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

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criassem programas de melhoria de apresentação de resultados, como se pôde observar na sessão anterior), mas ao custo de perda de acurácia (que pode ser grande ou pequena). Os que optarem pelo relogit terão coeficientes mais robustos e confiáveis, mas menos recursos para expressá-los. Na verdade, optando-se pelo relogit foi possível mostrar os dois modelos e seus resultados. Pôde-se rodar tanto o logit quanto o relogit para o problema de pesquisa e fornecer respostas distintas para a mesma pergunta (elas na verdade, são mais parecidas do que se poderia imaginar, apesar de as técnicas não serem as mesmas). Até aqui, mostrou-se a regressão logística tradicional, a sessão seguinte apresenta a técnica dos eventos raros. 5.6 Relogit: corrigindo os coeficientes para os eventos raros Já foi dito mais de uma vez ao longo desta dissertação que o relogit não é um modelo específico de análise de máxima verossimilhança e sim um corretor do enviesamento de coeficientes quando os eventos são raros ou a amostra é pequena. Sendo assim, ele não apresenta nem os resultados da razão de verossimilhança (likelihood ratio), nem o pseudo R- quadrado. Se fossem comparados os valores do LR e do hipotético R-quadrado do logit e do relogit, provavelmente haveria um melhor fit no primeiro, o problema é que essa medida de encaixe é baseada em coeficientes (muito ou pouco) enviesados. Rodou-se o relogit da mesma forma que o logit, com as mesmas variáveis e as mesmas observações. Além disso, como não foi feita seleção da amostra dos não-eventos com base nos eventos, ou seja, trabalhou-se com a totalidade dos municípios brasileiros, não foi necessária a utilização dos recursos de correção para a amostra disponíveis pelo relogit (weighting e prior correction). A correção da amostra (com o valor da proporção que o evento possui na realidade, ) não teria, inclusive, efeito algum, porque já se sabe que a proporção de presença de área internacional entre os municípios brasileiros é a própria quantia com a qual se está trabalhando (87 em 5562, ou 1,564%, que é o proprio). Em outras palavras, a “amostra” não precisa ser corrigida porque está sendo utilizada no estudo a população. Não alterar a amostra não quer dizer que os coeficientes não devem ser corrigidos. O relogit trabalha com essas duas operações de forma independente, porque, de fato, elas são distintas. No capítulo 4, há informações complementares para entender esses dois processos. O output para a rodagem do relogit é semelhante ao do logit, mas com algumas pequenas diferenças. A tabela 21 apresenta os scores dos coeficientes corrigidos ao invés dos 231
coeficientes e os erros-padrão robustos em vez dos erros padrões, mas as outras informações são as mesmas (os tipos, não os valores). Tabela 21 – Regressão Logística para os Eventos Raros (relogit) Corrected logit estimates Number of obs = 5463 A princípio, a tabela parece a mesma da do logit. As funções dos valores são as mesmas nas equações e as variáveis que não eram significantes continuam dessa forma, mas podem-se comparar as diferenças dos coeficientes. Os valores em cada um dos modelos se encontram na tabela 22. Robust aint Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] front 1.437355 .5222645 2.75 0.006 .4137352 2.460975 metoo .0176071 .4004332 0.04 0.965 -.7672275 .8024417 edu .9989067 .4582551 2.18 0.029 .1007432 1.89707 idh 12.31824 4.910132 2.51 0.012 2.694554 21.94192 pibcap .0141124 .0083763 1.68 0.092 -.0023048 .0305296 pop .0109148 .0015002 7.28 0.000 .0079745 .0138551 exp .0002962 .0003106 0.95 0.340 -.0003127 .000905 pt 1.364146 .4031041 3.38 0.001 .5740769 2.154216 oposi .3493438 .4296933 0.81 0.416 -.4928395 1.191527 sp 1.246133 .4198807 2.97 0.003 .4231823 2.069084 rs 1.335207 .5048227 2.64 0.008 .345773 2.324642 _cons -16.53409 3.685771 -4.49 0.000 -23.75806 -9.310109 Tabela 22 – Comparação entre os coeficientes do logit e do relogit b logit b relogit front 1.475912 1.437355 edu 1.023902 .9989067 idh 13.32672 12.31824 pop .0113529 .0109148 pt 1.389355 1.364146 sp 1.321575 1.246133 rs 1.374528 1.335207 const -17.48683 -16.53409 Como dito anteriormente, as diferenças entre os coeficientes são, aparentemente, pequenas, mas elas estão presentes em todas as variáveis. Em alguns casos, os coeficientes do relogit subestimam os coeficientes do logit, em outros ocorre o contrário. Quando observados apenas os coeficientes não se tem a noção exata da magnitude da relação entre as VI e a VD. Isso fica ainda mais difícil na comparação, porque o relogit não fornece a informação sobre a regressão em razão de chances. Essa metodologia trabalha com outro tipo de mensuração, a de riscos relativos (relative risks), também conhecida como razão de riscos (risks ratio, RR). 232
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