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No nosso Curso de Introdução à Econometria usando o R, os alunos aprendem a estimar modelos lineares a partir de Mínimos Quadrados Ordinários, tendo uma prática constante com o R. Para ilustrar como aprender econometria é divertido, podemos replicar um exemplo do livro clássico do Wooldridge, de Introdução à Econometria. Escolhemos aqui o exemplo 4.2, que procura relacionar o desempenho de estudantes e tamanho das escolas.
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Existe um certo debate em economia da educação sobre o efeito do tamanho de uma escola sobre a performance dos alunos. É possível que o maior número de interações ou que o ganho de escala leve a uma educação de mais qualdiade, por exemplo. Há quem argumente que o número maior de alunos impede um certo cuidado especial com cada estudante, diminuindo a performance.
Carregamos uma base de dados com notas de escolas no estado americano do Michigan do ano de 1993. Vamos testar a hipótese nula de que o tamanho da escola tem efeito zero sobre as notas de seus alunos em testes padronizados. Vamos tentar explicar as notas pelos salários dos professores, número de funcionários por mil alunos e número de matrículas.
data("meap93") summary(lm(math10 ~ salary + staff + enroll, data = meap93))
O parâmetro estimado para a nossa proxy de tamanho da escola é negativo, o que a primeira vista sugere que maiores escolas. No entanto, podemos ter estimado um coeficiente diferente de zero por erro de amostragem.
Queremos testar a hipótese de que , apesar de que claramente . Para isso usamos a estatística do parâmetro, que a table nos informa ser . No entanto, o valor crítico da distribuição com graus de liberdade (que a tabela de regressão nos informa) é . Como a estatística do parâmetro estimado é _menor_ do que o valor crítico, não conseguimos rejeitar a hipótese nula de que o tamanho da escola não afeta as notas. Curiosamente, a razão funcionários para cada mil alunos também não, embora salários de professores tenham um altíssimo nível de significância.
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