Questão de Auditoria Governamental — Processo de Auditoria — FGV 2025
Auditoria Governamental›Processo de Auditoria
Código
fg106376
Banca
FGV
Órgão
CGE-SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor Estadual de Controle - Contabilidade Pública e Finanças - tarde
Dados da Companhia de Engenharia de Tráfego (CET) revelam uma redução de 47,2% no número de mortes de motociclistas, caindo de 36, em 2023, para 19, em 2024.Disponível em: https://prefeitura.sp.gov.br/web/pinheiros/w/faixa-azul-ems%C3%A3o-paulo-redu%C3%A7%C3%A3o-de-47-nas-mortes-de-motociclistas.A análise (…) aplica modelos de Diferença-em-Diferenças específicos de adoção escalonada para estimar os efeitos da intervenção. Em todas as especificações, os impactos estimados foram pequenos e estatisticamente indistintos de zero.LOUREIRO, Michele. Estudo não encontra relação direta entre Faixa Azul e redução de sinistros em São Paulo. Centro de Estudos das Cidades – Insper. São Paulo.Sobre a natureza da evidência e a conclusão cabível, à luz do enunciado, assinale a afirmativa correta.
APMSP: evidência causal; Insper: o estudo é apenas descritivo por causa da metodologia empregada.
BPMSP: comparação antes–depois é correlacional, sem contrafactual; Insper: avaliação causal com contrafactual (DiD de adoção escalonada) que não detectou efeito significativo, portanto não se pode afirmar causalidade.
CAmbos apresentam evidências causais.
DAs estimativas “indistintas de zero” significam que o efeito da Faixa Azul é negativo; logo a Faixa Azul piora os sinistros.
EA divergência se explica porque a PMSP mediu eficácia e o Insper mediu eficiência; portanto, não há conflito metodológico.
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GabaritoB — PMSP: comparação antes–depois é correlacional, sem contrafactual; Insper: avaliação causal com contrafactual (DiD de adoção escalonada) que não detectou efeito significativo, portanto não se pode afirmar causalidade.
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Evidência causal vs. correlacional: análise de estudos sobre a Faixa Azul
Gabarito: letra B. A PMSP apresentou apenas uma comparação antes–depois (correlacional, sem contrafactual), enquanto o Insper utilizou um método de Diferença-em-Diferenças com adoção escalonada, que permite inferência causal por construir um contrafactual. Como as estimativas do Insper foram “pequenas e estatisticamente indistintas de zero”, não se pode afirmar causalidade — o que torna a alternativa B correta.
A questão testa a compreensão da diferença entre evidência correlacional (simples comparação antes/depois) e evidência causal (com contrafactual). A armadilha está em confundir uma mera associação temporal com uma relação de causa e efeito.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que o estudo da PMSP é “evidência causal” e o do Insper é “apenas descritivo”. Na verdade, o estudo da PMSP é meramente correlacional (não há contrafactual). Já o Insper usou uma metodologia causal (DiD), mas não encontrou efeito significativo. A classificação está invertida.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Descreve corretamente a natureza de cada estudo: PMSP = comparação antes–depois, correlacional, sem contrafactual; Insper = avaliação causal com contrafactual (DiD escalonado), que não detectou efeito significativo. Conclusão: não se pode afirmar causalidade. É a única que alinha metodologia e resultado.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que ambos são evidências causais. A PMSP não usou nenhum método para isolar o efeito da intervenção de outros fatores (como tendência de queda já existente), portanto sua evidência é apenas correlacional, não causal.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Interpreta “indistintas de zero” como efeito negativo, mas o termo significa que o resultado não é estatisticamente diferente de zero — ou seja, não se pode rejeitar a hipótese de efeito nulo. Não há suporte para afirmar que a Faixa Azul piorou os sinistros.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Diz que a divergência se deve a medição de eficácia (PMSP) vs. eficiência (Insper). Na verdade, ambos medem eficácia (redução de mortes/sinistros). A divergência é metodológica: um não usa contrafactual, o outro sim. Não há conflito de conceitos de eficácia/eficiência.
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a confusão entre mera correlação temporal (antes/depois) e causalidade. Muitos candidatos acham que “depois da intervenção reduziu” já prova causalidade. O estudo do Insper mostra que, ao comparar com um grupo de controle (contrafactual), o efeito desaparece — daí a necessidade de métodos causais.