text:
Henrique Vagner
email: vagner@lit.ifce.edu.br

Antonio De Souza

Wendell
email: wendell@ifce.edu.br

Oliveira Rodrigues

Matheus Lima
email: matheuslimaufc@gmail.com

Cláudio Marques
email: claudiosa@ifce.edu.br

Edilson Sá Medeiros

Edilson Mineiro
email: edilson.mineiro@gmail.com

Sá Júnior

Mineiro Sá

Júnior Smartgrid

De Souza

Wendell Rodrigues

SmartGrid Improvements on Photovoltaic Systems by Analyzing Energy and Weather Measures

de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Introduction

Smart grid [START_REF] Sun | Review of Smart Grid Comprehensive Assessment Systems[END_REF][6] is a system that consists of, by using digital solutions, monitoring, controlling and analyzing in bidirectional power flow among all types of generating units like Thermal power station, hydropower generation, solar power plant, nuclear power station, etc. and enduse consumers. It is used to monitor and control the power flow automatically, through a master station with the help of technology. Smart grid technology enables the controlling of components of the power system in generation, transmission, distribution system. It enables monitoring and controlling the power consumption at consumers' premises by the automation system and provides proper control in the distribution system. It also analyzes the power consumption so that it provides proper control in the generation system and transmission automatically. Smart grid can be applied on all layers of energy handling. Regarding energy producing, solar panel systems provide an interesting power source.

Energy produced by solar panel systems is proliferating fast in recent years. This is due, mainly, to the reduced cost and the benefits relied to environment. However, the performance of those systems is impacted by many issues. Ancuta and Cepisca in [START_REF] Ancuta | Fault analysis possibilities for PV panels[END_REF] present fault analysis for photovoltaic (PV) panels that decrease their result according to plant design.

Thus, this work addresses the external factors that directly impact the power loss. For this, we analyze some industries that use solar plants and enumerate the main issues regarding failures. Most of them are related to vandalism and dust, even bird dust. As the dataset for this problem is almost non-existent, we experimentally collected measurement data from a small-scale solar panel plant from our institution and applied some pattern recognition methods to provide a real-time solution to improve the system performance.

Photovoltaic Systems

Krauter [START_REF] Krauter | Solar Electric Power Generation[END_REF] defines Photovoltaics(PV) as a solar electric power generated via the direct conversion of solar radiation into electricity. Currently, this conversion can achieve around 26% of a theoretical 33% of the incoming solar irradiance.

According to Sumathi et al [START_REF] Sumathi | Solar PV and Wind Energy Conversion Systems[END_REF], in 2010, among the world's total power, the contribution of solar PV was a very small fraction. However a rapid growth is observed in the installation of solar PV and would continue to increase in the upcoming years. In the New Policies Scenario, power generated from solar PV in 2035 is over 26-times that of 2010, expanding from 32 Twh to 846 Twh. The energy from installed solar PV would increase from 67 GW in 2011 to 600 GW in 2035, on account of decreasing expenses and government aids.

Thus, the industry and other productive sectors of society have high competitive gains adopting this technology.

Briefly, a single PV device is known as a cell. An individual PV cell is usually small, typically producing about 1 or 2 watts of power. These cells are made of different semiconductor materials and are often less than the thickness of four human hairs. In order to withstand the outdoors for many years, cells are sandwiched between protective materials in a combination of glass and/or plastics.

PV modules and arrays are just one part of a PV system. Systems also include support structures, along with the components, such as inverters, that take the direct-current (DC) electricity produced by modules and convert it to the alternating-current (AC) electricity used to power electrical devices.

Fault Detection and Prediction Methods

An effective way to detect pattern changes is comparing a large number of measures in different days in different weather conditions. Usually, voltage and current have small changes if we have same solar irradiance. Hence, an experimental survey was implemented in order to acquire electrical measures from PV in several time and weather conditions. Figure 1 shows the elements of this additional testbed for small-scale analysis adding external interference such as dirties or shadows. During energy production to supply a small set of loads (lamps and sockets), three measures are made: voltage, current (so power), and solar irradiance from an external metering sensor. Current and voltage come from the installed inverter and all these measures are stored as a time-series data. Data are processed using some python scripts in order to be used as input information to pattern recognizing methods. However, in order to validate small-scale data on larger power plants, we have used data acquired from commercial inverters and meteorological station. This problem fits typically in regression methods. Regression analysis is a set of statistical processes for estimating the relationships between a dependent variable (often called the outcome variable, or target) and one or more independent variables (often called features, predictors, or covariates). The objective of regression in machine learning is to predict continuous values such as generated power.

Light Gradient Boosting Machine

Next sections show how interesting is Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) in results. LightGBM [START_REF] Ke | LightGBM: a highly efficient gradient boosting decision tree[END_REF] extends the Gradient Boosting Regressor (GBR) [START_REF] Friedman | Greedy function approximation: a gradient boosting machine[END_REF] algorithm by adding a type of automatic feature selection as well as focusing on boosting examples with larger gradients. This can result in a dramatic speedup of training and improved predictive performance. Later is preferable for our approach.

PV Measurement Dataset

The data were collected over 6 months in northeastern Brazil during 2021, where the sun is available most of the time. For training and validation procedures, we have acquired data from a commercial inverter connected to some solar panel strings and, also, a weather station. Data were matched in time in order to link measures. Inverters can handle multiple MPPT modules and, thus, allows better layout scenarios.

