clear set mem 100m set more off ***LIMPANDO O BANCO DE DADOS use "C:\DCP859B4\06-Nivel1&2.dta", clear drop if p69cat3==. | exppol==. | emenreg==.| redepolitica==. /// | distdepgov==. | FPP==. | lnfmp==. | COLIGELEITGOV1==. /// | regiao==. | priturnodif==. | volatil==. | volatgov==. /// | cadleg==. | uf==. keep p69cat3 exppol emenreg redepolitica /// distdepgov FPP lnfmp COLIGELEITGOV1 /// regiao priturnodif volatil volatgov /// cadleg uf *Escala governista/oposicionista *(variável dependente) count tab p69cat3 *Escolhendo 40% dos casos aleatoriamente sample 40, by(p69cat3) *Escala governista/oposicionista *(variável dependente) count tab p69cat3 *Salvando banco reduzido saveold "C:\DCP859B4\06-Nivel1&2red.dta" ***ABRINDO BANCO REDUZIDO use "C:\DCP859B4\06-Nivel1&2red.dta", clear ***MODELOS HIERÁRQUICOS *Com o intuito de estimar a proporção de *explicação das variáveis estaduais sobre *o posicionamento do deputado na *escala governista/independente/oposicionista, *foi estimado um modelo hierárquico nulo *que informa os componentes de variância *do primeiro nível (deputado) *e segundo nível (Estado) da regressão. *As Equações 1 e 2 explicitam a forma do *modelo nulo estimado nesta análise. *Equação 1. Nível individual do modelo: *Y = B0 + R *R = sd(Residual) *Equação 2. Nível estadual do modelo: *B0 = G00 + U0 *U0 = sd(_cons) *MODELO HIERÁRQUICO NULO *Modelo com mesma variável dependente xtmixed p69cat3 || uf:, mle *Variância segundo nível di 0.2052719^2 *Variância do primeiro nível di 0.7819582^2 *Coeficiente intraclasse di 0.04213655/(0.04213655+0.61145863) *O coeficiente de correlação intraclasse *foi calculado em 0,06446888. Ou seja, o contexto *estadual explica 6,4% da variação na *escala governista/oposicionista do deputado. ***MODELO HIERÁRQUICO IRRESTRITO *Efeito de segundo nível no B0 xi: xtmixed p69cat3 i.exppol emenreg redepolitica distdepgov FPP lnfmp COLIGELEITGOV1 priturnodif volatil volatgov cadleg || uf:, mle *Efeito de segundo nível em "exppol" *Estimação demorada xi: xtmixed p69cat3 i.exppol emenreg redepolitica distdepgov FPP lnfmp COLIGELEITGOV1 priturnodif volatil volatgov cadleg || uf: exppol, mle ***MODELO DE EFEITO FIXO xi: xtreg p69cat3 i.exppol emenreg redepolitica distdepgov FPP lnfmp COLIGELEITGOV1, fe i(uf) *Variância devido ao efeito fixo di (0.39197393^2) *Variância devido às variáveis independentes di (0.61395547^2) *Fração da variância devido ao efeito fixo (rho) di 0.15364356/(0.15364356+0.37694132) *Todos coeficientes = 0 *gl=8 (número de variáveis independentes) *F(8;158) = 13,48 *Prob > F = 0,0000 *Efeitos fixos = 0 *gl=10 (11 Estados menos 1) *F(10;158) = 2,16 *Prob > F = 0,0231 ***MODELO MULTINOMIAL ***RAZÕES DE RISCO RELATIVO ***VARIÁVEIS: BACKGROUND & IDEOLÓGICAS & PARTIDO & REGIÃO xi: mlogit p69cat3 i.exppol emenreg redepolitica distdepgov FPP lnfmp COLIGELEITGOV1 i.regiao priturnodif volatil volatgov cadleg, rrr ***TESTE DO PRESSUPOSTO DE IIA *Pressuposto de independência de alternativas irrelevantes *("independence of irrelevant alternatives" - IIA). *Com este pressuposto, as probabilidades não dependem *das outras categorias que são disponíveis. *Instalar os módulos: *mlogtest.ado *_pecats.ado *_perhs.ado *Teste do pressuposto de independência *de alternativas irrelevantes (IIA) mlogtest, hausman base *Hausman tests of IIA assumption *Ho: Odds(Outcome-J vs Outcome-K) are independent of other alternatives. *Long and Freese (2001: 189) *None of the tests reject the H0 that IIA holds. *It is very common to find negative test statistics. *A negative result is evidence that IIA has not been violated. *O modelo é apropriado, já que o pressuposto IIA não é rejeitado. log close