• Estabelecer relações de causa e efeito é uma questão central para qualquer ciência, economia não é exceção.
• Bolsa família induz a um maior número de filhos? Reduzir a maioridade penal diminui a criminalidade? Aumentar o salário mínimo aumenta o desemprego? Aumentar os juros reduz a inflação? Pagar mais aos professores melhora a educação?
• Questões como essas são comuns em dissertações, teses e artigos publicados por economistas.
• Como saber a resposta?

• Uma tentação comum é acreditar que se um resultado segue uma política, então o resultado aconteceu por causa da política.
• É como tomar um comprimido para uma dor e depois de um tempo a dor passar. Tendemos a acreditar que foi por conta do comprimido. Como saber se foi mesmo?

• Para isso teríamos de conhecer um universo alternativo onde não tomamos o comprimido. Se nesse universo a dor também tivar passado, então não podemos afirmar que o comprimido fez a dor passar. Talvez a dor fosse de curta duração.
• Infelizmente não temos os poderes do Dr. Estranho e não podemos sair visitando universos alternativos. O que máximo podemos fazer é comparar o que aconteceu com pessoas que tomaram e não tomaram o comprimido.
• Naturalmente essas comparações precisam levar em conta as características de quem tomou o comprimido (fez o tratamento) e quem não tomou o comprimido (controle).

• Esse universo alternativo é chamado de contrafactual.
• Construir contrafactuais é uma etapa fundamental em qualquer pesquisa que busque estabelecer relações de causalidade.

• Para conduzir essa discussão é útil colocar um exemplo.
• Existe discriminação racial no mercado de trabalho? É fato que existem diferenças em taxa de desemprego e salários entre grupos étnicos, mas não seriam essas diferenças decorrentes de, por exemplo, diferenças nos níveis de educação?
• Para responder essa pergunta foi feito um experimento, a descrição e os resultados do experimento podem ser encontrado em Mariannne Bertrand e Sendhil Mullainathan; Are Emiliy and Gregg more employable than Lakisha e Jamal? A field experiment on labor market discrimination; American Economic Review, 2004.

• O experimento consistiu em responder anúncio de empregos publicados em jornais com currículos de candidatos fictícios.
• Os currículos eram diferentes apenas pelos nomes dos candidatos à vaga de emprego, os outros dados eram iguais.
• Em alguns currículos foram colocados nomes típicos de afro-americanos, como Lakisha Washington e Jamal Jones, em outros foram usados nomes típicos de americanos brancos, como Emily Walsh e Greg Baker.
• Os pesquisadores compararam o retorno dos currículos, especificamente se os nomes tipicamentes de americanos brancos receberam mais ofertas de emprego do que nomes costumeiramente associados a afro-americanos.

• Para analisar os dados no R vamos precisar de carregar os pacotes tidyverse e os dados em resume.csv

library(tidyverse)
resume <- read.csv("resume.csv")

• Para começar vamos “olhar” os dados

str(resume)

## 'data.frame':    4870 obs. of  4 variables:
##  $ firstname: chr  "Allison" "Kristen" "Lakisha" "Latonya" ...
##  $ sex      : chr  "female" "female" "female" "female" ...
##  $ race     : chr  "white" "white" "black" "black" ...
##  $ call     : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

• Os dados em resume são exemplos de dados experimentais. Dados experimentais são obtidos em uma pesquisa experimental desenhada de forma que uma variável de tratamento, ou variável de interesse causal, é manipulada de modo a examinar o efeito desta variável em uma variável de resultado.
• No experimento a variável de tratamento é a raça do candidato fictício (race) e a variável de resultado é ser chamado ou não para o emprego (call).

• Uma pesquisa experimental examina como um tratamento afeta de forma causal um resultado aplicando diferentes valores ao tratamento para diferentes observações e medindo os valores correspondentes da variável de resultado.

• Existem várias funções que nos permitem “olhar” os dados, entre elas: head(), mostra as primeiras linhas, tail(), mostra as últimas linhas e glimpse() uma substituta do tidyverse para a função str() do R básico.

head(resume)

##   firstname    sex  race call
## 1   Allison female white    0
## 2   Kristen female white    0
## 3   Lakisha female black    0
## 4   Latonya female black    0
## 5    Carrie female white    0
## 6       Jay   male white    0

tail(resume)

##      firstname    sex  race call
## 4865   Lakisha female black    0
## 4866    Tamika female black    0
## 4867     Ebony female black    0
## 4868       Jay   male white    0
## 4869   Latonya female black    0
## 4870    Laurie female white    0

glimpse(resume)

## Rows: 4,870
## Columns: 4
## $ firstname <chr> "Allison", "Kristen", "Lakisha", "Latonya", "Carrie", "Jay",…
## $ sex       <chr> "female", "female", "female", "female", "female", "male", "f…
## $ race      <chr> "white", "white", "black", "black", "white", "white", "white…
## $ call      <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …

• Outra função útil para conhecer uma base de dados é a summary()

summary(resume)

##   firstname             sex                race                call        
##  Length:4870        Length:4870        Length:4870        Min.   :0.00000  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:0.00000  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :0.00000  
##                                                           Mean   :0.08049  
##                                                           3rd Qu.:0.00000  
##                                                           Max.   :1.00000

• Nossa primeira questão é saber quantos currículos com nomes afro-americanos receberam uma oferta de emprego.

race.call.summary <- resume %>%
  group_by(race, call) %>%
  count()

race.call.summary

## # A tibble: 4 × 3
## # Groups:   race, call [4]
##   race   call     n
##   <chr> <int> <int>
## 1 black     0  2278
## 2 black     1   157
## 3 white     0  2200
## 4 white     1   235

• A tabela de contigência é uma matriz onde cada elemento mostra o número de observações referentes à linha e coluna do elemento.

race.call.tab <- race.call.summary %>%
  pivot_wider(names_from = call, values_from = n)

race.call.tab

## # A tibble: 2 × 3
## # Groups:   race [2]
##   race    `0`   `1`
##   <chr> <int> <int>
## 1 black  2278   157
## 2 white  2200   235

• A função rename() permite dar nomes mais informativos às colunas.

race.call.tab.names <- race.call.tab %>%
  rename(no_callback = "0", callback = "1")

race.call.tab.names

## # A tibble: 2 × 3
## # Groups:   race [2]
##   race  no_callback callback
##   <chr>       <int>    <int>
## 1 black        2278      157
## 2 white        2200      235

