A análise dos dez gráficos revela uma narrativa multifacetada sobre a estabilidade e consistência das estimativas de vitimização no Brasil[cite: 329]. [cite_start]O Coeficiente de Variação (CV), métrica central deste estudo, indica o grau de imprecisão dos dados, sendo um indicador crucial para a confiabilidade das estatísticas de criminalidade[cite: 330]. Observa-se que a variabilidade não é uniforme. [cite_start]Perfis demográficos específicos, como o da população 'preta/parda', apresentam consistentemente CVs mais elevados, sugerindo que as estimativas de vitimização para este grupo são mais instáveis e variam mais significativamente entre as diferentes regiões do país[cite: 331]. [cite_start]Da mesma forma, faixas etárias mais jovens, como a de '16 a 24 anos', tendem a mostrar picos de variabilidade, especialmente para crimes como Roubo[cite: 332]. [cite_start]A desconfiança nas instituições e a percepção da gravidade do crime são fatores determinantes na subnotificação[cite: 333]. [cite_start]O Gráfico 3 mostra que motivos como 'não acreditavam na polícia' e 'medo de represálias' são relevantes, especialmente em crimes como agressão, enquanto a percepção de 'não era importante' predomina em furtos[cite: 334]. [cite_start]A análise de distribuição e geográfica reforça que a variabilidade não é apenas uma questão de perfil, mas também de localidade, com certas UFs exibindo dispersão de dados muito maior que outras[cite: 335]. Em suma, os dados não são homogêneos. [cite_start]A confiabilidade das estimativas de vitimização depende fortemente do perfil da vítima (raça, sexo, idade), do tipo de crime e da localidade[cite: 336].
Objetivo: Comparar a variabilidade (inconstância) das estimativas de vitimização entre diferentes perfis demográficos (sexo e cor/raça) para cada tipo de crime principal (Agressão, Furto, Roubo)[cite: 5].
Objetivo: Analisar como a variabilidade das estimativas de vitimização se comporta através das diferentes faixas etárias para cada tipo de crime[cite: 26].
Objetivo: Revelar e comparar a distribuição percentual dos motivos que levaram as vítimas a não procurarem a polícia, fazendo uma distinção por tipo de crime[cite: 45].
Objetivo: Fornecer uma visualização rápida e condensada da intensidade da variabilidade dos dados para cada combinação de tipo de crime e perfil demográfico[cite: 79]. (Nota: O Heatmap foi representado como um gráfico de barras agrupadas para melhor compatibilidade).
Objetivo: Investigar se a variabilidade nas estimativas de vitimização por agressão dos diferentes perfis demográficos se movem em conjunto[cite: 116]. (Nota: O Heatmap de correlação é representado abaixo como uma tabela com cores para facilitar a interpretação).
| homens | mulheres | branca | preta/parda | |
|---|---|---|---|---|
| homens | 1.00 | 0.30 | 0.27 | 0.14 |
| mulheres | 0.30 | 1.00 | 0.48 | -0.04 |
| branca | 0.27 | 0.48 | 1.00 | -0.42 |
| preta/parda | 0.14 | -0.04 | -0.42 | 1.00 |
Objetivo: Comparar a distribuição completa (mediana, quartis, dispersão e outliers) do Coeficiente de Variação 'Total' entre os diferentes tipos de crime[cite: 159]. (Nota: O Boxplot é representado por barras flutuantes que mostram o intervalo interquartil, de Q1 a Q3).
Objetivo: Comparar o 'formato' geral do perfil de variabilidade entre os diferentes crimes de forma simultânea e multidimensional[cite: 181].
Objetivo: Classificar os perfis demográficos com base na sua variabilidade de dados média, agregando os resultados de todos os tipos de crime para criar um ranking geral[cite: 201].
Objetivo: Isolar e comparar diretamente a diferença na variabilidade das estimativas entre homens e mulheres para cada tipo de crime[cite: 227]. (Nota: O Dumbbell Plot é representado por barras flutuantes que conectam os valores de homens e mulheres, destacando a diferença).
Objetivo: Desagregar a análise nacional para investigar como o perfil de variabilidade das vítimas de agressão se comporta em cada Unidade da Federação (UF) individualmente[cite: 247].