Como você pode abordar o erro de medição na inferência causal?

1 Usar variáveis instrumentais

Uma maneira de lidar com o erro de medida é usar variáveis instrumentais (IVs). São variáveis que se correlacionam com a variável explicativa verdadeira, mas não com o erro de medida ou com o desfecho. Por exemplo, se você quiser estimar o efeito do tabagismo na saúde, mas tiver apenas dados autorrelatados sobre o tabagismo, que podem ser imprecisos, você pode usar o preço dos cigarros como um IV. O preço do cigarro afeta a quantidade de fumo, mas não o resultado de saúde diretamente, nem o erro de notificação. Usando IVs, você pode isolar a variação na variável explicativa verdadeira que é relevante para o resultado e evitar o viés do erro de medição.

2 Usar modelos de variáveis latentes

Outra maneira de lidar com o erro de medição é usar modelos de variáveis latentes. São modelos que assumem que existe uma variável não observada ou oculta que afeta tanto a variável observada quanto o desfecho. Por exemplo, se você deseja estimar o efeito da habilidade nas pontuações do teste, mas só tem dados sobre as pontuações do teste, que podem ser barulhentas ou imperfeitas, você pode usar um modelo de variável latente que assume que há um fator de habilidade subjacente que influencia as pontuações do teste e o resultado. Usando modelos de variáveis latentes, você pode explicar o erro de medida na variável observada e estimar o efeito da variável oculta no resultado.

3 Use vários indicadores

Uma terceira maneira de lidar com o erro de medição é usar vários indicadores. São medidas diferentes do mesmo conceito ou fenômeno que se espera que tenham efeitos semelhantes sobre o desfecho. Por exemplo, se você quiser estimar o efeito da democracia no crescimento econômico, mas tiver apenas dados sobre um único indicador de democracia, como a liberdade eleitoral, que pode ser incompleto ou subjetivo, você pode usar vários indicadores de democracia, como liberdades civis, direitos políticos ou prestação de contas. Usando vários indicadores, você pode reduzir o erro de medição em cada indicador e melhorar a confiabilidade e a validade de sua medida de democracia.

4 Usar dados de validação

Uma quarta maneira de lidar com o erro de medição é usar dados de validação. Estes são dados de fontes externas que podem verificar ou corrigir a precisão de seus dados observados ou medidos. Por exemplo, se você deseja estimar o efeito da ingestão de calorias sobre o peso, mas só tem dados sobre a ingestão calórica autorrelatada, que podem ser tendenciosos ou imprecisos, você pode usar dados de validação de fontes objetivas, como diários alimentares, recibos ou sensores. Usando dados de validação, você pode ajustar ou calibrar seus dados observados ou medidos e reduzir o erro de medição em sua variável explicativa.

6 Veja o que mais considerar

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