Measures

There are many output measures from data source. However, many of them can be calculated from the other columns. Pre-analysis shows non-relevant features and enlightens others such as solar irradiance and temperature. In fact, as the panels transform sunlight into energy, irradiance plays a key role in production. However, it cannot be disregarded that the temperature and even the wind speed (which helps to cool the panels) directly contribute to the best performance in power generation. Thus, dataset is provided as shown in Table 1

Results

Dataset was split in a twofold subset. First one has 24735 rows for training and a second one has 10601 rows for validation test. The prediction is based on the regression in search of the generated power according to the characteristics obtained in the field.

Comparing Methods

Table 2 presents the regression methods comparison ordered by R 2 , the coefficient of determination indicating the proportion of variation between generated power and its prediction.

Although the training time for the Light Gradient Boosting Machine (lightgbm) method is the longest, we prefer to use it as the best result knowing that the training time does not have much impact on the final application. Moreover, it is always possible to decrease that time by computing on GPUs.

Still observing the results, it is important to note that other methods such as Random Forests (rf) [START_REF] Breiman | Random Forests[END_REF] show expressive gains. The low training time has a good R 2 value and presents a better result for the accuracy indicated in the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). This method is an excellent candidate when training time is a critical factor in implementing the application.

Model

-nearest neighbour), lr(logistic regression),lasso(least absolute shrinkage and selection operator),lar(least-angle regression),br(bayesian ridge),llar(lasso Least angle regression),et(extra tree),en(elastic net),omp(orthogonal machine porsuit),ada(adaboost regressor),dt(decision tree),par(passive aggressive regressor)

Training Score for lightGBM

A learning curve shows the validation and training score of the estimator for varying numbers of training samples. It allows us to find out how much we benefit from adding more training data and whether the estimator suffers more from a variance error or a bias error. In Figure 2, both the cross validation score and the training score converge to a value that is quite low with increasing size of the training instances.

Feature Importance

The feature importance will return an array where each element of it is a feature of our model. It will tell you, in proportions, how important that feature is to the model, where the higher the value, the more important the feature is to the model. As expected, irradiance is the most important feature in the model (see Figura 3). However, it is not a direct function of the generation and, in cases where there are external interferences such as dirt on the panels, this feature may indicate an anomalous pattern in the generation.

Prediction Error for lightGBM Regressor

A prediction error plots the actual targets (generated power on panels) from the dataset against the predicted values generated by our model. This allows us to see how much variance is in the model. The regression model have a identity line well fitting when comparing against the 45 degree line, where the prediction exactly matches the model (Figure 4).

Conclusion and Perspectives

This work presented a proposal to analyze a multi-source dataset to guarantee improvements in the performance of photovoltaic systems. Although the work was based on computational artificial intelligence methods of machine learning, this was not the only focus. In fact, the scarcity of datasets to train these methods has been one of the biggest problems. However, the dataset must be restructured into several data sources in addition to measurements of electrical and meteorological quantities. It is an important perspective to make an association of conventional and thermal image data to improve the assertiveness of the results. With this, the performance of photovoltaic systems is monitored in real time and it will be possible to anticipate problems. As seen in results, several machine learning methods can meet the prediction requirements. Among the methods, lightGBM stands out as it presents the best results in R 2 for our dataset. The generated model can be easily deployed on low cost hardware in order to analyze solar power plants in real-time. That allows increasing efficiency of energy generation. Nevertheless, there is still room for testing with other algorithms and when the set of features (evaluated variables such as individual MPPTs) are in a more complex definition, the use of deep learning as a tool for the identification of anomaly patterns becomes valid.

Figure 1 :

 1 Figure 1: Experimental Dataset Capture. Source: authors

Figure 2 :Figure 3 :

 23 Figure 2: Learning Curve for lightGBM. Source: from experimental results

Figure 4 :

 4 Figure 4: Prediction Error Plot. Source: from experimental results

Table 1 :

 1 Cross Data Measures from Inverters and Weather Station

	with 35336 rows

Table 2 :

 2

		MAE	MSE	RMSE	R 2	RMSLE MAPE TT (Sec)
	lightgbm 2953.3167	3.523394e+07 5933.3738	0.8705 0.5873	0.1750	300
	gbr	3076.8711	3.620912e+07 6014.6031	0.8670	0.6267	0.2085	2.186
	rf	2821.3143	3.858068e+07 6209.9684	0.8582	0.4255	0.1496 9.808
	knn	3200.9721	4.239244e+07 6508.1509	0.8442	0.4262	0.1769	231
	lr	4094.1461	4.443212e+07 6662.7248	0.8367	0.8606	0.4469	403
	lasso	4092.0608	4.443848e+07 6663.1764	0.8367	0.8591	0.4479	62
	ridge	4093.5858	4.443253e+07 6662.7510	0.8367	0.8601	0.4469	36
	lar	4094.5139	4.443441e+07 6662.8956	0.8367	0.8635	0.4468	41
	br	4092.0380	4.443597e+07 6662.9925	0.8367	0.8584	0.4474	77
	llar	4120.2396	4.489454e+07 6696.9883	0.8351	0.8407	0.4629	40
	et	2879.3797	4.660053e+07 6825.7398	0.8288	0.4145	0.1501	9.893
	en	4542.0858	5.224133e+07 7223.4427	0.8081	0.9578	0.7955	84
	omp	4672.4580	5.351067e+07 7310.9689	0.8034	0.8998	0.5791	27
	huber	3771.4987	5.446469e+07 7374.9502	0.7999	0.6986	0.2994	1.293
	ada	5317.3509	5.663545e+07 7524.5133	0.7919	0.7790	0.4537	635
	dt	3354.4411	6.235039e+07 7894.1402	0.7708	0.4479	0.1737	186
	par	4750.7526	7.142720e+07 8354.1221	0.7377	0.7240	0.3689	179
	dummy	14337.4690 2.723538e+08 16502.6821 -0.0008 1.6260	4.1296	29

