253 ganhadores da loteria,
só 199 foram de fato para a KIPP.

00:03:46.139 --> 00:03:48.804
Os outros escolheram
uma escola pública tradicional.

00:03:49.563 --> 00:03:55.536
Similarmente, dos 118 que perderam,
alguns até acabaram indo para a KIPP.

00:03:55.536 --> 00:03:57.452
Eles ganharam uma vaga depois.

00:03:57.452 --> 00:04:00.044
Então qual foi o efeito
que as notas dos exames

00:04:00.044 --> 00:04:02.377
para entrar na KIPP tiveram?

00:04:03.109 --> 00:04:05.426
Por que não avaliamos
suas notas de matemática?

00:04:05.894 --> 00:04:07.235
Boa pergunta?

00:04:07.235 --> 00:04:09.302
Com quem você os compararia?

00:04:09.302 --> 00:04:11.111
Com aqueles que não entraram.

00:04:11.111 --> 00:04:12.944
Os alunos são aleatórios?

00:04:14.161 --> 00:04:16.177
-[Camila] Não.
- Há um viés de seleção.

00:04:16.177 --> 00:04:17.909
-Correto.
-[Otto] Quê?

00:04:17.909 --> 00:04:21.826
As vagas da KIPP são aleatórias,
então podemos ter certeza

00:04:21.826 --> 00:04:26.409
da ceteris paribus.
Mas os candidatos não são aleatórios.

00:04:26.635 --> 00:04:30.626
A escolha para aceitar a vaga
pode ser devido a características

00:04:30.626 --> 00:04:32.984
que se relacionam
com os feitos em matemática --

00:04:33.251 --> 00:04:36.157
digamos, que por exemplo,
pais mais dedicados

00:04:36.157 --> 00:04:38.957
são mais propensos
à aceitaram a vaga.

00:04:38.957 --> 00:04:42.646
É muito provável que seus filhos
também sejam melhores em matemática,

00:04:42.646 --> 00:04:44.090
independente da escola.

00:04:44.090 --> 00:04:45.114
-[Aluna] Exato.

00:04:45.114 --> 00:04:47.725
A VI converte
o resultado da vaga

00:04:47.725 --> 00:04:50.567
no resultado dos alunos da KIPP,

00:04:50.573 --> 00:04:53.371
então, alguns ganhadores
vão para outros lugares

00:04:53.371 --> 00:04:56.573
e alguns perdedores
vão para a KIPP de alguma maneira.

00:04:56.950 --> 00:05:00.517
Basicamente, a VI pega
uma randomização incompleta

00:05:00.517 --> 00:05:03.007
e faz os ajustes apropriados.

00:05:03.684 --> 00:05:07.107
Como? A VI descreve
uma reação em cadeia.

00:05:07.641 --> 00:05:10.343
Por que as vagas
afetam as conquistas?

00:05:10.343 --> 00:05:13.256
Provavelmente, porque elas afetam
os alunos que vão à charter,

00:05:13.256 --> 00:05:16.643
e os alunos da charter melhoram
suas notas em matemática.

00:05:16.643 --> 00:05:20.645
A primeira ligação da cadeia,
chamada de primeiro estágio,

00:05:20.645 --> 00:05:24.478
é o efeito da loteria
nos alunos da charter.

00:05:24.478 --> 00:05:28.452
O segundo estágio é a ligação
entre ir para a charter

00:05:28.452 --> 00:05:30.153
e um resultado variável

00:05:30.153 --> 00:05:32.261
Neste caso, notas em matemática.

00:05:32.732 --> 00:05:36.441
A variável instrumental,
ou "instrumento" para abreviar,

00:05:36.441 --> 00:05:40.246
é a variável que inicia
a reação em cadeia.

00:05:40.979 --> 00:05:43.993
O efeito do instrumento
no resultado

00:05:43.993 --> 00:05:46.631
é chamado de forma reduzida.

00:05:48.143 --> 00:05:51.869
Essa reação em cadeia pode ser
representada matematicamente.

00:05:51.869 --> 00:05:54.241
Multiplicamos o primeiro estágio,

00:05:54.241 --> 00:05:56.349
o resultado da vitória
dos alunos,

00:05:56.349 --> 00:05:57.960
pelo segundo estágio,

00:05:57.960 --> 00:06:00.538
o resultado dos alunos nas notas.

00:06:00.538 --> 00:06:02.713
E temos então a forma reduzida,

00:06:02.713 --> 00:06:05.680
o resultado que a vitória da loteria
gerou nas notas.

