A partir da discussão de conceitos realizada em sala, responda utilizando suas próprias palavras:
O que justifica, em estimações de parâmetros em Economia, o prestígio maior que geralmente se dá à minimização do erro tipo I (em detrimento do erro tipo II)? Qual o argumento que pode ser utilizado para fundamentar uma opção que prestigia mais o erro tipo II no momento da escolha do grau de confiança?
O que justifica, em estimações de parâmetros em Economia, o prestígio maior que geralmente se dá à minimização do erro tipo I (em detrimento do erro tipo II)? Qual o argumento que pode ser utilizado para fundamentar uma opção que prestigia mais o erro tipo II no momento da escolha do grau de confiança?
Passo 1
O enunciado trata da escolha do nível de confiança (ou nível de significância) em testes de hipótese na Economia, relacionando isso aos erros tipo I (probabilidade
de rejeitar
quando ela é verdadeira) e tipo II (probabilidade
de não rejeitar
quando ela é falsa). Precisamos explicar (1) por que, em geral, se dá mais importância à minimização de
do que de
e (2) qual argumento justificararia uma opção inversa, valorizando mais a redução de
ao escolher o grau de confiança.
Passo 2
Por que costuma-se priorizar o erro tipo I
?
- Na prática econômica, declarar um efeito ou relação que na verdade não existe pode levar a decisões de política pública equivocadas, desperdício de recursos e perda de credibilidade dos estudos.
- O enfoque frequentista-neyman-pearsonense tipicamente “fixa”
num patamar baixo (por exemplo, ) e, com isso, garante um limite máximo para falsas descobertas. - Como tanto
quanto tendem a zero conforme cresce a amostra, faz sentido controlar primeiro o “tamanho” do teste e depois, via aumento de , melhorar o poder .
Passo 3
Quando defender uma escolha que prestigie o erro tipo II
?
- Se o custo de não detectar um efeito verdadeiro (erro tipo II) for maior que o de uma descoberta espúria, podemos aceitar um
maior para reduzir . Por exemplo, numa crise financeira, falhar em identificar sinais de colapso pode ser mais grave do que levantar falsos alarmes. - Em termos de função de perda, modelamos custos diferentes para
e e então escolhemos o nível de significância que minimiza a perda esperada, podendo valorizar a redução de .
Resposta
Um motivo para priorizar a minimização de
é que resultados falsos positivos em estudo econômicos geram políticas e investimentos errados, com custos elevados e prejuízo de credibilidade. Já, quando a consequência mais grave é deixar de reconhecer um efeito real (erro II), justifica-se elevar
(ou aumentar o poder) para diminuir
, baseando-se numa função de perdas que atribua maior custo ao erro tipo II.