PorQueEu_geral
Relatório final
Até 12/06/2021, recebemos um mil setescentos e sessenta e uma (1.761) respostas.
Critérios de exclusão
45 respostas contiveram erros de DEcriptografia, até o presente momento não foi possível solucionar este desafio porque pela segurança é imposśivel ver o conteúdo original do envio, nem mesma a empresa que sedia o servidor possui essa informação. A principal categoria de erro ocorreu na categoria Bairro que reside, responsável por 39 das exclusões.
Dessa forma possuímos um mil setescentos e cento e dezesseis (1716) respostas válidas Abaixo você confere cada critério de exclusão
table(baseneg$EstadoBR)##
## Alagoas Amapá Amazonas
## 1 11 3 21
## Bahia Ceará Distrito Federal Espírito Santos
## 146 31 40 25
## Goiás Maranhão Mato Grosso Mato Grosso do Sul
## 19 11 10 5
## Minas Gerais Pará Paraíba Paraná
## 150 12 5 37
## Pernambuco Piauí Rio de Janeiro Rio Grande do Norte
## 55 9 518 14
## Rio Grande do Sul Rondônia Roraima Santa Catarina
## 63 4 1 37
## São Paulo Sergipe Tocantins
## 521 9 3#um estado vazio
final <-subset(baseneg, EstadoBR!="")
table(final$Favela)##
## Não Sim
## 1 1307 452#uma linha vazia
final <- subset(final, Favela!="")
table(final$Bairro)##
## Bairro Renda Alta Bairro Renda Baixa
## 495 195 345
## Bairro Renda Média Bairro Renda Precária
## 716 8#495 vazios, porem apenas 452 sao favelas tem uma diferenca de 43 respostas
final$Bairro[which(final$Favela=="Sim")] <- "Favela"
final <- subset(final, Bairro!="")
final$FaixaEtária[which(final$FaixaEtária=="Menos de 18 anos")] <- "Até 24 anos"
final$FaixaEtária[which(final$FaixaEtária=="18 - 24 anos")] <- "Até 24 anos"
final$Capital[which(final$Capital=="Interior ñ Rural")] <- "Interior ou litoral"
final$Capital[which(final$Capital=="Litoral")] <- "Interior ou litoral"
final$Capital[which(final$Capital=="Zona Rural")] <- "Interior ou litoral"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Bissexual")] <- "Outros"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Gay")] <- "Outros"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Prefiro não declarar")] <- "Outros"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Gênero fluído")] <- "Não - binário"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Panssexual")] <- "Não - binário"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Queer")] <- "Não - binário"
final$Gênero[which(final$Gênero=="Mulher Transexual ")] <- "Feminino"Estados do Brasil
A média de respostas por estados foi de aproximadamente 66 respostas. Porém a variação foi muito grande, indo de no mínimo uma (1) resposta, como Roraima, até quinhetos e dez (510), como o estado do Rio de Janeiro.
##
## Alagoas Amapá Amazonas Bahia
## 11 3 21 142
## Ceará Distrito Federal Espírito Santos Goiás
## 30 39 25 19
## Maranhão Mato Grosso Mato Grosso do Sul Minas Gerais
## 11 10 5 143
## Pará Paraíba Paraná Pernambuco
## 12 5 37 54
## Piauí Rio de Janeiro Rio Grande do Norte Rio Grande do Sul
## 7 510 14 59
## Rondônia Roraima Santa Catarina São Paulo
## 4 1 34 508
## Sergipe Tocantins
## 9 3## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.0 7.5 16.5 66.0 38.5 510.0
Capital x Outros
A maioria dos respondentes declararam que moram na capital do estado. 1037 declararam que moram na capital do estado (60,4%).
## final$Capital :
## Frequency Percent Cum. percent
## Capital 1037 60.4 60.4
## Reg.Metropolitana 367 21.4 81.8
## Interior ou litoral 312 18.2 100.0
## Total 1716 100.0 100.0É possível que algum estado tenha a maioria das respostas fora do padrão da maioria de respostas vindas da capital?
Espírito Santo, Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais, Paraná, Pernambuco, Rio Grande do Norte, Rio Grande do Sul e Santa Catarina tiveram um nível maior de respostas vindas de outras regiões do estado.
tabpct(final$EstadoBR, final$Capital, graph = F, percent = "row")##
## Row percent
## final$Capital
## final$EstadoBR Capital Reg.Metropolitana Interior ou litoral Total
## Alagoas 6 4 1 11
## (54.5) (36.4) (9.1) (100)
## Amapá 3 0 0 3
## (100) (0) (0) (100)
## Amazonas 20 0 1 21
## (95.2) (0) (4.8) (100)
## Bahia 101 10 31 142
## (71.1) (7) (21.8) (100)
## Ceará 17 5 8 30
## (56.7) (16.7) (26.7) (100)
## Distrito Federal 25 12 2 39
## (64.1) (30.8) (5.1) (100)
## Espírito Santos 12 11 2 25
## (48) (44) (8) (100)
## Goiás 9 5 5 19
## (47.4) (26.3) (26.3) (100)
## Maranhão 8 0 3 11
## (72.7) (0) (27.3) (100)
## Mato Grosso 6 1 3 10
## (60) (10) (30) (100)
## Mato Grosso do Sul 2 0 3 5
## (40) (0) (60) (100)
## Minas Gerais 67 32 44 143
## (46.9) (22.4) (30.8) (100)
## Pará 8 3 1 12
## (66.7) (25) (8.3) (100)
## Paraíba 2 1 2 5
## (40) (20) (40) (100)
## Paraná 18 5 14 37
## (48.6) (13.5) (37.8) (100)
## Pernambuco 24 18 12 54
## (44.4) (33.3) (22.2) (100)
## Piauí 4 0 3 7
## (57.1) (0) (42.9) (100)
## Rio de Janeiro 358 95 57 510
## (70.2) (18.6) (11.2) (100)
## Rio Grande do Norte 5 4 5 14
## (35.7) (28.6) (35.7) (100)
## Rio Grande do Sul 29 20 10 59
## (49.2) (33.9) (16.9) (100)
## Rondônia 3 0 1 4
## (75) (0) (25) (100)
## Roraima 1 0 0 1
## (100) (0) (0) (100)
## Santa Catarina 9 9 16 34
## (26.5) (26.5) (47.1) (100)
## São Paulo 292 131 85 508
## (57.5) (25.8) (16.7) (100)
## Sergipe 5 1 3 9
## (55.6) (11.1) (33.3) (100)
## Tocantins 3 0 0 3
## (100) (0) (0) (100)ggplot(final, aes(EstadoBR, fill=Capital))+
geom_bar(position = "fill")+
coord_flip()
Moram em favelas/periferia?