• A tabela anterior mostra que os nomes associados a americanos brancos receberam mais ofertas de emprego do que os nome associados a afro-americanos. Antes de tirar qualquer conclusão é preciso saber quantos curriculos foram enviados com cada tipo de nome.

race.call.tab.names <- race.call.tab.names %>%
  mutate(total_resumes = no_callback + callback,
         callback_prop = callback/total_resumes)

race.call.tab.names

## # A tibble: 2 × 5
## # Groups:   race [2]
##   race  no_callback callback total_resumes callback_prop
##   <chr>       <int>    <int>         <int>         <dbl>
## 1 black        2278      157          2435        0.0645
## 2 white        2200      235          2435        0.0965

• Os números mostram que 9,65% do curriculos com nomes associados a americanos brancos recebram ofertas de emprego, no caso dos currículos com nomes associados a afro-americanos as ofertas foram recebidas por 6,45% dos currículos enviados.
• Qual a média de ofertas para todos os curículos enviados?

overall_callback <- resume %>%
  summarize(total_callback_rate = sum(call)/n())

overall_callback

##   total_callback_rate
## 1          0.08049281

• A análise mostrou que currículos com nomes associados a afro-americanos recebem menos retorno com ofertas de emprego do que currículos com nomes associados a americanos brancos.
• Embora não seja possível afirmar que o resultado prova a existência de discriminação intencional, o menor número de retornos com oferta de emprego sugere a existência de discriminação racial no mercado de trablaho.
• A pesquisa mostrou que o mesmo currículo com um nome associado a afro-americanos tem menos probabilidade de receber uma oferta de emprego.

• Como call é uma variável numérica composta apenas de zero e um, tem uma maneira mais fácil de calcular o percentual de retorno com oferta de emprego, basta tirar a média.

overall_callback <- resume %>%
  summarize(total_callback_rate = mean(call))

overall_callback

##   total_callback_rate
## 1          0.08049281

• Da mesma forma, podemos obter a média por raça usando a função group_by().

callback_by_race <- resume %>%
  group_by(race) %>%
  summarize(callback_rate = mean(call))

callback_by_race

## # A tibble: 2 × 2
##   race  callback_rate
##   <chr>         <dbl>
## 1 black        0.0645
## 2 white        0.0965

• A função group_by() utilizada acima e na Unidade 1 nos permite obter informações de um subconjunto de dados. Esse tipo de trabalho é muito comum em análise de dados.
• Nos próximos slides vamos discutir melhor como trabalhar com subconjunto de dados no R.

• O ponto de partida são as variáveis e operações lógicas.
• No R as variáveis lógicas são objetos do tipo logical e assumem valores TRUE ou FALSE

class(TRUE)

## [1] "logical"

• As variáveis lógicas podem ser convertidas em variáveis inteiras. Nesses casos TRUE equivale a 1 e FALSE a 0.

as.integer(TRUE)

## [1] 1

as.integer(FALSE)

## [1] 0

• Em vários casos o R vai converter automaticamente variáveis lógicas em inteiras para realizar algumas operações, por exemplo:

x <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

mean(x)   #proporção de TRUEs

## [1] 0.6666667

sum(x)    #número de TRUEs

## [1] 2

• Variáveis lógicas costumam ser produzidas por operadores lógicos, no R o símbolo para E é & e o símobolo para OU é |
• O valor para E é verdadeiro quando os dois objetos têm valores verdadeiros.

TRUE & TRUE

## [1] TRUE

TRUE & FALSE

## [1] FALSE

FALSE & FALSE

## [1] FALSE

• Para que OU seja verdadeiro basta que um objeto tenha valor verdadeiro

TRUE | FALSE

## [1] TRUE

FALSE & FALSE

## [1] FALSE

TRUE | TRUE

## [1] TRUE

• É possível avaliar mais de duas afirmações com os operadores & e |

TRUE & FALSE & TRUE

## [1] FALSE

(TRUE | FALSE) & FALSE

## [1] FALSE

• É possível avaliar mais de duas afirmações com os operadores & e |

(TRUE | FALSE) & TRUE

## [1] TRUE

TRUE | (FALSE & FALSE)

## [1] TRUE

• Também podemos avaliar vetores de variáveis lógicas.

TF1 <- c(TRUE, FALSE, FALSE)
TF2 <- c(TRUE, FALSE,TRUE)

TF1 | TF2

## [1]  TRUE FALSE  TRUE

TF1 & TF2

## [1]  TRUE FALSE FALSE

• Operadores relacionais avaliam a relação entre dois valores.
  • maior que: >
  • maior ou igual a: >=
  • menor que: <
  • menor ou igual a: <=
  • igual a: ==
  • não igual a: !=
• Operadores relacionais retornam valores lógicos

4 > 3

## [1] TRUE

"Hello" == "hello"

## [1] FALSE

"Hello" == "Hello"

## [1] TRUE

"Hello" != "hello"

## [1] TRUE

• Operadores relacionais podem ser usados com vetores.

x <- c(3,2,1,-2,-1)
x >= 2

## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE

x != 1

## [1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE

• Operadores relacionais podem ser combinados com operadores lógicos.

(x > 0) & (x <= 2)

## [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

(x > 2) | (x <= -1)

## [1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

• Como o R “força” a leitura de objetos lógicos como inteiros do tipo 0,1 podemos usar média e soma para calcular a proporção e o número de TRUEs em aplicações de operadores relacionais,

x.int <- (x > 0) & (x <= 2)
sum(x.int)

## [1] 2

mean(x.int)

## [1] 0.4

• A função filter() do pacote tidyverse usa operadores relacionais. Podemos usar essa função para calcular o retorno com ofertas de empregos apenas para nomes associados a afro-americanos.

resume %>%
  filter(race == "black") %>%
  summarize(mean(call))

##   mean(call)
## 1 0.06447639

• Podemos criar um novo data frame apenas com nomes associados a afro-americanos.

resumeB <- filter(resume, race == "black")
mean(resumeB$call)

## [1] 0.06447639

summarize(resumeB, mean(call))

##   mean(call)
## 1 0.06447639

• Também podemos criar um data frame filtrando por raça e sexo.

resumeBf <- filter(resume, race == "black" & sex == "female")
head(resumeBf)

##   firstname    sex  race call
## 1   Lakisha female black    0
## 2   Latonya female black    0
## 3     Kenya female black    0
## 4   Latonya female black    0
## 5     Aisha female black    0
## 6     Aisha female black    0

• Em análises de dados é comum compararmos médias do resultado de grupos diferentes.

