O Que é e como Superar a Multicolinariedade? Um Guia Para Ciência Política

Resumo

Este artigo explica como detectar e superar problemas de multicolinariedade. Em particular, apresentamos quatro procedimentos para lidar com altos níveis de correlação entre variáveis em um modelo de regressão linear: (1) verificar a codificação e a transformação das variáveis; (2) aumentar o tamanho da amostra; (3) utilizar alguma técnica de redução de dados e (4) consultar a literatura específica sobre o tema. Nosso público alvo são estudantes de graduação e pós-graduação em Ciência Política em fases iniciais de treinamento. O desenho de pesquisa utiliza simulação para demonstrar como a multicolinariedade afeta a eficiência dos coeficientes estimados. Defendemos que importante progresso pode ocorrer em nossa disciplina se os pesquisadores checarem seus dados utilizando o \textit{checklist} apresentado neste artigo.