[R-br] Teste de estimadores de regressão

[Daniel Marcelino]

Adriano,

Talvez eu tenha entendido mal, mas na regressão 1, o que você mede é o
efeito do tratamento, e não a aleatoriedade, certo? Se seus dados
foram gerados a partir de um experimento do tipo aleatório simples,
então a diferença encontrada em re78 para t é o efeito estimado do
tratamento. Portanto, nesse contexto, inferência causal pode ser
entendida como um caso especial de predição em que o objetivo é prever
o que aconteceria em diferentes opções de tratamento.

Se você também tiver a informação contida em re78 para todos os
sujeitos antes de serem atribuídos o tipo de tratamento, então você
pode testar a média antes e depois para cada grupo a fim medir o erro
experimental.

Todavia, se o seu experimento for estratificado (idade, sexo etc) daí
o melhor seria você pensar em algum tipo de regressão hierárquica.

Apenas uma coisa, se você quiser você pode testar um modelo contra o
outro usando:
 anova(modelo1, modelo2)

Possivelmente você verá um ganho bem pequeno de um modelo para o outro
ao custo de 6 graus de liberdade.

Daniel

2014-10-22 0:14 GMT-02:00 Leonardo Ferreira Fontenelle
<leonardof em leonardof.med.br>:
> Veja se isso faz sentido para o seu problema: talvez você possa testar a
> associação entre o tratamento e os demais preditores, em vez de comparar os
> dois modelos de regressão já apresentados.
>
> Mas isso se você realmente achar importante testar a associação. Por
> exemplo, num ensaio clínico randomizado, não faz sentido testar a hipótese
> de alocação aleatória. Em princípio, qualquer associação entre o tratamento
> alocado e as variáveis de exposição é aleatório, por menor que seja o valor
> de p. A supervisão de campo é quem vai dizer se houve violação do protocolo.
> E diferenças grandes entre o grupo de intervenção e o de controle podem
> precisar ser levadas em consideração nas análises, independentemente delas
> terem aparecido ao acaso ou não.
>
> Leonardo Ferreira Fontenelle
>
>
> Em Ter 21 out. 2014, às 23:52, Adriano Borges Costa escreveu:
>
> Caros,
>
> Estou fazendo um exercício teórico de regressão para estimar o efeito de um
> programa a partir da base de dados disponível no código baixo.
>
> library(foreign)
> lalonde <-
> read.dta("http://dl.dropboxusercontent.com/u/7453595/BD_LAB/lalonde.dta")
> #carrega a base de dados
>
> str(lalonde) # variáveis
>
> # As variáveis re74, re75 e re78 contêm informações sobre o rendimento para
> os anos de 1974, 1975 e 1978, respectivamente.
> # A variável de tratamento t indica se o indivíduo participou do programa
> (t=1) ou se não participou do programa (t=0).
> # As demais variáveis contém características dos trabalhadores
>
> Trata-se de um experimento aleatório e quero mostrar que há aleatoriedade no
> experimento. Assim, estou rodando a seguinte regressão:
>
> regressao1 <- lm(re78 ~ t, data=lalonde)
> summary(regressao1)
>
> E em seguida incluindo os controles em uma outra regressão e gostaria de
> mostrar que o estimador de t (tratamento) varia pouco (cerca de U$ 100,00).
>
> regressao2 <- lm(re78 ~ t+age+educ+nodegree+black+hisp+married,
> data=lalonde)
> summary(regressao2)
>
> Assim, gostaria de fazer um teste para verificar se o estimador de t na
> regressão 1 é estatisticamente diferente da mesmo estimador na regressão 2.
>
> Está certo eu fazer da seguinte forma?
>
> install.packages("car")
> library(car)
> linearHypothesis(regressao2,"t=1794.3", test = "F")
>
> Desde já obrigado pelas ajudas.
>
> At.
>
> --
> Adriano Borges Costa
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