O poder que escapa aos números: limites da estatística na análise política (1)
Modelos explicam padrões, mas não captam contingências. Este post mostra por que os dados não dão conta sozinhos da complexidade do poder.
Nos dois posts anteriores, “Medindo o imponderável: ministros, mandatos e matemática no presidencialismo”, partes 1 e 2, falei do uso produtivo das análises estatísticas em estudos ministeriais. Neste e no próximo post, quero falar dos seus (óbvios) limites.
How Political Science Gets Politics Wrong. By Yascha Mounk. October 30, 2016. Illustration by André da Loba
A Estatística como uma das linguagens da Ciência Política
Mais que ferramentas técnicas, métodos estatísticos funcionam como dispositivos de inteligibilidade que organizam a incerteza, permitindo medir fenômenos e identificar padrões. Aplicados à política, eles cumprem três funções:
descritiva (produzem medidas padronizadas);
comparativa (permitem cotejar situações distintas); e
explicativa (identificam fatores associados a determinados eventos).
A estatística nos força a tornar explícitas nossas definições teóricas, operacionalizar conceitos abstratos e lidar com a incerteza de forma sistemática.
Ao invés de meramente quantificar o conhecido, ela introduz uma gramática comum para lidar com controvérsias, permitindo que diferentes interpretações (ou simples opiniões) sejam confrontadas com base em evidências, não apenas em argumentos de autoridade ou mera intuição baseada na “experiência política”.
Principais métodos e suas aplicações teóricas
Nos artigos que publicamos sobre gabinetes ministeriais (perfis, nomeações, demissões etc.), utilizamos uma série de ferramentas estatísticas. Quero voltar a elas aqui para assinalar algumas limitações importantes.
1. Taxa de Coalescência Federativa
O indicador que criamos (Franz, Codato & Fernández, 2025) mede, objetivamente, o grau de correspondência entre a composição regional dos ministérios e a representação parlamentar dos estados na Câmara dos Deputados. Quando descobrimos que São Paulo ocupa quase 30% dos ministérios enquanto representa apenas 13,6% da Câmara, não estamos apenas quantificando um desequilíbrio. Estamos questionando premissas normativas sobre igualdade federativa (normativamente) e identificando um potencial problema de gestão da coalizão governativa (cientificamente).
A fórmula que construímos pode parecer totalmente objetiva, mas embute escolhas metodológicas sobre como ponderar representações distintas e como definir o universo relevante de partidos e regiões.
Apesar de sua aparente objetividade, a aplicação desse índice requer atenção especial à unidade de análise e à definição do que constitui “representação proporcional”. A interpretação dos resultados deve considerar essas escolhas metodológicas, que influenciam diretamente o que o indicador define como “desequilíbrio” ou “equilíbrio” federativo.
2. Análise de Sobrevivência
A análise de sobrevivência, com o estimador de Kaplan-Meier, utilizada em nosso artigo que compara a dinâmica dos gabinetes na Argentina e no Brasil (Perissinotto, Codato & Gené, 2020), calcula a probabilidade acumulada de um ministro permanecer no cargo ao longo do tempo. Esta técnica lida com censura estatística, considerando tanto os casos que “falharam” (ministros que saíram) quanto os que ainda não “falharam” (ministros em exercício) sem distorcer os resultados.
Quando verificamos que ministros de partidos da base aliada têm maior risco de demissão que ministros do partido presidencial, estamos testando hipóteses derivadas da teoria do presidencialismo de coalizão. Este método ilumina teorias sobre estabilidade institucional e governabilidade, permitindo-nos questionar a ideia convencional de que coalizões multipartidárias necessariamente geram instabilidade.
A análise de sobrevivência permite observar: quando ocorrem mais substituições (início, meio ou fim do mandato); a intensidade da rotatividade (curva íngreme ou plana); e diferenças entre grupos (ministros de diferentes partidos ou portfólios). Esta abordagem é crucial para estudos longitudinais com dados incompletos no tempo.
Mas... análise de sobrevivência em estudos sobre demissões ministeriais enfrenta três desafios principais.
Primeiro, é difícil estabelecer causalidade porque fatores como crises econômicas podem afetar tanto a instabilidade ministerial quanto a fragmentação partidária ao mesmo tempo.
Segundo, os riscos de demissão geralmente mudam durante o mandato (maiores no início ou perto de eleições), violando um pressuposto importante do método.
Por último, ministros têm características pessoais e estão sujeitos a contextos específicos que esse modelo estatístico nem sempre consegue captar adequadamente.
Essas limitações não invalidam o emprego do método K-M, mas exigem interpretação cuidadosa dos resultados.