Bf_callback <- filter(resume, race == "black" & sex == "female") %>%
  summarize(callback_rate = mean(call)) %>%
  pull()
Bf_callback

## [1] 0.06627784

Bm_callback <- filter(resume, race == "black" & sex == "male") %>%
  summarize(callback_rate = mean(call)) %>%
  pull()
Bm_callback

## [1] 0.0582878

Wf_callback <- filter(resume, race == "white" & sex == "female") %>%
  summarize(callback_rate = mean(call)) %>%
  pull()
Wf_callback

## [1] 0.09892473

Wm_callback <- filter(resume, race == "white" & sex == "male") %>%
  summarize(callback_rate = mean(call)) %>%
  pull()
Wm_callback

## [1] 0.08869565

• Diferenças

Wf_callback - Bf_callback

## [1] 0.03264689

Wm_callback - Bm_callback

## [1] 0.03040786

• Os números mostram que o tanto homens quanto mulheres com nomes associados a americanos brancos recebem um maior retorno com ofertas de emprego.

• Podemos fazer esse mesmo exercício de forma menos trabalhosa se usarmos melhor os recursos do tidyverse.

racial_gaps_by_sex <- resume %>%
  group_by(race,sex) %>%
  summarize(callback = mean(call)) %>%
  pivot_wider(names_from = race, values_from = callback) %>%
  mutate(race_gap = white - black)

• Vamos “quebrar” o código acima para entender o que foi feito.

resume %>%
  group_by(race,sex) %>%
  summarize(callback = mean(call))

## # A tibble: 4 × 3
## # Groups:   race [2]
##   race  sex    callback
##   <chr> <chr>     <dbl>
## 1 black female   0.0663
## 2 black male     0.0583
## 3 white female   0.0989
## 4 white male     0.0887

resume %>%
  group_by(race,sex) %>%
  summarize(callback = mean(call)) %>%
  pivot_wider(names_from = race, values_from = callback)

## # A tibble: 2 × 3
##   sex     black  white
##   <chr>   <dbl>  <dbl>
## 1 female 0.0663 0.0989
## 2 male   0.0583 0.0887

resume %>%
  group_by(race,sex) %>%
  summarize(callback = mean(call)) %>%
  pivot_wider(names_from = race, values_from = callback) %>%
  mutate(race_gap = white - black)

## # A tibble: 2 × 4
##   sex     black  white race_gap
##   <chr>   <dbl>  <dbl>    <dbl>
## 1 female 0.0663 0.0989   0.0326
## 2 male   0.0583 0.0887   0.0304

• Em algumas situações queremos que o R tome determinada ação sob a condição que uma afirmação seja verdadeira e outra ação se a afirmação for falsa. É o que chamamos de declaração condicional.
• A função if_else() permite trabalhar com declarações condicionais.

• Criar uma variável binária com 1 caso seja mulher com nome associado a afrom-americanos e 0 caso contrário.

resume <- resume %>%
  mutate(BlackFemale = if_else(race == "black" & sex == "female", 1, 0))

• Deu certo? Nunca é demais testar.

nrow(resumeBf)

## [1] 1886

nrow(resumeBf) == resume %>% summarize(bf = sum(BlackFemale))

##        bf
## [1,] TRUE

• Vamos usar a função if_else() para criar uma variável categórica, ou um fator, onde cada categoria corresponde a uma combinação de raça e sexo.

resume_fact <- resume %>%
  mutate(type = if_else(race == "black" & sex == "female", "BlackFemale", ""),
         type = if_else(race == "black" & sex == "male", "BlackMale", type),
         type = if_else(race == "white" & sex == "female", "WhiteFemale", type),
         type = if_else(race == "white" & sex == "male", "WhiteMale", type))

• Funcionou, mas o código ficou meio confuso e código confuso é convite para erros. A função case_when() nos permite criar a mesma variável um código mais claro.

resume <- resume %>%
  mutate(type = case_when(race == "black" & sex == "female" ~ "BlackFemale",
                          race == "black" & sex == "male" ~ "BlackMale",
                          race == "white" & sex == "female" ~ "WhiteFemale",
                          race == "white" & sex == "male" ~ "WhiteMale"))

• Vamos olhar com mais cuidado para a variável type.
• Como desejado a variável guarda as categoris, mas o R não considera a variável um fator.

class(resume_fact$type)

## [1] "character"

summary(resume_fact$type)

##    Length     Class      Mode 
##      4870 character character

• A função as.factor() diz para o R transformar uma variável em um fator.

resume <- resume %>%
  mutate(type = as.factor(type))
class(resume$type)

## [1] "factor"

• Como a função group_by() não trabalha apenas com fatores, é comum que usuários do tidyverse não se preocupem em usar objetos da classe factor ou da classe character, mas para o R faz diferença.

levels(resume$type)

## [1] "BlackFemale" "BlackMale"   "WhiteFemale" "WhiteMale"

summary(resume$type)

## BlackFemale   BlackMale WhiteFemale   WhiteMale 
##        1886         549        1860         575

• Inferência causal é a compração entre o factual (o que de fato aconteceu) e o contrafactual (o que teria acontecido em outras condições).
• Repare na primeira observação da base de dados.

slice(resume, 1)

##   firstname    sex  race call BlackFemale        type
## 1   Allison female white    0           0 WhiteFemale

• O factual é que um potencial empregador recebeu um currículo com um nome associado a mulheres brancas e não retornou uma oferta de emprego.
• A questão para causalidade é saber qual seria a reação do empregador se o nome fosse tipicamente associado a afro-americanos.
• Como o mesmo currículo não foi mandado para o mesmo potencial empregador com outro nome não temos como saber a resposta.

• Da mesma forma, o desemprego aumentar após uma elevação do salário mínimo não permite afirmar que elevação do salário mínimo causou o aumento do desemprego. Precisaríamos saber o que teria acontecido com o desemprego sem o aumento da salário mínimo.
• Outro exemplo, para afirmar que fazer economia na UnB causa um aumento no salário precisaríamos saber qual seria o salário caso o sujeito não tivesse feito economia na UnB.
• Universos paralelos…

• Para avaliar como uma variável de tratamento, \(T\), afeta uma variável de resultado, \(Y\), precisamos conhecer dois potenciais resultados:
  • Valor de \(Y\) na presença do tratamento, denote por \(Y(T=1)\), ou simplesmente \(Y(1)\).
  • Valor de \(Y\) na ausência do tratamento, \(Y(T=0)\) ou \(Y(0)\).
• O problema é que conhecemos \(Y(0)\) ou \(Y(1)\), não os dois.

