Language
Country/Area
No result found
A magia da regressão multinível e da pós-estratificação: como estimar com precisão as preferências da população?
Na sociedade atual, entender as preferências das pessoas é extremamente importante para a política, os negócios e a formulação de políticas públicas. A regressão multinível com pós-estratificação (MRP) é uma técnica estatística poderosa que pode corrigir diferenças conhecidas entre a população da amostra e a população-alvo para fornecer estimativas mais precisas.
Essa técnica primeiro realiza a regressão multinível e usa a pós-estratificação para ajustar as estimativas para que elas não sejam afetadas por amostras pequenas e reflitam melhor as preferências de toda a população.
O fluxo de trabalho do MRP é dividido principalmente em duas etapas. O primeiro passo é estimar o valor previsto de cada "célula" pós-estratificada por meio de modelagem de regressão multicamadas, que classifica as células de acordo com diferentes características, como idade, sexo e etnia. O segundo passo é a pós-estratificação, que produz uma média ponderada para corrigir a previsão final.
Dessa forma, o MRP não apenas fornece uma estratégia de suavização entre diferentes níveis de dados, mas também captura com precisão as preferências populacionais de sub-regiões específicas.
Tecnologia e Vantagens
A principal vantagem da tecnologia MRP é que ela pode integrar dados de pesquisas de uma grande variedade de países e estimar as preferências de uma região específica com base em características geográficas conhecidas. Isso elimina a necessidade de pesquisas dispendiosas em cada local pequeno.
Além disso, o MRP permite que analistas extraiam informações de amostras maiores, mesmo que essas amostras sejam menos representativas de uma região específica, o que é importante para garantir resultados robustos e consistentes.
Contexto históricoA tecnologia MRP foi proposta pela primeira vez por Gelman e T. Little em 1997, que basearam e expandiram as ideias de Fay e Herriot. Em 2009, Lax e Philips aplicaram essa técnica pela primeira vez para estimar as preferências dos eleitores em estados individuais dos EUA. Posteriormente, Warshaw e Rodden (2012) propuseram seu uso para estimar a opinião pública em nível regional.
Na eleição presidencial dos EUA de 2012, Wang et al. usaram dados de pesquisa de usuários do Xbox para prever com sucesso os resultados da eleição, demonstrando os poderosos recursos do MRP.
Limitações e Extensões
Embora a tecnologia MRP tenha funções poderosas, ela ainda tem certas limitações em sua aplicação. Essa técnica é melhor utilizada perto do dia da votação, pois acrescenta a variável tempo. Mais tarde, pesquisadores expandiram esse modelo para outros campos, incluindo a epidemiologia.
Além disso, a regressão multinível do MRP pode ser combinada com regressão não paramétrica ou previsão regularizada, e a pós-estratificação pode ser aplicada a variáveis que não se limitam a dados do censo, formando assim uma estrutura de aplicação mais flexível.
Com o desenvolvimento da tecnologia, o MRP se tornará a principal ferramenta para previsão de preferências no futuro?
