Profissões e deputados eleitos

Saiu um estudo na revista Dados, de Perissinoto e Miríade, sobre os determinantes do sucesso eleitoral dos candidatos a deputado. O achado do artigo é que a principal variável é a ocupação dos candidatos.

O meu propósito aqui é comentar o artigo, do ponto de vista metodológico e também algumas coisas que me incomodam e que às vezes ainda é prática comum na ciência política brasileira.

1. Eles usam tabelas, e não gráficos. Gráficos transmitem muito melhor informações que tabelas, além de serem mais bonitos. Há um artigo do Leoni sobre o assunto.

2. Os autores reportam o p-valor e concluem pela significância das variáveis. Há uma literatura imensa sobre os problemas do p-valor, e não vou repeti-los aqui. Mas é uma pena que os erros padrões não sejam reportados.  A amostra deles é de mais de 5000 observações e, portanto, é óbvio que os coeficientes vão ser significativos (ou ter p-valor menor que ,05). O mínimo que se deveria fazer é reportar o erro padrão para que as pessoas tenham uma idéia da incerteza envolvida na modelagem.

3. Os autores dizem: “No que tange à relação entre, de um lado, eleitos e não eleitos (e não candidatos) e, de outro, gastos de campanha e idade15, pudemos perceber uma correlação altamente significativa, obtendo-se sig=0,000 para ambas e gamma de 0,30 e de 0,21, respectivamente16“.

Eu confesso que não sei o que é gamma de 0,30 e 0,21. Será que não podiam se comunicar em uma linguagem melhor?

4. Os autores falam em teste t. Porém, um teste t para média igual a zero de uma variável aleatória x é diferente de um teste t numa regressão, que é diferente para um teste t para diferenças de média com variâncias diferentes. Então, é preciso especificar mais qual a análise feita para permitir a replicação e entendimento do leitor.

5. Há uma regressão em que os partidos entram como preditores. Porém, vários candidatos concorrem pelo mesmo partido. Portanto, para alguns candidatos, condicional às outras variáveis, um partido aumenta sua chance de eleição, enquanto que para outros candidatos ele diminui as chances. Por exemplo, será que profissionais liberais têm a mesma chance de ser eleito no PP e no PSOL? Será que candidatos com poucos recursos têm a mesma chance de eleição no DEM e PSOL?  Portanto, o efeito médio do partido sobre a probabilidade de eleição não me diz muito. É preciso usar interações.

6. Há (potencial) problema de endogenia na análise. Gastos de campanha podem influenciar a probabilidade de ser eleito, mas pode também ser influenciado por essa mesma probabilidade.

7.  A análise da tabela 5 mostra três regressões. Porém, não entendi porque os autores não colocaram uma variável dummy com a ideologia do partido do candidato. Não é prática estatística recomendável subdividir a amostra em subgrupos e rodar regressões separadas buscando alcançar significância estatística. A probabilidade de ocorrer significância por mera chance aumenta, já que aumenta o número de combinações de variáveis estimadas. É bom também evitar o Paradoxo de Simpson.  Minha sugestão é que os autores rodassem uma única regressão com variáveis dummies.

Por fim, minha maior crítica ao trabalho. Os autores concluem que a variável mais importante para determinar o sucesso eleitoral é ser político profissional. Porém, não fica claro na análise até que ponto eles estão medindo o efeito de ser político profissional ou simplesmente o efeito de incumbência. É sabido que a chance de reeleição é alta, mesmo no Brasil, que tem taxas de reeleição mais baixas que em outros países. Ora, se um político se declara com a profissão/ocupação de deputado, então o que se está captando é o efeito incumbência, e não a profissão.

ps.: Teria ainda mais críticas, mas creio que já escrevi demais. E, além disso, é sempre mais fácil criticar que fazer.

 

 

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Sobre Manoel Galdino

Corinthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
Esse post foi publicado em ciência, Política e Economia e marcado , , . Guardar link permanente.

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