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Poder estatístico

Quando um estudo não encontra efeito, há duas explicações possíveis: o efeito não existe ou a amostra era pequena demais para detectá-lo. O poder estatístico mede a probabilidade de um teste detectar um efeito que existe. No exercício, calculamos o poder de um teste, o menor efeito que cada tamanho de amostra consegue detectar e simulamos milhares de estudos em que o efeito existe por construção.

Testes múltiplos e p-hacking

Quando testamos vinte variáveis e reportamos apenas a que passou no corte de 5%, encontramos uma relação mesmo que nenhuma variável tenha ligação com o alvo, porque cada teste tem 5% de chance de dar um falso positivo. No exercício, testamos variáveis aleatórias contra o retorno do Ibovespa, medimos a frequência de falsos positivos por simulação e aplicamos a correção pelo número de testes.

Viés de sobrevivência e censura na amostra

Uma carteira montada com as ações que hoje compõem o índice teria rendido muito bem no passado, porque as empresas que quebraram no caminho ficaram fora da amostra. No exercício, medimos quanto retorno aparece quando removemos as empresas que não sobreviveram e mostramos o mesmo mecanismo na taxa de desocupação, em que parte das pessoas sai da amostra antes da medição.

Paradoxo de Simpson

O rendimento médio dos trabalhadores subiu, enquanto o rendimento de quem tem ensino superior caiu, no mesmo período e nos mesmos dados. No exercício, usamos a PNAD Contínua para mostrar como os dois movimentos acontecem juntos, decompomos a variação em efeito dentro dos grupos e efeito composição, e vemos qual leitura usar para cada pergunta.

Regressão à média

Um fundo lidera o ranking em um ano e cai no seguinte. Quando o resultado combina habilidade e sorte, os valores extremos tendem a se aproximar da média no período seguinte, porque a sorte de um ano não se repete no outro. No exercício, usamos o retorno anual das ações da B3 e uma simulação para distinguir esse recuo estatístico do efeito de uma decisão.

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