Regression Methods Comparison :: gbr(gradient boosting), rf(random forests),

Acknowledgment

This research was supported by FUNCAP and CAPES. We thank our colleagues from Telematics and Industry Department of IFCE who provided insight and expertise that greatly assisted the research, although they may not agree with all of the interpretations of this paper.


domain: info spi

text:
Keyvilania Vieira
email: keyvilania@alu.ufc.br

V De Freitas

Dr C Alexandre

R Fernandes
email: alexandrefernandes@ufc.br

Dr James Ferreira

Gabriela Alburquerque
email: gabriela.albuquerque@alu.ufc.br

Dos Santos

Keyvilânia V V De Freitas

Gabriela A Dos Santos

The use of Machine Learning for predicting the sentence given by the population at a crime scene

Keywords: Authoritarian Aggression, Anti-intracepction, Superstition and Stereotypy, Power and Toughness, Destructiveness and Cynicism, Projectivity

ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Introduction

Brazilian society lives with the recurrent fear caused by crime and violence. Organizations that disseminate hate, prejudice, and intolerance have been gaining more and more followers (Fórum Brasileiro de Segurança Pública, 2017).In this context, we live in a period where the constant validation of democratic institutions in Brazil is needed.

The growth of social media also brings visibility to cases of intolerance and prejudice suffered, for example, by the lower-class population, making evident the neglect and disengagement of part of society [START_REF] Lavor | Análises Interseccionais a Partir da Raça e da Classe: Medo do Crime e Autoritarismo[END_REF]. The feeling of helplessness and invalidity felt by the population contribute to increase the number of supporters of groups with authoritarian discourses in search of quick solutions [START_REF] Lavor | Análises Interseccionais a Partir da Raça e da Classe: Medo do Crime e Autoritarismo[END_REF]. These aspects influence the opinion of individuals, such as, for example, the sentence they would give in a criminal case. In this scenario, the popular verdict often differs from the judicial one because it is distorted by the conditions experienced by each individual in society.

The work aims to apply machine learning techniques to predict the verdict given by the population at a crime scene. The database used was assembled with information from the social context of 1102 participants from 21 different states of Brazil, mostly from the states of Ceará and Rio Grande do Sul, in the year 2020. The data used are part of the "Brasil 2020 Decides" survey which has assertions about social conditions, authoritarian behavior related to economic conditions, and authoritarian behavior related to color/race differences. The questions were intended to measure the predisposition to authoritarianism and assess how demographic and social variables affect these predispositions. The indices of the F scale, RWA, modern racism index, and class prejudice scale, among others, are also obtained from the survey (BRASIL 2020 DECIDE).

This work will determine the effectiveness of the SVM (Support Vector Machine) as a tool for judgment. The main objective is to obtain a model to predict the sentence of an accused at a crime scene, based on data collected through the form. To improve the efficiency of the SVM, the linear, polynomial, and RBF kernels were tested. The predictive model is based on a classification system that follows the degree of knowledge discovery in the database (KDD) which allows a better exploration of databases for using the SVM. The accuracy obtained in this work presents an average success rate of 60% reaching 68% of effectiveness.

The remainder of the work is divided as follows. In topic 2, the papers related to this article are presented. In topic 3, the theoretical framework for the measurement of authoritarian positions and the influence of social variables is addressed. In topic 4, the methods used in the work are presented. In section 5, the results are presented and discussed. In section 6, the conclusion is addressed. public security, regarding the characteristics of race and classes that have an emphasis on social inequality indices, interfering with adequate access to education, justice, health, employment, etc. [START_REF] Rocha | O negro no mundo dos ricos: um estudo sobre a disparidade racial de riqueza no Brasil com os dados do censo demográfico de[END_REF].

In "A Naturilazação da Pobreza", it is reported that the exclusion and impoverishment of certain social strata are highlighted by the relationship between the accumulation or scarcity of wealth with the virtues and imperfections of each individual. Likewise, about race, there is an attempt to mask racial tensions based on the idea that the intense crossing of races resulted in peaceful racial interactions in society [START_REF] Lavor | Análises Interseccionais a Partir da Raça e da Classe: Medo do Crime e Autoritarismo[END_REF]. Thus, it is observed how the social variables interfere in the portrait of each member before society, being able to overlap truth and justice.

Method

This section describes the methods used in this work, being divided into database and classification.

Database

To carry out the prediction model, the database of the survey "Brasil 2020 Decide" was used. This database was constructed by researchers of the postgraduate program of the Universidade Federal do Ceará -UFC in partnership with the Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro Brasileira -UNILAB. The procedure carried out in the research follows the rules established by Resolution 466/12 of the "Conselho Nacional de Saúde" (BRASIL 2020DECIDE, 2020). The research results are restricted to the institutions responsible for it's development. In the form used for the research, a crime scenario is described, in which there is an accused and a victim with informed social class and employment relationship. Along with that information, are presented two images of two people with different physical features. At the end of the survey the participant must give a verdict on whether to convict or acquit the accused. The prediction model proposed in this paper aims to predict the sentence given by the population in these scenarios (Acquit or Condemn). For this, it is necessary to take into account the values that each individual carries with them, such as beliefs, level of satisfaction with the government, income, prejudices, as well as their socio-economic situation. In this way, the assertions of the survey that had the most relevant characteristics were selected to compose the base. The chosen questions were: 1, 30, 32, 33, 35, 37, 38, 41, 44, 59, 75, 87, 88, 97, 100, 106, 112 e 118 (form in annex). With the questions and the indexes extracted from the original form, a database with a size of 13KB was set up and later applied in the Matlab software.

