Toda

Graduando em Economia, consultor financeiro!

[David Deccache @deccache]

É muito errado dizer que o abandono escolar no ensino médio caiu 43% em dois anos por causa do Pé-de-Meia, como afirma a matéria compartilhada pela deputada @tabataamaralsp. Também é errado dizer, como fez o ex-ministro Fernando Haddad, que o Pé-de-Meia reduziu em 40% a evasão escolar no primeiro ano do ensino médio.

O problema não é o programa. O problema é a forma como os dados estão sendo apresentados.

Os números mostram que a taxa de abandono caiu DEPOIS da criação do Pé-de-Meia. Eles não demonstram que foi o Pé-de-Meia que CAUSOU essa queda.

Parece um detalhe, mas não é. É justamente nesse salto lógico que nasce uma das formas mais comuns de desinformação estatística.

Os dados mostram que o indicador mudou. A manchete afirma que sabe por que ele mudou. Só que essa segunda informação simplesmente não está nos dados.

Imagine que alguém pegasse apenas os dados entre 2019 e 2020. A evasão no primeiro ano do ensino médio caiu de 6,1% para 2,7%, "uma redução superior a 55%".

Com exatamente a mesma lógica utilizada agora, alguém poderia publicar a seguinte manchete:

"Bolsonaro reduz evasão escolar em mais de 55%."

Os números seriam exatamente os mesmos.

O erro estaria na conclusão.

Todos perceberiam imediatamente o problema. Entre 2019 e 2020 houve pandemia, mudanças nas redes de ensino, alterações econômicas, diferenças nos registros administrativos e inúmeros outros fatores capazes de influenciar esse indicador. Comparar dois momentos da série não permite concluir qual foi a causa da mudança.

Então por que esse mesmo cuidado desaparece quando o governo muda?

Esse tipo de raciocínio leva a conclusões absurdas. Todo dia, o sol nasce poucos minutos depois de o galo cantar. A sequência temporal existe. Mas ninguém conclui que é o galo que faz o sol nascer.

Ou pense em outro exemplo clássico: sempre que aumentam as vendas de sorvete, aumentam também os casos de afogamento. Isso significa que sorvetes provocam afogamentos? Claro que não. Existe um terceiro fator, o calor, que aumenta simultaneamente as duas coisas.

Correlação não é causalidade.

O erro metodológico é exatamente o mesmo.

Há outro aspecto importante: a forma de apresentar o própria dado estatístico!

A reportagem diz que o abandono caiu 43%. Esse cálculo é até matematicamente defensável. Mas a taxa passou de aproximadamente 6,4% para 3,6%. Ou seja, houve uma redução de 2,8 pontos percentuais.

As duas formas decorrem dos mesmos dados. Mas elas não são equivalentes do ponto de vista da comunicação estatística.

Quando o indicador já é uma taxa percentual, a forma convencionalmente adotada em estatística, economia e no bom jornalismo de dados é apresentar a variação em pontos percentuais ou informar diretamente as duas taxas. Não é uma mera escolha de estilo. É um padrão consolidado justamente para evitar interpretações enganosas produzidas pelo uso isolado de variações relativas.

Imagine duas escolas com 1.000 alunos.

Na Escola A, o abandono cai de 2 alunos para 1 aluno. A taxa passa de 0,2% para 0,1%.

A manchete pode dizer:

"Abandono escolar cai 50%."

Ou poderia dizer:

"Taxa de abandono cai 0,1 ponto percentual."

Agora imagine a Escola B.

O abandono cai de 300 alunos para 250 alunos. A taxa passa de 30% para 25%.

A manchete pode dizer:

"Abandono escolar cai 17%."

Ou poderia dizer:

"Taxa de abandono cai 5 pontos percentuais."

Todas essas afirmações podem ser sustentadas matematicamente.

Mas qual escola realmente teve a maior melhora?

A Escola A evitou 1 abandono.

A Escola B evitou 50 abandonos.

Mesmo assim, quem lê apenas as manchetes tende a achar que a Escola A teve um resultado muito mais impressionante.

Esse exemplo mostra por que a forma de apresentar um dado pode alterar profundamente a percepção do leitor, mesmo quando nenhum número foi falsificado.

Há ainda um problema mais profundo.

A pergunta que os dados respondem é:

"O abandono escolar caiu?"

A manchete responde outra:

"O Pé-de-Meia fez o abandono escolar cair?"

São perguntas completamente diferentes.

A primeira pode ser respondida olhando para a série histórica. A segunda exige uma avaliação de impacto capaz de separar o efeito do programa de todos os demais fatores que também mudaram no período.

