Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Geral
Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência causal, julgue o item a seguir.O pareamento é um método utilizado nas avaliações quasi experimentais de impacto das políticas públicas, o qual inclui o pareamento por escore de propensão PSM (propensity score matching) e se baseia na imputação de variáveis observáveis e não observáveis obtidas após a linha de base da intervenção para ambos os grupos pareados.
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Pareamento e escore de propensão (PSM) em avaliações quase experimentais
❌ ERRADO. O pareamento por escore de propensão (PSM) é um método de avaliação quase experimental, mas não se baseia na imputação de variáveis observáveis e não observáveis obtidas após a linha de base — ele se baseia na estimação da probabilidade de participação (escore de propensão) a partir de variáveis observáveis medidas antes (ou na linha de base) da intervenção, e o pareamento é feito entre unidades tratadas e não tratadas com escores semelhantes. A imputação de variáveis não observáveis não faz parte do PSM; essa é uma característica de outros métodos, como variáveis instrumentais ou diferenças em diferenças.
O pareamento é uma técnica usada em avaliações de impacto quando não há randomização (quase experimentos). O objetivo é construir um grupo de comparação (contrafactual) que seja o mais semelhante possível ao grupo tratado, com base em características observáveis. O PSM, especificamente, resume essas características em um único escore — a probabilidade de participar do programa — e pareia indivíduos com escores próximos. A ideia central é que, condicionado ao escore, a distribuição das covariáveis observáveis seja balanceada entre os grupos, reduzindo o viés de seleção.
A afirmação do item contém dois erros principais:
Imputação de variáveis observáveis e não observáveis: o PSM trabalha apenas com variáveis observáveis; não há imputação de variáveis não observáveis. A suposição de independência condicional (seleção em observáveis) é justamente a limitação do método — ele não controla fatores não observados.
Obtidas após a linha de base: as variáveis usadas no pareamento devem ser medidas antes (ou na linha de base) da intervenção, para evitar que sejam afetadas pelo tratamento (variáveis pós-tratamento podem ser contaminadas pelo efeito do programa).
Portanto, o item está errado.
Pareamento por escore de propensão (PSM): Objetivo (Construir grupo de comparação, Reduzir viés de seleção); Como funciona (Estima probabilidade de participação, Pareia tratados e não tratados com escores próximos); Variáveis usadas (Observáveis, Não observáveis (não controla), Medidas antes da intervenção (linha de base)); Imputação de valores (Não faz parte do PSM)
Item — ❌ Errado
O item afirma que o pareamento "se baseia na imputação de variáveis observáveis e não observáveis obtidas após a linha de base da intervenção para ambos os grupos pareados". Isso está incorreto por três razões:
Imputação de variáveis não observáveis: o PSM não imputa variáveis não observáveis; ele apenas utiliza variáveis observáveis para estimar o escore de propensão. A suposição de seleção em observáveis (unconfoundedness) é o que permite a identificação do efeito causal, mas não há imputação de fatores não observados.
Momento da medição: as covariáveis devem ser medidas antes da intervenção (linha de base), não após. Variáveis pós-tratamento podem ser influenciadas pelo programa, o que introduziria viés.
Imputação em si: o pareamento não imputa valores; ele seleciona unidades com características semelhantes. A imputação é usada em outros métodos (ex.: imputação múltipla para dados faltantes), não no PSM.
O correto seria: o PSM estima a probabilidade de participação com base em variáveis observáveis pré-intervenção e pareia unidades tratadas e não tratadas com escores semelhantes, criando um grupo de comparação balanceado.
NÃO CAIA NESSA!
A banca mistura conceitos de métodos diferentes: o pareamento por escore de propensão é confundido com técnicas de imputação de dados (que lidam com valores faltantes) e com a ideia de controlar fatores não observáveis (que é o objetivo de métodos como variáveis instrumentais ou diferenças em diferenças). Além disso, inverte o momento das variáveis: no PSM, elas devem ser anteriores à intervenção, não posteriores. Fique atento a essas trocas — elas são clássicas em questões de avaliação de impacto.