1264 pessoas declararam não morar em favelas, periferias ou comunidades (73,7%).
## final$Favela :
## Frequency Percent Cum. percent
## Não 1264 73.7 73.7
## Sim 452 26.3 100.0
## Total 1716 100.0 100.0Das 452 pessoas que declararam morar em favelas, 396 se auto declararam como negras (87,6%).
##
## Row percent
## final$Raça
## final$Favela Amarela Branca Indígena Negra Total
## Não 10 459 4 791 1264
## (0.8) (36.3) (0.3) (62.6) (100)
## Sim 3 45 8 396 452
## (0.7) (10) (1.8) (87.6) (100)
E quem não mora em favela, mora em:
Aqueles que não moram em favela, podiam informar se o bairro em que moram era composto pela maioria de pessoas de alta/média/baixa renda, ou ainda de renda precária. A categoria mais predominante do local de moradia foi em bairro composta por famílias com renda média. 716 pessoas responderam que moram em bairro de classe média (41,7%).
## final$Bairro :
## Frequency Percent Cum. percent
## Bairro Renda Alta 195 11.4 11.4
## Bairro Renda Baixa 345 20.1 31.5
## Bairro Renda Média 716 41.7 73.2
## Bairro Renda Precária 8 0.5 73.7
## Favela 452 26.3 100.0
## Total 1716 100.0 100.0Conforme a tabela abaixo, podemos verificar que a predominância de pessoas negras só não ocorreu em bairros considerados compostos por famílias de renda alta, onde pessoas brancas são 54,4%. Importante destacar que nos bairros compostos por famílias de renda precária 87,5% das pessoas negras.
tabpct(final$Bairro, final$Raça, graph = F, las=1, percent = "row")##
## Row percent
## final$Raça
## final$Bairro Amarela Branca Indígena Negra Total
## Bairro Renda Alta 2 106 0 87 195
## (1) (54.4) (0) (44.6) (100)
## Bairro Renda Baixa 1 70 1 273 345
## (0.3) (20.3) (0.3) (79.1) (100)
## Bairro Renda Média 7 282 3 424 716
## (1) (39.4) (0.4) (59.2) (100)
## Bairro Renda Precária 0 1 0 7 8
## (0) (12.5) (0) (87.5) (100)
## Favela 3 45 8 396 452
## (0.7) (10) (1.8) (87.6) (100)Faixa etária
A faixa etária mais predominante foi de pessoas com trinta e cinco anos ou mais (n=593 ; 34,6%). Seguida imediatamente pela faixa etária de pessoas com até 24 anos (n=522; 30,4%)
## final$FaixaEtária :
## Frequency Percent Cum. percent
## Até 24 anos 522 30.4 30.4
## 25 - 29 anos 320 18.6 49.1
## 30 - 34 anos 281 16.4 65.4
## 35 ou mais 593 34.6 100.0
## Total 1716 100.0 100.0Raça
1187 pessoas são de raça negra (69,2%), a mais predominante entre todas. Pessoas auto declaradas brancas são a segunda mais predominante (n= 504; 29,4%).
## final$Raça :
## Frequency Percent Cum. percent
## Amarela 13 0.8 0.8
## Branca 504 29.4 30.1
## Indígena 12 0.7 30.8
## Negra 1187 69.2 100.0
## Total 1716 100.0 100.0Gênero
867 pessoas (50,5%) se declaram do gênero masculino. Damos destaque a estruturação manipulada pela análise que foi a atribuição do termo “outros” para todas as pessoas que preferiram não declarar, ou responderam de forma livre categorias relacionadas a sua orientação sexual, como gay, bissexual e outros. Pessoas não - binárias também compreendem respondentes que se auto declararam como gênero-fluido ou queer. Esta agregação foi feita para marcar estas pessoas como não concordantes com a forma de classsificação binária.
## final$Gênero :
## Frequency Percent Cum. percent
## Feminino 806 47.0 47.0
## Masculino 867 50.5 97.5
## Não - binário 34 2.0 99.5
## Outros 9 0.5 100.0
## Total 1716 100.0 100.0Transexualidade
30 pessoas pessoas se auto declararam como pessoas trans, enquanto 13 pessoas preferiram não declarar.
##
## Não Prefiro não declarar Sim
## 1673 13 30É fundamental olhar como essas trinta pessoas declararam seu gênero para entender melhor a composição deste grupo populacional que frequentemente é noticiado como vítima de violência policial também. Podemos ver na tabela abaixo que a categoria de gênero mais predominante entre pessoas trans foi não-binaria (n=16 ; 47,1%).
tabpct(final$Gênero, final$Trans, percent = "col", graph = F)##
## Column percent
## final$Trans
## final$Gênero Não % Prefiro não declarar % Sim %
## Feminino 795 (47.5) 4 (30.8) 7 (23.3)
## Masculino 858 (51.3) 3 (23.1) 6 (20.0)
## Não - binário 13 (0.8) 5 (38.5) 16 (53.3)
## Outros 7 (0.4) 1 (7.7) 1 (3.3)
## Total 1673 (100) 13 (100) 30 (100)Escolaridade
A escolaridade mais predominante foi de pessoas com ensino superior completo (n=450 ; 26,2%), imediatamente seguida por pessoas com ensino superior incompleto (n=442 ; 25,8%)
## final$Escolaridade :
## Frequency Percent Cum. percent
## Fundamental incompleto 27 1.6 1.6
## Fundamental completo 29 1.7 3.3
## Médio incompleto 72 4.2 7.5
## Médio completo 280 16.3 23.8
## Superior incompleto 442 25.8 49.5
## Superior completo 450 26.2 75.8
## Pós-graduação 416 24.2 100.0
## Total 1716 100.0 100.0Pelo gráfico conseguimos visualizar que existe uma distribuição homogênea entre as três categorias de maior escolaridade. Podemos afirmar que a maioria dos respondentes acessaram o ensino superior (n=1308 ; 76,2%).
