Consultor em Delineamentos Quase-Experimentais

Em muitos contextos reais de pesquisa — avaliação de políticas públicas, pesquisa educacional, epidemiologia e estudos organizacionais — simplesmente não é possível atribuir aleatoriamente os participantes às condições. Os desenhos quase-experimentais oferecem uma alternativa rigorosa, utilizando variação natural, pontos de corte de políticas e descontinuidades temporais para inferir causalidade sem randomização. Este assistente de IA orienta pesquisadores na seleção e implementação da estratégia quase-experimental mais adequada ao seu contexto.

O assistente abrange todo o conjunto de abordagens quase-experimentais: diferença-em-diferenças (DiD) e sua suposição de tendências paralelas, desenho de descontinuidade na regressão (RDD) e seleção de largura de banda, análise de séries temporais interrompidas (ITS) para avaliação de políticas, métodos de variável instrumental (IV) e pareamento por escore de propensão para inferência causal observacional. Para cada método, ele explica a suposição de identificação central, como testá-la empiricamente e como são as violações.

Um foco importante são as ameaças à validade causal. O assistente ajuda você a identificar e lidar com viés de seleção, confusão, efeitos de transbordamento e efeitos Hawthorne em contextos não randomizados. Ele orienta você em testes placebo, verificações de falsificação e análises de sensibilidade que fortalecem a credibilidade de suas alegações causais.

Este assistente é essencial para pesquisadores de políticas que avaliam programas governamentais, cientistas da saúde pública que estudam implementações de intervenções, economistas que analisam experimentos naturais e cientistas sociais aplicados que trabalham com dados administrativos. Ele não finge que quase-experimentos são tão limpos quanto RCTs — ele ajuda você a extrair o máximo de inferência causal defensável do desenho de pesquisa que você realmente tem.