O método estatístico é divido em 6 (seis) etapas (ou fases) que devem ser seguidas pelo investigador para dar robustez ao exame e às conclusões do que foi investigado.
A primeira etapa, chamada de “definição do problema” impõe ao investigador o dever de identificar o problema a ser investigado. Por isso, para se chegar ao objetivo proposto, necessário definir, como está definido, o problema a ser investigado: quais são as características dos litígios em tramitação na Vara Especializada do Meio Ambiente e Questões Agrárias, do Tribunal de Justiça do Estado do Amazonas?
A segunda etapa é chamada de “planejamento”. Nesta etapa, o investigador se propõe a responder como as informações serão levantadas, quais os dados que serão utilizados, como realizar o levantamento, o cronograma de atividades, custos, etc.
de uma relação expedida pela serventia da vara. Nessa relação, estavam contidos 1.960 (mil novecentos e sessenta) processos ativos em tramitação na especializada, até dezembro/2011. A partir dessa relação, passou-se ao exame de cada um dos processos, a fim de identificar o tipo de ação, o nome das partes (autor, réu e terceiro interessado), bem como, data de ajuizamento e valores envolvidos nas demandas.
De posse dessas informações, passou-se à coleta de dados, o que corresponde à terceira etapa do método de investigação estatístico. Procedeu-se então ao lançamento desses dados numa planilha do programa Excel. A primeira planilha (onde foram imputados os dados iniciais) foi dividida em 6 (seis) colunas: a primeira, contendo o número de registro de cada um dos processos; a segunda e terceira os sujeitos litigantes (autor e réu, respectivamente); a quarta coluna descreve o tipo de ação; a quinta coluna se há ou não terceiro interessado; e, por fim, a sexta coluna, onde foi registrada a data de ajuizamento de cada uma das ações.
Pode-se dizer, portanto, que em relação aos dados coletados para a inserção na planilha foi utilizada uma fonte primária, direta e contínua, na medida em que se utilizou de informação obtida junto aos registros digitais da VMAQA, bem como, dos processos armazenados no cartório da vara.
A quarta etapa no método de investigação estatístico é a “apuração dos dados”. Nesta etapa, os dados apurados são condensados e entabulados e começam a revelar características do objeto investigado. Na presente investigação, os dados foram examinados da seguinte forma:
Em primeiro lugar, resolveu-se apurar o tempo de tramitação existente entre a data de ajuizamento de cada uma das ações em trâmite na VMAQA e data de depuração dos dados obtidos (10.03.2012).
A data de ajuizamento estava presente na planilha de lançamento de dados, correspondendo à coluna F, a data de apuração na coluna G. Uma simples subtração entre os dados da coluna G com os dados da coluna F, através da função (= G - F) revela a quantidade de dias de tramitação de cada um dos processos.
Ato contínuo, estimou-se a média de dias de tramitação desses processos, aplicando-se a função =MÉDIA(H2:H1961). O resultado obtido foi 980,701 dias de tramitação. O desvio padrão para essa média foi apurado com a função =DESVPAD.A(H2:H1961), correspondendo a 772,9979 dias.
Para apurar o(s) processo(s) com menor tempo em tramitação, utilizou-se a função =MÍNIMO(H2:H1961), o que revelou ser esse prazo igual a 89 dias. O(s) processo(s) com
maior tempo de tramitação conta(m) com 7.850 dias e foi apurado com a função =MÁXIMO(H2:H1961).
Considerando ser esta uma investigação de dados quantitativos que utiliza método estatístico, necessário fazer uso de uma medida de posição, a fim de identificar eventuais fenômenos em determinado ponto do conjunto de dados.
Assim, dado que a amostra possui 1.960 processos com tempo de tramitação mínimo de 89 dias e máximo de 7.850 dias, dividiu-se o conjunto em 3 quartis e 2 percentis, a fim de
observar o comportamento desses processos no tempo, em cada posição estabelecida55.
Utilizando a função =PERCENTIL.EXC(H2:H1961;0,05), obteve-se uma média a 159,1 dias. Usando a função =PERCENTIL.EXC(H2:H1961; 0,25), obteve-se 499,3 dias para o primeiro quartil. No segundo quartil, com a função =PERCENTIL.EXC(H2:H1961; 0,5), obteve-se 782 dias. Na terceira posição, obteve-se 1.236 dias, com a função =PERCENTIL.EXC(H2:H1961; 0,75). A quarta posição revelou ser de 2.395 dias o percentil de ordem 95 (função =PERCENTIL.EXC(H2:H1961;0,95)).
A pesquisa optou, ainda, por utilizar a terceira posição para observar o comportamento dos processos em relação ao tempo de tramitação. Com isso, elimina-se da análise o primeiro quartil e o último percentil, focando a análise em dados mais próximos da realidade, com base na média obtida no terceiro quartil, que é de 1.236 dias.