No Brasil, a raça e a escolaridade são grandes marcadores sociais e, ajudam a compreender o perfil sócio econômico das pessoas. Em nosso questionário decidimos não perguntar a renda pessoal/familiar para facilitar o uso e tempo de resposta, porém trouxemos a informação do local de moradia para compreender em que contexto cada pessoa estaria inserida.
Sendo assim apresentaremos em seguida um gráfico que busca resumir estas três informações: raça, escolaridade e moradia. No gráfico, cada ponto simboliza um respondente. Pontos azuis representam pessoas que declararam morar em comunidades/periferias/favelas.
ggplot(final, aes(Raça, Escolaridade))+
geom_jitter(aes(colour=Favela), width = 0.50, alpha=0.50)
Olhando de cima para baixo conseguimos ver que a maioria dos pontos se concentram na escolaridade que acessou o ensino superior, como já citado. Porém existe um comportamento distinto principalmente na escolaridade “pós-graduação”, conseguimos ver a quase ausência de pontos azuis do lado esquerdo do gráfico. Simbolizando que, entre as pessoas respondentes, as auto declaradas brancas com pós-graduação praticamente não moram em favelas.
Já na parte inferior do gráfico conseguimos identificar uma predominância dos pontos azuis, principalmente para à direita do gráfico. O que nos leva a afirmar que entre as pessoas respondentes com menor escolaridade, as que se auto declaram como negras tem maior probabilidade de morar em favela. De uma forma geral, também conseguimos visualizar que os pontos azuis são mais frequentes do lado direito. Simbolizando o que já foi comentado que nas favelas, a maioria das pessoas são negras.
Toda esta análise é importante para sabermos se as abordagens policiais ocorrem mais em grupo populacional ou não. Apenas para termos uma prévia, confira abaixo o mesmo gráfico porém dividido entre quem foi abordado e quem não. Neste gráfico os pontos laranjas representam pessoas que foram abordadas.
ggplot(final, aes(Favela, Escolaridade))+
geom_jitter(aes(colour=Abordado), width = 0.50, alpha=0.50)+
facet_wrap(~Raça)+
theme(text = element_text(size=8))+
scale_color_brewer(palette="Dark2")
Note que existe uma diferença entre as cores no gráfico. Há uma maior presença de pontos laranjas na raça negra do que na raça branca. Indicando que negros são mais abordados pela polícia em geral. Pessoas negras são mais abordadas indistitamente do nível de escolaridade e de onde moram. Pessoas brancas que foram abordadas possuem maior escolaridade. Há poucas pessoas brancas morando em favelas, e não há distinção de abordagens em pessoas brancas pelo local que moram, apesar de serem poucas.
Conteúdo
A partir desta parte do relatório, você confere as análises de conteúdo sobre as abordagens policias.
Quantas já foram abordadas
1074 pessoas (62,6%) já passaram por abordagens policiais
## final$Abordado :
## Frequency Percent Cum. percent
## Não 642 37.4 37.4
## Sim 1074 62.6 100.0
## Total 1716 100.0 100.0A tendência mostrada em gráficos anteriores se confirma na tabela abaixo. Note que na linha do “Sim” -já foram abordadas- 859 se auto declara negra (80% dos abordados).
tabpct(final$Abordado, final$Raça, graph = F, percent = "row",las = 1)##
## Row percent
## final$Raça
## final$Abordado Amarela Branca Indígena Negra Total
## Não 10 302 2 328 642
## (1.6) (47) (0.3) (51.1) (100)
## Sim 3 202 10 859 1074
## (0.3) (18.8) (0.9) (80) (100)Análise de risco
Uma das formas mais clássicas de calcular o risco para um desfecho é realizando uma regressão logística. No nosso caso, podemos considerar como desfecho ser abordado ou não. Assim, é possível calcular matematicamente qual distribuições de vários atributos estão mais associadas a ser abordado. Como, mostramos até aqui variáveis sócio - demográficas, iremos calcular qual chance de ser abordado levando em consideração todas as variáveis mostradas até aqui, com exceção do estado de residência.
## Stratified by Abordado
## level Não Sim p test
## n 642 1074
## Capital (%) Capital 370 (57.6) 667 (62.1) 0.005
## Reg.Metropolitana 130 (20.2) 237 (22.1)
## Interior ou litoral 142 (22.1) 170 (15.8)
## Favela (%) Não 527 (82.1) 737 (68.6) <0.001
## Sim 115 (17.9) 337 (31.4)
## Bairro (%) Bairro Renda Alta 94 (14.6) 101 ( 9.4) <0.001
## Bairro Renda Baixa 126 (19.6) 219 (20.4)
## Bairro Renda Média 305 (47.5) 411 (38.3)
## Bairro Renda Precária 2 ( 0.3) 6 ( 0.6)
## Favela 115 (17.9) 337 (31.4)
## FaixaEtária (%) Até 24 anos 246 (38.3) 276 (25.7) <0.001
## 25 - 29 anos 108 (16.8) 212 (19.7)
## 30 - 34 anos 90 (14.0) 191 (17.8)
## 35 ou mais 198 (30.8) 395 (36.8)
## Raça (%) Amarela 10 ( 1.6) 3 ( 0.3) <0.001
## Branca 302 (47.0) 202 (18.8)
## Indígena 2 ( 0.3) 10 ( 0.9)
## Negra 328 (51.1) 859 (80.0)
## Gênero (%) Feminino 452 (70.4) 354 (33.0) <0.001
## Masculino 181 (28.2) 686 (63.9)
## Não - binário 7 ( 1.1) 27 ( 2.5)
## Outros 2 ( 0.3) 7 ( 0.7)
## Trans (%) Não 633 (98.6) 1040 (96.8) 0.076
## Prefiro não declarar 3 ( 0.5) 10 ( 0.9)
## Sim 6 ( 0.9) 24 ( 2.2)
## Escolaridade (%) Fundamental incompleto 15 ( 2.3) 12 ( 1.1) 0.101
## Fundamental completo 12 ( 1.9) 17 ( 1.6)
## Médio incompleto 25 ( 3.9) 47 ( 4.4)
## Médio completo 106 (16.5) 174 (16.2)
## Superior incompleto 157 (24.5) 285 (26.5)
## Superior completo 153 (23.8) 297 (27.7)
## Pós-graduação 174 (27.1) 242 (22.5)Quantidade de abordagens
A partir desta parte do relatório, você confere as análises apenas de quem declarou ter passado por abordagens policiais (951 pessoas).
