El punto de toda esta exposición es que no se debe confundir la significancia estadística con la significancia práctica o económica. Como lo afirma Goldberger:
Cuando una hipótesis nula, digamos β1 = 1, se especifica, lo que se busca es que βi esté cercano a 1, tan cerca que para todos los propósitos prácticos pudiera ser tratado como si fuera 1. Pero el que 1.1. sea "prácticamente lo mismo que" 1.0 es un asunto de economía, no de estadística. No se puede resolver el asunto apoyándose en una prueba de hipótesis porque el estadístico de prueba [t=](bi-1)/σbi mide el coeficiente estimado en unidades de errores estándar, las cuales no tienen significado para medir el parámetro económico Bi - 1. Puede ser una buena idea reservar el término "significancia" para el concepto estadístico, adoptando la palabra "sustancial" para el concepto económico.
El punto expresado por Goldelberger es importante. A medida que el tamaño de la muestra se hace muy grande, la importancia de los temas relacionados con significancia estadística se hace mucho menor pero los temas de significancia económica adquieren importancia crítica. En efecto, puesto que con muestras grandes casi todas las hipótesis nulas serán rechazadas, puede haber estudios en los cuales la magnitud de los valores estimados puntuales pueda ser lo único importante.
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