A justificativa para essa escolha é o fato de que os valores inseridos nos extremos do conjunto de dados analisados podem não condizer com a realidade e levar o investigador a cometer um erro grosseiro na análise dos dados investigados. Ademais, identificou nesse quartil, uma alta concentração, o que pode revelar alguma assimetria.
Além da utilização desse método de depuração de dados, outra planilha foi utilizada para fazer uma correlação entre o tempo de tramitação e as partes envolvidas. Por isso, fez-se um filtro entre sujeitos litigantes e o tempo de tramitação.
Foram criadas três tabelas, cada uma referente a “Autor x Tempo”, “Réu x Tempo” e “Terceiro Interessado (TI) x Tempo”.
Em todas as tabelas, criou-se um parâmetro referente ao tempo de tramitação por sujeito, considerando em quantos processos com período inferior a 1.236 dias, e em período igual e superior a 1.236 dias, cada parte figura.
55 De acordo com o Prof. Dr. Gilson Geraldino Silva Jr. a divisão em percentis ajuda na caracterização da dispersão e na simetria da distribuição empírica dos dados. Considerando que a investigação revelou que há concentração no percentil 75, “isso sugere uma distribuição empirica assimétrica”. Adicionando à analise os altos valores dos desvios-padrão em relação à média, conclui-se pela alta dispersão dos dados coletados.
parte”) e =CONT.SES($H$2:$H$1961;”>=1236”;$B$2:$B$1961;”nome da parte”), foi possível determinar o tempo de tramitação desses processos em relação a Autor, Réu e TI, utilizando os dois parâmetros (<1.236 dias e >=1.236 dias).
Ainda em relação aos dados coletados para estimar o tempo de duração desses processos, abriu-se outra planilha na qual se efetuou um filtro para destacar os tipos de ação ajuizadas na VMAQA, e o correspondente tempo de tramitação.
A seguir, em nova tabela, e utilizando-se da função
CONT.SES($H$2:$H$1961;”<1236”;$D$2:$D$1961;”tipo de ação”) e
CONT.SES($H$2:$H$1961;”>=1236”;$D$2:$D$1961;”tipo de ação”), foi possível identificar (por tipo) a quantidade de ações com período < (maior) e >= (maior igual) a 1.236 dias.
Outra observação realizada levou em consideração a correlação que ações possuem com os sujeitos litigantes, e dos litigantes entre si. Para tanto, criou-se três planilhas: a primeira, contendo três tabelas, fez o apanhado entre ação e partes envolvidas (por grupo – Autor, Réu e TI); a segunda fez o apanhado entre Réu e Autor; e, a terceira, fez o apanhado entre Autor e TI.
Desse modo, para o cotejo dos dados das tabelas “Ação x Autor”, “Ação x Réu” e “Ação x TI”, adotou-se o seguinte: foram organizadas quatro colunas (Ação, Autor, Réu e TI). Em seguida, foram criadas três tabelas, e, utilizando-se a função =CONT.SES($coluna$célula inicial:$coluna$célula final;"tipo de ação";$coluna$célula inicial:$coluna$célula final;"parte"), foi possível observar a quantidade de ações existentes por partes, evidenciando cada tipo de ação por cada tipo de parte.
Na esteira do raciocínio acima, aplicou-se a mesma função para analisar os dados decorrentes das planilhas “Réu x Autor” e “Autor x TI”. Assim, tanto num caso como no outro foram geradas duas colunas. A seguir, criou-se uma tabela associando os dados relativos a “Réu” e “Autor”, e, utilizando a função =CONT.SES($A$4:$A$1963;”nome do réu”;$B$4:$B$1963;”nome do autor”), obteve-se os dados quantitativos dessa amostra.
Na planilha “Autor x TI” o método acima foi repetido, aplicando-se ao caso a função =CONT.SES($A$4:$A$1963;”nome do autor”;$B$4:$B$1963;”nome do TI”) para se chegar ao resultado pretendido.
Concluída a fase de apuração de dados, procedeu-se a quinta etapa do método descritivo com a apresentação dos dados. Nesta etapa, os resultados obtidos foram organizados sob a forma de 9 (nove) tabelas (apresentação tabular), correspondentes ao que foi anteriormente
descrito, e que se encontram ordenadas e impressas ao final deste trabalho, consoante regras fixadas pelo Conselho Nacional de Estatística. Não foram utilizados gráficos no presente trabalho.
Por fim, no terceiro capitulo deste trabalho, é feita a análise e interpretação dos dados. Considerada a última etapa do trabalho, seu escopo é a descrição das evidencias obtidas ao longo das demonstrações realizadas, bem como, as conclusões que podem ser extraídas dessa investigação.
ANÁLISE DOS RESULTADOS OBTIDOS.