Validação IPEA — IVS UBS NoHarm vs. Atlas IVS

Resultado da correlação (169 municípios)

0,20

Spearman ρ

A) ivs_medio original

fraca ***

0,79

Spearman ρ

B) normalização global

forte ***

0,55

Spearman ρ

C) 3 dimensões IPEA

moderada ***

0,88

Spearman ρ

Capital Humano nosso × IPEA

muito forte ***

As três variantes testadas

Variante	Normalização	Pesos	Pearson r	Spearman ρ	Interpretação
A) `ivs_medio` original	Por município (min-max local)	SMS-POA: D1×50% + D2×30% + D3×10% + D4×8% + D5×2%	+0,256	+0,204	fraca ***
B) `ivs_global_sms`	Global (todos os municípios juntos)	SMS-POA (mesmos pesos de A)	+0,757	+0,786	forte ***
C) `ivs_global_ipea`	Global	3 dimensões iguais (1/3 cada): Infra + CapHum + Social	+0,552	+0,548	moderada ***

Diagnóstico principal: A variante B usa exatamente os mesmos pesos que A, mudando apenas a normalização de local (por município) para global (todos os municípios juntos). A correlação salta de ρ=0,20 para ρ=0,79. Isso mostra que a normalização por município apaga a variação absoluta entre municípios — o ivs_medio fica comprimido em 0,33–0,65 (dp=0,06), enquanto o IVS IPEA varia de 0,14 a 0,77 (dp=0,13).

Correlação por dimensão (normalização global)

Nossa dimensão (global)	Dimensão equivalente IPEA	Pearson r	Spearman ρ	Interpretação
Infra (sem_saneam + sem_lixo)	Infraestrutura Urbana	+0,344	+0,330	fraca ***
CapHum (analf + escola + adol_fem)	Capital Humano	+0,868	+0,882	muito forte ***
Social (OSC + idosos)	Renda e Trabalho	−0,415	−0,400	fraca negativa ***

Diferenças estruturais

IVS UBS NoHarm

Dados	Censo 2022
Escala	Por território de UBS
Dimensões	5 (D1–D5)
Pesos	D1=50%, D2=30%, D3=10%, D4=8%, D5=2%
Normalização	Min-max por município
Renda	❌ não disponível
Raça	✅ D1_negros

IVS IPEA — Atlas

Dados	Censo 2010
Escala	Municipal (e UDH)
Dimensões	3 (Infra / CapHum / Renda)
Pesos	1/3 cada dimensão
Normalização	Nacional
Renda	✅ Renda e Trabalho (1/3 do IVS)
Raça	❌ ausente

O que temos vs. o que falta

✅ Capital Humano — muito bem coberto (ρ=0,88)

Analfabetismo, evasão escolar 0–5 e 6–14, proporção de adolescentes femininas. Indicadores do Censo 2022 setorial capturam bem essa dimensão.

⚠️ Infraestrutura — parcialmente coberto (ρ=0,33)

Temos saneamento e coleta de lixo. O IPEA inclui também mobilidade urbana (% com renda ≤ ½SM e deslocamento ao trabalho >1h), que não está disponível no Censo 2022 setorial.

❌ Renda e Trabalho — ausente (ρ=−0,40)

Nossa proxy "Social" (OSC + idosos) correlaciona negativamente com a dimensão de Renda do IPEA — municípios mais ricos têm mais OSCs. Precisamos de indicadores de renda para cobrir essa dimensão.

Próximos passos para melhorar a correlação

1. Indicador de renda — maior impacto esperado.
Opções: PBF por CEP (Portal da Transparência API) ou variáveis de renda do Censo 2022 setorial (arquivo domicilio3, variáveis V00496–V00643, aguardando identificação no dicionário IBGE).

2. Normalização global — já testada e funciona.
Mudança simples: normalizar os indicadores no conjunto de todos os municípios processados em vez de por município. Com os pesos atuais, a correlação já atinge ρ=0,79.

3. Cobertura ESF — requer e-Gestor APS por CNES.
Substituiria OSC como proxy de acesso a serviços.

Nota metodológica

Por que mantemos a normalização por município no pipeline principal?
A normalização por município faz o IVS mostrar vulnerabilidade relativa dentro de cada cidade, identificando quais UBSs o gestor municipal deve priorizar. Isso é útil operacionalmente. A normalização global (variante B) é mais indicada para comparações entre municípios e está disponível via python src/comparar_ivs_ipea.py.

Fonte: Atlas da Vulnerabilidade Social — IPEA. Dados municipais 2010 (nível regiao,uf,rm,municipio, Total Cor × Total Sexo × Total Situação de Domicílio).
Script: src/comparar_ivs_ipea.py — testa três variantes e salva CSV em data/reference/ivs_comparacao_ipea_2010.csv.
N: 169 municípios (batch parcial em 08/03/2026).

Validação — IVS UBS NoHarm vs. Atlas IVS IPEA