ANÁLISE ESTATÍSTICA DA INFLUÊNCIA DO ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO MUNICIPAL NO ÍNDICE DE CRIMINALIDADE DO ESTADO DE MINAS GERAIS NO ANO DE 2000.

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1 ANÁLISE ESTATÍSTICA DA INFLUÊNCIA DO ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO MUNICIPAL NO ÍNDICE DE CRIMINALIDADE DO ESTADO DE MINAS GERAIS NO ANO DE Charles Shalimar F. da Silva Mestrando em Estatística na UFLA Verônica Yumi Kataoka 1 Marcelo Silva de Oliveira 2 Douglas Oliveira Pedrozo 3 RESUMO O Índice de Criminalidade é um valor de extremo interesse para Polícia Militar, sendo assim, é importante detectar fatores que afetam o mesmo. A proposta deste trabalho é verificar se o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) seria um desses fatores, e para isso utilizaram-se análises de correlação e regressão linear simples, incluindo também os subíndices IDHM Renda, IDHM Longevidade e IDHM Educação. Concluiu-se que devido aos baixos valores dos coeficientes de correlação (r), e conseqüentemente, dos coeficientes de determinação (r²) das equações de regressão, o IDHM não pode ser considerado um fator altamente significativo para exercer influência no Índice de Criminalidade. Portanto, através de metodologias estatísticas, a Polícia Militar vem encontrando respostas aos seus questionamentos, promovendo assim, uma mudança na concepção da Gestão da Segurança Pública, com tomada de decisões baseadas em análises científicas. Palavras chave: Índice de Criminalidade, Índice de Desenvolvimento Humano Municipal, correlação e regressão, gestão da Segurança Pública. INTRODUÇÃO Segundo um relatório da Organização Mundial da Saúde, anualmente, o custo da violência no Brasil corresponde a 10,5 por cento do PIB - Produto Interno Bruto e os gastos com problemas de saúde relacionados à violência chegam a quase 2 por cento do PIB; esses números estão no relatório divulgado em 2003 pela entidade em Viena, na 1 Mestranda em Estatística, Bolsista da CAPES, UFLA (veronicayumi@ig.com.br) 2 Professor Adjunto do Departamento de Ciências Exatas da UFLA (marcelso@ufla.br) 3 Graduando do curso de Administração de Empresas da UFLA (oliveira@ufla.br) Estatística e Experimentação Agropecuária 1

2 abertura da Sétima Conferência Mundial para a Promoção de Segurança e Prevenção(SSP-Se, 2003). Esses dados refletem a certeza de um aumento significativo da violência, exigindo, portanto, ações mais imediatas dos órgãos de Segurança Pública. Por outro lado, percebe-se uma mudança na concepção de Gestão da Segurança, com a intensificação da implementação de programas de prevenção, embasados na idéia de Defesa Social, a qual abrange uma maior integração entre todos os setores envolvidos no processo (Polícia Militar, Polícia Civil, Corpo de Bombeiros, Ministério Público, Poder Judiciário, Secretaria de Segurança Pública), bem como a participação da sociedade através dos Conselhos de Segurança Pública CONSEP (SOARES, 2003). De uma forma geral, os programas de prevenção surgem de análises mais científicas do extenso banco de dados que a polícia possui, havendo, portanto, a transformação de dados brutos em informações significativas que, por sua vez, propiciam um aperfeiçoamento da Gestão da Segurança. Diante desse fato, têm sido de grande importância os convênios firmados entre, mais especificamente, a Polícia Militar e as Universidades. Diante da práxis educacional, evidencia-se o papel acadêmico através da tríplice ênfase - Ensino, Pesquisa e Extensão. Dentre as informações que interessam à Polícia, o Índice de Criminalidade (quantidade de crimes por habitantes) ganha papel de destaque, uma vez que a busca incessante de sua redução constitui a essência da ação policial. Porém, para alcançar esse objetivo, uma das preocupações iniciais consiste em identificar possíveis fatores que afetam esse índice. Baseado nisso, o comando do 8º Batalhão de Polícia Militar (8º BPM) do estado de Minas Gerais procurou o Departamento de Ciências Exatas da Universidade Federal de Lavras (UFLA), propondo o seguinte questionamento: Existe alguma relação entre o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) 4 e o Índice de Criminalidade (IC)? E entre o IC e os subíndices: IDHM Renda, IDHM Longevidade e IDHM Educação? Portanto, o objetivo desse trabalho é dar uma resposta à problemática acima apresentada, através de análises de correlação e regressão. 4 O Índice de Desenvolvimento Humano Municipal no Brasil é calculado com base nos dados do Censo Demográfico e na Pesquisa Nacional por Amostras de Domicílio (PNAD) do IBGE, através da média aritmética simples entre os subíndices IDHM Renda, IDHM Longevidade e IDHM Educação. Estatística e Experimentação Agropecuária 2

