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

pode parecer estranha, mas é crucial que nenhuma, nem um subconjunto de variáveis explique
perfeitamente a VD, já que se isso acontece pressupõe-se que o modelo como um todo é
desnecessário. Esse problema causa grandes desvios padrão. O terceiro significa que a
variância é maior que a esperada pelo modelo, que pode ser causada pela violação do
princípio da independência. Nesses casos, os erros padrão podem ficar muito pequenos.
Voltar-se-á a esses assuntos de pressupostos e problemas do logit no capítulo a seguir, quando
se adequar o modelo estatístico às suas condicionalidades.
4.7 Os Eventos Raros em Relações Internacionais
Surgiram nos últimos anos formas específicas de modelos que tentam trabalhar
condicionalidades das diversas áreas, tanto nas ciências sociais quanto na medicina e na
econometria. Elas se referem, em grande parte, ao suposto problema de estudar casos em que,
nas variáveis dependentes, a quantidade de eventos é massivamente menor do que as do não-
eventos. Na medicina, por exemplo, pode-se imaginar que o número de pessoas com uma
doença rara é infinitamente inferior às saudáveis. Apesar disso, essa enfermidade
possivelmente envolve situações de vida ou de morte para milhares de pessoas e não pode
deixar de ser estudada por sua pequena ocorrência na população.
Na Ciência Política e nas Relações Internacionais existem casos congêneres. São
eventos muito menos recorrentes, mas de impacto tão profundo na vida social e política que
devem necessariamente ser foco de estudos dessas áreas. São fatos como guerras, crises
financeiras e golpes de Estados que, apesar da pouca ocorrência, são cruciais na história da
humanidade. Eles já são muito pesquisados pelos estudos qualitativos, que levantaram à
exaustão detalhes, decisões, mecanismos e contextos que fizeram parte desses eventos
grandiosos; entretanto, esses estudos, por focarem apenas nos eventos e ignorarem os não-
eventos, tendem a se cercar de uma série de vieses que compromete, muitas vezes, suas
conclusões.
Nos estudos quantitativos, a condição de singularidade dos fenômenos faz com que o
modelo explanatório atinja complexidade ainda maior do que os encontrados nos modelos
mais tradicionais (muitos deles já apresentados anteriormente, como o próprio logit). Esse
modelo, denominado de rare events logistic regression (relogit), foi desenvolvido por King e
Zeng (2001a, 2001b). Os autores identificaram justamente algumas imprecisões presentes na
regressão logística ao analisar poucos 1s (eventos) se comparados a 0s (não-eventos).
Eles apontaram dois problemas principais nos métodos tradicionais, o primeiro
baseado na ideia de que o logit subestima a probabilidade de ocorrência dos eventos raros, e o
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