Prediction model

For the prediction model, the KNN, SVM and MLP algorithms were tested, from which the SVM classifier was selected because of it's higher accuracy values and shorter processing time. O support vector machine (SVM) é um dos classificadores mais eficientes para problemas de elevada dimensionalidade e problemas com dados não lineares que estão sujeitos a informações que podem diminuir a eficácia do algoritmo. The Support Vector Machine (SVM) is one of the most efficient classifiers for high-dimensional problems and problems with non-linear data that rely on information that can decrease the effectiveness of the algorithm.

The prediction model follows the steps of the KDD method: (1) data selection, (2) data preprocessing, (3) data transformation, (4) data mining, and (5) interpretation. In the first step, attributes that had no relevance for the classification were discarded and an exclusion question was applied to remove samples that could impair the effectiveness of the algorithm. In the second stage, irregularities were corrected and missing values of age were filled in with the average age per label. Information about the victim and the accused are encoded in binary variables. After pre-processing, the database had 1102 samples, 1 binary output, and 15 attributes, namely: The assertion about the crime scenario described; the participant's age and gender; the profile of the accused; the profile of the victim; social class, income, and education of the participant; the state where he/she resides; the modern racism index; the RWA index; the F scale index; the social dominance index; and the class prejudice index. In the third stage, data normalization was performed using the z-score method. The kfold technique with k=10 was also applied to split the training and test data. In the fourth step, the database is applied to the algorithm for performing the classification, of the sentence determined for the crime scene described in item 4.1. Finally, the results are presented and analyzed in the fifth step, which will be shown in the next section. The charts shown present the results obtained according to the parameters used.

Results and Discussion

In this section, the results and tests carried out are discussed. Using the previously mentioned database, the results were obtained by applying kfold with k=10, which consists of dividing the database into 10 groups where each group is used for testing while the rest is used for training, alternating the groups until all have been used as a test. The z-score normalization was also applied, where the difference between the data values and the population mean, about the standard deviation, is calculated for each attribute.

Unnormalized data

The results obtained with the SVM for the different types of kernels without z-score normalization are shown in Table 1. The results show that in the tests carried out for the linear kernel, the algorithm obtained a success rate of 67%, which is the highest rate.

The database has attributes of different magnitudes such as age, modern racism index, RWA index, F scale index, social dominance index, and class prejudice index. Therefore, it is necessary to normalize the data so that they are all represented in the same scale.

Normalized data

The results obtained with the SVM for the different types of the kernel with the application of the z-score and the PCA are shown in Table 2. The results show that the highest average accuracy is given for the polynomial kernel with a rate of 68, 20%, reaching a maximum accuracy of 74.54%. The lowest average accuracy was obtained with the RBF kernel, but this kernel obtained a maximum accuracy of 75.45%. Note that the difference between the algorithms before and after normalization is approximately 7%, for the RBF and Polynomial kernels. However, the averages of success for all the types of kernels after normalization are very close. Despite the improvement in accuracy levels, this rate still is a medium value, indicating that these factors influence decision-making in the population but there are others that were not disclosed in the database.