3 MATERIAIS E MÉTODOS Para este trabalho foi utilizado o ano de 2000, sendo que os dados com o IC do referido ano, dos 853 municípios do estado de Minas Gerais, foram fornecidos pelo 8ºBPM em forma de tabela; e as informações do IDHM foram obtidas no software Atlas de Desenvolvimento Humano, versão 1.0.0, da Fundação João Pinheiro. As análises de correlação e regressão foram efetuadas com o auxílio do programa Minitab Statistical Software, versão 13.20, sendo que as mesmas foram realizadas entre o IC e IDHM; IC e IDHM Renda; IC e IDHM Longevidade; IC e IDHM Educação. A utilização desse três últimos IDHM s foi para verificar se algum deles exercia uma influência maior sobre o IC. O coeficiente de correlação linear amostral (r) é utilizado para medir o grau de relacionamento linear entre valores emparelhados, através da fórmula de Pearson (TRIOLA,1998): r = n xy ( x)( y) 2 2 ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 n x x n y y O coeficiente amostral r estima o coeficiente populacional ρ. Com o valor de r é possível realizar o seguinte teste de hipóteses (TRIOLA, 1998): Hipótese nula (H 0 ): ρ=0, não existe correlação entre as variáveis; Hipótese alternativa (H 1 ): ρ 0, existe alguma correlação entre as variáveis. Na análise de regressão linear simples foram observados apenas os valores do r 2 e as equações de regressão. O valor de r 2 representa a porcentagem da variação total que é explicada pela equação de regressão (VEIGA & SÁFADI, 1999). Esta equação é usada para descrever, de forma gráfica, como se processa o relacionamento entre os dados emparelhados da seguinte forma (TRIOLA, 1998): ^ y = b + bx 0 1 em que: x é a variável independente ou variável preditora; ^ y é a predição da variável dependente ou variável resposta; b 0 é o intercepto y; b 1 é o coeficiente angular. Estatística e Experimentação Agropecuária 3

4 Cabe ressaltar que neste trabalho o IC assume na equação o papel de variável dependente e o IDHM é considerado a variável independente. RESULTADOS E DISCUSSÃO Os resultados gerados pelo programa Minitab com base nos dados de IC e IDHM; IC e IDHM Renda; IC e IDHM Longevidade; IC e IDHM Educação descritos anteriormente estão apresentados nos quadros 1, 2, 3 e 4, respectivamente. Quadro 1- Análise de correlação e regressão entre o IDHM e o IC Correlations: IDHM; I.C. Pearson correlation of IDHM and I.C. = 0,425 Regression Analysis: I.C. versus IDHM I.C. = - 44, IDHM Constant -44,876 5,327-8,43 0,000 IDHM 101,270 7,388 13,71 0,000 S = 12,10 R-Sq = 18,1% R-Sq(adj) = 18,0% Quadro 2 Análise de correlação e regressão entre o IDHM-Renda e o IC Correlations: I.C.; IDHM-Renda Pearson correlation of I.C. and IDHM-Renda = 0,432 Regression Analysis: I.C. versus IDHM-Renda I.C. = - 23,1 + 81,9 IDHM-Renda Constant -23,116 3,676-6,29 0,000 IDHM-Ren 81,856 5,860 13,97 0,000 S = 12,05 R-Sq = 18,7% R-Sq(adj) = 18,6% Estatística e Experimentação Agropecuária 4

