{"id":627,"date":"2023-07-29T06:59:56","date_gmt":"2023-07-29T06:59:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-robustas-de-erro-padrao\/"},"modified":"2023-07-29T06:59:56","modified_gmt":"2023-07-29T06:59:56","slug":"estatisticas-robustas-de-erro-padrao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-robustas-de-erro-padrao\/","title":{"rendered":"Como usar erros padr\u00e3o robustos em regress\u00e3o no stata"},"content":{"rendered":"

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A regress\u00e3o linear m\u00faltipla<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre m\u00faltiplas vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n

Infelizmente, um problema que ocorre frequentemente na regress\u00e3o \u00e9 conhecido como heterocedasticidade<\/a> , no qual h\u00e1 uma mudan\u00e7a sistem\u00e1tica na vari\u00e2ncia dos res\u00edduos ao longo de um intervalo de valores medidos.<\/span><\/p>\n

Isto leva a um aumento na vari\u00e2ncia das estimativas dos coeficientes de regress\u00e3o, mas o modelo de regress\u00e3o n\u00e3o leva isso em considera\u00e7\u00e3o. Isto torna muito mais prov\u00e1vel que um modelo de regress\u00e3o afirme que um termo do modelo \u00e9 estatisticamente significativo, quando na realidade n\u00e3o o \u00e9.<\/span><\/p>\n

Uma forma de explicar este problema \u00e9 usar erros padr\u00e3o robustos<\/strong> , que s\u00e3o mais “robustos” para o problema da heterocedasticidade e tendem a fornecer uma medida mais precisa do verdadeiro erro padr\u00e3o de um coeficiente de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como usar erros padr\u00e3o robustos na an\u00e1lise de regress\u00e3o no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: erros padr\u00e3o robustos no Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Usaremos o conjunto de dados Stata integrado automaticamente<\/em> para ilustrar como usar erros padr\u00e3o robustos na regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Etapa 1: Carregar e exibir dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Primeiro, use o seguinte comando para carregar os dados:<\/span><\/p>\n

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uso autom\u00e1tico do sistema<\/span><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

Em seguida, exiba os dados brutos usando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

br<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Conjunto<\/p>\n

Etapa 2: Execute a regress\u00e3o linear m\u00faltipla sem erros padr\u00e3o robustos.<\/strong><\/span><\/p>\n

A seguir, inseriremos o seguinte comando para realizar uma regress\u00e3o linear m\u00faltipla usando pre\u00e7o<\/em> como vari\u00e1vel de resposta e mpg<\/em> e peso<\/em> como vari\u00e1veis explicativas:<\/span><\/p>\n

\n

pre\u00e7o de regress\u00e3o peso mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Sa\u00edda<\/p>\n

Etapa 3: Execute a regress\u00e3o linear m\u00faltipla usando erros padr\u00e3o robustos.<\/strong><\/span><\/p>\n

Agora realizaremos exatamente a mesma regress\u00e3o linear m\u00faltipla, mas desta vez usaremos o comando vce(robust)<\/strong> para que o Stata saiba como usar erros padr\u00e3o robustos:<\/span><\/p>\n

\n

pre\u00e7o de regress\u00e3o peso mpg, vce (robusto)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Erros<\/p>\n

Existem algumas coisas interessantes a serem observadas aqui:<\/span><\/p>\n

1. As estimativas dos coeficientes permaneceram as mesmas<\/strong> . Quando usamos erros padr\u00e3o robustos, as estimativas dos coeficientes n\u00e3o mudam em nada. Observe que as estimativas dos coeficientes para mpg, peso e constante s\u00e3o as seguintes para ambas as regress\u00f5es:<\/span><\/p>\n

    \n
  • mpg:<\/strong> -49,51222<\/span><\/li>\n
  • peso:<\/strong> 1,746559<\/span><\/li>\n
  • _contra:<\/strong> 1946.069<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    2. Os erros padr\u00e3o mudaram<\/strong> . Observe que quando usamos erros padr\u00e3o robustos, os erros padr\u00e3o para cada uma das estimativas dos coeficientes aumentaram.<\/span><\/p>\n

    Nota:<\/strong> Na maioria dos casos, os erros padr\u00e3o robustos ser\u00e3o maiores do que os erros padr\u00e3o normais, mas em casos raros \u00e9 poss\u00edvel que os erros padr\u00e3o robustos sejam realmente menores.<\/em><\/span><\/p>\n

    3. A estat\u00edstica de teste de cada coeficiente mudou.<\/strong> Observe que o valor absoluto de cada estat\u00edstica de teste , t<\/em> , diminuiu. Com efeito, a estat\u00edstica de teste \u00e9 calculada como o coeficiente estimado dividido pelo erro padr\u00e3o. Assim, quanto maior o erro padr\u00e3o, menor ser\u00e1 o valor absoluto da estat\u00edstica de teste.<\/span><\/p>\n

    4. Os valores p mudaram<\/strong> . Observe que os valores p de cada vari\u00e1vel tamb\u00e9m aumentaram. Isso ocorre porque estat\u00edsticas de teste menores est\u00e3o associadas a valores p maiores.<\/span><\/p>\n

    Embora os valores de p tenham mudado para nossos coeficientes, a vari\u00e1vel mpg<\/em> ainda n\u00e3o \u00e9 estatisticamente significativa em \u03b1 = 0,05 e o peso<\/em> da vari\u00e1vel ainda \u00e9 estatisticamente significativo em \u03b1 = 0,05.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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