O que queremos justificar quando reduzimos o grau de confiança em testes de hipóteses de análises quantitativas comumente exploradas em Ciências Sociais Aplicadas (como Economia)? Justifique sua resposta.
Passo 1
O enunciado pergunta o que estamos buscando justificar ao reduzir o grau de confiança em um teste de hipóteses usado em Ciências Sociais Aplicadas (como Economia). Para responder, vamos precisar lembrar o que é grau de confiança, como ele se relaciona com o nível de significância
e como isso afeta os erros do teste (tipo I e tipo II).
Passo 2
O grau de confiança de um teste é definido como
onde
é a probabilidade de cometer erro tipo I (rejeitar
quando ela é verdadeira). Se reduzimos o grau de confiança, estamos aumentando
. Em outras palavras, aceitamos um risco maior de falso positivo.
Passo 3
Aumentar
tem um efeito direto sobre a probabilidade de erro tipo II,
, e portanto sobre o poder do teste, que é
Existe um trade-off clássico: aumentar
(diminuir confiança) tende a reduzir
e, consequentemente, aumentar o poder do teste, tornando mais provável detectar um efeito real quando ele existe.
Passo 4
Em contextos de Ciências Sociais Aplicadas, normalmente lidamos com amostras pequenas, variabilidade alta e hipóteses econômicas difíceis de testar. Ao reduzir o grau de confiança (isto é, aceitar
maior), justificamos que estamos dispostos a incorrer em mais falsos positivos para diminuir a chance de falsos negativos. Na prática, isso significa ganhar sensibilidade ao detectar efeitos reais, mesmo que aumente o risco de conclusões espúrias.
Resposta
Ao reduzir o grau de confiança, queremos justificar o aumento do nível de significância
de modo a aumentar o poder do teste (reduzir
), garantindo maior chance de identificar um efeito real em cenários de dados escassos ou variáveis, mesmo que isso implique aceitar um risco maior de erro tipo I.