A gategoria mais predominante informou que foi abordada entre 2 e 4 vezes (n=374 ; 39,3%)
## base3$Quantidade :
## Frequency Percent Cum. percent
## Uma vez 194 18.1 18.1
## 2 - 4 423 39.4 57.4
## 4 - 6 157 14.6 72.1
## 7 - 9 122 11.4 83.4
## acima de 10 178 16.6 100.0
## Total 1074 100.0 100.0As outras categorias de informação possuem uma distribuição parecidas. Chamamos atenção para a categoria que informou ter sido abordada mais que dez vezes. Para estas pessoas, o questionário abria a possibilidade de preenchimento manual da quantidade.
Entre as pessoas que responderam passar por mais de dez abordagens, a média informada foi de 36,86 vezes. Variando de 2 a 1000. A média da quantidade de abordagens varia entre as raças. Pessoas negras informaram terem sido abordadas em média 38 vezes, brancas 22 e indígenas 12.
base3$`Qtd_+10` <- as.numeric(base3$`Qtd_+10`)
base3 %>% group_by(Raça) %>% summarise(mean(`Qtd_+10`, na.rm=T))## # A tibble: 4 x 2
## Raça `mean(\`Qtd_+10\`, na.rm = T)`
## <chr> <dbl>
## 1 Amarela 20
## 2 Branca 22.2
## 3 Indígena 3344
## 4 Negra 46.7Em uma tentativa de normalizar este valor, e um possível erro de informação, excluímos os valores que ficaram abaixo do primeiro quartil (15) e acima do terceiro quartil (30). Com essa correção dos valores mais extremos, percebemos que a média se desloca para menos. Sendo o novo valor de 21,49 vezes. E não há diferença da quantidade de abordagens, entre aqueles que foram abordados mais de dez vezes.
base3$`Qtd_+10`[which(base3$`Qtd_+10`<15)] <- NA
base3$`Qtd_+10`[which(base3$`Qtd_+10`>30)] <- NA
base3 %>% group_by(Raça) %>% summarise(mean(`Qtd_+10`, na.rm=T))## # A tibble: 4 x 2
## Raça `mean(\`Qtd_+10\`, na.rm = T)`
## <chr> <dbl>
## 1 Amarela 20
## 2 Branca 20.4
## 3 Indígena 20
## 4 Negra 21.3
Por fim, vale a pena verificarmos como as quantidades até 10 se comportam entre as raças. Pessoas negras abordadas apenas uma vez são apenas 15%, enquanto que pessoas brancas que foram abordadas apenas uma vez são 50%. Já a porcentagem que foi abordado mais de 10 vezes é superior para pessoas negras. Entre pessoas negras, 18% informou que foi abordado mais de 10 vezes, contra 8,3% entre brancas
##
## Row percent
## base3$Raça
## base3$Quantidade Amarela Branca Indígena Negra Total
## Uma vez 1 58 3 132 194
## (0.5) (29.9) (1.5) (68) (100)
## 2 - 4 1 83 0 339 423
## (0.2) (19.6) (0) (80.1) (100)
## 4 - 6 0 28 4 125 157
## (0) (17.8) (2.5) (79.6) (100)
## 7 - 9 0 17 0 105 122
## (0) (13.9) (0) (86.1) (100)
## acima de 10 1 16 3 158 178
## (0.6) (9) (1.7) (88.8) (100)Quantidade por fx etária Existe uma correlação de mais abordagens conforme maior faixa etária?
##
## Row percent
## base3$FaixaEtária
## base3$Quantidade Até 24 anos 25 - 29 anos 30 - 34 anos 35 ou mais Total
## Uma vez 59 42 29 64 194
## (30.4) (21.6) (14.9) (33) (100)
## 2 - 4 105 79 68 171 423
## (24.8) (18.7) (16.1) (40.4) (100)
## 4 - 6 37 39 27 54 157
## (23.6) (24.8) (17.2) (34.4) (100)
## 7 - 9 31 27 24 40 122
## (25.4) (22.1) (19.7) (32.8) (100)
## acima de 10 44 25 43 66 178
## (24.7) (14) (24.2) (37.1) (100)A tabela acima não sugere essa relação.
Porém pelo gráfico abaixo, parece ter uma correlação apenas para 2 a 4 abordagens, onde há um acúmulo correlaiconado com a idade.
Última abordagem
346 pessoas (36,4%) tiveram sua última abordagem há mais de 1 ano e menos de 5 anos.
## base3$Última :
## Frequency Percent Cum. percent
## < 3 meses 175 16.3 16.3
## 3 - 6 meses 93 8.7 25.0
## 6 meses - 1 ano 125 11.6 36.6
## 1 a 5 anos 376 35.0 71.6
## > 5 anos 221 20.6 92.2
## Não lembra 84 7.8 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Uma das ressalvas de nossa pesquisa é justamente que a juventude negra é a que está mais exposta às abordagens policiais. Por isso é importante ver se existe diferença na última abordagem recordada pela raça e faixa etária. Entre 18 e 34 anos a categoria mais predominante foi de pessoas que foram abordadas pela última vez entre 1 a 5 anos. Porém, a partir de 25 anos de idade, mais pessoas declararam ter sido abordadas pela última vez há mais de 5 anos. E finalmente, entre os respondentes com mais de 35 anos a maioria respondeu que foi abordada há mais de 5 anos. Importante notar o crescimento da raça branca conforme as faixas etárias. O que representa que a maioria dos nossos respondentes brancos são de faixa etária mais avançada e que foram abordadas até seus 30 anos de idade.