• De fato, conhecemos \(Y(0)\) ou \(Y(1)\) para cada observação da amostra, ou seja, para cada observação \(i\) conhecemos \(Y_i(0)\) ou \(Y_i(1)\).
• O efeito causal do tratamento para a observação \(i\) é dado por \(Y_i(1) - Y_i(0)\), como só conhemos um dos possíveis resultados temos de estimar o outro.
• Essas estimações dependem de hipóteses, a credibilidade de um inferência causal está fundada na plausibilidade das hipóteses usadas na estimação.

• Para cada observação \(i\) podemos definir o efeito causal de um tratamento binário \(T_i\) como a diferença entre os resultados potenciais, \(Y_i(1) - Y_i(0)\), onde \(Y_i(1)\) representa o resultado obtido com o tratamento, \(T_i = 1\), e \(Y_i(0)\) representa o resultado sem o tratamento, \(T_i = 0\).
• O problema fundamental da inferência causal é que só observamos um dos dois potenciais resultados.

• Como estimar o efeito causal?
• A forma mais aceita de estimar o efeito causal é por meio de um experimento controlado aleatório, experimento controlado randomizado ou RCT (do inglês ramdomized controlled trial).
• Em um RCT os integrantes do grupo de tratamento são escolhidos de forma aleatória.

• O efeito de tratamento médio da amostra, SATE, do inglês sample average treatment effect, é definido como a média amostral dos efeitos individuais do tratamento, \(Y_i(1) - Y_i(0)\),

\[SATE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\left[Y_i(1)-Y_i(0)\right]\] onde \(n\) é o tamanho da amostra.

• Como só conhecemos \(Y_i(1)\) ou \(Y_i(0)\) para um determinado \(i\), o \(SATE\) não é observado.
• O estimador por diferença de médias, difference-in-means estimator estima o \(SATE\) como a diferença entre a média do grupo de tratamento e a média do grupo de controle.

• Quanto maior a semelhança entre o grupo de tratamento e o de controle nas características que não consistam do tratamento, melhor será o estimador por diferença de médias para estimar o efeito causal.
• Daí a importância da distribuição aleatória para tratamento e controle. Essa forma de distribuição faz com que os grupos sejam semelhantes em todos os aspectos (salvo o tratamento), dito de outra forma, os grupos de tratamento e controle, em média, são idênticos nas características pré-tratamento.
• A distribuição aleatória entre tratamento e controle isola o efeito causal do tratamento de outros possíveis fatores que podem influenciar o resultado.

• Em um RCT cada unidade é designada de forma aleatória para o grupo de tratamento ou controle. Desta forma, o RCT faz com que as diferenças nos resultados entre tratamento e controle sejam devidas ao tratamento, já que, em média, os grupos são identicos nas caracterísiticas pré-tratamento.

• validade interna: validade da conclusão relativa a causalidade
• validade externa: o quanto a conclusão pode ser generalizada para além dos participantes do estudo.

• O ponto forte do RCT é a validade interna, o ponto fraco é a validade externa.
• Isso acontece por conta da escolha dos participantes (pode ter um viés), das condições do experimento, etc.

• Nosso próximo exemplo será um estudo a respeito de pressão social e participação eleitoral.
• O experimento consistiu em mandar get-out-the-vote, GOTV mensagens (cartões estimulando o voto) durante uma primária em Michigan e observar se receber essas mensagens afetou a decisão de ir votar. Nos EUA a participação dos indivíduos na eleição é uma informação pública.
• A discussão pode ser encontrada em: Alan S. Gerber, Donald P. Green e Christopher W. Larimer. Social pressure and voter turnout: evidence from a large-scale field experiment. American Political Science Review, 2008.

• O grupo de tratamento recebeu uma carta avisando que informaria à vizinhança os nomes de quem votou e de quem não votou (naming and shaming).
• O grupo de controle não recebeu carta alguma.
• Para refirnar o estudo, um grupo recebeu uma carta básica pedindo para votar, sem ameaças de exposição.
• Em estudos controlados há o risco do indivíduo mudar de comportamento por saber que está sendo observado (efeito Hawthorne), para tratar desse tema alguns indivíduos receberam carta informando que estavam sendo estudados.

• Três grupos de tratamento:
  • Uma das cartas com pressão social (neighbors)
  • Mensagem com dever cívico (civic duty)
  • Efeito Hawthorne

social <- read.csv("social.csv")
head(social)

##      sex yearofbirth primary2004   messages primary2006 hhsize
## 1   male        1941           0 Civic Duty           0      2
## 2 female        1947           0 Civic Duty           0      2
## 3   male        1951           0  Hawthorne           1      3
## 4 female        1950           0  Hawthorne           1      3
## 5 female        1982           0  Hawthorne           1      3
## 6   male        1981           0    Control           0      3

• Variáveis
  • hhsize: tamanho da família do eleitor
  • messages: tipo de mensagem que recebeu
  • sex: sexo do eleitor
  • yearofbirth: ano do nascimento
  • primary 2004: se votou nas primárias de 2004
  • primary 2006: se votou nas primárias de 2006

str(social)

## 'data.frame':    305866 obs. of  6 variables:
##  $ sex        : chr  "male" "female" "male" "female" ...
##  $ yearofbirth: int  1941 1947 1951 1950 1982 1981 1959 1956 1968 1967 ...
##  $ primary2004: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ messages   : chr  "Civic Duty" "Civic Duty" "Hawthorne" "Hawthorne" ...
##  $ primary2006: int  0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 ...
##  $ hhsize     : int  2 2 3 3 3 3 3 3 2 2 ...

summary(social)

##      sex             yearofbirth    primary2004       messages        
##  Length:305866      Min.   :1900   Min.   :0.0000   Length:305866     
##  Class :character   1st Qu.:1947   1st Qu.:0.0000   Class :character  
##  Mode  :character   Median :1956   Median :0.0000   Mode  :character  
##                     Mean   :1956   Mean   :0.4014                     
##                     3rd Qu.:1965   3rd Qu.:1.0000                     
##                     Max.   :1986   Max.   :1.0000                     
##   primary2006         hhsize     
##  Min.   :0.0000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:2.000  
##  Median :0.0000   Median :2.000  
##  Mean   :0.3122   Mean   :2.184  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:2.000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :8.000

• Calcular a participação de cada grupo.

turnout_by_message <- social %>%
  group_by(messages) %>%
  summarize(turnout = mean(primary2006))

• Calcular a diferença entre a participação de cada grupo e a participação do grupo de controle.

turnout_diffs <- turnout_by_message %>%
  pivot_wider(names_from = messages, values_from = turnout) %>%
  mutate(diff_Civic_Duty = `Civic Duty` - Control,
         diff_Hawthorne = Hawthorne - Control,
         diff_Neighbors = Neighbors - Control) %>%
  select(diff_Civic_Duty, diff_Hawthorne, diff_Neighbors)

• Os eleitores que receberam mensagens com pressão social tiveram uma participação 8,1% acima da dos eleitores do grupo de controle.
• Os eleitores que receberam mensagens avisando que estavam sendo estudados tiveram uma participação 2,6% acima da dos eleitores do grupo de controle, mas menor que a dos eleitores que receberam pressão social. Parece que há efeito Hawthorne.
• os eleitores que foram lembrados do dever cívico de votar tiveram participação 1,8% da dos eleitores do grupo de controle, foi o menor efeito.