3. Regressão de Cox
A complexidade do fenômeno político exige ferramentas analíticas sofisticadas. No caso da regressão de Cox, uma das mais poderosas para estudar gabinetes ministeriais, sua principal vantagem vai além da flexibilidade temporal: ela permite avaliar o impacto relativo de múltiplas variáveis sobre o risco de saída ministerial (ver o artigo onde empregamos isso: Codato, Franz Júnior, Sangalli & Silva, 2024).
Quando aplicamos este modelo, observamos as razões de risco, que indicam quanto cada fator aumenta ou diminui a probabilidade de demissão ou substituição. Um coeficiente de 3,0 para “mudança na composição partidária do gabinete”, por exemplo, significa que este evento triplica o risco de saída de um ministro.
O pressuposto fundamental deste modelo é o de riscos proporcionais – a ideia de que o efeito relativo de cada variável permanece constante ao longo do tempo. Isso deve ser testado, pois pode não se sustentar em contextos políticos onde certos fatores ganham importância em momentos específicos do mandato. Logo, falta contexto aqui.
Assim, a interpretação dos nossos resultados exige cautela.
Um coeficiente estatisticamente significativo para “fragmentação partidária” não prova uma relação causal direta com a instabilidade ministerial. Pode haver variáveis intervenientes não capturadas pelo modelo ou causalidade reversa. A análise estatística fornece evidências, não demonstrações definitivas.
4. Índice de Expertise
O índice que criamos (Codato & Franz, 2018) avalia o grau de compatibilidade entre o histórico profissional de um ministro e a área temática do ministério que ocupa, calculado como a proporção de cargos anteriores ligados à área da pasta. Ele permite superar a dicotomia simplista entre “técnicos” e “políticos”, reconhecendo gradações de especialização.
Quando constatamos que ministros do partido presidencial, contrariando expectativas, apresentam maior especialização técnica que aliados, desafiamos a separação entre competência técnica e representação política. Isso nos permite revisitar teorias sobre a burocratização do Estado, questionando em que medida a política partidária e a especialização técnica são realmente antagônicas.
Esse tipo de análise combina estatística com julgamento substantivo, exigindo categorização cuidadosa das múltiplas e heterogêneas trajetórias profissionais. Seu ganho interpretativo é considerável: permite medir especialização com base empírica, não apenas impressões.
Mas... há várias limitações metodológicas importantes. A principal dificuldade está na categorização das trajetórias profissionais heterogêneas dos ministros. É um desafio determinar – objetivamente – quais experiências prévias são “relevantes” para um ministério específico. Por exemplo: um economista que trabalhou no setor privado conta como experiência relevante para o Ministério da Fazenda na mesma medida que alguém que foi secretário estadual da área?
Além disso, o índice trata todas as experiências com peso igual, sem considerar sua duração, relevância ou profundidade. Um cargo de seis meses e outro de seis anos contam da mesma forma.
O índice também não captura aspectos qualitativos importantes da expertise, como redes de relacionamento, habilidades políticas ou conhecimento tácito adquirido em contextos informais.
Na Parte 2, na próxima semana, discutiremos os desafios metodológicos na análise quantitativa do poder e a complementaridade entre métodos quantitativos e qualitativos.
Referências dos artigos:
Codato, A., & Franz, P. (2017). Recrutamento ministerial no Brasil: comparando as presidências de FHC e Lula. E-legis, (22), 44--62. http://dx.doi.org/10.51206/e-legis.v10i22.294
Codato, A., & Franz, P. (2018). Ministros-técnicos e ministros-políticos nos governos do PSDB e do PT. Revista de Administração Pública, 52(5), 776--796. https://doi.org/10.1590/0034-7612174301
Codato, A., Franz Júnior, P., Sangalli, A., & Silva, R. (2024). Mensurando e explicando a instabilidade dos gabinetes presidenciais no Brasil entre 1946 e 1964. Estudos Históricos, 37(81), e20240105. https://doi.org/10.1590/S2178-149420240105
Codato, A., Perissinotto, R. M., Dantas, E. G., Franz, P., & Nunes, W. (2018). A instabilidade da equipe econômica do governo brasileiro. In R. Pires, G. O. Lotta, & V. E. de Oliveira (orgs.), Burocracia e políticas públicas no Brasil: interseções analíticas (pp. 299–325). Brasília: IPEA/Enap. https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/8615
Franz, P., Codato, A., & Fernández, V. (2025). Federalismo e coalizão: a representatividade dos estados nos gabinetes ministeriais brasileiros. Dados, 68(2), e20230017. https://doi.org/10.1590/dados.2025.68.2.362
Perissinotto, R., Codato, A., & Gené, M. (2020). Quando o contexto importa: análise do turnover ministerial na Argentina e no Brasil após a redemocratização. Revista Brasileira de Ciências Sociais, 35(104), e3510412. https://doi.org/10.1590/3510412/2020