O que justifica uma preocupação com o erro tipo II em testes de hipóteses de Ciências Sociais Aplicadas?
Passo 1
O enunciado pergunta por que, nas Ciências Sociais Aplicadas, nos preocupamos com o erro tipo II em testes de hipótese. O conteúdo envolve conceitos de inferência estatística, em especial os erros de decisão em testes: tipo I (rejeitar
quando ela é verdadeira) e tipo II (aceitar
quando
é verdadeira). Precisaremos entender as consequências práticas de um falso negativo.
Passo 2
Definimos as probabilidades dos dois erros clássicos:
– erro tipo I: , e
– erro tipo II: .
Enquanto controla falsos positivos,
indica a chance de não detectar um efeito real.
– erro tipo I:
– erro tipo II:
Enquanto
Passo 3
Um alto
significa baixa potência
do teste, gerando “falsos negativos”. Nas Ciências Sociais Aplicadas, não detectar um efeito real pode:
– levar à manutenção de políticas públicas ineficazes;
– ocultar desigualdades ou problemas sociais crônicos;
– induzir pesquisadores e gestores a concluir que uma intervenção não funciona quando, na verdade, ela é eficaz.
– levar à manutenção de políticas públicas ineficazes;
– ocultar desigualdades ou problemas sociais crônicos;
– induzir pesquisadores e gestores a concluir que uma intervenção não funciona quando, na verdade, ela é eficaz.
Passo 4
Essas áreas costumam lidar com efeitos sutis e variabilidade alta nos dados (comportamentos humanos, fenômenos econômicos etc.). Além disso, decisões baseadas em testes estatísticos podem afetar grupos vulneráveis. Por isso, tolerar um
elevado pode significar:
– desperdiçar recursos em programas mal avaliados;
– retardar melhorias sociais;
– incorrer em custos éticos por negligenciar um problema real.
– desperdiçar recursos em programas mal avaliados;
– retardar melhorias sociais;
– incorrer em custos éticos por negligenciar um problema real.
Passo 5
Para mitigar o erro tipo II, faz-se análise de poder antes da coleta de dados: escolhemos tamanho de amostra, nível de significância
e efeito mínimo relevante de modo a garantir que
seja aceitável. Isso assegura que, se um efeito existir, temos boa chance de detectá-lo.
Resposta
A preocupação com o erro tipo II em Ciências Sociais Aplicadas se justifica porque um falso negativo (não reconhecer um efeito real) pode levar à manutenção de políticas ineficazes, atraso em melhorias sociais e decisões erradas que afetam diretamente a sociedade; por isso é essencial garantir poder estatístico suficiente
para não deixar de detectar impactos reais.