• Para que distribuição aleatória dos eleitores entre os diversos grupos seja adequada é de se esperar que não existam diferenças signficativas nas variáveis pré-tratamento: tamanho da família, idade e participação nas primárias de 2004.

social %>%
  mutate(age = 2006 - yearofbirth) %>%
  group_by(messages) %>%
  summarize(age_avg = mean(age),
            primary2004_avg = mean(primary2004),
            hhsize_avg = mean(hhsize))

## # A tibble: 4 × 4
##   messages   age_avg primary2004_avg hhsize_avg
##   <chr>        <dbl>           <dbl>      <dbl>
## 1 Civic Duty    49.7           0.399       2.19
## 2 Control       49.8           0.400       2.18
## 3 Hawthorne     49.7           0.403       2.18
## 4 Neighbors     49.9           0.407       2.19

• Em ciências sociais é muito difícil realizar RCTs. Problemas éticos, de logísticas, de custos e/ou legais costumam tornar tais experimentos impossíveis. Em alguns casos a própria natureza do tema pesquisado impossibilita experimentos controlados, pense, por exemplo, na macroeconomia.
• A alternativa é trabalhar com dados observados e buscar por experimentos naturais.
• Em termos de validade interna estudos com dados observados perdem muito para RCTs, por outro lado, a validade externa de estudos com dados observados pode ser superior à dos resultados obtidos com RCTs.

• Um exemplo clássico de estudo com dados observados tratou do impacto do salário mínimo no desemprego. Naturalmente não tinha como pesquisadores mudarem o salário mínimo em regiões aleatórias para tentar fazer um RCT. A alternativa foi buscar dados observados em um experimento natural.
• Em 1992 o estado americano de Nova Jersey (NJ) aumentou o salário mínimo de $4,25 para $5,05 dólares por hora. Na Pesilvânia (PA), estado vizinho, não houve aumento de salário mínimo.

• Os autores pegaram dados de emprego em cadeias de fast-food em NJ e PA e, usando NJ como tratamento e PA como controle, avlaliaram a difereça no emprego entre NJ e PA antes de depois do aumento do salário mínimo em NJ.
• O estudo se encontra em: David Card e Alan Krueger. Minimum wages and employement: a case study of the fast-food industry in New Jersey and Pennsylvania. American Economic Review, 1994.

• Para reproduzir partes do trabalho em Card e Krueger (1994) vamos carregar os dados.

minwage <- read.csv("minwage.csv")
glimpse(minwage)

## Rows: 358
## Columns: 8
## $ chain      <chr> "wendys", "wendys", "burgerking", "burgerking", "kfc", "kfc…
## $ location   <chr> "PA", "PA", "PA", "PA", "PA", "PA", "PA", "PA", "PA", "PA",…
## $ wageBefore <dbl> 5.00, 5.50, 5.00, 5.00, 5.25, 5.00, 5.00, 5.00, 5.00, 5.50,…
## $ wageAfter  <dbl> 5.25, 4.75, 4.75, 5.00, 5.00, 5.00, 4.75, 5.00, 4.50, 4.75,…
## $ fullBefore <dbl> 20.0, 6.0, 50.0, 10.0, 2.0, 2.0, 2.5, 40.0, 8.0, 10.5, 6.0,…
## $ fullAfter  <dbl> 0.0, 28.0, 15.0, 26.0, 3.0, 2.0, 1.0, 9.0, 7.0, 18.0, 5.0, …
## $ partBefore <dbl> 20.0, 26.0, 35.0, 17.0, 8.0, 10.0, 20.0, 30.0, 27.0, 30.0, …
## $ partAfter  <dbl> 36, 3, 18, 9, 12, 9, 25, 32, 39, 10, 20, 4, 13, 20, 15, 19,…

• Variáveis:
  • chain: nome da cadeia de fast-food
  • location: localização do restaurante (centralNJ, northNJ, shoreNJ, southNJ, PA)
  • wageBefore: salário antes do aumento do salário mínimo em NJ
  • wageAfter: salário depois do aumento do salário mínimo em NJ
  • fullBefore: número de empregados em tempo integral antes do aumento do salário mínimo em NJ
  • fullAfter: número de empregados em tempo integral depois do aumento do salário mínimo em NJ
  • partBefore: número de empregados em tempo parcial antes do aumento do salário mínimo em NJ
  • partAfter: número de empregados em tempo parcial depois do aumento do salário mínimo em NJ

summary(minwage)

##     chain             location           wageBefore      wageAfter    
##  Length:358         Length:358         Min.   :4.250   Min.   :4.250  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:4.250   1st Qu.:5.050  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :4.500   Median :5.050  
##                                        Mean   :4.618   Mean   :4.994  
##                                        3rd Qu.:4.987   3rd Qu.:5.050  
##                                        Max.   :5.750   Max.   :6.250  
##    fullBefore       fullAfter        partBefore      partAfter    
##  Min.   : 0.000   Min.   : 0.000   Min.   : 0.00   Min.   : 0.00  
##  1st Qu.: 2.125   1st Qu.: 2.000   1st Qu.:11.00   1st Qu.:11.00  
##  Median : 6.000   Median : 6.000   Median :16.25   Median :17.00  
##  Mean   : 8.475   Mean   : 8.362   Mean   :18.75   Mean   :18.69  
##  3rd Qu.:12.000   3rd Qu.:12.000   3rd Qu.:25.00   3rd Qu.:25.00  
##  Max.   :60.000   Max.   :40.000   Max.   :60.00   Max.   :60.00

• Eu prefiro trabalhar com fatores, mas vamos seguir o livro.

minwage %>%
  mutate(chain = as.factor(chain),
         location = as.factor(location)) %>%
  summary()

