Obrigado pelas respostas Leonardo e Daniel. Concordo que a supervisão de campo tem que garantir os protocolos de aleatoriedade. No entanto, no exercício estou mostrando que de fato o tratamento e controle eram iguais no momento inicial em termos de renda e que após o treinamento eles se diferenciam. Mas quero mostrar também que o aumento da renda não está relacionada a nenhuma das características observáveis do beneficiários, apenas ao fato de terem participado do treinamento.
Daniel, você entendeu o que eu quero fazer. Queria apenas mostrar que a inclusão de variáveis no segundo modelo não altera significativamente o efeito estimado do programa, justamente por estarmos tratando de um experimento aleatório simples. Você sabe se posso fazer um teste F para verificar se os dois parâmetros estimados são estatisticamente diferentes usando a função linearHypothesis? Obrigado Adriano Em 22 de outubro de 2014 00:14, Leonardo Ferreira Fontenelle < [email protected]> escreveu: > 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 <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638> > > > 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 > *_______________________________________________* > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- Adriano Borges Costa
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