O estudo estatístico sempre tem por objeto o exame de uma ou mais características comuns de elementos integrantes de um conjunto. Ele não faz um tratamento matemático dos elementos do conjunto observado, mas sim de uma ou mais características de interesse desses elementos.
Assim, depois de estabelecido o conjunto a analisar, a primeira providência a ser tomada é a identificação de qual ou quais características serão observadas nos elementos que compõem o conjunto. Por exemplo, se quisermos fazer uma pesquisa envolvendo os magistrados estaduais, teremos que definir quais deles devem formar o universo estatístico: só os desembargadores, os magistrados de primeiro grau, apenas os pretores, etc.
Ao conjunto total de elementos portadores de, pelo menos, uma característica comum denominamos população estatística ou universo estatístico90. O termo população, portanto, refere-se a todos os indivíduos do grupo em que estamos interessados91. É o conjunto do qual desejamos extrair a informação, e cujos elementos têm, no mínimo, uma característica comum, a qual está inserida no contexto daquilo que queremos analisar92. Se quisermos, por exemplo, obter informação sobre o número de processos ajuizados por determinada parte em uma vara ou comarca, teremos que fazer uma consulta de “processo por parte” no sistema informatizado. A população de interesse será o conjunto total dos processos ajuizados por aquela parte.
Quando selecionamos um subconjunto de unidades elementares de uma população, temos uma amostra93. Por exemplo: três processos escolhidos aleatoriamente dentre os trinta processos mais antigos em tramitação. A amostra, portanto, é uma porção de elementos extraída da população.
Os elementos sobre os quais são pesquisadas informações são também chamados de casos ou indivíduos. A unidade elementar pode ser qualquer pessoa, objeto ou coisa que faça parte de uma população94.
A característica comum a ser observada, também chamada de fenômeno, pode assumir valores diferentes para indivíduos distintos. Quando se fazem mensurações
90 CRESPO, Antônio Arnot. Op. cit., p. 19.
91 DOWNING, Douglas; CLARK, Jeffrey. Estatística aplicada. Tradução: Alfredo Alves de Farias. 2. ed. São
Paulo: Saraiva, 2006, p. 2.
92 CARVALHO, Sérgio; CAMPOS, Weber. Estatística básica simplificada. Rio de Janeiro: Elsevier, 2008, p.
4.
93 LAPPONI, Juan Carlos. Op. cit., p. 9. 94 Ibid., p. 6.
sucessivas, os valores tendem a exibir certo grau de variabilidade95. Por isso, esta característica é chamada de variável. Opõe-se ao conceito de constante, que se refere àquilo que só pode ter um valor96. No âmbito da administração judiciária, são exemplos de variáveis o tempo de tramitação e o valor da causa.
Rafael Bisquerra, Jorge Castellá Sarriera e Francesc Martinez classificam as variáveis segundo quatro diferentes critérios: metodológico, técnico-explicativo, medição e controle97.
De acordo com o sistema de medição, que é a classificação que nos interessa, as variáveis pode ser qualitativas ou quantitativas.
As qualitativas, também chamadas de categóricas, têm seus valores expressos por atributos, por exemplo: personalidade jurídica do litigante (pessoa física ou pessoa jurídica), grau de instrução (analfabeto, 1° grau incompleto, 1° grau completo, 2° grau incompleto, 2° grau completo, superior incompleto, superior completo), etc. Logo, não podem ser operadas matematicamente. Para cada modalidade da variável, são estabelecidas diferentes categorias.
As variáveis qualitativas subdividem-se em dicotômicas e politômicas. Aquelas apresentam apenas duas categorias (por exemplo: o sexo dos candidatos aprovados no concurso para a magistratura), enquanto que estas apresentam mais de duas categorias (por exemplo: o tipo de ação de usucapião, que pode ser extraordinário, ordinário ou especial). As categorias das variáveis qualitativas devem estar bem definidas e ser mutuamente excludentes e exaustivas98.
As variáveis qualitativas também se subdividem em nominais e ordinais. As primeiras não têm hierarquia e, portanto, não permitem comparações (por exemplo: o nome da parte). As últimas classificam os elementos segundo a ordem que ocupam, permitindo comparações (por exemplo: escala de intensidade em pesquisa de satisfação do usuário do serviço judiciário: muito satisfeito, um pouco satisfeito, um pouco insatisfeito, muito insatisfeito).
95 STEVENSON, William J.. Op. cit., p. 11.
96 BISQUERRA, Rafael; SARRIERA, Jorge Castellá; MARTINEZ, Francesc. Op. cit., p. 20. 97 Ibid., p. 21 e 22.
98 As categorias escolhidas devem ser abrangentes de modo que toda resposta possa ser incluída. Além disso,
devem ser distintas e não ser ambíguas, para evitar incertezas em relação a onde se colocar uma observação. Cf. SMAILES, Joanne; MCGRANE, Angela. Estatística aplicada à Administração com Excel. Tradução: Bazán Tecnologia e Linguística, Christiane Brito. 1. ed., 5. reimp, 2007. São Paulo: Atlas, 2002, p. 45.
Já as variáveis quantitativas têm os seus valores expressos em números. Logo, podem ser operadas algebricamente. Exemplos: a quantidade de servidores lotados no cartório, o tempo de tramitação do processo, o valor da causa e a renda da parte demandante.
Em função da sua natureza intrínseca, as variáveis quantitativas podem ser discretas ou contínuas. As variáveis discretas só podem assumir valores inteiros, como é o caso do número de audiências designadas, do número de réus absolvidos, etc. Já as variáveis contínuas podem assumir qualquer valor entre dois limites, como ocorre com o tempo para a localização dos processos.
Note-se que nem toda variável expressa sob a forma de números é necessariamente quantitativa. Por exemplo, o CPF e o CNPJ informado pelas partes, embora sejam apresentados sob a forma de número, são variáveis qualitativas, pois retratam os dados daqueles indivíduos no cadastro nacional da Receita Federal.
A depender do número de variáveis associadas a cada unidade elementar, a análise estatística pode ser classificada em univariada (quando se tem uma única característica de interesse associada a cada elemento do conjunto), bivariada (quando se estabelece uma relação entre duas variáveis) e multivariada (quando há análise simultânea de três ou mais variáveis)99.
Os dados, por sua vez, representam as observações pesquisadas. Eles são o resultado da investigação. Num primeiro momento, eles são dispostos da mesma forma como foram coletados, sem nenhuma ordenação crescente ou decrescente100. Posteriormente, na etapa da organização do processo, os dados são arranjados em um rol, em ordem crescente ou decrescente, a fim de que possam deles ser extraídas informações. Segundo Antônio Arnot Crespo, “os dados estatísticos resultantes da coleta direta da fonte, sem outra manipulação senão a contagem ou medida, são chamados dados absolutos.”101
A figura que segue deve contribuir para a compreensão desses conteúdos.
99 BISQUERRA, Rafael; SARRIERA, Jorge Castellá; MARTINEZ, Francesc. Op. cit., p. 17 e 18. 100 CARVALHO, Sérgio; CAMPOS, Weber. Op. cit., p. 11.
Figura 10: Esquema de um estudo estatístico