Tarefa paper_repro.card_krueger_1994.tab3_r3_ciii.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Did New Jersey's April 1992 rise in its minimum wage, from $4.25 to $5.05 per hour, reduce employment at fast-food restaurants? Using the restaurants surveyed in New Jersey and in neighbouring eastern Pennsylvania, where the minimum wage did not change, before and after the rise, estimate the effect of the rise on full-time-equivalent employment per restaurant.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   njmin_long— The survey of fast-food restaurants (Burger King, KFC, Roy Rogers, Wendy's) in New Jersey and eastern Pennsylvania used by Card and Krueger (1994), 'Minimum Wages and Employment': New Jersey's minimum wage rose from $4.25 to $5.05 per hour on April 1, 1992; Pennsylvania's did not change. Each restaurant was interviewed in February-March 1992 (wave 1, before the rise) and again in November-December 1992 (wave 2, after it). One row per restaurant and wave (410 restaurants, two rows each); the employment of a wave is missing when the restaurant gave no employment data in that wave. Columns: store, a unique restaurant id (the sheet number, plus 1000 for New Jersey restaurants, because one sheet number is used by one restaurant in each state); sheet, the survey's sheet number; wave, 1 or 2; wave2, 1 for the second wave (after the rise) and 0 for the first; nj, 1 for a restaurant in New Jersey and 0 for one in Pennsylvania; fte, full-time-equivalent employment in that wave (full-time employees plus managers and assistant managers plus half the part-time employees, the authors' definition; restaurants closed for good in wave 2 report zero employees); chain, 1 Burger King, 2 KFC, 3 Roy Rogers, 4 Wendy's; co_owned, 1 if company-owned; southj, centralj, northj, 1 for southern, central and northern New Jersey; pa1, pa2, 1 for the northeast suburbs of Philadelphia and for Easton and nearby areas; shore, 1 on the New Jersey shore; wage_st, starting wage in wave 1 ($ per hour); status2, status of the second interview (0 refused, 1 answered, 2 closed for renovations, 3 closed permanently, 4 closed for highway construction, 5 closed by a mall fire).
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"args":{"column":"emppt","factor":0.5},"name":"pt_half1","op":"scale"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"args":{"columns":["empft","nmgrs","pt_half1"]},"name":"fte1","op":"sum"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"args":{"column":"emppt2","factor":0.5},"name":"pt_half2","op":"scale"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"args":{"columns":["empft2","nmgrs2","pt_half2"]},"name":"fte2","op":"sum"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"args":{"column":"state","factor":1000},"name":"state_k","op":"scale"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"args":{"columns":["sheet","state_k"]},"name":"store","op":"sum"}
   Transformação "rename" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"map":{"state":"nj"}}
   Transformação "select" aplicada à base "njmin_long" (410 → 410 linhas). {"columns":["store","sheet","chain","co_owned","nj","southj","centralj","northj","pa1","pa2","shore","wage_st","status2","fte1","fte2"]}
   Transformação "reshape_long" aplicada à base "njmin_long" (410 → 820 linhas). {"id":["store"],"j":"wave","stubs":["fte"]}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_long" (820 → 820 linhas). {"args":{"cmp":"eq","column":"wave","value":2},"name":"wave2","op":"indicator"}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.ols(Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO))citada na resposta

   Ver chamada call_5fc0cee2 nos detalhes

   Comparação ajustada por MQO.

   Por que este é o caminho de referência: Table 3, row 3, column (iii): the New Jersey minus Pennsylvania change in mean FTE employment over all available observations of each wave (the difference of the four group means; check.sas: EMPTOT = EMPPT*.5 + EMPFT + NMGRS), errors clustered by restaurant.
   Argumentos principais

   dataset:

   "njmin_long"

   intercept:

   true

   level:

   0,950.95

   se:

   "HC1"

   x:

   ["nj"]

   y:

   "store"

   Resultado calculado

   • coef.nj = 844,948 844.9478756357796
     Coefficient on nj in the regression of store
   Diagnósticos: n_obs = 820820 (observations used) · k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included) · r2 = 0,8593330.8593330712235858 · df_resid = 818818 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 4 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 844,9 · 95% · 814,9 · 875,0
   Figuras citadas: call_5fc0cee2:coef.nj
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✗
     #2ferramenta chamadainfer.did_2x2

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.did_2x2.
   • ✗
     #3argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✗
     #4argumento igualtreated

     T3: the treatment the design question implies
   • ✗
     #5argumento igualpost

     T3: the period the design question implies
   • ✗
     #6argumento igualy

     outcome: full-time-equivalent employment (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✗
     #7argumento igualtreated

     the treated group: New Jersey restaurants (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✗
     #8argumento igualpost

     after the rise: the second wave (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✗
     #9diagnósticon_obs