5 Quadro 3 Análise de correlação e regressão entre o IDHM-Longevidade e o IC Correlations: I.C.; IDHM-Longevidade Pearson correlation of I.C. and IDHM-Longevidade = 0,322 Regression Analysis: I.C. versus IDHM-Longevidade I.C. = - 28,6 + 76,2 IDHM-Longevidade Constant -28,601 5,714-5,01 0,000 IDHM-Lon 76,169 7,680 9,92 0,000 S = 12,65 R-Sq = 10,4% R-Sq(adj) = 10,3% Quadro 4 Análise de correlação e regressão entre o IDHM-Educação e o IC Correlations: IDHM-Educação, 2000; I.C. Pearson correlation of IDHM-Educação, 2000 and I.C. = 0,379 Regression Analysis: I.C. versus IDHM-Educação, 2000 I.C. = - 38,4 + 83,8 IDHM-Educação, 2000 Constant -38,386 5,557-6,91 0,000 IDHM-Edu 83,823 7,005 11,97 0,000 S = 12,36 R-Sq = 14,4% R-Sq(adj) = 14,3% Pelos resultados acima apresentados, verificou-se que os p-valores de todas as análises de correlação foram iguais a zero, levando à rejeição da hipótese nula (ρ = 0), com um nível de significância estabelecido de 5%. Contudo, os valores de r foram baixos, indicando que existe uma correlação positiva entre os IDHM s e o IC, mas não podendo ser considerada relevante. Estatística e Experimentação Agropecuária 5

6 Conseqüentemente, não se conseguiu um bom resultado nas equações de regressão, refletido pelos baixos percentuais dos r 2. Tomando como exemplo a análise entre IDHM e IC, o valor de r 2 igual a 18,1% significa que, apenas 18,1% do valor da variação do IC podem ser explicados pela reta de regressão.diante disso, verificou-se que não seria necessário realizar um ajuste do modelo de regressão (análise de variância, teste para os coeficientes do modelo e análise de resíduos). Com isso a Polícia Militar e/ou a Universidade terão que investigar outros fatores que geram a criminalidade, favorecendo assim um aprimoramento da Gestão da Segurança Pública. CONCLUSÃO Com os resultados obtidos, fica evidenciado que o Índice de Criminalidade não pode ser satisfatoriamente explicado somente pelo Índice de Desenvolvimento Humano Municipal, e nem pelos seus subíndices, e como já foi dito anteriormente, devem existir outros fatores a serem considerados. Logo, abre-se um precedente para que a pesquisa sobre a identificação desses novos fatores tenha prosseguimento. Fica evidenciado também que a metodologia de análises de correlação e regressão propicia à PM um embasamento científico mais adequado para responder aos questionamentos propostos. E diante desse fato, esse trabalho visa ser uma contribuição para a busca constante na melhoria da Gestão da Segurança Pública, o que atualmente vem sendo prioridade para o 8º Batalhão da Polícia Militar de Minas Gerais (8º BPM). REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS RELATÓRIO DA ORGANIZAÇÃO MUNDIAL DE SAÚDE. In: VII Conferência Mundial para a Promoção de Segurança e Prevenção de Violência, Viena. Violência no Brasil custa 10 por cento do Produto Interno Bruto. Sergipe: Secretaria de Estado da Segurança Pública do Governo de Sergipe, Disponível em: < 0057fe55?OpenDocument>. Acesso em: 18 ago SOARES, Luiz Eduardo. Novas Políticas de Segurança Pública: alguns exemplos recentes. Jus Navigandi, Teresina, a.7, n.65, mai TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, p. VEIGA, R. D.; SÁFADI T. Análise de Regressão e Séries Temporais. Lavras: UFLA/FAEPE, p. Estatística e Experimentação Agropecuária 6