Propondo medidas indiretas para a disponibilidade de armas nas microrregiões brasileiras

Abstract

Existe um consenso na literatura que a proporção de suicídios por arma de fogo é a melhor medida indireta de prevalência de arma de fogo. Entretanto, esta proxy não é uma boa medida em locais com baixa densidade populacional, o que pode ser um problema no contexto de interesse deste trabalho, visto que suicídios são eventos menos comuns no Brasil do que em outros países, como EUA. Recentemente, Cerqueira et al. (2018) propuseram medidas indiretas (proxies) que levam em consideração características pessoais das vítimas e um conjunto de efeitos espaciais como novas alternativas para a prevalência de armas de fogo. Entretanto, os efeitos espaciais foram considerados independentes, o que não parece apropriado dado o contexto espacial inerente. Assim, a proposta deste trabalho foi criar proxies para prevalência de armas de fogo, seguindo uma metodologia semelhante à proposta em Cerqueira et al. (2018), porém seguindo uma perspectiva completamente bayesiana, considerando a inclusão de diferentes estruturas de dependência no espaço, por meio de distribuições a priori condicionais autorregressivas (CAR). Assim como em Cerqueira et al. (2018), foram utilizados dois métodos de regularização, LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) e Adaptive LASSO para a estimação de efeitos fixos. Foi realizado uma aplicação dos métodos em dados de suicídios nas microrregiões brasileiras, comparando os resultados obtidos em cada metodologia. As proxies geradas pelos métodos foram validadas utilizando um conjunto de dados americanos. Pôde-se observar resultados promissores para as proxies propostas, com destaque para modelos que incluem alguma estrutura espacial, que foram os modelos com os melhores ajustes e aqueles que apresentaram as correlações mais altas com a prevalência de armas de fogo nos estados americanos.