IESP-UERJ · 2026.1

Lego III

Inferência causal

Este site reúne minhas anotações das aulas de Lego III: Inferência Causal, disciplina do programa de pós-graduação do IESP-UERJ.

Sobre a disciplina

O objetivo do curso é fornecer conhecimentos teóricos e aplicados sobre métodos para responder a questões causais usando dados observacionais, quase-experimentais e experimentais. Responder a questões causais exige pensar contrafactualmente, uma habilidade essencial para cientistas sociais.

Professores
Pedro H. G. Ferreira de Souza, Carlos Antonio Costa Ribeiro e Rogério J. Barbosa
Período
1º semestre de 2026, às quartas-feiras, das 9h às 12h

Aulas

Aula Data Tema
01 11/03 DAGs pt. 1 notas
02 18/03 DAGs pt. 2 notas
03 25/03 DAGs pt. 3 notas
04 01/04 Resultados potenciais e experimentos notas
05 08/04 Matching notas
06 15/04 Regressão e análise causal notas
07 29/04 Variáveis instrumentais pt. 1 notas
08 06/05 Variáveis instrumentais pt. 2 notas
09 13/05 Regression discontinuity sem anotações
10 20/05 Regressão com dados longitudinais notas
11 27/05 Diff-in-Diff pt. 1 sem anotações
12 03/06 Diff-in-Diff pt. 2 notas
13 10/06 Diff-in-Diff pt. 3 notas

Leituras principais

  • Cunningham (2021)
  • Huntington-Klein (2022)
  • Morgan e Winship (2015)
  • Angrist e Pischke (2009)
  • Angrist e Pischke (2015)

Como usar estas notas

As anotações estão organizadas por aula na barra lateral à esquerda, agrupadas por tema. Cada página corresponde a uma aula e cobre os principais tópicos discutidos. Algumas aulas têm simulações interativas no fim da página, e a parte Trabalhos reúne as listas entregues.

NotaAnotações pessoais

Estas são anotações pessoais e podem conter imprecisões. Use-as como complemento, não como substituto do material oficial da disciplina. Citações literais ficam como no original, com a página, e explicações escritas com auxílio de IA aparecem em caixas identificadas.

Angrist, Joshua D., e Jörn-Steffen Pischke. 2009. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. Princeton University Press.
Angrist, Joshua D., e Jörn-Steffen Pischke. 2015. Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press.
Cunningham, Scott. 2021. Causal Inference: The Mixtape. Yale University Press.
Huntington-Klein, Nick. 2022. The Effect: An Introduction to Research Design and Causality. Chapman & Hall.
Morgan, Stephen L., e Christopher Winship. 2015. Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. 2º ed. Cambridge University Press.