Pontos importantes em Ciência Econômica
Há vários artigos no último volume do Econ Journal Watch, mas, um deles, de Ziliak & McCloskey me chama a atenção e é importante para a boa prática econômica.
Um trecho que eu citaria: "fit is not the same thing as scientific importance; a merely statistical significance cannot substitute the judgement of a scientist and her community about the largeness or smallness of a coefficient by standards of scientific or policy oomph. (...) Scientific judgment requires quantitative judgment, not endlessly more machinery. As lovely and useful as the machinery is, at the end, having skillfully used it, the economic scientist needs to judge its output. But the economists and calculators reply, 'Don't fret: things are getting better. Look for example at this wonderful new test I have devised".
E, melhor ainda, é o subtítulo da seção que se segue a este trecho: Significance Testing is a Cheap Way to Get Marketable Results.
O ponto não é que testes estatísticos não sejam relevantes. O ponto, na minha visão, é que há um tamanho ótimo nisto. Não dá para ficar testando eternamente (com diferentes testes) uma hipótese sem efetivamente parar em algum momento e pensar sobre o que está acontecendo.
Leitores desavisados podem achar que o argumento é algum tipo de "anti-econometria". Não poderiam estar mais longe da realidade.
Comentários?
Leituras recomendadas
McCloskey, D. & Ziliak, S. 1996. The Standard Error of Regressions. Journal of Economic Literature 34 (March): 97-114
-----------------------. 2004. Size Matters: The Standard Error of Regressions in the American Economic Review. Econ Journal Watch (link acima).
Há vários artigos no último volume do Econ Journal Watch, mas, um deles, de Ziliak & McCloskey me chama a atenção e é importante para a boa prática econômica.
Um trecho que eu citaria: "fit is not the same thing as scientific importance; a merely statistical significance cannot substitute the judgement of a scientist and her community about the largeness or smallness of a coefficient by standards of scientific or policy oomph. (...) Scientific judgment requires quantitative judgment, not endlessly more machinery. As lovely and useful as the machinery is, at the end, having skillfully used it, the economic scientist needs to judge its output. But the economists and calculators reply, 'Don't fret: things are getting better. Look for example at this wonderful new test I have devised".
E, melhor ainda, é o subtítulo da seção que se segue a este trecho: Significance Testing is a Cheap Way to Get Marketable Results.
O ponto não é que testes estatísticos não sejam relevantes. O ponto, na minha visão, é que há um tamanho ótimo nisto. Não dá para ficar testando eternamente (com diferentes testes) uma hipótese sem efetivamente parar em algum momento e pensar sobre o que está acontecendo.
Leitores desavisados podem achar que o argumento é algum tipo de "anti-econometria". Não poderiam estar mais longe da realidade.
Comentários?
Leituras recomendadas
McCloskey, D. & Ziliak, S. 1996. The Standard Error of Regressions. Journal of Economic Literature 34 (March): 97-114
-----------------------. 2004. Size Matters: The Standard Error of Regressions in the American Economic Review. Econ Journal Watch (link acima).
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