Em análises quantitativas em Economia, o que justificaria aumentar o nível de significância nos testes de hipóteses?
Passo 1
O enunciado pergunta: em análises quantitativas em Economia, o que justificaria aumentar o nível de significância
em um teste de hipóteses? Vamos precisar entender a definição de
, as implicações do erro do tipo I e a relação inversa entre
e o erro do tipo II
, além do conceito de poder do teste
.
Passo 2
O nível de significância
é a probabilidade de cometer erro do tipo I (rejeitar
quando ele é verdadeiro). Ao aumentar
:
• Aumenta a chance de falso positivo.
• Diminui a chance de falso negativo .
• Aumenta o poder do teste .
Isso configura um trade‐off: mais sensibilidade para detectar efeitos reais à custa de mais alarmes falsos.
• Aumenta a chance de falso positivo.
• Diminui a chance de falso negativo
• Aumenta o poder do teste
Isso configura um trade‐off: mais sensibilidade para detectar efeitos reais à custa de mais alarmes falsos.
Passo 3
Em Economia, costuma‐se elevar
quando:
• O custo de não detectar um efeito verdadeiro (falso negativo) é muito alto – por exemplo, ignorar um risco sistêmico no sistema financeiro ou deixar de identificar um choque de política fiscal que cause grandes perdas sociais.
• O estudo está em fase exploratória ou piloto, em que o objetivo é descobrir possíveis relações para testes subsequentes, aceitando maior risco de falsos positivos.
• O tamanho da amostra é pequeno e o poder do teste está muito baixo; para atingir um poder mínimo razoável, aumenta‐se .
• O custo de não detectar um efeito verdadeiro (falso negativo) é muito alto – por exemplo, ignorar um risco sistêmico no sistema financeiro ou deixar de identificar um choque de política fiscal que cause grandes perdas sociais.
• O estudo está em fase exploratória ou piloto, em que o objetivo é descobrir possíveis relações para testes subsequentes, aceitando maior risco de falsos positivos.
• O tamanho da amostra é pequeno e o poder do teste está muito baixo; para atingir um poder mínimo razoável, aumenta‐se
Passo 4
Na prática, a escolha de
deve considerar:
• A relação de custos entre erro do tipo I (alarme falso) e erro do tipo II (falso negativo) no contexto econômico.
• As consequências econômicas de cada tipo de erro em áreas como política pública, regulação financeira ou análise de investimento.
• A fase da pesquisa: confirmatória (onde costuma‐se manter baixo, ex.: 1 % ou 5 %) versus exploratória (onde
mais alto, ex.: 10 % ou 15 %, pode ser tolerado).
• A relação de custos entre erro do tipo I (alarme falso) e erro do tipo II (falso negativo) no contexto econômico.
• As consequências econômicas de cada tipo de erro em áreas como política pública, regulação financeira ou análise de investimento.
• A fase da pesquisa: confirmatória (onde costuma‐se manter
Resposta
Para justificar aumentar o nível de significância em testes de hipóteses em Economia, normalmente se considera que:
• O custo de um falso negativo (não detectar um efeito real) supera o de um falso positivo.
• O estudo é exploratório ou preliminar, buscando mapear relações potenciais.
• O tamanho amostral é pequeno e o poder do teste requer um maior para se tornar aceitável.
• O custo de um falso negativo (não detectar um efeito real) supera o de um falso positivo.
• O estudo é exploratório ou preliminar, buscando mapear relações potenciais.
• O tamanho amostral é pequeno e o poder do teste requer um