É justamente por isso que existem métodos como diferenças em diferenças, regressão descontínua e experimentos naturais.

Se bastasse comparar dois anos, praticamente toda a literatura moderna de avaliação de políticas públicas seria desnecessária.

Aliás, isso aparece de forma quase irônica no próprio debate. Até muito recentemente sequer havia um estudo tentando estimar o efeito causal do Pé-de-Meia com uma metodologia apropriada.

Apenas nesta semana foi divulgado um primeiro trabalho utilizando diferenças em diferenças, que encontra evidências preliminares de um efeito positivo do programa.

Isso é uma ótima notícia.

Mas repare na diferença.

O estudo pergunta:

"Quanto da melhora pode ser atribuída ao programa?"

A manchete responde:

"O programa reduziu a evasão em 43%."

São afirmações de natureza completamente diferente.

Se a simples comparação entre 2022 e 2024 fosse suficiente para provar causalidade, ninguém precisaria fazer um estudo econométrico para estimar o efeito do programa. Bastaria olhar um gráfico.

Defender uma política pública com base em evidências é uma coisa. Apresentar uma simples comparação temporal como prova de causalidade é outra.

Os dados registram uma mudança. A manchete atribui uma causa. Entre uma coisa e outra existe um salto metodológico enorme.

É exatamente assim que estatísticas podem ser usadas para construir narrativas muito convincentes sem falsificar um único número.

Os dados permanecem os mesmos. O que muda é a inferência.

Uma hipótese passa a ser apresentada como se fosse um fato demonstrado. É assim que se pode induzir o público a uma conclusão que os próprios dados, isoladamente, não permitem sustentar.

[Toda @gtmdyr]

@TheAvantasia @KMYSJW Questão da discussão não é quem é melhor opção que o Flávio

E sim a ginástica que faz para votar em bandido

[Toda @gtmdyr]

@TheAvantasia @KMYSJW Vai lá, vota na família de quadrilheiros e corruptos pq eles roubaram, mas roubaram menos que o Lula!

[Toda @gtmdyr]

@TheAvantasia @KMYSJW a ginástica mental para votar em bandido ta forte

[Toda @gtmdyr]

@incelinadasilva gracas a Deus

[🌪️ @coldvinga]

Neymar really fooled the entire generation of footballers into thinking they can replicate his penalty technique

[Toda @gtmdyr]

@bibivell falta de mentalidade
no meio da briga do neymar o haaland tava bebendo a agua do alisson

[Zanfa 2 @ZanfaVive]

NO FUTEBOL:
Noruega 2 x 1 Brasil

Porém:

NA TECNOLOGIA:
Noruega 0 x 10 Brasil

NA SAÚDE:
Noruega 0 x 10 Brasil

NA SEGURANÇA:
Noruega 0 x 10 Brasil

NO IDH:
Noruega 0 X 10 Brasil

NA EDUCAÇÃO:
Noruega 0 x 10 Brasil

[Toda @gtmdyr]

@st4_doc um dia...

[Toda @gtmdyr]

@raizesdocaos1 @willmestrinho @WORD_NEWSS se desconsiderar essas 6 fichas pontuais do intercept não muda em nada

[Toda @gtmdyr]

@madaomoshiroi @st4_doc

[Toda @gtmdyr]

@gabizezexis isso ai amoga

[Toda @gtmdyr]

@flavi0ofoda @NikolleBrasil Corta pra assessoria do Flavio pedindo pro Renan não ir kkkkkk
Não foi ele que se cagou num debate esses tempos?

[Toda @gtmdyr]

@maneI__ @heitorhsb @RealGalego kkkkkk vdd

[Toda @gtmdyr]

@souodiretor @heitorhsb @RealGalego Tu acha que os juros compostos foram criados na sua caixinha da nubank?
Bem antes de Cristo já existia empréstimos e etc

[Toda @gtmdyr]

@JooVctorFerre16 @TiVaz10 @ZecaPande @Jcgbrandao @K1Kauan @heitorhsb @RealGalego é tudo especulativo
todo o sistema financeiro é baseado em credibilidade
seu dinheiro é um conglomerado de códigos que tá na sua vez de usar

[Toda @gtmdyr]

@TiVaz10 @ZecaPande @Jcgbrandao @K1Kauan @heitorhsb @RealGalego Ai temos um ponto
Musk não tem na prática todo esse patrimônio, afinal ninguém pode comprar, é tudo especulativo
E no geral se as empresas valem tanto é por que eles contribuem com a sociedade, não tem ninguém perdendo

[Toda @gtmdyr]

@gonostri22 @Jcgbrandao @K1Kauan @heitorhsb @RealGalego sim