Sobre a possibilidade das pessoas estarem se referindo à abordagens de tempos atrás, no caso das mais maduras:
Há uma ausência de pontos rosa na coluna de pessoas que relatam que sua última abordagem ocorreu há mais de 5 anos e entre as que não lembram, apenas. Isso não se repete entre as outras colunas. Então pode haver um efeito de viés de memória, pois pessoas com a última abordagem há mais de 5 anos são na sua maioria com 35 anos ou mais. O que se espera dessas pessoas?
ggplot(base3, aes(Escolaridade, Última))+
geom_jitter(aes(colour=FaixaEtária), width = 0.50, alpha=0.50)+
coord_flip()
O que houve na abordagem?
Gênero do policial
Entre as pessoas de raça/cor branca:
50% das pessoas não binárias foram abordadas por policiais de gênero diferente
3,6% das pessoas de gênero masculino foram abordadas por policiais de gênero diferente
10,2% das pessoas de gênero feminino foram abordadas por policiais de gênero diferente
Entre as pessoas de raça/cor negra:
14,9% das pessoas de outros gêneros foram abordadas por policiais de gênero diferente
20% das pessoas não binárias foram abordadas por policiais de gênero diferente
3,6% das pessoas de gênero masculino foram abordadas por policiais de gênero diferente
25,3% das pessoas de gênero feminino foram abordadas por policiais de gênero diferente
Revistas
50% das respostas de pessoas brancas declararam não ter ocorrido nenhuma situação constrangedora nas revistas pessoais, versus 43% entre pessoas negras. A maior diferença foi a porcentagem de pessoas que tiveram seus órgãos genitais tocados. 43% das pessoas negras relatam ter passado por essa situação, versus 35,9% das pessoas brancas. 13,9% das respostas de pessoas negras declararam ter que tirar uma peça de roupa em revistas pessoas, versus 14,4% entre respostas de pesssoas brancas.
Como foi o tratamento?
Entre as pessoas de raça/cor amarela, as respostas variaram de 33% entre excelente, bom e péssimo Entre as pessoas de raça/cor branca, 30,7% consideraram o tratamento nem bom nem ruim, seguidas de 25,2% que consideraram o tratamento ruim. Entre as pessoas de raça/cor indígena, 60% consideraran o tratamento péssimo e 40% consideraram ruim. Entre as pessoas de raça/cor negra, 42,7% consideraram o tratamento péssimo, seguidas de 29,2% que consideraram o tratamento ruim (71,9% das pessoas negras).
tabpct(base3$Raça, base3$Tratamento, graph = F, percent = "row")##
## Row percent
## base3$Tratamento
## base3$Raça Excelente Bom Nem bom nem ruim Ruim Péssimo Total
## Amarela 1 1 0 0 1 3
## (33.3) (33.3) (0) (0) (33.3) (100)
## Branca 15 34 62 51 40 202
## (7.4) (16.8) (30.7) (25.2) (19.8) (100)
## Indígena 0 0 0 4 6 10
## (0) (0) (0) (40) (60) (100)
## Negra 14 45 182 251 367 859
## (1.6) (5.2) (21.2) (29.2) (42.7) (100)Situações
Enquanto 31,1% de pessoas brancas declararam não ocorrer nenhuma atitude negativa nas abordagens, entre negros apenas 11,5% relatam o mesmo. 26% de pessoas negras relataram haver violência psicológica, versus 20,1% entre pessoas brancas. 18,3% de pessoas negras declararam ter sofrido assédio moral, versus 11,6% entre pessoas brancas. Para outras categorias as diferenças no percentual de respostas variaram menos que 5% entre as raças brancas e negras.
Sentimentos
j <- table(sentb)
j <- cbind(oq=row.names(j),qtd=j)
j <- as.data.frame.matrix(j)
j$oq <- as.character(j$oq)
j$qtd <- as.character(j$qtd)
j$qtd <- as.numeric(j$qtd)
j$tt <- sum(j$qtd)
j$oqperc <- round((j$qtd/j$tt)*100,1)
j$raca <- ""
j$raca <- "Branca"
k <- table(sentn)
k <- cbind(oq=row.names(k),qtd=k)
k <- as.data.frame.matrix(k)
k$oq <- as.character(k$oq)
k$qtd <- as.character(k$qtd)
k$qtd <- as.numeric(k$qtd)
k$tt <- sum(k$qtd)
k$oqperc <- round((k$qtd/k$tt)*100,1)
k$raca <- ""
k$raca <- "Negra"
l <- rbind(j,k)
l$oq <- as.factor(l$oq)
l$oq <- factor(l$oq, levels=c("Nenhuma das alternativas anteriores",
"Tendo minha privacidade invadida",
"Revoltado",
"Aliviado por não ter acontecido algo pior",
"Com raiva ou ódio",
"Com medo",
"Humilhado",
"Exposto",
"Desrespeitado",
"Frustrado ou impotente",
"Inseguro"))
sent <- ggplot(l, aes(oq, oqperc, fill=oq))+
geom_bar(stat = 'identity', show.legend = F)+
facet_wrap(~raca)+
coord_flip()+
labs(x="",y="")
ggplotly(sent + theme(legend.position = "none"))Transporte
tab1(base3$Transporte, sort.group = "decreasing", graph=F)## base3$Transporte :
## Frequency Percent Cum. percent
## a pé 559 52.0 52.0
## de carro 335 31.2 83.2
## Transporte público 97 9.0 92.3
## moto 71 6.6 98.9
## bicicleta 10 0.9 99.8
## skate 2 0.2 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Nota-se que a maior parte das pessoas informaram que foram abordadas se locomovendo a pé, sendo a maioria das pessoas, porém percebemos que existe uma influência da predominância dos respondentes de raça/cor negra que são os que mais foram abordados quando andando a pé, conforme tabela abaixo:
tabpct(base3$Raça, base3$Transporte, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Transporte
## base3$Raça a pé bicicleta de carro moto skate Transporte público
## Amarela 2 0 1 0 0 0
## (66.7) (0) (33.3) (0) (0) (0)
## Branca 68 2 108 16 0 8
## (33.7) (1) (53.5) (7.9) (0) (4)
## Indígena 7 0 3 0 0 0
## (70) (0) (30) (0) (0) (0)
## Negra 482 8 223 55 2 89
## (56.1) (0.9) (26) (6.4) (0.2) (10.4)
## base3$Transporte
## base3$Raça Total
## Amarela 3
## (100)
## Branca 202
## (100)
## Indígena 10
## (100)
## Negra 859
## (100)Há uma diferença siginificante entre as os meios de transporte declarados entre as raças.
As pessoas de todas as raças declararam terem sido mais abordados quando se deslocando a pé, variando de 56,1% entre pessoas negras até 70% entre pessoas indígenas, menos pessoas de raça branca.
