Ainda sobre felicidade!
Bom, corrigindo e incrementando meu post de anos atras sobre o alcool e felicidade, pela sugestão no Ilmo. Doutor Shikida resolvi adicionar o "GDP/percapta" assim como uma outra variável explicativa "DaysoffWork" que explicarei mais a frente.
Apenas relembrando, meu objetivo era ver o quanto da felicidade de um povo poderia ser explicada pelo consumo de bebidas alcoolicas, porém como minha análise ficou errada e talvez incompleta ( como está certamente também estará - aguardo críticas construtivas para melhoria da análise dos dados ) pensei em completar e objetivar uma melhoria.
O que significa cada série é mostrado a seguir
Nível de felicidade - Proportion of people who answered the survey question "Taking all things together, would you say you are: very happy, quite happy, not very happy, or not at all happy?" by stating that they were "not very" happy or "not at all" happy. Como dito na definição, quanto maior o número, menor a felicidade.
Consumo de cerveja e consumo de vinho - Litros - ano / por pessoa. Infelizmente não encontrei séries para outros tipos de bebidas. Talvez com um numero maior de bebidas o resultado seria diferente.
Days off Work - Number of days not worked for every 1000 salaried employees.
Eu, com minha mediocre bagagem de teoria econômica, esperava que todos os coeficientes apresentassem sinais negativos. Lógico olhando para o puro lado da vagabundagem. Quando mais dias não trabalhados maior a felicidade. Quanto mais bebida ingerida maior a felidade e quanto mais a renda para se gastar com isso, melhor ainda.
E por ai, novamente contando com a boa vontade de um eviews que funcione, fui ( feliz ) rodar a regressão. Os resultados encontrados foram.
Não mais me focarei no valor de R2, mas sim na significância estatística e no sinal dos coeficientes de cada um das variáveis. Porém aguardo sugestões de quais testes poderiam ser feitos para melhorar as coisas bom aqui.
Exceto pela série Daysoffwork, todos os outros coeficientes apresentaram o sinal esperado, aparentemente, bebida e renda influenciam positivamente no nível de felicidade. O que pensava sobre os dias fora do trabalho é que quanto menos dias trabalhando, mais lazer e, logo, mais lazer, mais felicidade. Uma possível teoria pode-se dizer que os agentes estão dispostos a trabalhar mais para obter mais renda e isso afeta mais a felicidade, porém isso já volta aquela velha discussão entre o trade off entre ficar em casa jogando video-game ou ir trabalhar e ganhar dinheiro.
Em relação aos níveis de significância, considerando um intervalo de 11%, que é relativamente alto, as séries Beer, Gdppercapta e Daysoffwork parecem ser aceitos.
Concluindo, minha sugestão final é, não mate tante o trabalho, trabalhe mais e chape todas.
Atenciosamente!
Felipe Silveira Borges
Apenas relembrando, meu objetivo era ver o quanto da felicidade de um povo poderia ser explicada pelo consumo de bebidas alcoolicas, porém como minha análise ficou errada e talvez incompleta ( como está certamente também estará - aguardo críticas construtivas para melhoria da análise dos dados ) pensei em completar e objetivar uma melhoria.
O que significa cada série é mostrado a seguir
Nível de felicidade - Proportion of people who answered the survey question "Taking all things together, would you say you are: very happy, quite happy, not very happy, or not at all happy?" by stating that they were "not very" happy or "not at all" happy. Como dito na definição, quanto maior o número, menor a felicidade.
Consumo de cerveja e consumo de vinho - Litros - ano / por pessoa. Infelizmente não encontrei séries para outros tipos de bebidas. Talvez com um numero maior de bebidas o resultado seria diferente.
Days off Work - Number of days not worked for every 1000 salaried employees.
Eu, com minha mediocre bagagem de teoria econômica, esperava que todos os coeficientes apresentassem sinais negativos. Lógico olhando para o puro lado da vagabundagem. Quando mais dias não trabalhados maior a felicidade. Quanto mais bebida ingerida maior a felidade e quanto mais a renda para se gastar com isso, melhor ainda.
E por ai, novamente contando com a boa vontade de um eviews que funcione, fui ( feliz ) rodar a regressão. Os resultados encontrados foram.
Não mais me focarei no valor de R2, mas sim na significância estatística e no sinal dos coeficientes de cada um das variáveis. Porém aguardo sugestões de quais testes poderiam ser feitos para melhorar as coisas bom aqui.
Exceto pela série Daysoffwork, todos os outros coeficientes apresentaram o sinal esperado, aparentemente, bebida e renda influenciam positivamente no nível de felicidade. O que pensava sobre os dias fora do trabalho é que quanto menos dias trabalhando, mais lazer e, logo, mais lazer, mais felicidade. Uma possível teoria pode-se dizer que os agentes estão dispostos a trabalhar mais para obter mais renda e isso afeta mais a felicidade, porém isso já volta aquela velha discussão entre o trade off entre ficar em casa jogando video-game ou ir trabalhar e ganhar dinheiro.
Em relação aos níveis de significância, considerando um intervalo de 11%, que é relativamente alto, as séries Beer, Gdppercapta e Daysoffwork parecem ser aceitos.
Concluindo, minha sugestão final é, não mate tante o trabalho, trabalhe mais e chape todas.
Atenciosamente!
Felipe Silveira Borges
posted by Anonymous at 2:42 PM
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