00:06:06.780 --> 00:06:11.566
A forma reduzida e o primeiro estágio
são visíveis e fáceis de calcular.

00:06:11.752 --> 00:06:14.876
Porém, o resultado que os alunos
tiveram nas conquistas

00:06:14.876 --> 00:06:17.093
não é diretamente visível.

00:06:17.093 --> 00:06:20.360
Este é o efeito causal
que estamos tentado determinar.

00:06:21.043 --> 00:06:23.827
Dado à hipóteses importantes,
discutiremos brevemente,

00:06:23.827 --> 00:06:25.977
encontramos o resultado
dos alunos da KIPP

00:06:25.977 --> 00:06:29.265
dividindo a forma reduzida
pelo primeiro estágio.

00:06:29.265 --> 00:06:32.910
Isso ficará mais claro
com um exemplo

00:06:32.910 --> 00:06:34.207
-Ok
-Vamos lá.

00:06:37.161 --> 00:06:38.728
Só uma palavrinha sobre medição.

00:06:38.728 --> 00:06:41.745
Medimos as conquistas
usando desvios padrões,

00:06:41.745 --> 00:06:44.728
frequentemente ilustrada
pela letra grega sigma (σ).

00:06:44.728 --> 00:06:48.862
Um σ é uma grande mudança,
dos 15% da parte inferior

00:06:48.862 --> 00:06:51.634
para a parte do meio,
com mais distribuições de conquistas.

00:06:51.634 --> 00:06:55.412
Até mesmo ¼ ou ½ 
de uma diferença σ é grande.

00:06:56.262 --> 00:06:58.389
Agora já podemos colocar
alguns números

00:06:58.389 --> 00:07:01.655
na equação que introduzimos antes.

00:07:01.655 --> 00:07:03.231
Primeiro, qual o resultado

00:07:03.231 --> 00:07:06.076
de ganhar a loteria
sob as notas em matemática?

00:07:06.354 --> 00:07:10.421
As notas em matemática dos candidatos
da KIPP são 1/3 do desvio padrão

00:07:10.421 --> 00:07:11.835
abaixo da média estadual,

00:07:11.835 --> 00:07:14.386
um ano antes
de se candidatarem à KIPP.

00:07:14.386 --> 00:07:18.320
Mas um ano depois, os ganhadores 
tiveram notas bem na média estadual,

00:07:18.320 --> 00:07:21.482
enquanto que os perdedores
ainda estão bem abaixo,

00:07:21.482 --> 00:07:25.499
com uma nota média
em cerca de -0.36 σ.

00:07:25.834 --> 00:07:29.619
O resultado de ganhar a loteria
sob as notas, é a diferença

00:07:29.619 --> 00:07:32.819
entre as notas dos ganhadores
e as notas dos perdedores.

00:07:33.403 --> 00:07:35.784
Pegue as notas médias
em matemática dos ganhadores,

00:07:35.784 --> 00:07:38.269
e subtraia pelas notas médias
dos perdedores,

00:07:38.269 --> 00:07:41.502
então teremos 0.36 σ.

00:07:41.908 --> 00:07:46.880
Póximo: Qual é o resultado
de ganhar a loteria para os alunos?

00:07:46.880 --> 00:07:49.193
Em outras palavras,
se você ganhá-la,

00:07:49.193 --> 00:07:52.257
o quão mais provável fica
para você em ir para KIPP

00:07:52.257 --> 00:07:53.456
do que se perder?

00:07:53.671 --> 00:07:57.798
Qual é a porcentagem de ganhadores
da loteria que vão para a KIPP?

00:07:57.798 --> 00:08:00.774
Divida os números de ganhadores
que vão para a KIPP

00:08:00.774 --> 00:08:05.490
pelo número total de ganhadores
da loteira -- isso dá 78%.

00:08:05.810 --> 00:08:09.331
Para achar a porcentagem dos perdedores
da loteria que vão para a KIPP,

00:08:09.331 --> 00:08:12.333
dividimos o número de perdedores
que vão para a KIPP

00:08:12.333 --> 00:08:16.865
pelo número total de perdedores
da loteria -- isso dá 4%.

00:08:17.377 --> 00:08:21.597
Subtraia 4 de 78, e descobrimos
que ganhar a loteria

00:08:21.597 --> 00:08:25.600
deixa você 74% mais provável
de ir para a KIPP.

