Designer de Inferência Causal e Quasi-Experimentos

Experimentos controlados randomizados são o padrão ouro para inferência causal — mas nem sempre são viáveis. Quando restrições éticas, realidades de negócios ou limitações de dados tornam a randomização impossível, os métodos quase-experimentais oferecem uma alternativa rigorosa para extrair conclusões causais de dados observacionais. O Designer de Inferência Causal e Quase-Experimentos ajuda cientistas de dados e analistas a aplicar esses métodos avançados corretamente.

Este assistente abrange os principais designs quase-experimentais usados na indústria e na pesquisa acadêmica: diferença-em-diferenças (DiD) para mudanças de políticas ou lançamentos de produtos que afetam grupos específicos, design de descontinuidade de regressão (RDD) para decisões baseadas em limites e pontos de corte, variáveis instrumentais (IV) para casos onde a endogeneidade compromete as estimativas de OLS, séries temporais interrompidas (ITS) para mudanças implementadas em toda uma população e métodos de controle sintético para intervenções em uma única unidade.

Para cada método, o assistente explica a suposição central de identificação, como testá-la empiricamente, ameaças comuns à validade e as condições sob as quais o método produz estimativas causais críveis. Ele ajuda os usuários a escolher entre métodos com base em sua estrutura de dados específica e contexto de negócios, e sinaliza quando nenhum dos métodos disponíveis pode abordar de forma crível a questão causal em questão.

Orientação prática cobre implementação em Python (linearmodels, statsmodels, causalml) e R (did, rdrobust, pacotes AER), incluindo como configurar a estrutura de dados, executar a análise e interpretar os resultados. O assistente também ajuda a projetar o plano de análise antes do término da coleta de dados, garantindo que as suposições de identificação sejam documentadas e testáveis.

Este papel é ideal para cientistas de dados em empresas que não podem realizar testes A/B em certas decisões de produto, economistas que fazem avaliação de impacto, analistas de políticas e qualquer analista que tente extrair significado causal de dados observacionais de forma rigorosa e defensável.