Embora métodos quantitativos como a econometria não possam ser aplicados de forma satisfatória em todas as pesquisas, a rejeição total aos métodos quantitativos é absurda. Assim como também é absurdo o endeusamento desses métodos. Muitas vezes, por conta desse excessivo entusiasmo, rodam-se muitas regressões por aí sem pé nem cabeça - e sem as devidas ressalvas ou o reconhecimentos dos possíveis problemas que há nos resultados encontrados.Tenho estudado recentemente um pouco da econometria que não tinha estudado no mestrado. Eu nunca tinha estudado profundamente os dados em painel, embora eu soubesse o básico sobre o tópico. Utilizei um modelo de efeitos fixos para dados em painel na minha dissertação, acreditando nos livros de graduação. Acredito que a minha crença era correta, mas certamente os problemas de identificação que tive não poderiam ser resolvidos sem maior conhecimento das hipóteses de modelos de efeitos aleatórios, fixos e de primeira diferença. E até agora não foram resolvidos (quem sabe em breve).
Dou esse alerta: o entusiasmo que as pessoas têm com os métodos quantitativos sem o devido estudo pode se tornar uma armadilha. Até agora estou lutando com os resultados que encontrei em minha dissertação, que não são convincentes do ponto de vista da identificação. Acredito que há formas de resolver o problema, mas isso vai exigir maior estudo no mínimo. Não basta utilizar o método quantitativo sem cuidado, a academia não aceita o uso indiscriminado de métodos quantitativos sem levar em conta as devidas hipóteses de identificação, devido principalmente à inconsistência estatística dos resultados, além dos problemas de inferência.
A questão não é se o trabalho tem ou não tem uma regressão. O método deve ser utilizado com cuidado, para que as conclusões sejam realmente coerentes com a pesquisa feita - seja o método quantitativo ou qualitativo.
É claro que em nível de graduação, aceita-se um trabalho com regressões sem maiores cuidados apenas por uma questão de exercício. Mas apenas como exercício. Cuide com o entusiasmo e estude bem estatística, para pelo menos poder se defender. Como? Primeiro, pegue o Wooldridge baby, depois vá para livros como o Mostly Harmless e, se quiser maior formalização estatística, o Wooldridge da pós é uma boa.
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