00:08:25.946 --> 00:08:28.532
Agora podemos encontrar
o que realmente queremos --

00:08:28.532 --> 00:08:34.551
o resultado dos alunos nas notas,
dividindo 0.36 por 0.74.

00:08:34.789 --> 00:08:37.585
Ir para a KIPP aumenta
as notas em matemática

00:08:37.585 --> 00:08:41.606
por 0.48 desvios padrão na média.

00:08:42.126 --> 00:08:44.503
Esse é um ganho de conquista incrível,

00:08:44.503 --> 00:08:47.380
Igual a sair do terço
da parte inferior

00:08:47.380 --> 00:08:49.925
para a parte do meio,
das distribuições de conquistas.

00:08:49.925 --> 00:08:51.085
-[Sussurros].

00:08:51.085 --> 00:08:53.507
Essas estimativas
são para as crianças que optam

00:08:53.507 --> 00:08:54.781
pela loteria da KIPP,

00:08:54.781 --> 00:08:57.762
onde o status de inscrição
é mudado pela vitória.

00:08:57.985 --> 00:09:00.617
Esse não é necessariamente
um exemplo aleatório

00:09:00.617 --> 00:09:02.283
de todas as crianças em Lynn.

00:09:02.536 --> 00:09:05.035
Não podemos supor
que veríamos o mesmo resultado

00:09:05.035 --> 00:09:07.327
-com outros tipos de estudantes.
-Aha.

00:09:07.327 --> 00:09:10.218
Mas esse resultado
para as crianças da KIPP

00:09:10.218 --> 00:09:13.367
é provavelmente um bom indicador
das consequências

00:09:13.367 --> 00:09:15.767
de abrir vagas adicionais nas charters.

00:09:15.767 --> 00:09:17.216
-Legal.
-Entendi.

00:09:19.628 --> 00:09:23.352
A VI elimina o viés de seleção,
mas como todos os nossos métodos,

00:09:23.352 --> 00:09:25.624
a solução constroe-se
através de suposições

00:09:25.624 --> 00:09:27.540
que não devem ser tomadas
como certas.

00:09:28.098 --> 00:09:31.463
Primeiro, deve haver
um primeiro estágio substancial --

00:09:31.463 --> 00:09:35.565
isso é, a variável instrumental,
ganhar ou perder a loteria,

00:09:35.565 --> 00:09:39.065
deve realmente mudar a variável
dos resultados que estamos interessados --

00:09:39.065 --> 00:09:41.031
aqui, os alunos da KIPP.

00:09:41.298 --> 00:09:44.594
Neste caso, o primeiro estágio
não está de fato incerto.

00:09:44.594 --> 00:09:47.894
Ganhar a loteria tornam 
os alunos da KIPP bem mais capazes.

00:09:48.386 --> 00:09:50.631
Nem todas as histórias
de VI são assim.

00:09:51.321 --> 00:09:53.698
Segundo, o instrumento
deve ser tão bom

00:09:53.698 --> 00:09:54.931
como os aleatórios,

00:09:54.931 --> 00:09:58.716
indicando que ganhadores e perdedores
tenham características iguais.

00:09:58.893 --> 00:10:01.559
Este é o pressuposto de independência.

00:10:01.977 --> 00:10:05.716
É claro que os ganhadores da loteria
são de fato atribuídos aleatoriamente.

00:10:05.716 --> 00:10:09.656
Ainda assim, devemos buscar equilíbrio
e confirmar que ganhadores e perdedores

00:10:09.656 --> 00:10:11.493
tenham a mesma base familiar,

00:10:11.493 --> 00:10:13.590
aptidões similares e etc.

00:10:13.590 --> 00:10:16.969
Nosso foco é tentar garantir 
que as loterias da KIPP sejam justas.

00:10:16.969 --> 00:10:20.055
Com nenhum grupo de candidatos
com chances suspeitas de ganhar.

00:10:21.373 --> 00:10:24.373
Finalmente, exigimos
que o instrumento mude resultados

00:10:24.373 --> 00:10:26.092
só pela variável de interesse --

00:10:26.092 --> 00:10:28.100
neste caso, ir para a KIPP.

00:10:28.299 --> 00:10:31.367
Esta suposição é chamada
de restrição de exclusão.

00:10:32.951 --> 00:10:37.500
A VI só funciona se você puder
atender essas três suposições.

00:10:38.033 --> 00:10:40.418
Eu não entendo
a restrição de exclusão.