     (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✗
     #10figura da resposta próxima

     software reference (T3: recorded; T3 pontua o desenho; a estimativa é registrada)
   • ✗
     #11figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded (T3)
   • ✗
     #12figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #13figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Did New Jersey's April 1992 rise in its minimum wage, from $4.25 to $5.05 per hour, reduce employment at fast-food restaurants? Using the restaurants surveyed in New Jersey and in neighbouring eastern Pennsylvania, where the minimum wage did not change, before and after the rise, estimate the effect of the rise on full-time-equivalent employment per restaurant.

   njmin_long (agent)

   The survey of fast-food restaurants (Burger King, KFC, Roy Rogers, Wendy's) in New Jersey and eastern Pennsylvania used by Card and Krueger (1994), 'Minimum Wages and Employment': New Jersey's minimum wage rose from $4.25 to $5.05 per hour on April 1, 1992; Pennsylvania's did not change. Each restaurant was interviewed in February-March 1992 (wave 1, before the rise) and again in November-December 1992 (wave 2, after it). One row per restaurant and wave (410 restaurants, two rows each); the employment of a wave is missing when the restaurant gave no employment data in that wave. Columns: store, a unique restaurant id (the sheet number, plus 1000 for New Jersey restaurants, because one sheet number is used by one restaurant in each state); sheet, the survey's sheet number; wave, 1 or 2; wave2, 1 for the second wave (after the rise) and 0 for the first; nj, 1 for a restaurant in New Jersey and 0 for one in Pennsylvania; fte, full-time-equivalent employment in that wave (full-time employees plus managers and assistant managers plus half the part-time employees, the authors' definition; restaurants closed for good in wave 2 report zero employees); chain, 1 Burger King, 2 KFC, 3 Roy Rogers, 4 Wendy's; co_owned, 1 if company-owned; southj, centralj, northj, 1 for southern, central and northern New Jersey; pa1, pa2, 1 for the northeast suburbs of Philadelphia and for Easton and nearby areas; shore, 1 on the New Jersey shore; wage_st, starting wage in wave 1 ($ per hour); status2, status of the second interview (0 refused, 1 answered, 2 closed for renovations, 3 closed permanently, 4 closed for highway construction, 5 closed by a mall fire).

   file 41a29aec6b489658b20030d044a2b20a5f5a04b871cde41df057afd6013ba587 · frame —

   1. derive {"args":{"column":"emppt","factor":0.5},"name":"pt_half1","op":"scale"}
   2. derive {"args":{"columns":["empft","nmgrs","pt_half1"]},"name":"fte1","op":"sum"}
   3. derive {"args":{"column":"emppt2","factor":0.5},"name":"pt_half2","op":"scale"}
   4. derive {"args":{"columns":["empft2","nmgrs2","pt_half2"]},"name":"fte2","op":"sum"}
   5. derive {"args":{"column":"state","factor":1000},"name":"state_k","op":"scale"}
   6. derive {"args":{"columns":["sheet","state_k"]},"name":"store","op":"sum"}
   7. rename {"map":{"state":"nj"}}
   8. select {"columns":["store","sheet","chain","co_owned","nj","southj","centralj","northj","pa1","pa2","shore","wage_st","status2","fte1","fte2"]}
   9. reshape_long {"id":["store"],"j":"wave","stubs":["fte"]}
   10. derive {"args":{"cmp":"eq","column":"wave","value":2},"name":"wave2","op":"indicator"}
2. 1Transformação
   njmin_long · derive {"args":{"column":"emppt","factor":0.5},"name":"pt_half1","op":"scale"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: 23992890fd66 → 8509ad26d6da
3. 2Transformação
   njmin_long · derive {"args":{"columns":["empft","nmgrs","pt_half1"]},"name":"fte1","op":"sum"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: 8509ad26d6da → a007c15bc5d2
4. 3Transformação
   njmin_long · derive {"args":{"column":"emppt2","factor":0.5},"name":"pt_half2","op":"scale"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: a007c15bc5d2 → d9ae72d01975
5. 4Transformação
   njmin_long · derive {"args":{"columns":["empft2","nmgrs2","pt_half2"]},"name":"fte2","op":"sum"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: d9ae72d01975 → 6328c90ff4e6
6. 5Transformação
   njmin_long · derive {"args":{"column":"state","factor":1000},"name":"state_k","op":"scale"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: 6328c90ff4e6 → d497fb988f6b
7. 6Transformação
   njmin_long · derive {"args":{"columns":["sheet","state_k"]},"name":"store","op":"sum"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: d497fb988f6b → b4da454f129f
8. 7Transformação
   njmin_long · rename {"map":{"state":"nj"}}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: b4da454f129f → 1398628b36ae
9. 8Transformação
   njmin_long · select {"columns":["store","sheet","chain","co_owned","nj","southj","centralj","northj","pa1","pa2","shore","wage_st","status2","fte1","fte2"]}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: 1398628b36ae → 5da0564e9bdb
10. 9Transformação
    njmin_long · reshape_long {"id":["store"],"j":"wave","stubs":["fte"]}

    410 → 820 linhas

    Frame antes → depois: 5da0564e9bdb → e431f1f5da32
11. 10Transformação
    njmin_long · derive {"args":{"cmp":"eq","column":"wave","value":2},"name":"wave2","op":"indicator"}

    820 → 820 linhas

    Frame antes → depois: e431f1f5da32 → 1400ae8f1887
12. 11Turno do modelo
    call_14980216rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Texto visível

    Comparação ajustada por MQO.

