Deu <i>match</i>? Uma introdução às técnicas de pareamento

Schaefer, Bruno Marques; Figueiredo Filho, Dalson Britto

doi:10.1590/3811039/2023

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Revista Brasileira de Ciências Sociais

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Sumário

Artigo Original • Rev. Bras. Ci. Soc. 38 (111) • 2023 • https://doi.org/10.1590/3811039/2023 copiar

Deu match? Uma introdução às técnicas de pareamento

Did you match? An introduction to matching techniques

Autoria Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

Como inferir causalidade a partir de dados observacionais? Este artigo apresenta uma introdução intuitiva ao pareamento, técnica estatística útil para identificar relações causais em desenhos de pesquisa não experimentais. Metodologicamente, apresentamos as principais características do matching a partir de três exemplos: a) o efeito das escolas militares sobre aprendizagem; b) o impacto do Bolsa Família sobre a propensão em votar no Partido dos Trabalhadores; e c) a influência do gênero sobre o desempenho eleitoral. Mostramos a implementação computacional no R e explicamos a interpretação substantiva dos resultados. Com o objetivo de aumentar o potencial didático da pesquisa, disponibilizamos todos os materiais de replicação, o que facilita que estudantes e profissionais utilizem os dados e scripts em suas atividades de estudo e trabalho. Com este artigo, esperamos difundir o uso de técnicas quase-experimentais nas Ciências Sociais e incentivar a replicabilidade como estratégia de ensino de análise de dados.

Palavras-chave:
matching; pareamento; inferência causal; dados observacionais; técnicas quase-experimentais

Estágio	Procedimento
1	Definir o problema de pesquisa.
2	Definir a variável dependente (Y) e a variável de tratamento, ou independente (X).
3	Pensar “com cuidado” nas variáveis de controle e/ou confundidoras que podem estar afetando o resultado de interesse (Y).
4	Escolha do método de matching mais adequado ao banco de dados e os objetivos da pesquisa.
5	Análise da qualidade do processo de matching no banco de dados, considerando as diferenças entre o banco de dados completo (antes do pareamento) e o banco de dados balanceado (após o pareamento).
6	Caso os resultados do estágio 5 indiquem um bom balanceamento, realize a análise do efeito médio do tratamento (ATE), ou do efeito médio do tratamento sobre os tratados (ATT) sobre a variável dependente (Y).

Dimensão	Operacionalização	Fonte/Relação esperada	Relação esperada	Mensuração
População	Candidatos/as ao cargo de Deputado Federal em 2014 e 2018 (11.184)	TSE
Técnicas	Estatística Descritiva, CEM, PSM e Regressão dos Minímos Quadrados Ordinários (MQO)	R
Variável Dependente	Votos conquistados (%)	TSE		Contínua
Variável Independente	Gênero	TSE	Negativo	Dicotômica: Mulher = 1; Homem = 0
Variáveis de Controle (Covariáveis)	Capital Político	TSE	Positivo	Dicotômica: Político profissional = 1; Sem capital político = 0
	Valor dos Bens	TSE	Positivo	Contínua
	Força do partido no distrito	TSE	Positivo	Contínua
	Ideologia	Power e Rodrigues-Silveira (2019)POWER, Timothy; RODRIGUES-SILVEIRA, Rodrigo. (2019), “Mapping ideological preferences in Brazilian elections, 1994-2018: a municipal-level study”. Brazilian Political Science Review, 13, e0001.	Positivo	Contínua
	Eleitorado	TSE	Negativo	Contínua
	Recursos recebidos dividido pelo eleitorado (R$)	TSE	Positivo	Contínua
	Ano 2018	TSE	Positivo	Dicotômica: 2018 = 1; 2014 = 0.

		Político	Branco	Bens (log)	Soma Recursos	Eleitorado (log)	Ideologia	Força Partidária	Ano (2018)
Banco completo	Mulheres	0,023*	0,567*	6,035*	0,050^* * Diferença estatisticamente significativa ao nível de 5%. \| Fonte: elaboração própria, 2023.	15,933	0,074	0,057	0,586*
	Homens	0,080	0,624	9,543	0,070	15,912	0,090	0,042	0,540
CEM	Mulheres	0,004	0,611	6,783	0,010	16,107	0,095	-0,1373	0,565
	Homens	0,004	0,611	6,807	0,014	16,109	0,095	-0,136	0,565
	Diferença média padronizada	-0,000	0,000	-0,004	-0,001	-0,001	0,001	-0,001	0,000
PSM	Mulheres	0,023	0,567	6,035	0,050	15,912	0,075	0,074	0,589
	Homens	0,025	0,560	6,138	0,045	15,888	0,063	0,077	0,600
	Diferença média padronizada	0,008	0,014	-0,016	0,004	0,021	0,024	-0,007	-0,040

	Completo		Balanceado
	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3 (CEM)	Modelo 4 (PSM)
(Intercept)	0,34^***	2,15^***	0,12^***	0,22***
	(0,01)	(0,08)	(0,01)	(0,01)
Mulher	-0,20^***	-0,08^***	-0,06^***	-0,08^* *** p < 0.001; p < 0.01; * p < 0.05. \| Fonte: elaboração própria, 2023.
	(0,02)	(0,01)	(0,01)	(0,02)
Politico		0,77^***
		(0,02)
Branca		0,05^***
		(0,01)
Bens valor (Log)		0,01^***
		(0,00)
Eleitorado (Log)		-0,13^***
		(0,01)
Ideologia		0,05^***
		(0,01)
Força Partidária		0,05^***
		(0,01)
Soma Recursos (por eleitor)		1,16^***
		(0,02)
Ano 2018		-0,08^***
		(0,01)
Adj. R²	0,01	0,48	0,01	0,01
Num. obs.	11.184	11.184	6.922	6.710

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