• AA estimação por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) com erros padrão robustos à heterocedasticidade é suficiente para corrigir o viés de seleção amostral, desde que o painel seja balanceado e os efeitos fixos incluam tanto município quanto ano.
• BA aplicação do método de Variáveis Instrumentais, utilizando como instrumento a defasagem espacial do tratamento (média do tratamento nos municípios vizinhos), é válida somente se o instrumento for correlacionado com o erro da equação principal, condição que pode ser testada pelo teste de Sargan.
• CA utilização de um modelo de regressão com efeitos fixos e a inclusão de tendências temporais específicas por município permite controlar tanto por características não observadas invariantes no tempo quanto por tendências diferenciais, mas não resolve o problema de heterocedasticidade, que deve ser tratado com erros padrão robustos agrupados por município.
• DO estimador de Diferenças em Diferenças (DiD) com pareamento por escore de propensão (propensity score matching) é preferível à regressão com efeitos fixos, pois elimina completamente o viés de variáveis omitidas, mesmo que não se verifique a hipótese de tendências paralelas.
• EA inclusão de uma variável binária para cada ano e a estimação por MQO com erros padrão clusterizados por município são suficientes para garantir a identificação causal do efeito do tratamento, independentemente de o tratamento ser correlacionado com choques idiossincráticos não observados.

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