Avaliação Robusta de Impacto Contrafactual
Avaliação Robusta de Impacto Contrafactual (Robust CIE) fortalece as estimativas de impacto causal ao combinar múltiplos estimadores quasi-experimentais, testes de placebo e análises formais de sensibilidade. Em vez de depender de um único método, ela valida cruzadamente os achados entre abordagens — como matching, diferenças em diferenças e descontinuidade de regressão — para garantir que as conclusões não dependam de uma única escolha metodológica.
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Fontes
- Bia, M., Flores, C. A., Flores-Lagunes, A., & Mattei, A. (2014). A Stata package for the application of semiparametric estimators of dose–response functions. Stata Journal, 14(3), 580–604. link ↗
- Ferrara, A. R., McCann, P., Pellegrini, G., Stelder, D., & Terribile, F. (2017). Assessing the impacts of Cohesion Policy on EU regions: A non-parametric analysis on interventions with multiple treatment intensities. Environment and Planning C: Politics and Space, 35(8), 1467–1487. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation
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- Avaliação de Impacto Contrafactual (AIC)Inferência causal↔ comparar
- Diferenças em Diferenças (DiD)Econometria↔ comparar
- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Propensity Score MatchingEstatística para pesquisa↔ comparar
- Análise de Sensibilidade para CausalidadeInferência causal↔ comparar
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