Pessoas brancas foram mais abordadas quando se deslocando de carro.
Existe também uma grande diferença para abordagens no transporte público.
10,4% das pessoas negras informaram já terem sido abordadas no transporte público, enquanto apenas 4% de pessoas brancas declaram o mesmo.
Pessoas que declararam que foram mais abordadas em lugares diversos estavam se deslocando mais a pé.
tabpct( base3$Local, base3$Transporte ,las=1, percent = "row")##
## Row percent
## base3$Transporte
## base3$Local a pé bicicleta de carro moto skate Transporte público
## 10 0 1 0 0 0
## (90.9) (0) (9.1) (0) (0) (0)
## Diversos 204 4 183 29 1 45
## (43.8) (0.9) (39.3) (6.2) (0.2) (9.7)
## Mesmos lugares 193 3 73 19 1 21
## (62.3) (1) (23.5) (6.1) (0.3) (6.8)
## Sem padrão 152 3 78 23 0 31
## (53) (1) (27.2) (8) (0) (10.8)
## base3$Transporte
## base3$Local Total
## 11
## (100)
## Diversos 466
## (100)
## Mesmos lugares 310
## (100)
## Sem padrão 287
## (100)
Racismo
63,7% das pessoas declararam que nunca tiveram sua raça/cor mencionada em abordagens. O que correspondente disso nos permite dizer que pelo menos 36,3% das pessoas já tiveram sua raça/cor mencionada em alguma abordagem
base3$Racismo <- factor(base3$Racismo, levels = c("Nunca mencionaram sua raça ou cor","Poucas vezes mencionaram sua raça ou cor","Às vezes mencionaram, às vezes não","Mencionaram na maioria das vezes, mas não sempre","Sempre mencionaram sua raça ou cor"))tab1(base3$Racismo, graph = F, sort.group = "decreasing")## base3$Racismo :
## Frequency Percent Cum. percent
## Nunca mencionaram sua raça ou cor 684 63.7 63.7
## Às vezes mencionaram, às vezes não 129 12.0 75.7
## Poucas vezes mencionaram sua raça ou cor 109 10.1 85.8
## Mencionaram na maioria das vezes, mas não sempre 77 7.2 93.0
## Sempre mencionaram sua raça ou cor 75 7.0 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Pela tabela abaixo, é possível notar que este quadro é completamente inverso entre as raças.
Entre pessoas brancas, 94,1% nunca tiveram sua raça cor mencionada, versus 56,5% entre pessoas negras.
tabpct(base3$Raça, base3$Racismo, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Racismo
## base3$Raça Nunca mencionaram sua raça ou cor
## Amarela 3
## (100)
## Branca 190
## (94.1)
## Indígena 6
## (60)
## Negra 485
## (56.5)
## base3$Racismo
## base3$Raça Poucas vezes mencionaram sua raça ou cor
## Amarela 0
## (0)
## Branca 9
## (4.5)
## Indígena 0
## (0)
## Negra 100
## (11.6)
## base3$Racismo
## base3$Raça Às vezes mencionaram, às vezes não
## Amarela 0
## (0)
## Branca 0
## (0)
## Indígena 1
## (10)
## Negra 128
## (14.9)
## base3$Racismo
## base3$Raça Mencionaram na maioria das vezes, mas não sempre
## Amarela 0
## (0)
## Branca 0
## (0)
## Indígena 1
## (10)
## Negra 76
## (8.8)
## base3$Racismo
## base3$Raça Sempre mencionaram sua raça ou cor Total
## Amarela 0 3
## (0) (100)
## Branca 3 202
## (1.5) (100)
## Indígena 2 10
## (20) (100)
## Negra 70 859
## (8.1) (100)Armas
Existe uma distribuição que pode ser considerada homogênea entre as diversas frequências sobre o uso de armas nas abordagens, exceto para as categorias “não me lembro” e “não estavam armados”, 2,3% e 1,5% respectivamente.
Porém se formos agregar qualquer informação de uso de arma, desde “mão no coldre” até “sempre” teríamos 74,1% de pessoas que passaram por abordagens
base3$Armas <- factor(base3$Armas, levels = c("Nunca", "Não me lembro", "Não estavam armados", "Mão na arma no coldre","Algumas vezes","Sempre"))tab1(base3$Armas, graph = F, sort.group = "decreasing")## base3$Armas :
## Frequency Percent Cum. percent
## Algumas vezes 277 25.8 25.8
## Sempre 266 24.8 50.6
## Mão na arma no coldre 259 24.1 74.7
## Nunca 231 21.5 96.2
## Não me lembro 25 2.3 98.5
## Não estavam armados 16 1.5 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Analisando essas categorias entre as diferentes raças/cor, temos que entre pessoas brancas, a categoria mais predominante é que nunca tiveram abordagens com uso de armas pelos policiais (35,1%). Entretanto, para pessoas negras, a categoria mais predominante foi algumas vezes já passaram por abordagens com uso de armas.
