Na avaliação de imóveis em que a homogeneização dos dados amostrais é realizada pelo Tratamento por Fatores surge um conjunto de termos técnicos como mediana, moda, desvio padrão, coeficiente de determinação e intervalo de confiança entra em jogo. Esses conceitos formam o arcabouço fundamental para garantir a precisão das avaliações. Além disso, são impostas exigências específicas, como limites de 20% para o coeficiente de variação (cxvsd) e 50% para o Grau de Precisão I para os fatores.
É notável que a escolha entre tratamento por fatores e tratamento científico assume um papel crucial, especialmente quando a quantidade de dados de amostra é limitada. Em cenários onde o volume de dados é insuficiente para suportar tratamentos estatísticos por inferência (DE OLIVEIRA, 2017, b), a abordagem por fatores emerge como mais recomendada. Além disso, tal método se aplica quando as amostras são mais pertinentes ao imóvel em análise, levando em conta variáveis como localidade, tipo de exploração e características do solo (MANSUR, 2014).
A abordagem científica do tratamento de dados desdobra-se em duas etapas. Primeiro, a obtenção de amostras homogeneizadas, que servem como base sólida. Na sequência, segue-se o segundo filtro, envolvendo a definição de outros estimadores estatísticos, conforme Dantas (1998) descreve. A vantagem inerente ao tratamento científico é sua capacidade de proporcionar uma gama de testes estatísticos que culminam no modelo matemático mais sólido para explicar o valor final. A Regressão Linear Múltipla, reconhecida por sua eficiência, é uma opção preferida pelos avaliadores, embora sua complexidade seja notável, como observado por Baptistella (2005).
Um aspecto notável da avaliação via regressão linear, aplicando a abordagem científica, é a diversidade de modelos matemáticos igualmente válidos que podem ser gerados. Isso permite que o avaliador escolha o que melhor se encaixa. Para tal escolha, critérios como a significância dos regressores, coeficientes de determinação, teste lógico do gráfico (equação), resíduo do modelo, heterocedasticidade e multicolinearidade são empregados, conforme sugestões de Peli Neto (2003) e Gujarati (2004). Apesar de todas essas vantagens, é necessário considerar que críticas surgem em relação ao uso indiscriminado deste método, particularmente em contextos rurais (GRANDISKI, 2005; CARAVALHO, 2012).
Outro filtro relevante é a quantidade de amostras. No contexto de imóveis rurais, a norma NBR 14.653-3 estabelece que um laudo deve conter no mínimo 5 elementos efetivamente utilizados. Quando o tratamento segue a abordagem científica, o número de variáveis influencia este requisito, com um mínimo de 9 amostras para o caso de duas variáveis.
Em resumo, em uma análise estatística e de segurança, a abordagem científica de homogeneização emerge como levemente mais favorável em relação à homogeneização por fatores. Portanto, quando o avaliador dispõe de amostras suficientes, a abordagem científica pode aprimorar a confiabilidade dos dados e a fundamentação do laudo. A homogeneização por fatores, então, surge como uma alternativa residual, aplicável em situações onde as amostras são escassas.
Fonte: < https://sindpfa.org.br/wp-content/uploads/2019/12/Livro-Avaliacao-de-imoveis-rurais-pelos-PFAs-e-book-1.pdf > acesso em abril/2023
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