00:10:40.917 --> 00:10:43.599
Como ganhar a loteria
afeta mais nas notas de matemática,

00:10:43.599 --> 00:10:45.244
do que ir para a KIPP?

00:10:45.244 --> 00:10:47.230
-É mesmo.
-Boa pergunta.

00:10:47.230 --> 00:10:50.536
Suponha que os ganhadores da loteria
estejam felizes só por ganhar,

00:10:50.536 --> 00:10:55.045
e que essa felicidade os motiva
a estudar e aprender mais matemática.

00:10:55.045 --> 00:10:57.285
independente de onde
eles vão estudar.

00:10:57.285 --> 00:10:59.901
Isso violaria
a restrição de exclusão,

00:10:59.901 --> 00:11:03.787
porque o efeito motivacional
de ganhar é um segundo meio

00:11:03.787 --> 00:11:06.569
pelos quais as loterias
podem afetar as notas dos testes.

00:11:06.865 --> 00:11:09.546
Ainda que seja difícil
julgar isso por completo,

00:11:09.546 --> 00:11:12.650
não há evidências
de meios alternativos

00:11:12.650 --> 00:11:14.108
nos estudos da KIPP.

00:11:17.817 --> 00:11:20.700
A VI resolve o problema
do viés de seleção

00:11:20.700 --> 00:11:25.051
em cenários como as loterias da KIPP,
onde os sistemas de vagas são aleatórios,

00:11:25.051 --> 00:11:27.083
mas alguns que as ganham, não querem.

00:11:28.451 --> 00:11:31.700
Este tipo de atribuição aleatória
intencional e ainda incompleta,

00:11:31.700 --> 00:11:33.367
é surpreendentemente comum.

00:11:33.367 --> 00:11:36.318
Até os ensaios clíncos randomizados
têm essa característica.

00:11:37.134 --> 00:11:40.053
A VI resolve o problema
de aceitação não aleatória

00:11:40.053 --> 00:11:42.534
em loterias ou pesquisas clínicas.

00:11:43.054 --> 00:11:46.725
Mas as loterias não são as únicas fontes
de instrumentos convincentes.

00:11:46.915 --> 00:11:49.124
Muitas questões causais
podem ser abordadas

00:11:49.124 --> 00:11:50.758
pela ocorrência natural,

00:11:50.758 --> 00:11:53.831
tão bem quanto as variações
das atribuições aleatórias.

00:11:54.731 --> 00:11:56.915
Aqui vai uma questão causal para você:

00:11:56.915 --> 00:11:59.450
As mulheres que têm filhos
no iníco de suas careiras

00:11:59.450 --> 00:12:01.647
sofrem grandes punições
em relação ao salário

00:12:01.647 --> 00:12:02.648
como resultado disso?

00:12:02.648 --> 00:12:04.970
Afinal, elas ganham menos
do que os homens.

00:12:05.573 --> 00:12:08.506
É claro que poderíamos 
comparar os salários de mulheres

00:12:08.506 --> 00:12:10.891
com mais e menos filhos.

00:12:10.891 --> 00:12:14.190
Mas tais comparações
estão repletas de viés de seleção.

00:12:14.806 --> 00:12:17.401
Só se pudéssemos
aleatoriamente atribuir os bebês

00:12:17.401 --> 00:12:19.089
para diferentes famílias.

00:12:19.089 --> 00:12:22.131
Sim, é isso,
soa muito fantasioso.

00:12:22.470 --> 00:12:26.714
Nossa próxima história de VI --
fantástica, mas não fantasiosa --

00:12:26.714 --> 00:12:30.234
Ilustra um instrumento
de ocorrência natrual incrível

00:12:30.234 --> 00:12:31.918
para o tamanho da família.

00:12:33.317 --> 00:12:34.551
♪ [Música] ♪

00:12:34.551 --> 00:12:38.202
Você está no caminho 
para dominar a econometria.

00:12:38.202 --> 00:12:40.170
Fixe o que aprendeu neste vídeo

00:12:40.170 --> 00:12:42.636
fazendo algumas
questões práticas.

00:12:42.886 --> 00:12:46.336
Ou, se já está pronto.
Clique no próximo vídeo.

00:12:46.529 --> 00:12:50.204
Você também pode visitar
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00:12:50.204 --> 00:12:52.027
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00:12:52.289 --> 00:12:53.772
♪ [Música] ♪

00:12:53.861 --> 00:12:56.341
Tradução: John Silva.