##         chain          location     wageBefore      wageAfter    
##  burgerking:149   centralNJ: 45   Min.   :4.250   Min.   :4.250  
##  kfc       : 75   northNJ  :146   1st Qu.:4.250   1st Qu.:5.050  
##  roys      : 88   PA       : 67   Median :4.500   Median :5.050  
##  wendys    : 46   shoreNJ  : 33   Mean   :4.618   Mean   :4.994  
##                   southNJ  : 67   3rd Qu.:4.987   3rd Qu.:5.050  
##                                   Max.   :5.750   Max.   :6.250  
##    fullBefore       fullAfter        partBefore      partAfter    
##  Min.   : 0.000   Min.   : 0.000   Min.   : 0.00   Min.   : 0.00  
##  1st Qu.: 2.125   1st Qu.: 2.000   1st Qu.:11.00   1st Qu.:11.00  
##  Median : 6.000   Median : 6.000   Median :16.25   Median :17.00  
##  Mean   : 8.475   Mean   : 8.362   Mean   :18.75   Mean   :18.69  
##  3rd Qu.:12.000   3rd Qu.:12.000   3rd Qu.:25.00   3rd Qu.:25.00  
##  Max.   :60.000   Max.   :40.000   Max.   :60.00   Max.   :60.00

• O primeiro passo é saber se os restaurantes seguiram a lei. Para isso vamos olhar o salário antes e depois em NJ e PA.
• O esperado é um aumento em NJ que não seja observado na PA.

• Para realizar essa comparação vamor criar uma variável para restaurantes em NJ.
• Depois vamos checar quantos restaurantes em NJ e PA pagavam mais que $5,05 antes e depois do aumento do salário mínimo em NJ.

minwage <- minwage %>%
  mutate(state = if_else(location == "PA", "PA", "NJ"))

new_wage <- 5.05

state_props <- minwage %>%
  mutate(above_min_before = if_else(wageBefore >= new_wage,1,0),
         above_min_after = if_else(wageAfter >= new_wage, 1, 0)) %>%
  group_by(state) %>%
  summarize(prop_before = mean(above_min_before),
            prop_after = mean(above_min_after))

• O novo salário mínimo foi seguido pelos restaurantes em NJ, na PA, como esperado, não houve efeito.

• A pergunta de interesse é se o aumento do salário mínimo em NJ afetou o emprego. Especificamente queremos saber se os restaurantes trocaram empregados de tempo integral por empregados de tempo parcial para reduzir custos.
• Vamos tentar responder usando a PA como contrafactual.

• O primeiro passo é encontrar a proporção de empregados em tempo integral no total de empregados.

minwage <- minwage %>%
  mutate(totalAfter = fullAfter + partAfter,
         fullPropAfter = fullAfter/totalAfter)

• Depois vamos calcular a proporção de empregados em tempo integral no total de empregados em cada estado.

full_prop_by_state <- minwage %>%
  group_by(state) %>%
  summarize(fullPropAfter = mean(fullPropAfter))

• Finalmente calculamos a diferença entre os estados

full_prop_by_state %>%
  pivot_wider(names_from = state, values_from = fullPropAfter) %>%
  mutate(diff = NJ - PA)

## # A tibble: 1 × 3
##      NJ    PA   diff
##   <dbl> <dbl>  <dbl>
## 1 0.320 0.272 0.0481

• Uma hipótese fundamental em estudos observacionais é que os grupos de tratamento e controle de fato sejam semelhantes em tudo menos o tratamento que será aplicado.
• No nosso exemplo não temos como garantir que isso seja verdade, é possível que a maior proporção de empregados em tempo integral em NJ decorra de diferenças entre a estrutura da economia de cada estado que não estão relacionadas ao aumento do salário mínimo.
• Dessa forma não podemos falar em causalidade.

• As variáveis pré-tratamento que são associadas a variável de tratamento e a variável de resultado são conhecidas como confundidores (confounders).
• Varáveis pré-tratamento são realizadas antes do tratamento e, portanto, não sofrem efeito causal do tratamento. Porém, podem influenciar quem vai receber o tratamento e o resultado do tratamento.

• A existência dessas variáveis confunde a relação entre tratamento e resultado e podem inviabilizar a inferência causal entre tratamento e resultado.
• A possibilidade de viés por conta de confundidores é uma preocupação central em estudos de causalidade em ciências sociais.

• Uma variável pré-tratamento que é associada com o tratamento e com o resultado é chamada confundidora (confounders) e é fonte de viés de confusão (confoundig bias) na estimação de efeitos causais.
• A possibilidade da existência de viés de confusão é uma das razões para a máxima de que correlação não é causalidade.

• Quando o viés está relacionado a seleção de quem participa do tratamento, muito comum em estudos observacionais, dizemos que ocorre um viés de seleção.
• Alunos formados pela UnB conseguem bons empregos por conta do tratamento (cursos da UnB) ou por que a UnB seleciona os melhores alunos?
• Por que um país adota uma certa política e outro não? É possível que as razões que levaram a adoção da política comprometam comparações entre o pais que adotou e países que não adotaram.

• Nunca é possível descartar a possibilidade de um estudo com dados observados sofrer com viés de confusão, porém existem maneiras de abordar esse problema, é o que chamamos de controle estatístico.
• Uma maneira simples de controle estatístico é trabalhar com subconjunto de dados para fazer com que os grupos de tratamento e controle sejam semelhantes.

• Por exemplo, a amostra da PA tem um maior número de restaurantes do Burger King do que na amostra de NJ.
• É possível que a diferença na proproção de empregados em tempo total esteja relacioanada a um estratégia empresarial do Burger King e não a mudança no salário mínimo.

• Vamos confirmar que na amostra da PA tem mais Burger King do que na amostra de NJ.

chains_by_state <- minwage %>%
  group_by(state) %>%
  count(chain) %>%
  mutate(prop = n/sum(n)) %>%
  pivot_wider(id_cols=-n, names_from = state, values_from = prop)

• Agora vamos comparar a variação no emprego em tempo integral em cada uma das cadeias de restaurantes, nossa ênfase será no Burger King.

full_prop_by_state_chain <- minwage %>%
  group_by(state, chain) %>%
  summarize(fullPropAfter = mean(fullPropAfter)) %>%
  pivot_wider(names_from = "state", values_from = fullPropAfter) %>%
  mutate(diff = NJ - PA)

• Repare que em todas as cadeias a proporção de emprego tempo integral é maior em NJ. Especificamente no Burger King o resultado ficou parecido com o encontrado quando não controlamos pelas cadeias de fast-food.
• Aparentemente as cadeias de fast-food não são um fator de confusão.