Kernel Types

Average Accuracy Linear 67,00% RBF 59,27% Polynomial 59,53%

Conclusion and Future Work

This work sought to analyze the judgment and position of people in a crime scenario, based on the socioeconomic and racial data of those present at the crime scene. Data were collected through the survey "Brasil 2020 Decide", which gathered social and racial information from 1102 participants from 21 different states of Brazil. It's possible to see that the accuracy of the algorithms for the normalized data, being this the best case, have results very close to each other: approximately 68%. As a way of seeking to improve this accuracy, for future work we will apply this database in the XGBoost and CNN (Convolution Neural Network) algorithms. The obtained results will be applied in studies in the area of psychology related to the behavior of society. 1 Q1 -TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO Prezado (a) colaborador (a), Você é convidado (a) a participar da pesquisa "Brasil 2020 Decide", que tem como finalidade conhecer como as pessoas tomam decisões em um julgamento, comparando a percepção de estudantes matriculados em cursos de graduação em Direito e com população em geral. Esta investigação é coordenada pelo pesquisador Prof. Dr. James Ferreira Moura Junior, do Programa de Pós Graduação em Psicologia da UFC e da UNILAB, e pelo pesquisador Prof. Dr. Angelo Brandelli Costa, do Programa de Pós-Graduação em Psicologia da PUCRS. Para tanto é necessário que você preencha os questionários, com duração aproximada de 20 minutos. 1. PARTICIPANTES DA PESQUISA: Pessoas maiores de 18 anos da população geral e estudantes de cursos de Graduação em Direito. Participarão da pesquisa aqueles que, ao serem convidados a colaborar, voluntariamente concordem. 2. ENVOLVIMENTO NA PESQUISA: Ao participar deste estudo, você deve responder a um questionário online envolvendo perguntas sobre aspectos psicológicos individuais, bem como um cenário simulado de julgamento. Você tem a liberdade de se recusar a participar e pode ainda deixar de responder em qualquer momento da pesquisa, sem nenhum prejuízo. Sempre que quiser, você poderá pedir mais informações sobre a pesquisa. Para isso, poderá entrar em contato com o coordenador da pesquisa. 3. RISCOS E DESCONFORTOS: A participação nesta pesquisa não traz complicações; talvez, apenas, algum constrangimento que algumas pessoas sentem quando estão fornecendo informações sobre si mesmas. Os procedimentos utilizados nesta pesquisa seguem as normas estabelecidas pela Resolução 466/12 do Conselho Nacional de Saúde, e não oferecem risco à sua integridade física, psíquica e moral. Nenhum dos procedimentos utilizados oferece riscos à sua dignidade. 4. 2 CONFIDENCIALIDADE DA PESQUISA: Todas as informações coletadas neste estudo são estritamente confidenciais. Apenas os membros do grupo de pesquisa terão conhecimento das respostas, e seu nome não será usado em nenhum momento. Todos os dados serão analisados em conjunto, garantindo o caráter anônimo das informações. Os resultados poderão ser utilizados em eventos e publicações científicas. 5. BENEFÍCIOS: Ao participar desta pesquisa, você não deverá ter nenhum benefício direto. Entretanto, espera-se que a mesma forneça dados importantes acerca de possíveis fatores contribuintes para a explicação de comportamentos sociais e para a construção de guidelines para estabelecimento de decisões em julgamento no Brasil. Eu fui informado(a) dos objetivos da pesquisa acima de maneira clara e detalhada. Recebi informações a respeito da pesquisa e esclareci minhas dúvidas. Sei que em qualquer momento poderei solicitar novas informações e modificar minha decisão de participação se assim eu o desejar. Quaisquer dúvidas relativas a esta pesquisa poderão ser esclarecidas pelos pesquisador responsável James Ferreira Moura Junior, fone (085) 997767070, ou pela entidade responsável o Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal do Ceará (CEP-UFC) em (85) 33668344/46, Rua Coronel Nunes de Melo, 1000 -Rodolfo Teófilo, de segunda a sexta-feira das 8h às 12h. O Comitê de Ética é um órgão independente constituído de profissionais das diferentes áreas do conhecimento e membros da comunidade. Sua responsabilidade é garantir a proteção dos direitos, a segurança e o bem-estar dos participantes por meio da revisão e da aprovação do estudo, entre outras ações. Se você concordar em participar deste estudo, você apertará o botão logo abaixo de que concorda em voluntariamente participar da pesquisa. Eles têm conseguido mais do que merecem.

- Possuem uma beleza diferente. A situação do nosso país está ficando tão séria que ações firmes seriam jus... Nosso país será melhor se obedecermos nossos líderes. A situação do nosso país está ficando tão séria que ações firmes seriam jus... As autoridades devem ser obedecidas porque elas estão na melhor posição par... A obediência e o respeito à autoridade são as principais virtudes que devem... Q41 -Por favor marque o quanto você concorda ou discorda de cada ideia abaixo indicando um número de 1 a 7. Você pode responder rapidamente, a sua primeira impressão geralmente é a melhor.

Uma sociedade ideal exige que alguns grupos estejam em posições superiores... É injusto tentar fazer com que os grupos sejam iguais Os pobres pertencem a uma classe social menos dotada e isso explica porque... Entre 1 e 3 salários mínimos (de R$1.045,01 a R$3.135,00). 4 450

Entre 3 e 6 salários mínimos (de R$3.135,01 a R$6.270,00). 3 259

Entre 6 e 10 salários mínimos (de R$6.270,01 a R$10.450,00). 0 134

Mais do que 10 salários mínimos (acima de R10.450,00

  não necessitam de ajuda, apenas devem se esforçar.

-

  número de pessoas preparadas para protestar contra o governo... maior o número de pessoas preparadas para criticar as autoridades, m... tem absolutamente nada errado com praias de nudismo. ser obedecidas porque elas estão na melhor posição par...

  há nada de errado com sexo antes do casamento.

  seguir encontram-se algumas afirmações com as quais você pode concordar ou não. Considerando que não existe resposta certa ou errada, leia atentamente cada uma delas e utilize a escala para indicar em que medida você discorda ou concorda.O que este país necessita, principalmente, antes de leis ou planos político...

  ricos, os pobres são muito diferentes nos valores que ens... ricos, os pobres são muito diferentes nos valores e compor... respeito à honestidade, os ricos e os pobres são muito diferente... a escala de + 4 a -4 para indicar, em relação às qualificações descritas abaixo, o quão próximo você considera a atuação do judiciário (a atuação de juízes e de tribunais para a garantia de direitos e da justiça na sociedade):

Table 1 :

 1 The average accuracy rate for different kernel types.

	Kernel Types	Average Accuracy
	Linear	68,09%
	RBF	67,55%
	Polynomial	68,20%

Table 2 :

 2

The average accuracy rate for the different kernel types with the standardized data.

