2.7 Análise
A análise será realizada considerando as duas hipóteses levantadas. A primeira delas busca responder se há um descumprimento sistemático por parte das cortes inferiores das decisões do STF. Para testar essa hipótese, utilizaremos regressão logística binária com dados em painel, tomando como efeitos fixos as seguintes variáveis
tibble::tibble(explicativa=c("seguimento","paradigma","reclamante","autoridade reclamada","cpc15","orgao julgador"),
categorias=c("Superior Tribunal de Justiça,\n
Justiça Federal,\n
Justiça do Trabalho,\n
Justiça Eleitoral,\n
Justiça Militar da União,\n
Justiça dos Estados e do Distrito Federal e Territórios,\n
Justiça Militar Estadual",
"Decisão erga omnes,\n
decisão interpartes\n
súmula vinculante",
"pessoa física,\n
pessoa jurídica de direito privado,\n
pessoa jurídica de direito público",
"juiz de primeira instância,\n
juiz de segunda instância,\n
órgão colegiado",
"anterior, posterior",
"ministro,presidente,turma, pleno"
)
)e como grupo ou efeito aleatório o órgão julgador. O modelo segue a seguinte equação:
\[ logit(y) = {\beta}X + Zu + \epsilon\]
que no R será modelado da seguinte forma:
modelo <- mle4::glmnet(decisao~seguimento+paradigma+reclamante+autoridade+cpc15+orgao_julgador+(1|orgao_julgador))O modelo seguirá regressão logística binária com efeitos mistos. Segundo o qual, a decisão de procedência ou improcedência será estimada a partir das variáveis explicativas seguimento, paradigma, reclamante, autoridade, cpc15 e orgão julgador. O órgão julgador funcionará tanto como efeito fixo quanto como efeito aleatório.