• É possível que o problema esteja na localização dos restaurantes. Nesse caso lojas perto da PA formariam um grupo de controle mais confiável, pois as economias locais teriam características similares.
• Para avaliar essa questão vamos concentrar a análise nas localidades norte e sul de NJ, mais próximas da PA, e excluir os restaurantes na área central e na costa.

prop_by_state_chain_location_subset <- minwage %>%
  filter(!location %in% c("shoreNJ", "centralNJ")) %>%
  group_by(state,chain) %>%
  summarize(fullPropAfter = mean(fullPropAfter)) %>%
  pivot_wider(names_from = state, values_from = fullPropAfter) %>%
  mutate(diff = NJ - PA)

• Mesmo controlando pelas cadeias e por regiões próximas da PA observamos que a proporção de emprego em tempo integral após o aumento do salário mínimo em NJ é maior em NJ do que na PA.
• Esse tipo de achado reforça a confiança em que o aumento do salário mínimo teve pouco efeito no emprego de tempo integral.

• O viés de confusão pode ser reduzido por meio do controle estatístico. Por exemplo, podemos usar o método de subclassificação comparando unidades de tratamento e controle com o mesmo valor para variáveis confundidoras.

• Em estudos com dados observados é comum termos observaçoes em diferentes períodos de tempo. Dados desse tipo são chamados de dados longitudinais ou dados em painel. A possibilidade de avaliar a mudança dos dados no tempo torna as comparações entre tratamento e controle mais confiáveis.
• Na pesquisa do salário mínimo, por exemplo, temos os dados para antes e depois do tratamento (mudança no salário mínimo).
• Essa informação pré-tratamento permite desenhar melhores estratégias para estimar o efeito causal.

• A primeira possibilidade é comparar o antes e depois na unidade tratada, no caso NJ. Essa estratégia é chamada de antes e depois.
• No lugar de comparar com os restaurantes da PA, a comparação é feita com os mesmos restaurantes de NJ antes e depois da mudança no slário mínimo.

minwage <- minwage %>%
  mutate(totalBefore = fullBefore + partBefore,
         fullPropBefore = fullBefore/totalBefore)

minwage %>%
  filter(state == "NJ") %>%
  summarize(diff = mean(fullPropAfter) - mean(fullPropBefore))

##         diff
## 1 0.02387474

• A comparação antes e depois deu um resultado semelhante a comparação com a PA. A vantagem de comparar antes e depois é que não temos problemas com confundidores relacionados às economias de NJ e PA.
• Por outro lado, a presença de uma tendência de mudança no tempo pode comprometer a comparação. Por exemplo, suponha que houve um forte crescimento da economia americana no período posterior a mudança no salário mínimo. Nesse caso, o aumento do emprego por conta desse crescimento pode ter mais do que compensado a queda por conta do aumento no salário mínimo. A vida nunca é fácil…
• A estratégia antes e depois depende da não existência de tendências de mudanças no tempo.

• A estratégia de comparar antes e depois examina como a variável de resultado mudou em cada unidade do período anterior ao tratamento para o período posterior ao tratamento. Essa estratégia resolve o problema de confundidores que não mudam no tempo. Porém, a estratégia fica comprometida na presença de confundidores que mudam no tempo.

• O estimador de diferenças em diferenças (DiD, do inglês differences in differences) aperfeiçoa o estimador antes e depois tentando eliminar o viés causado por confundidores que mudam no tempo.
• A hipótese chave é que na ausência do tratamento a variável de resultado no grupo tratado seguiria uma tendência paralela a observada no grupo de controle.

• No exemplo, a estratégia DiD consiste em supor que na ausência da elevação do salário mínimo (tratamento), o emprego em tempo integral nos restaurantes de NJ seguiriam a mesma tendência observada na PA.

• Com a estratégia DiD, o efeito médio amostral estimado para os restaurantes de NJ é a diferença entre o resultado observado após a mudança no salário mínimo e o resultado no contrafactual criado com a hipótese de tendência paralela.
• A quantidade de interesse no DiD é chamada de efeito médio amostral do tratamento nas unidades tratadas (SATT, do inglês sample average treatment effectfor the treated).
• Para estimar o DiD é preciso calcular a diferença antes e depois nas unidades tratadas, no exemplo NJ, e nas unidade de controle, no exemplo PA, e depois calcular a diferença dessas diferenças.

• Estimador de diferenças em diferenças: \[DiD = (\bar{Y}^{depois}_{tratamento}-\bar{Y}^{antes}_{tratamento})-(\bar{Y}^{depois}_{controle}-\bar{Y}^{antes}_{controle})\]

• Estimador DiD no exemplo (parte 1: antes e depois para cada grupo)

minwage %>%
  group_by(state) %>%
  summarize(diff = mean(fullPropAfter) - mean(fullPropBefore))

## # A tibble: 2 × 2
##   state    diff
##   <chr>   <dbl>
## 1 NJ     0.0239
## 2 PA    -0.0377

• Estimador DiD no exemplo (parte 2: diferenças em diferenças)

minwage %>%
  group_by(state) %>%
  summarize(diff = mean(fullPropAfter) - mean(fullPropBefore)) %>%
  pivot_wider(names_from = state, values_from = diff) %>%
  mutate(diff_in_diff = NJ - PA)

## # A tibble: 1 × 3
##       NJ      PA diff_in_diff
##    <dbl>   <dbl>        <dbl>
## 1 0.0239 -0.0377       0.0616

• O resultado não suporta a tese que o aumento no salário mínimo leva a um aumento no desemprego, pelo contrário, a estimativa por DiD sugere que o aumento do salário mínimo em NJ levou a um pequeno aumento na proporção de empregados em tempo integral.
• A estimativa por DiD é maior do que a estimativa “antes e depois” uma vez que reflete a queda da proporção de empregados em tempo integral na PA.

• O estimador DiD se torna problemático quando temos razões para desconfiar que a tendência das unidade tratadas na ausência do tratamento (contrafactual) não seria paralela a tendência observada nas unidades de controle.
• No exemplo, seria o caso se fosse registrado um fenômeno que só ocorreu na PA e que poderia afetar o emprego em tempo integral.
• Não é fácil determinar se essas tendências seriam ou não paralelas na ausência do tratamento, afinal não observamos o contrafactual, mas é possível fazer um esforço de pesquisa para “defender” essa hipótese. Por exemplo, com mais dados, talvez fosse possível testar se no passado o emprego na PA e em NJ seguiram tendências paralelas.