  VEJA COM ATENÇÃO a notícia abaixo sobre um caso de homicídio! Todas as informações, dados e imagens dos casos são fictícios. INSTRUÇÕES. Abaixo temos o caso judicial referente à notícia anterior e você é um dos membros do júri. Considere o relatório resumido, que traz os principais elementos levantados ao longo do processo, e tome sua decisão. O restante do Júri já se pronunciou. Mesmo com poucos elementos, é preciso que você se posicione. EIKE CASTELO BRAZ TERCEIRO, brasileiro, 34 anos, gerente de banco, que reside em condomínio na cidade do Rio de Janeiro foi denunciado pelo crime de HOMICÍDIO SIMPLES DOLOSO. Se a pena para esse crime varia de 6 (seis) a 20 (vinte) anos, a qual tempo de sentença você condena o acusado? VEJA COM ATENÇÃO a notícia abaixo sobre um caso de homicídio! Todas as informações, dados e imagens dos casos são fictícios. INSTRUÇÕES. Abaixo temos o caso judicial referente à notícia anterior e você é um dos membros do júri. Considere o relatório resumido, que traz os principais elementos levantados ao longo do processo, e tome sua decisão. O restante do Júri já se pronunciou. Mesmo com poucos elementos, é preciso que você se posicione. FRANCISCO RAIMUNDO SILVA, brasileiro, desempregado, 33 anos, morador de uma favela do Rio de Janeiro, foi denunciado pelo crime de VEJA COM ATENÇÃO a notícia abaixo sobre um caso de homicídio! Todas as informações, dados e imagens dos casos são fictícios. INSTRUÇÕES. Abaixo temos o caso judicial referente à notícia anterior e você é um dos membros do júri. Considere o relatório resumido, que traz os principais elementos levantados ao longo do processo, e tome sua decisão. O restante do Júri já se pronunciou. Mesmo com poucos elementos, é preciso que você se posicione. EIKE CASTELO BRAZ TERCEIRO, brasileiro, 34 anos, gerente de banco, que reside em condomínio na cidade do Rio de Janeiro foi denunciado pelo crime de HOMICÍDIO SIMPLES DOLOSO. A vítima era MARCEL SCHMISK BÔAS, brasileiro, empresário, 35 anos, morador de um bairro na zona nobre da mesma cidade. Considere que Homicídio Simples VEJA COM ATENÇÃO a notícia abaixo sobre um caso de homicídio! Todas as informações, dados e imagens dos casos são fictícios. INSTRUÇÕES. Abaixo temos o caso judicial referente à notícia anterior e você é um dos membros do júri. Considere o relatório resumido, que traz os principais elementos levantados ao longo do processo, e tome sua decisão. O restante do Júri já se pronunciou. Mesmo com poucos elementos, é preciso que você se posicione. A, brasileiro, 34 anos, que reside na cidade do Rio de Janeiro foi denunciado pelo crime de HOMICÍDIO SIMPLES DOLOSO. A vítima era Por favor, leia atentamente cada um dos itens abaixo a respeito da população negra e em seguida, indique seu grau de concordância com cada um deles. Por gentileza responda todos, utilizando a escala abaixo, selecione o que melhor representa sua resposta.

