Tive a oportunidade de estudar amostragem e análise de dados amostrais na ENCE com excelentes professores1 esse ano. E foi incrível! Tentei aproveitar da melhor maneira possível. Entre algumas ideias exploradas, existem os modelos de superpopulação, que desempenham um papel fundamental na análise de dados amostrais. É uma ideia tão interessante que resolvi escrever um post sobre isso, mas com uma restrição: ser didático e, se possível, interessante para um público mais amplo.
Pesquisando no repositório das piores ideias da humanidade1, não é raro encontrar a seguinte frase:
“A pobreza importa. A desigualdade, não.”
Aparentemente, tem gente que acredita nisso. Vou mostrar o quanto isso é estúpido.
Considere a sociedade A, cuja renda média é $500.10 e o índice de Gini é 0.400. Vejamos a distribuição cumulativa.
Agora considere a Sociedade B, produzida a partir de \(n\) transferências regressivas para o indivíduo mais rico de modo que os demais indivíduos não-pobres estejam quase na linha de pobreza.
Atualização (14/02/2021): Que saudades de passar raiva com o Temer…
Uma controvérsia relativamente recente foi protagonizada pelo Temer, durante uma palestra na ESPM. Ele teria afirmado que não houve aumento da taxa de desemprego, mas, sim, aumento das pessoas procurando emprego. Antes da divulgação dos dados da PNADC do 1º trimestre de 2018, tive uma conversa com um professor a respeito de até onde aquilo faz ou não faz sentido.
Atualização (21/12/2019): refiz todas as análises usando a nova definição de renda domiciliar per capita e seu respectivo deflator.
Interrompendo o meu hiato de alguns meses, resolvi voltar com uma comparação os dados de renda das PNADCs anuais 2016-2017. No entanto, vamos falar um pouco da desigualdade em geral e, então, partir para uma questão mais específica: pobreza na infância1.
Mas, antes de tudo, um aviso:
Todos as estimativas a seguir foram feitas por mim.