• Até agora usamos os valores médios das variáveis de resultado como medida de interesse, mas podemos usar outras métricas, por exemplo, a mediana.
• Para terminar essa unidade vamos ver como podemos usar algumas estatísticas para descrever a distribuição de uma variável.

• Quantis: dividem um conjunto de observações em grupos com base na magnitude da variável.
  • mediana: divide as observações em dois grupos, o primeiro com a metade dos dados com menores valores e o segundo com metade dos dados com maiores valores.
  • quartis: dividem em quatro grupos, o primeiro com os 25% menores valores, o segundo com os 25% seguintes, o terceiro com os próximos 25% e o quarto com os 25% maiores.
  • decis: dez grupos, cada um com 10% da amostra do menor para o maior.
  • centis: cem grupos , cada um com 1% da amostra do menor para o maior.

• A função median() calcula a mediana de um conjunto de observações.

x1 <- seq(1,5, by=1)
median(x1)

## [1] 3

x2 <- seq(1,10, by=1)
median(x2)

## [1] 5.5

x3 <- seq(0,1000, by=1)
median(x3)

## [1] 500

• A função quantile() calcula os quartis de um conjunto de observações. Para outros quantis é preciso definir o argumento probs.

#Quartis
quantile(x3)

##   0%  25%  50%  75% 100% 
##    0  250  500  750 1000

#Decis
quantile(x3, probs=seq(0,1,0.1))

##   0%  10%  20%  30%  40%  50%  60%  70%  80%  90% 100% 
##    0  100  200  300  400  500  600  700  800  900 1000

• Média e mediana medem o centro de uma distribuição, porém a média é mais sensível a valores extremos.

x <- c(1,3,4,10,82)
x

## [1]  1  3  4 10 82

mean(x)

## [1] 20

median(x)

## [1] 4

• Média e mediana dos salários antes e depois.

mean(minwage$wageBefore)

## [1] 4.617709

median(minwage$wageBefore)

## [1] 4.5

mean(minwage$wageAfter)

## [1] 4.993855

median(minwage$wageAfter)

## [1] 5.05

• A função summary() retorna média, máximo, mínimo, mediana e demais quartis de variáveis numéricas.

minwage %>%
  filter(state == "NJ") %>%
  select(wageBefore, wageAfter) %>%
  summary()

##    wageBefore     wageAfter    
##  Min.   :4.25   Min.   :5.000  
##  1st Qu.:4.25   1st Qu.:5.050  
##  Median :4.50   Median :5.050  
##  Mean   :4.61   Mean   :5.081  
##  3rd Qu.:4.87   3rd Qu.:5.050  
##  Max.   :5.75   Max.   :5.750

• A diferença entre o terceiro e primeiro quartil é chamada de intervalo interquartil (IQR, do inglês interquartile range). O IQR contém 50% dos dados de uma amostra e é usado como medida de disperção.
• A função IQR() calcula o intervalo interquartil.

minwage %>%
  filter(state == "NJ") %>%
  select(wageBefore, wageAfter) %>%
  summarize(wageBeforeIQR = IQR(wageBefore),
            wageAfterIQR = IQR(wageAfter))

##   wageBeforeIQR wageAfterIQR
## 1          0.62            0

• Aparentemente a elevação do salário mínimo concentrou a distribuição do salário em torno da mediana, faz sentido.
• Para observar melhor essa questão vamos olhar os décis das distribuições de salários antes e depois do aumento.

deciles_prob <- seq(from = 0, to = 1, by = 0.1)
deciles_names <- as.character(deciles_prob)

minwage %>%
  filter(state == "NJ") %>%
  select(wageBefore, wageAfter) %>%
  summarize(wageBeforeDecile = quantile(wageBefore, probs = deciles_prob),
            wageAfterDecile = quantile(wageAfter, probs = deciles_prob),
            decile = deciles_names)

##    wageBeforeDecile wageAfterDecile decile
## 1              4.25            5.00      0
## 2              4.25            5.05    0.1
## 3              4.25            5.05    0.2
## 4              4.25            5.05    0.3
## 5              4.50            5.05    0.4
## 6              4.50            5.05    0.5
## 7              4.65            5.05    0.6
## 8              4.75            5.05    0.7
## 9              5.00            5.05    0.8
## 10             5.00            5.15    0.9
## 11             5.75            5.75      1

• Para testar o efeito de valores extremos podemos estimar as diferenças em diferenças usando mediana no lugar das médias.

minwage %>%
  group_by(state) %>%
  summarize(diff = median(fullPropAfter) - median(fullPropBefore)) %>%
  pivot_wider(names_from = state, values_from = diff) %>%
  mutate(diff_in_diff = NJ - PA)

## # A tibble: 1 × 3
##       NJ      PA diff_in_diff
##    <dbl>   <dbl>        <dbl>
## 1 0.0250 -0.0120       0.0370

• Além do IQR, é válido apresentar outras duas medidas de dispersão: a raiz da média dos quadrados (RMS, do inglês root-mean-square) e o desvio padrão.
• o RMS é calculado como a raiz da média dos quadrados das observação, é dado por: \[RMS = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i^2}\]

z <- c(-2,-1,0,1,2)
sqrt(sum(z^2)/length(z))

## [1] 1.414214

mean(z)

## [1] 0

• O desvio padrão calcula a raiz da média dos quadrados dos desvios da média, é dado por: \[\mbox{desvio padrão}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i - \bar{x})^2}\]
• Em alguns casos a divisão é feita por \(n-1\) e não por \(n\), mais na frente vamos saber a razão. Por enquanto basta ter em mente que os valores serão próximos quando \(n\) é grande.
• O quadrado do desvio padrão é chamado de variância.

sqrt(sum((z-mean(z))^2)/(length(z)-1))

## [1] 1.581139

sd(z)

## [1] 1.581139

sd(z)^2

## [1] 2.5

var(z)

## [1] 2.5

• A função summarize_at() do tidyverse permite calcular várias estatísiticas de uma forma compacta. A função summarize_at() precisa ser informada das variáveis, isso é feito com a função vars(), e das funções que devem ser aplicada nas variáveis.
• As funções são passadas para o argumento .funs e devem estar em uma lista que é uma classe do R.
• Ainda não exploramos as listas, mas é válido saber que é a classe mais ampla do R.

minwage %>%
  group_by(state) %>%
  summarize_at(vars(fullPropBefore, fullPropAfter), .funs = list(sd,var))

• É possível dar nomes as função que serão aplicadas nas variáveis.

minwage %>%
  group_by(state) %>%
  summarize_at(vars(fullPropBefore, fullPropAfter), .funs = list(stdv=sd,variance=var))