Fazendo a mesma análise que utilizamos para a distribuição geral, temos que pessoas negras relataram que em 79,2% teve pelo menos policiais com a mão no coldre da arma até o uso sempre de armas. Enquanto que entre pessoas brancas esse percentual cai para 54,9%
tabpct(base3$Raça, base3$Armas, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Armas
## base3$Raça Nunca Não me lembro Não estavam armados Mão na arma no coldre
## Amarela 1 0 0 2
## (33.3) (0) (0) (66.7)
## Branca 71 14 6 52
## (35.1) (6.9) (3) (25.7)
## Indígena 1 0 0 4
## (10) (0) (0) (40)
## Negra 158 11 10 201
## (18.4) (1.3) (1.2) (23.4)
## base3$Armas
## base3$Raça Algumas vezes Sempre Total
## Amarela 0 0 3
## (0) (0) (100)
## Branca 43 16 202
## (21.3) (7.9) (100)
## Indígena 2 3 10
## (20) (30) (100)
## Negra 232 247 859
## (27) (28.8) (100)Motivos apresentados
m <- table(motivb)
m <- cbind(oq=row.names(m),qtd=m)
m <- as.data.frame.matrix(m)
m$oq <- as.character(m$oq)
m$qtd <- as.character(m$qtd)
m$qtd <- as.numeric(m$qtd)
m$tt <- sum(m$qtd)
m$oqperc <- round((m$qtd/m$tt)*100,1)
m$raca <- ""
m$raca <- "Branca"
n <- table(motivn)
n <- cbind(oq=row.names(n),qtd=n)
n <- as.data.frame.matrix(n)
n$oq <- as.character(n$oq)
n$qtd <- as.character(n$qtd)
n$qtd <- as.numeric(n$qtd)
n$tt <- sum(n$qtd)
n$oqperc <- round((n$qtd/n$tt)*100,1)
n$raca <- ""
n$raca <- "Negra"
o <- rbind(m,n)
o$oq <- as.factor(o$oq)
o$oq <- factor(o$oq, levels=c("Nenhuma das alternativas anteriores",
"Me disseram que tinham recebido uma denúncia e precisavam me abordar",
"Me disseram que EU PARECIA SER um suspeito que estavam procurando",
"Me informaram que estavam fazendo uma operação especial e precisavam me abordar",
"Estavam abordando várias pessoas no local",
"Me disseram que estranharam alguém como eu ali naquele local que eu estava",
"Me disseram que minha ATITUDE era suspeita",
"Não me informaram o motivo",
"Me informaram que estavam me abordando como parte da rotina do trabalho"))
motiv <- ggplot(o, aes(oq, oqperc, fill=oq))+
geom_bar(stat = 'identity', show.legend = F)+
facet_wrap(~raca)+
scale_fill_brewer(palette="Set1")+
coord_flip()
ggplotly(motiv + theme(legend.position = "none"))Identificação
46,6% declararam que nunca foram abordadas por policiais sem identificação, o que nos permite afirmar também que a maioria das pessoas [53,4%] já foram abordadas pelo menos uma vez por policiais sem nenhum tipo de identificação
base3$Identificação <- factor(base3$Identificação, levels = c("Nunca", "Uma vez", "Algumas vezes", "Sempre"))tab1(base3$Identificação, graph = F, sort.group = "decreasing")## base3$Identificação :
## Frequency Percent Cum. percent
## Nunca 500 46.6 46.6
## Algumas vezes 310 28.9 75.4
## Sempre 161 15.0 90.4
## Uma vez 103 9.6 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Esse mesmo valor, de pelo menos uma vez é diferente entre as raças/cor das pessoas.
33,3% das pessoas brancas algumas vezes tiveram abordagem com policiais sem nenhuma identificação.
57% das pessoas negras pelo menos uma vez tiveram abordagem com policiais sem nenhuma identificação.
tabpct(base3$Raça, base3$Identificação, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Identificação
## base3$Raça Nunca Uma vez Algumas vezes Sempre Total
## Amarela 2 0 1 0 3
## (66.7) (0) (33.3) (0) (100)
## Branca 124 20 38 20 202
## (61.4) (9.9) (18.8) (9.9) (100)
## Indígena 4 0 4 2 10
## (40) (0) (40) (20) (100)
## Negra 370 83 267 139 859
## (43.1) (9.7) (31.1) (16.2) (100)Tempo
A categoria mais predominante do tempo de abordagem foi a de “5 a 15 minutos” [48%].
O tempo mais curto possível de informar na resposta foi a segunda categoria mais predominante. Abordagens de até 5 minutos tiveram 23,6% das respostas.
base3$Tempo <- factor(base3$Tempo, levels = c("Até 5 minutos", "De 5 a 15 minutos", "De 15 a 30 minutos",
"De 30 a 45 minutos","De 45 minutos a 1 hora","Mais que 1 hora"))tab1(base3$Tempo, graph = F, sort.group = "decreasing")## base3$Tempo :
## Frequency Percent Cum. percent
## De 5 a 15 minutos 515 48.0 48.0
## Até 5 minutos 254 23.6 71.6
## De 15 a 30 minutos 194 18.1 89.7
## De 30 a 45 minutos 57 5.3 95.0
## De 45 minutos a 1 hora 32 3.0 98.0
## Mais que 1 hora 22 2.0 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Podemos verificar na tabela abaixo, que a categoria de 5 a 15 minutos, que foi a mais predominante na população geral também tem o mesmo comportamente entre raças. Pesssoas brancas responderam que em 44,6% das abordagens que passaram tiveram esse tempo, e pessoas negras 48,8%. Podemos afirmar também que, proporcionalmente não há diferença significativa do tempo de abordagem entre as raças. Com exceção de pessoas da raça/cor branca, que a maioria experimentei abordagens de até 5 minutos (66,7%).
tabpct(base3$Raça, base3$Tempo, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Tempo
## base3$Raça Até 5 minutos De 5 a 15 minutos De 15 a 30 minutos
## Amarela 2 0 1
## (66.7) (0) (33.3)
## Branca 53 90 39
## (26.2) (44.6) (19.3)
## Indígena 1 6 1
## (10) (60) (10)
## Negra 198 419 153
## (23.1) (48.8) (17.8)
## base3$Tempo
## base3$Raça De 30 a 45 minutos De 45 minutos a 1 hora Mais que 1 hora Total
## Amarela 0 0 0 3
## (0) (0) (0) (100)
## Branca 10 6 4 202
## (5) (3) (2) (100)
## Indígena 1 1 0 10
## (10) (10) (0) (100)
## Negra 46 25 18 859
## (5.4) (2.9) (2.1) (100)Grupos policiais
Local
A maioria dos respondentes informou que não há um padrão do local de abordagem, 43,4% informaram que pode ser próximo de casa ou diferentes lugares, ou até mesmo em qualquer lugar (sem padrão) 26,7%.
