freakonomics - o lado oculto e inesperado de tudo que ... - Ipcp.org.br

causando X e Y. Uma regressão sozinha não vai responder se neva<br />
por estar frio, se está frio por estar nevando ou se os dois fatores<br />
aparecem juntos apenas por coincidência.<br />
Os dados do estudo mostram, por exemplo, que uma criança<br />
cuja casa tem muitos livros em geral tira notas mais altas do que<br />
outra sem livros em casa. Mas as notas altas também estão<br />
correlacionadas a muitos outros fatores. Se compararmos apenas<br />
crianças com muitos livros e crianças sem livros, a resposta pode<br />
não ser representativa. Talvez o número de livros na casa de uma<br />
criança aponte tão-somente para o nível de renda de seus pais. A<br />
comparação que realmente se deseja fazer é entre duas crianças<br />
iguais em tudo, exceto numa coisa – no caso, o número de livros<br />
em casa –, para ver se esse único fator influencia o desempenho<br />
escolar.<br />
E preciso que se diga que a análise de regressão é menos<br />
ciência do que arte (nesse sentido, tem muito em comum com a<br />
própria função de criar filhos). Mas um pesquisador experiente<br />
pode usá-la para verificar quão representativa uma correlação é – e<br />
tal-vez até mesmo dizer se tal correlação indica uma relação causal.<br />
Assim sendo, o que nos diz a análise dos dados do estudo sobre<br />
o desempenho escolar? Várias coisas. A primeira diz respeito ao<br />
abismo entre as notas dos negros e as dos brancos.<br />
Há muito vem sendo observado que o desempenho das<br />
crianças negras, mesmo antes de entrarem na sala de aula, fica<br />
abaixo do das brancas. Mais que isso: as crianças negras não se<br />
equiparavam nem quando descontada uma ampla gama de variáveis<br />
(descontar uma variável significa, basicamente, eliminar sua<br />
influência, assim como um golfista utiliza seu handicap em<br />
comparação ao de outro golfista. No caso de um estudo acadêmico<br />
como o Estudo Longitudinal da Primeira Infância, um pesquisador<br />
poderia descontar qualquer número de deficiências de um aluno<br />
quando comparado com o aluno médio). No entanto, esse novo<br />
conjunto de dados conta uma outra história. Após descontar<br />
apenas um punhado de variáveis – incluídos aí o nível de renda e de<br />
instrução dos pais e a idade da mãe por ocasião do nascimento do<br />
primeiro filho –, o