As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

equação, o coeficiente da constante ( , o coeficiente da VI ( e a VI em si . Será
identificado qual o valor de pela forma como foi codificado se um município é
administrado pelo PT (0 = município não administrado pelo PT e 1 = município administrado
pelo PT). Os valos de e serão estimados; assim, calculam-se as chances na equação
acima.
Pode-se, então, calcular o mesmo procedimento depois da VI ter mudado em uma
unidade. Nesse caso, pelo fato da VI ser dicotômica, é necessário calcular as chances de
possuir área internacional dado que o município é administrado pelo PT. O valor de é
agora 1 (ao invés de 0). Sabem-se a essa altura as chances antes e depois da mudança de uma
unidade na VI, portanto, calcula-se a mudança proporcional nas chances por meio da divisão
entre as chances antes e depois da mudança de 1 unidade na VI. Tem-se, então:
Essa mudança proporcional é a própria razão de chances, assim, se o valor é maior
que 1, isso significa que, quando o VI aumenta, as chances da VD ocorrer também aumentam.
Quando a razão de chances é menor que 1, então um aumento na VD, diminui as chances da
VD ocorrer diminuem.
Quanto às formas de inclusão dos dados no modelo estatísticos, a regressão logística
também possui diversas formas de fazê-lo. As mais comuns são o método de forced entry e o
stepwise methods e já foram vistos detalhes sobre eles anteriormente. Da mesma forma,
existem alguns pressupostos compartilhados pelos dois tipos de regressão: a independência
dos erros, a não multicolinearidade e a linearidade. Neste último ponto, viu-se que na
regressão linear assume-se que há linearidade entre os resultados (VD) e os previsores (VI).
Identificou-se também que na regressão logística os resultados são variáveis categóricas,
portanto esse pressuposto é violado. O que ele significa para a regressão logística é a
linearidade entre as variáveis independentes contínuas e o logit da variável dependente.
Existem ainda outros problemas na regressão logística similares ao da não
respeitabilidade dos pressupostos, que podem atrapalhar a análise do modelo. São
basicamente três: a informações incompletas das variáveis independentes, a separação
completa e a super-dispersão (overdispertion). O primeiro refere-se à necessidade de
preencher todas as células das tabelas que combinam os valores possíveis para as variáveis. Se
isso for desrespeitado, pode haver grandes desvios padrões. O segundo remete à necessidade
de uma variável ou uma combinação delas não prever perfeitamente a VD. Essa condição
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