Selección entre los enfoques del intervalo de confianza y la prueba de significancia en la prueba de hipótesis

En la mayor parte de los análisis económicos aplicados, la hipótesis nula postulada hace las vece de comodín, y el objetivo del trabajo empírico es tumbarlo, es decir, rechazar la hipótesis nula. Por tanto, en nuestro ejemplo consumo-ingreso, la hipótesis nula de que la PMC, β2 = 0 es claramente absurda, pero con frecuencia la utilizamos para ejempleficar los resultados empíricos. Parece ser que los editores de publicaciones especializadas de renombre no encuentran emocionante publicar un trabajo empírico que no rechace la hipótesis nula. De alguna manera, como noticia es más novedoso el hallazgo de que la PMC sea estadísticamente diferente de cero que el hallazgo de que sea igual, a digamos !0.7.

Por tanto, J. Bradford De Long y Kevin Lang sostienen que es mejor para los economistas.

...concentrarse en las magnitudes de los coeficientes y dar informes sobre los niveles de confianza y no sobre las pruebas de significancia. Si todas, o casi todas, las hipótesis nulas son falsas, tiene poco sentido concentrarse en averiguar si un estimado es o no indistinguible de su valor predicho bajo la hipótesis nula. En lugar de esto, deseamos averiguar cuáles modelos son buenas aproximaciones, para lo cual es necesario que conozcamos los rangos de los valores de los parámetros excluidos por los estimados empíricos.

En resumen, estos autores prefieren el enfoque del intervalo de confianza al enfoque de la prueba de significancia. El lector puede desear tener este consejo en mente.