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Artigos • Rev. Bras. Ciênc. Polít. (24) • Dez 2017 •

Simulações de Monte Carlo no ensino de Ciência Política 1 1 Uma versão preliminar deste artigo beneficiou-se de valiosas sugestões de Dawisson Belém Lopes e demais participantes do Grupo de Trabalho (GT) de Ensino e Pesquisa do X Encontro da Associação Brasileira de Ciência Política (ABCP), em Belo Horizonte. Agradecemos também aos pareceristas anônimos da Revista Brasileira de Ciência Política pelas críticas e sugestões, que contribuíram para melhorar substantivamente esta versão final. O código para replicação dos resultados reportados pode ser encontrado em: <https://github.com/meirelesff/monte_carlo_rbcp>. Versões interativas virtuais com os exemplos usados também pode ser encontrada em: <http://denissonsilva.com/simulacao>.

Monte Carlo simulations in the teaching of Political Science

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

Ensinar como mecanismos causais ou modelos estatísticos funcionam nem sempre é algo simples, especialmente quando estes não podem ser facilmente exemplificados. O objetivo deste artigo é mostrar como Simulações de Monte Carlo (SMC) podem ser usadas para superar dificuldades como estas. Após fazermos uma breve introdução ao método, mostramos como utilizá-lo, a fim de ilustrar fenômenos de difícil mensuração ou conceitos abstratos; além disso, também mostramos como ele pode ser empregado para explicar intuitivamente a influência das violações de pressupostos sobre os resultados de alguns modelos estatísticos frequentemente utilizados na Ciência Política. Por fim, oferecemos um passo a passo para reproduzir nossos exemplos utilizando o software R, além de um simples aplicativo virtual (Shiny app) com estes exemplos, de modo a ser adaptado para uso em sala de aula.

Palavras-chave:
método de Monte Carlo; Ciência Política; metodologia política

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