Grupo de controle

Um programa social é lançado e, um ano depois, os participantes estão melhor. Sucesso? Impossível saber sem responder: melhor comparado com quê? Talvez todos estivessem melhorando, com ou sem programa. O grupo de controle existe para responder: pessoas iguais às tratadas que não receberam a intervenção. A diferença entre os dois grupos, e só ela, é o efeito. E o jeito mais limpo de garantir grupos iguais é o sorteio: o experimento randomizado, padrão-ouro da medicina que a economia adotou em escala.

Por que o sorteio é mágico

Se quem participa do programa se voluntariou, os grupos já nasceram diferentes (motivação, recursos, informação), e a comparação mistura o efeito do programa com o efeito de ser voluntário, o viés de seleção. O sorteio corta esse nó: ao distribuir o tratamento ao acaso entre inscritos, garante que os grupos sejam estatisticamente idênticos em tudo, inclusive no que ninguém mediu. Qualquer diferença posterior só pode vir do tratamento.

A economia que virou laboratório

Os experimentos randomizados (RCTs) transformaram a economia do desenvolvimento: em vez de debater em tese se microcrédito funciona, sorteiam-se aldeias e mede-se. Esther Duflo, Abhijit Banerjee e Michael Kremer receberam o Nobel de 2019 por essa abordagem, que testou de mosquiteiros a reforço escolar e derrubou intuições dos dois lados do debate (o microcrédito, por exemplo, mostrou efeitos bem mais modestos que a lenda). No Brasil e no mundo, avaliações randomizadas viraram régua de política pública séria.

O experimento randomizado controlado é a implementação direta do modelo de resultados potenciais: a randomização torna o tratamento independente dos potenciais resultados, de modo que a média do grupo de controle estima o contrafactual dos tratados, e a diferença de médias, o efeito causal médio, com a incerteza quantificável pela própria aleatorização (a lógica de R. A. Fisher, que formalizou o desenho experimental nos anos 1920-30). A migração para a economia, das fazendas experimentais de Fisher aos RCTs de campo do J-PAL fundado por Duflo e Banerjee, escalou o método a centenas de avaliações com governos e ONGs, premiadas no Nobel de 2019 pela abordagem experimental ao combate à pobreza global.

A maturidade do método inclui seu manual de limitações, debatido com franqueza na própria literatura. Validade externa: o efeito numa amostra de aldeias específicas sob implementação cuidadosa não se transplanta automaticamente a outra escala ou contexto (efeitos de equilíbrio geral aparecem quando o programa é universalizado). Efeitos de comportamento sob observação, atritos éticos (negar tratamento ao controle exige desenho responsável, como listas de espera) e a crítica de cientistas como Angus Deaton: sem teoria do mecanismo, o RCT diz que funcionou ali, não por que nem onde mais funcionará. A síntese contemporânea combina as forças: desenhos randomizados para credibilidade interna, teoria e replicação em contextos múltiplos para transportabilidade, e métodos quase-experimentais onde sortear é impossível. Para o leitor, a herança prática é uma pergunta-reflexo diante de qualquer alegação de eficácia, de remédio a política pública: qual era o grupo de controle, e como ele foi formado?