Cebraspe 2024 · Avaliação de Políticas Públicas

Question

Considerando os conceitos básicos e as técnicas de inferência
causal, julgue os itens a seguir.
O coeficiente de correlação de Pearson, que varia entre − 1 e 1,
é uma medida estatística de causalidade, derivada da
associação linear entre duas variáveis independentes.

C) Certo
E) Errado

Accepted Answer

Gabarito oficial: Errado. O item está **errado** porque o coeficiente de correlação de Pearson mede **associação linear**, e não **causalidade**. Ele varia de -1 a 1: valores próximos de 1 indicam associação linear positiva; próximos de -1, associação linear negativa; próximos de 0, ausência de associação linear relevante. Mas isso não autoriza concluir que uma variável causa a outra.

Em inferência causal, a ideia central é estimar o efeito de uma intervenção ou tratamento sobre um resultado, normalmente comparando o que ocorreu com o que teria ocorrido na ausência da intervenção — o chamado **contrafactual**. Para isso, são necessárias estratégias como experimentos aleatorizados, diferenças-em-diferenças, variáveis instrumentais, regressão descontínua, pareamento, entre outras. A simples correlação não resolve problemas como **variáveis omitidas**, **causalidade reversa** e **viés de seleção**.

Um exemplo clássico: pode haver correlação entre aumento no consumo de sorvete e aumento de afogamentos. Isso não significa que sorvete cause afogamentos; uma terceira variável, como o calor/verão, pode explicar ambos. Esse é justamente o ponto cobrado pela Cebraspe: **correlação não implica causalidade**.

Além disso, o item também escorrega ao falar em “duas variáveis independentes”. Se duas variáveis são independentes em sentido estatístico, não há associação entre elas; logo, a própria ideia de medir associação linear relevante entre “variáveis independentes” fica tecnicamente inadequada. Pearson mede o grau de relação linear entre variáveis, mas não demonstra independência nem estabelece relação causal.

Avaliação de Políticas Públicas — Cebraspe 2024

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