Módulo 8 Medição

Para estimarmos efeitos e testarmos hipóteses, geralmente recorremos a um resultado de interesse medido com base em dados de survey, modelos formais ou documentos administrativos. Quanto às perguntas causais, normalmente usamos dados tanto de resultados imediatos e finais quanto dados dos mecanismos centrais em questão. Usamos dados de base para identificar subgrupos relevantes, ajustar nossas estimativas ou ainda ajudar a criar blocos para aleatorizar a atribuição do tratamento. Medições devem ser válidas - e confiáveis. Tenha em mente que dados podem ser ruidosos em razão de erros aleatórios e/ou viesados por causa de erros sistemáticos.

Este módulo discute o que medir - e como medir. Ele demonstrará como uma boa medição está intimamente relacionada ao desenho do seu projeto de pesquisa e ao poder de teste do seu estudo.

8.1 Conteúdo Principal

Quando representamos um dado atributo de uma unidade com um número, uma letra, uma palavra ou símbolo (normalmente, registrados numa célula em uma base de dados simples), estamos medindo.
Uma medida válida de um conceito ou fenômeno de interesse deve representar claramente a entidade subjacente que, por sua vez, é normalmente abstrata.
Uma medida confiável de um conceito garante, tudo mais constante, sempre a mesma pontuação para uma unidade medida (por exemplo, uma pessoa ou uma comunidade).
Podemos avaliar nossas metodologias de mensuração usando diversas abordagens para medir resultados, covariáveis ou diferenças entre unidades que estiverem sob influência de diferentes mecanismos causais.
Medições inválidas podem fazer com que seu desenho de pesquisa experimental seja incapaz de distinguir, efetivamente, entre explicações alternativas para a relação entre tratamento e resultado.
Medições duvidosas ou pouco confiáveis podem diminuir o poder estatístico de teste.
Medições e medidads mais complexas podem requerer um estudo piloto focado na própria medição.

8.2 Slides

Abaixo estão os slides com o conteúdo principal que abordamos em nossa sessão sobre medição. Você pode usar esses slides diretamente – ou fazer sua própria cópia e editá-los localmente.

8.3 Recursos

8.3.1 Guias Metodológicos do EGAP

8.3.2 Livros, Capítulos e Artigos

Robert Adcock and David Collier, “Measurement Validity: A Shared Standard for Qualitative and Measurement Validity: A Shared Standard for Qualitative and Quantitative Research.” American Political Science Review 95, no. 3 (2001): 529–546.
Alexandra Scacco and Shana S. Warren, “Can Social Contact Reduce Prejudice and Discrimination? Evidence from a Field Experiment in Nigeria,” American Political Science Review 112, no. 3 (2018): 654–677.
William R. Shadish et al., Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference/William r. Shedish, Thomas d. Cook, Donald t. Campbell. (Boston: Houghton Mifflin, 2002).
Pedro C. Vicente, “Is Vote Buying Effective? Evidence from a Field Experiment in West Africa,” Economic Journal 124, no. 574 (2014): F356–87.

8.3.3 Análises de Políticas Públicas do EGAP

Usando dados de surveys em diferentes níveis

EGAP Nota de Política Pública 58: Accountability de baixo para cima funciona?

Usando mensagens de texto

Usando dados administrativos

Tradução: Helena Maluf e Umberto Mignozzetti

References

Adcock, Robert, and David Collier. “Measurement Validity: A Shared Standard for Qualitative and Measurement Validity: A Shared Standard for Qualitative and Quantitative Research.” American Political Science Review 95, no. 3 (2001): 529–546.

Scacco, Alexandra, and Shana S. Warren. “Can Social Contact Reduce Prejudice and Discrimination? Evidence from a Field Experiment in Nigeria.” American Political Science Review 112, no. 3 (2018): 654–677.

Shadish, William R., Thomas D. Cook, Donald Thomas Campbell, et al. Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference/William r. Shedish, Thomas d. Cook, Donald t. Campbell. Boston: Houghton Mifflin, 2002.

Vicente, Pedro C. “Is Vote Buying Effective? Evidence from a Field Experiment in West Africa.” Economic Journal 124, no. 574 (2014): F356–87.