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Análise e Modelagem Longitudinal dos Dados da Pesquisa de Avaliação de Impacto do Programa Bolsa Família (Primeira e Segunda Rodadas)

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Academic year: 2021

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(1)

Marcel de Toledo Vieira

1

e Ricardo da Silva Freguglia

2

Universidade Federal de Juiz de Fora

Análise e Modelagem Longitudinal dos Dados da

Pesquisa de Avaliação de Impacto do Programa

Bolsa Família (Primeira e Segunda Rodadas)

Oficina Técnica – CNPq e MDS - Edital CNPq nº 24/2013

T7 - Análise de Dados Secundários das Bases Sociais Disponíveis no MDS

(2)

Sumário



Projeto aprovado no Edital CNPq-MDS

24/2013



Equipe do projeto



Objetivos



Metodologia



Cronograma

(3)

Projeto



Título

: Análise e Modelagem Longitudinal dos Dados

da Pesquisa de Avaliação de Impacto do Programa

Bolsa Família (1ª e 2ª Rodadas).



Equipe

:

 Marcel de Toledo Vieira, PhD em Estatística , University of

Southampton (coordenador)

 Ricardo da Silva Freguglia, DSc em Economia, USP



Bolsistas

:

 Ana Paula Kern, Doutoranda em Economia (UFJF), DTI  A definir, DTI

 Walmir dos Reis e Tamires Coelho, Graduandos em

(4)

Projeto (Cont.)



Tem como

objetivo

responder tanto a questões

metodológicas como a problemas substantivos.



Serão utilizados dados da Pesquisa de Avaliação de

Impacto do Programa Bolsa Família (

AIBF

I e II):

 abordar os desafios metodológicos com que o

pesquisador se depara quando pretende analisar e modelar dados longitudinais de pesquisas

socioeconômicas e demográficas como aquelas de avaliação de impacto de políticas públicas.

(5)



Resultados

esperados:

 recomendações sobre a escolha dos métodos estatísticos

mais adequados à análise de dados com uma estrutura longitudinal,

 incorporando não só erros de medida como também

dados amostrais obtidos com recurso a desenhos amostrais complexos (como aquele adotado para a seleção da amostra da Pesquisa AIBF).

(6)



Algumas

abordagens

para analisar e modelar dados

amostrais longitudinais:

 análise exploratória por análise de correspondência

múltipla,

 gráficos de perfis,

 modelos de efeitos fixos e de efeitos aleatórios,  modelos marginais,

 modelos de primeiras diferenças,  modelos de equações estruturais,  dentre outras.

(7)

Principais contribuições



Este projeto foca os dois seguintes grandes tópicos:

 investigação dos efeitos de conglomeração e de planos

amostrais complexos em estudos longitudinais de

avaliação de impacto, utilizando dados da Pesquisa AIBF I e II, incluindo o desenvolvimentos metodológicos;

 avaliação dos impactos do Programa Bolsa Família sobre

relação entre mudanças socioeconômicas e variáveis explicativas coletadas pela na Pesquisa AIBF I e II, tais como

 (a) os gastos com alimentação, (b) a diversificação de itens de

alimentação consumidos, (c) as medidas antropométricas de crianças com menos de sete anos de idade, (d) os gastos com

(8)

Metodologia (I)



Métodos para Análise de Dados Amostrais Complexos e

Longitudinais

 A amostra da Pesquisa AIBF é complexa (conglomeração,

estratificação e probabilidades desiguais de seleção).

 Usuários de dados que possuem estas características com

(9)

Metodologia (I)

 Ignorar o desenho amostral: estimativas incorretas

para parâmetros pontuais e para as variâncias das

estimativas pontuais -> perda de alidade da inferência estatística.

 Skinner e Vieira (2007): efeitos do plano amostral

(EPAs) para análises longitudinais podem ser maiores do que para a análise de dados transversais

correspondentes.

(10)

 Relação entre mudanças sócio-econômicas e variáveis

explicativas coletadas pela na Pesquisa AIBF I e II

 Estudo sobre dinâmicas sócio-econômicas no Brasil bem como

uma avaliação dos impactos do PBF, através de uma análise secundária dos dados da Pesquisa AIBF.

 Diferentes metodologias estatísticas e econométricas poderão ser utilizadas com este objetivo (citadas acima).

 Conclusões substantivas alcançadas nesta linha serão valiosas

(11)

Metodologia (II)

 O método de diferenças em diferenças também é uma

outra abordagem a análise de impactos do PBF.

 o estimador de diferenças em diferenças tem como

intuição estudar o impacto de determinado evento

exógeno sobre o desempenho de um grupo, comparando-o com o outro grupo.

(12)
(13)

marcel.vieira@ice.ufjf.br

ricardo.freguglia@ufjf.edu.br

Referências

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