Rumo a uma Abordagem de Modelo Causal para Ajustar Diferenças Preexistentes na Situação de Grupo de Controle Não Equivalente

A abordagem tradicional para eliminar os efeitos de fatores de confusão em uma situação de grupo de controle não equivalente é calcular um coeficiente de correlação parcial ou um coeficiente de regressão (parcial) controlando para uma ou mais "covariáveis". Como as covariáveis geralmente são medidas imperfeitas dos fatores, esse procedimento tende a produzir estimativas enviesadas do efeito. Uma abordagem alternativa, que permite a presença de erro de medição, é discutida e aplicada a alguns dados da avaliação original do Head Start. Ao contrário da análise original, que considerou o programa Head Start totalmente ineficaz, a abordagem alternativa gera pequenas estimativas positivas de efeito. O modelo resultante é conceitualmente viável e se ajusta bem aos dados. No entanto, é apenas um dos muitos modelos causais possíveis que poderiam ter sido formulados. Diretrizes são necessárias para construir modelos causais no contexto da pesquisa de avaliação quando pouco se sabe a priori sobre as relações causais.