				6 12 20
		False True Campo False True Campo Q1 -VEJA COM ATENÇÃO a notícia abaixo sobre um caso de 0 200 400 600 800 1.000 Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância 1 1 1 0 0 1 2 1 0 0 False Respostas 521 1123 True homicídio! Todas as informações, dados e imagens dos casos são fictícios. INSTRUÇÕES. Abaixo temos o caso judicial referente à notícia anterior e você é um dos membros do júri. Considere o relatório resumido, que traz os principais elementos levantados ao longo do processo, e tome sua decisão. O restante do Júri já se pronunciou. Mesmo com poucos elementos, é preciso que você se posicione. FRANCISCO RAIMUNDO SILVA, brasileiro, desempregado, 33 anos, morador de uma favela do Rio de Janeiro, foi denunciado pelo crime de HOMICÍDIO SIMPLES DOLOSO. A vítima era JOSÉ ANTÔNIO LIMEIRA, brasileiro, 36 anos, ajudante de caminhoneiro, que habita em uma comunidade dessa mesma cidade. Considere que Homicídio Simples Doloso é matar alguém com a intenção ou assumindo o risco False True 0 50 100 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 2 2 0 0 39 True 1 2 2 0 0 223 Campo False True Q2 -Qual o grau da pena que o réu merece receber? False True 0 10 20 30 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 34 38 36 2 3 16 True 32 38 36 2 4 75 Q3 -Se a pena para esse crime varia de 6 (seis) a 20 (vinte) anos, a qual tempo de sentença você condena o acusado? False True 0 5 10 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 23 40 33 5 27 17 anos 1 18 anos 0 19 anos 0 20 anos 3 Total 16 Q4 -O quanto você confia na sua decisão de sentença? False True 0 20 40 60 80 100 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 5 3 1 1 37 True 1 5 3 1 1 223 Q5 -O quanto você acredita que o réu estava no controle de suas ações? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 10 7 2 5 True 1 10 7 2 4 Q6 -Na sua opinião, qual a probabilidade de o réu se envolver em um crime? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 4 10 6 2 2 16 True 2 10 7 2 4 75 Q100 -False True 0 50 100 150 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 2 1 0 0 True 1 2 1 0 0 Campo False True Q101 -Qual o grau da pena que o réu merece receber? False True 0 20 40 60 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 32 38 36 2 4 True 32 38 36 2 4 Q102 -False True 0 10 20 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 23 40 31 5 29 17 anos 0 18 anos 1 19 anos 0 20 anos 4 Total 25 Q103 -O quanto você confia na sua decisão de sentença? False True 0 20 40 60 80 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 2 5 3 1 1 True 1 5 3 1 1 Q104 -O quanto você acredita que o réu estava no controle de suas ações? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 5 10 8 2 3 True 1 10 8 2 5 Q105 -Na sua opinião, qual a probabilidade de o réu se envolver em um crime? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 2 10 7 2 5 True 2 10 7 2 5 Q106 -False True 0 50 100 150 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 2 2 0 0 True 1 2 2 0 0 Campo False True False True 0 5 10 15 20 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 32 38 35 2 4 True 32 38 35 2 4 Q108 -Se a pena para esse crime varia de 6 (seis) a 20 (vinte) anos, a qual tempo de sentença você condena o acusado? False True 0 5 10 15 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 23 39 30 6 32 17 anos 0 18 anos 0 19 anos 0 20 anos 1 Total 10 Q109 -O quanto você confia na sua decisão de sentença? False True 0 50 100 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 2 5 3 1 1 True 1 5 3 1 1 Q110 -O quanto você acredita que o réu estava no controle de suas ações? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 3 10 7 2 5 True 3 10 7 2 4 Q111 -Na sua opinião, qual a probabilidade de o réu se envolver em um crime? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 4 10 7 2 3 True 1 10 7 2 4 Q112 -False True 0 50 100 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 2 2 0 0 True 1 2 2 0 0 Campo False True False True 0 10 20 30 40 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 34 38 36 2 3 True 32 38 36 2 4 Q114 -Se a pena para esse crime varia de 6 (seis) a 20 (vinte) anos, a qual tempo de sentença você condena o acusado? False True 0 5 10 15 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 23 39 32 6 36 17 anos 1 18 anos 0 19 anos 0 20 anos 2 Total 15 Q115 -O quanto você confia na sua decisão de sentença? False True 0 20 40 60 80 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 5 4 1 1 True 1 5 3 1 1 Q116 -O quanto você acredita que o réu estava no controle de suas ações? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 2 10 7 3 7 True 1 10 8 2 5 Q117 -Na sua opinião, qual a probabilidade de o réu se envolver em um crime? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 10 7 2 6 True 1 10 7 2 4 False True False True 0 50 100 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 2 1 0 0 True 1 2 2 0 0 False True 0 10 20 30 40 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 32 38 36 2 4 True 32 38 35 2 3 qual tempo de sentença você condena o acusado? False True 0 5 10 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 23 39 31 5 24 18 anos 1 19 anos 0 20 anos 5 Total 22 False True 0 20 40 60 80 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 5 3 1 1 True 1 5 3 1 1 ações? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 4 10 8 2 3 True 1 10 7 2 6 um crime? Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 5 10 8 2 3 True 3 10 7 2 4 False True 0 200 400 600 800 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 6 4 0 0 True 1 5 4 0 0 False True 0 100 200 300 400 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 5 3 2 3 True 1 7 3 2 3 False True 0 100 200 300 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 7 4 3 7 True 1 9 4 3 7 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas False 1 10 5 2 5 True 0 10 5 3 7 Q118 -Campo Q120 -Se a pena para esse crime varia de 6 (seis) a 20 (vinte) anos, a 17 anos 0 Q122 -O quanto você acredita que o réu estava no controle de suas Q123 -Na sua opinião, qual a probabilidade de o réu se envolver em Q33 -Qual foi o fato descrito no cenário? Q30 -Qual você considera que era a cor/raça do acusado? Q32 -Qual você considera que era a cor/raça da vítima? Q34 -Qual você considera que era a classe da vítima? Q35 -
		do que se está fazendo. Resumo do caso: A vítima volta para casa e ao True 23 40 32 6 36 True 23 40 32 5 25 True 23 40 30 6 42 True 23 40 31 5 29 True 23 40 32 5 30
		Estou de acordo e concordo em participar da pesquisa descer do ônibus foi apunhalado e acabou morrendo. Acontece que na 521 1.111 Condenar o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 18 75 Condenar o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 30 Condenar o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 14 Condenar o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 18 Condenar o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 32
		Não estou de acordo e não concordo em participar da pesquisa noite anterior, envolveu-se numa briga de bar com o acusado. As Absolver o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 21 0 Campo False Campo False Absolver o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 13 Campo False Campo False Absolver o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 25 Campo False Campo False Absolver o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 19 Campo False Campo False Absolver o réu pelo cometimento de Homicídio Simples Doloso. 27 Campo False Campo False Campo False Campo False Campo False	12 148 True True True True True True True True True True True True True
	1 1 1	Total testemunhas afirmaram que a discussão foi feia entre eles. Que depois 521 1123 Total 39 223 Mínima 0 3 Campo False True Nada 2 1 Total 43 Mínima 1 Campo False True Nada 0 Total 39 Mínima 1 Campo False True Nada 0 Total 37 Mínima 0 Campo False True Nada 1 Total 59 Mínima 1 Campo False True Nada 3 Uma pessoa foi vítima de estelionato. 1 Branco 55 Branco 43
	4 4 6	do acontecido todos foram embora e o bar fechou. A acusação alegou Leve 1 6 anos 2 Pouco 2 Leve 1 6 anos 4 Pouco 9 Leve 2 6 anos 2 Pouco 5 Leve 3 6 anos 3 Pouco 1 Leve 2 6 anos 3 Pouco 6 Uma pessoa foi morta/assassinada. 114 Preto 37 Preto 51	10 23
	5 5 7	que ninguém teria motivos para matar a vítima, que era um homem Moderada 4 7 anos 0 Médio 16 Moderada 10 7 anos 1 Médio 17 Moderada 4 7 anos 1 Médio 13 Moderada 5 7 anos 2 Médio 17 Moderada 7 7 anos 0 Médio 22 Uma pessoa sofreu um acidente de carro. 1 Pardo 26 Pardo 24	34 101
	6 8	trabalhador e que a morte só poderia estar ligada à briga anterior. A Forte 7 8 anos 1 Muito 13 Forte 10 8 anos 1 Muito 8 Forte 2 8 anos 1 Muito 11 Forte 5 8 anos 2 Muito 9 Forte 10 8 anos 1 Muito 12 Uma pessoa sofreu uma queda. 2 Indígena 0 Indígena 0	24 72
	7	defesa afirmou que a vítima tinha um passado duvidoso e envolvimento Máxima 4 9 anos 2 Totalmente 4 26 4 Máxima 3 9 anos 1 Totalmente 3 Máxima 1 9 anos 0 Totalmente 4 Máxima 2 9 anos 0 Totalmente 6 Máxima 2 9 anos 0 Totalmente 6 Total 118 Amarelo 0 Amarelo 0 com o crime. E que o acusado não teve nenhuma participação no fato ocorrido. Nada a acrescentar, conclusos os autos para julgamento. Total 16 75 10 anos 1 Total 37 223 Total 25 10 anos 5 Total 37 Total 10 10 anos 3 Total 33 Total 15 10 anos 3 Total 34 Total 22 10 anos 3 Total 49 Total 118 Total 118
		Indique qual sua decisão final, marcando UM dos vereditos: 11 anos 0 11 anos 2 11 anos 0 11 anos 0 11 anos 1
		12 anos 12 anos 12 anos 12 anos 12 anos	1 1 1 0 3
		13 anos 13 anos 13 anos 13 anos 13 anos	0 1 0 0 2
		14 anos 14 anos 14 anos 14 anos 14 anos	0 1 0 1 1
		15 anos 15 anos 15 anos 15 anos 15 anos	4 2 1 0 2
		16 anos 16 anos 16 anos 16 anos 16 anos	1 1 0 1 0
				13 15 20 32 40 49 50 52 53

