O que um(a) pesquisador(a) está buscando, em estimações de parâmetros em Economia, quando opta por trabalhar com menos de 90 \% de confiança?

Passo 1

O enunciado pergunta o que o(a) pesquisador(a) está buscando ao escolher um nível de confiança inferior a 90\% em estimativas de parâmetros. Esse tema pertence à inferência estatística e envolve o trade-off entre o nível de confiança do intervalo estimado e sua largura (precisão).

Passo 2

O nível de confiança 1-\alpha de um intervalo ao redor de uma estimativa pontual (por exemplo, média amostral \bar x) relaciona-se ao quantil da distribuição normal (ou t) usado para calcular a margem de erro. Num caso simples de erro padrão conhecido, o intervalo de confiança é
\bar x \;\pm\; z_{1-\frac{\alpha}{2}}\;\frac{\sigma}{\sqrt{n}}.
Quanto menor for 1-\alpha, menor será o quantil z_{1-\frac{\alpha}{2}}.

Passo 3

Como z_{1-\frac{\alpha}{2}} diminui quando \alpha aumenta, a margem de erro
m \;=\; z_{1-\frac{\alpha}{2}}\;\frac{\sigma}{\sqrt{n}}
fica menor. Em outras palavras, usando um nível de confiança abaixo de 90\%, o(a) pesquisador(a) obtém intervalos de confiança mais estreitos, ganhando em precisão na estimativa pontual.

Passo 4

A escolha de um nível de confiança mais baixo reflete uma preferência por precisão (intervalos mais curtos) em troca de aceitar maior probabilidade de não incluir o verdadeiro valor do parâmetro (ou seja, maior \alpha, maior risco de erro de tipo I no contexto de testes).

Resposta

Ao trabalhar com menos de 90\% de confiança, o(a) pesquisador(a) busca ganhar precisão (intervalos de confiança mais estreitos), mesmo aceitando um risco maior de não capturar o verdadeiro parâmetro dentro do intervalo.

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