Hai mai letto uno studio che dice "non abbiamo trovato prove che X influenzi Y"? Sembra una non-notizia, ma in finanza succede spesso. Il problema è che "statisticamente non significativo" non significa "effetto zero". Significa solo che i dati non riescono a scartare lo zero, ma neanche un sacco di altri valori.
Immagina di misurare l'altezza di una porta con un righello storto: se il risultato è "tra 1,80 e 2,20 metri", non hai imparato molto. Ma se il righello è preciso e dice "tra 1,99 e 2,01 metri", sai che la porta è standard. Nel primo caso l'intervallo è vuoto (vacuo), nel secondo è limitato (informativo).
L'autore propone una regola semplice: prima di fare l'analisi, dichiara qual è l'effetto minimo che avrebbe senso pratico (es. "un aumento dell'1% dei tassi cambia gli investimenti di almeno 10 milioni"). Poi confronta quel numero con i bordi dell'intervallo di confidenza. Se l'intervallo esclude quell'effetto, hai una vera scoperta: l'effetto è troppo piccolo per contare. Se l'intervallo lo include, lo studio non dice nulla.
Spesso succede una cosa buffa: da una parte l'intervallo è informativo, dall'altra è vuoto. Dire "nessun effetto" nasconde questa sfumatura. La prossima volta che vedi "non significativo", chiediti: l'intervallo è stretto abbastanza da escludere ciò che conta?
