A análise multivariada – cálculo dos efeitos de ordem zero, efeito total, direto e indireto O efeito de cada variável na vantagem de Lula sobre os demais candidatos, assim como nas análises das outras vantagens, pode ser subdividido em quatro efeitos distintos: 1) O efeito de ordem-zero: o beta não-padronizado da regressão bi-variada de cada variável sobre a variável resposta estudada 2) O efeito total: o beta não-padronizado de cada variável no estágio em que ela entra no modelo. Ou seja, na análise em estágios múltiplos as variáveis são inseridas no modelo no estágio do bloco a que pertencem. O beta nãopadronizado que cada variável assume neste estágio é o seu efeito total sobre a diferença de votos entre o primeiro e o segundo candidato. 3) O efeito direto: o beta não-padronizado de cada variável depois de ser controlada por todas as demais variáveis do modelo, inclusive as que lhe antecedem. Ou seja, é o beta não-padronizado de cada variável na equação final depois da inclusão de todos os blocos temáticos que apresentaram variáveis significativas na análise bi-variada. Por exemplo, como as duas variáveis de desempenho de governo (as perguntas 17 e 18) são as últimas que entram no modelo, seu efeito total será sempre igual ao efeito direto. 4) O efeito indireto: é o efeito total subtraído do efeito direto. Utiliza-se o símbolo # quando o efeito direto é significativamente próximo de zero. Isto acontece quando a estatística t é menor do que 1. Ainda assim, utiliza-se o efeito direto efetivamente estimado para achar o valor do efeito indireto.
98