Introdução de variáveis qualitativas no modelo
Cap?tulo 11 ? Complementos sobre o Modelo de Regress?o linear
Introdu??o de vari?veis qualitativas no modelo
Nem todos os factores explicativos do valor esperado condicionado da vari?vel dependente s?o de natureza quantitativa. Por vezes ? necess?rio considerar um ou mais factores qualitativos;
Exemplo: Quando se pretende explicar o sal?rio pensamos em vari?veis explicativas como: N?vel educa??o, experi?ncia, g?nero, sector de emprego,
localiza??o do emprego,
A introdu??o de vari?veis qualitativas no modelo passa pela defini??o das chamadas vari?veis artificiais.
Vari?veis artificiais ("dummies"): s?o vari?veis que apenas podem assumir o valor 0 ou o valor 1
Cap?tulo 11 ? Complementos sobre o Modelo de Regress?o linear
Introdu??o de vari?veis qualitativas no modelo ? vari?veis artificiais
Factor qualitativo com 2 n?veis:
Vari?vel artificial ("dummy") - =
0 1
? ? ?
Exemplo: a vari?vel artificial g?nero ser? definida como:
= 1 se g?nero feminino = 0 se g?nero masculino
A vari?vel qualitativa pode ter efeito: no termo constante 0 ou
no coeficiente de uma ou mais das vari?veis explicativas
Cap?tulo 11 ? Complementos sobre o Modelo de Regress?o linear Introdu??o de vari?veis qualitativas no modelo ? vari?veis artificiais
Factor qualitativo com 2 n?veis: - Efeito no termo constante o modelo escreve-se:
|1, 2, 3, = 0 + + 1 + 2 + 3
Estima-se o modelo e efectuam-se os testes como se fosse outra vari?vel qualquer. A ?nica diferen?a reside na interpreta??o a dar ao par?metro.
O coeficiente representa a diferen?a, no termo independente, entre o sal?rio m?dio auferido por mulheres ( = 1) e por homens ( = 0).
O valor de traduz a varia??o aut?noma de sal?rio das mulheres quando comparado ? mesma varia??o de sal?rio dos homens.
Cap?tulo 11 ? Complementos sobre o Modelo de Regress?o linear
- Efeito apenas no termo constante - o modelo escreve-se:
Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations
0.391853207 0.153548936
0.15185094 0.379833124
1000
= 0 + + 1
=
1 0
ANOVA
Regression Residual Total
df
SS
MS
F
Significance F
2
26.09310638 13.04655 90.4295 8.12E-37
997
143.8403825 0.144273
999
169.9334889
Intercept mulher educ
Coefficients 6.200159574 -0.188915925 0.054641686
Standard Error 0.063624299 0.024734521 0.00490542
t Stat 97.44955 -7.63774 11.13904
P-value Lower 95% Upper 95%
0
6.075307 6.325012
5.17E-14 -0.23745 -0.14038
3.04E-27 0.045016 0.064268
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- Efeito apenas no termo constante - o modelo escreve-se: = 6.2 - 0.19 + 0.0546
= -0.19 diz-nos que, tudo o resto constante o sal?rio m?dio das mulheres ? aproximadamente 19% inferior ao dos homens para o mesmo n?mero de anos de escolaridade.
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