    Chamadas pedidas

    • infer.ols

      {
        "dataset": "njmin_long",
        "x": [
          "nj"
        ],
        "y": "store"
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
13. 12Ferramenta
    infer.ols— Regressão linear por mínimos quadrados ordinários (MQO)v0.1.0call_5fc0cee2decidido pelo modeloreexecutável

    Motivo: Comparação ajustada por MQO.

    Argumentos

    {
      "cluster": null,
      "controls": [],
      "dataset": "njmin_long",
      "fe": [],
      "intercept": true,
      "level": 0.95,
      "se": "HC1",
      "subset": null,
      "weights": null,
      "x": [
        "nj"
      ],
      "y": "store"
    }

    Figuras call_5fc0cee2

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    coef.nj Coefficient on nj in the regression of store	844,948	844.9478756357796	15,289515.289454629267023	814,937 – 874,959

    Diagnósticos

    • n_obs = 820820 (observations used)
    • k = 22 (parameters estimated, fixed-effect dummies included)
    • r2 = 0,8593330.8593330712235858
    • df_resid = 818818
    • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
    • n_clusters = — (errors not clustered)

    Derivação matemática e pressupostos

    coef.nj

    1. Coeficiente de nj na regressão por mínimos quadrados ordinários de store.→ 844,948 (844.9478756357796)
    2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 15,2895 (15.289454629267023)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 818 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

    Pressupostos do estimador

    • the conditional mean of the outcome is linear in the regressors
    • errors are independent across observations; their variance may differ

    Tabelas (1)

    {
      "coefficients": [
        {
          "ci_high": 400.24511725087905,
          "ci_low": 343.1219713567159,
          "coef": 371.6835443037975,
          "p": 2.7988677242076916e-106,
          "se": 14.550937027836653,
          "t": 25.54361575428089,
          "term": "Intercept"
        },
        {
          "ci_high": 874.9590613676327,
          "ci_low": 814.9366899039265,
          "coef": 844.9478756357796,
          "p": 2.2139432997370188e-278,
          "se": 15.289454629267023,
          "t": 55.263441118323684,
          "term": "nj"
        }
      ]
    }

    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

    Digests dos dados

    njmin_long 1400ae8f1887d40b00dd9de85c9853d6ae2c0ce54e44bee458c94220f44a4803

    sha256 do resultado

    267fc902d1459eb21b9080c601e7236a089ebb8ec0dbc9217d65d3db05a8d68d

    Resultado mostrado ao modelo
14. 13Turno do modelo
    call_3b535accrules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

    Chamadas pedidas

    • submit_answer (meta-ferramenta)

      {
        "answer": "Estimativa (infer.ols): coef.nj = 844,9 (IC 95%: 814,9 a 875,0).",
        "caveats": [],
        "figure_refs": [
          "call_5fc0cee2:coef.nj"
        ]
      }

    Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
15. 14Guarda
    resposta aceita

    Números encontrados

    844,9 · 95% · 814,9 · 875,0

    Sem lastro

    —

    Não citados

    —

    1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
16. 15Resposta

    Estimativa (infer.ols): coef.nj = 844,9 (IC 95%: 814,9 a 875,0).

    Figuras citadas: call_5fc0cee2:coef.nj · Parada: answered

    Figura da resposta: call_5fc0cee2:coef.nj = 844,948844.9478756357796 (se 15,289515.289454629267023)
17. 16Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
18. 17Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_5fc0cee2:coef.nj (infer.ols)
19. 18Pontuação
    #2ferramenta chamadafalhouobrigatóriaanswer call is infer.ols
20. 19Pontuação
    #3argumento igualfalhouobrigatóriaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
21. 20Pontuação
    #4argumento igualfalhouobrigatóriaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
22. 21Pontuação
    #5argumento igualfalhouobrigatóriaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
23. 22Pontuação
    #6argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
24. 23Pontuação
    #7argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
25. 24Pontuação
    #8argumento igualfalhouregistradaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
26. 25Pontuação
    #9diagnósticofalhouregistradaanswer call is infer.ols, not infer.did_2x2
27. 26Pontuação
    #10figura da resposta próximafalhouregistrada844.9478756 vs 2.7536057829805793
28. 27Pontuação
    #11figura da resposta próximafalhouregistrada15.28945463 vs 1.3066070124191145
29. 28Pontuação
    #12figura da resposta próximafalhouregistrada844.9478756 vs 2.76
30. 29Pontuação
    #13figura da resposta próximafalhouregistrada15.28945463 vs 1.36

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)

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