tab1(base3$Local, sort.group = "decreasing", graph = F)## base3$Local :
## Frequency Percent Cum. percent
## Diversos 466 43.4 43.4
## Mesmos lugares 310 28.9 72.3
## Sem padrão 287 26.7 99.0
## 11 1.0 100.0
## Total 1074 100.0 100.0tabpct(base3$Raça, base3$Local, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Local
## base3$Raça Diversos Mesmos lugares Sem padrão Total
## Amarela 0 2 0 1 3
## (0) (66.7) (0) (33.3) (100)
## Branca 2 115 48 37 202
## (1) (56.9) (23.8) (18.3) (100)
## Indígena 0 2 4 4 10
## (0) (20) (40) (40) (100)
## Negra 9 347 258 245 859
## (1) (40.4) (30) (28.5) (100)Imagem
79% das pessoas informaram que nunca tiveram nenhum registro de imagem tomado em abordagens, ou por decorrência dela
tab1(base3$Imagem, sort.group = "decreasing", graph = F)## base3$Imagem :
## Frequency Percent
## Nunca 848 79.0
## Apenas docs 129 12.0
## Foto ou vídeo 76 7.1
## Eu já fui levado para delegacia e tiraram minha foto 21 2.0
## Total 1074 100.0
## Cum. percent
## Nunca 79
## Apenas docs 91
## Foto ou vídeo 98
## Eu já fui levado para delegacia e tiraram minha foto 100
## Total 100Porém, para as categorias que informava algum registro de imagem realizado, a raça negra apresenta maior percentual em todas elas quando comparada às pessoas branas. A diferença percentual entre negros e brancos que tiveram seus documentos fotografados foi de 3,8%; Que tiveram fotos ou vídeos feitos na abordagem foi de 5,5%; Que foram levados para delegacia e tiveram registro de imagem feito foi a menor diferença, apenas 0,6%
tabpct(base3$Raça, base3$Imagem, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Imagem
## base3$Raça Apenas docs Eu já fui levado para delegacia e tiraram minha foto
## Amarela 1 0
## (33.3) (0)
## Branca 18 3
## (8.9) (1.5)
## Indígena 1 0
## (10) (0)
## Negra 109 18
## (12.7) (2.1)
## base3$Imagem
## base3$Raça Foto ou vídeo Nunca Total
## Amarela 0 2 3
## (0) (66.7) (100)
## Branca 5 176 202
## (2.5) (87.1) (100)
## Indígena 2 7 10
## (20) (70) (100)
## Negra 69 663 859
## (8) (77.2) (100)Menor de 18
55,8% declararam terem sido abordados quando tinham menos de 18 anos.
tab1(base3$Menor18, graph = F)## base3$Menor18 :
## Frequency Percent Cum. percent
## Não 475 44.2 44.2
## Sim 599 55.8 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Pessoas brancas apresentaram o menor percentual de abordagem ocorridas antes dos 18 anos (40,1%). 100% de pessoas de raça/cor amarela foram abordadas antes dos 18 anos. 60% de pessoas de raça/cor indígena e, 59,3% de pessoas de raça/cor negra foram abordadas antes dos 18 anos de idade.
tabpct(base3$Raça, base3$Menor18, percent = "row", graph = F)##
## Row percent
## base3$Menor18
## base3$Raça Não Sim Total
## Amarela 0 3 3
## (0) (100) (100)
## Branca 121 81 202
## (59.9) (40.1) (100)
## Indígena 4 6 10
## (40) (60) (100)
## Negra 350 509 859
## (40.7) (59.3) (100)Abordagem em casa
85,8% das pessoas declararam que nunca tiveram suas casas invadidas por policiais
tab1(base3$Casa, graph = FALSE)## base3$Casa :
## Frequency Percent Cum. percent
## Não 922 85.8 85.8
## Sim 152 14.2 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Porém, percebe-se uma gradiente ascendente da porcentagem entre as diferentes raças que tiveram suas casas invadidas. 6,4% das pessoas brancas, 10% das pessoas indígenas e 16,1% das pessoas negras já tiveram suas casas invadidadas por policiais.
tabpct(base3$Raça, base3$Casa, graph = F, percent = "row")##
## Row percent
## base3$Casa
## base3$Raça Não Sim Total
## Amarela 3 0 3
## (100) (0) (100)
## Branca 189 13 202
## (93.6) (6.4) (100)
## Indígena 9 1 10
## (90) (10) (100)
## Negra 721 138 859
## (83.9) (16.1) (100)Delegacia
87% das pessoas informaram nunca terem ido para delegacia após uma abordagem
## base3$Delegacia :
## Frequency Percent Cum. percent
## Não 935 87.1 87.1
## Sim 139 12.9 100.0
## Total 1074 100.0 100.0Importante notar que pessoas indígenas foram as que apresentaram o maior percentual de pessoas que já foram para a delegacia(30%), seguidas de pessoas brancas (15,3%), e então negras (12,5%).
##
## Row percent
## base3$Delegacia
## base3$Raça Não Sim Total
## Amarela 3 0 3
## (100) (0) (100)
## Branca 171 31 202
## (84.7) (15.3) (100)
## Indígena 7 3 10
## (70) (30) (100)
## Negra 754 105 859
## (87.8) (12.2) (100)Na delegacia
Um total de 139 pessoas foram levadas para a delegacia, entre essas pessoas temos a seguinte distribuição racial
75,5% das pessoas levadas para delegacia são negras
## base5$Raça :
## Frequency Percent Cum. percent
## Negra 105 75.5 75.5
## Branca 31 22.3 97.8
## Indígena 3 2.2 100.0
## Total 139 100.0 100.0Existe o mesmo espectro proporcional entre pessoas negras e brancas que foram levadas a delegacia. Porém a proporção dos acontecimentos diferem entre as raças.
Enquanto 61,1% das pessoas brancas que foram levadas para delegacia apenas prestaram esclarecimentos e foram liberadas, essa porcentagem foi de 53,7% entre pessoas negras. E, pessoas negras responderam mais a processos do que pessoas brancas proporcionalmente falando.
16,5% das pessoas negras responderam por processo, enquanto apenas 11,1% das pessoas brancas passaram pelo mesmo. Essa diferença de 5 pontos percentuais se repete entre as pessoas que foram levadas apenas para reconhecimento.
19% das pessoas negras foram levadas para reconhecimento seguido de liberação, enquanto apenas 13,9% de pessoas brancas passaram pelo mesmo.
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