A vítima era JOSÉ ANTÔNIO LIMEIRA, brasileiro, 36 anos, ajudante de caminhoneiro, que habita em uma comunidade dessa mesma cidade. Considere que Homicídio Simples Doloso é matar alguém com a intenção ou assumindo o risco do que se está fazendo. Resumo do caso: A vítima volta para casa e ao descer do ônibus foi apunhalado e acabou morrendo. Acontece que na noite anterior, envolveu-se numa briga de bar com o acusado. As testemunhas afirmaram que a discussão foi feia entre eles. Que depois do acontecido todos foram embora e o bar fechou. A acusação alegou que ninguém teria motivos para matar a vítima, que era um homem trabalhador e que a morte só poderia estar ligada à briga anterior. A defesa afirmou que a vítima tinha um passado duvidoso e envolvimento com o crime. E que o acusado não teve nenhuma participação no fato ocorrido. Nada a acrescentar, conclusos os autos para julgamento. Indique qual sua decisão final, marcando UM dos vereditos: HOMICÍDIO SIMPLES DOLOSO. A vítima era MARCEL SCHMISK BÔAS, brasileiro, empresário, 35 anos, morador de um bairro na zona nobre da mesma cidade. Considere que Homicídio Simples Doloso é matar alguém com a intenção ou assumindo o risco do que se está fazendo. Resumo do caso: A vítima volta para casa e ao descer do ônibus foi apunhalado e acabou morrendo. Acontece que na noite anterior, envolveu-se numa briga de bar com o acusado. As testemunhas afirmaram que a discussão foi feia entre eles. Que depois do acontecido todos foram embora e o bar fechou. A acusação alegou que ninguém teria motivos para matar a vítima, que era um homem trabalhador e que a morte só poderia estar ligada à briga anterior. A defesa afirmou que a vítima tinha um passado duvidoso e envolvimento com o crime. E que o acusado não teve nenhuma participação no fato ocorrido. Nada a acrescentar, conclusos os autos para julgamento. Indique qual sua decisão final, marcando UM dos vereditos: Doloso é matar alguém com a intenção ou assumindo o risco do que se está fazendo. Resumo do caso: A vítima volta para casa e ao descer do ônibus foi apunhalado e acabou morrendo. Acontece que na noite anterior, envolveu-se numa briga de bar com o acusado. As testemunhas afirmaram que a discussão foi feia entre eles. Que depois do acontecido todos foram embora e o bar fechou. A acusação alegou que ninguém teria motivos para matar a vítima, que era um homem trabalhador e que a morte só poderia estar ligada à briga anterior. A defesa afirmou que a vítima tinha um passado duvidoso e envolvimento com o crime. E que o acusado não teve nenhuma participação no fato ocorrido. Nada a acrescentar, conclusos os autos para julgamento. Indique qual sua decisão final, marcando UM dos vereditos: B, brasileiro, 35 anos, morador da mesma cidade. Considere que Homicídio Simples Doloso é matar alguém com a intenção ou assumindo o risco do que se está fazendo. Resumo do caso: A vítima volta para casa e ao descer do ônibus foi apunhalado e acabou morrendo. Acontece que na noite anterior, envolveu-se numa briga de bar com o acusado. As testemunhas afirmaram que a discussão foi feia entre eles. Que depois do acontecido todos foram embora e o bar fechou. A acusação alegou que ninguém teria motivos para matar a vítima, que era um homem trabalhador e que a morte só poderia estar ligada à briga anterior. A defesa afirmou que a vítima tinha um passado duvidoso e envolvimento com o crime. E que o acusado não teve nenhuma participação no fato ocorrido. Nada a acrescentar, conclusos os autos para julgamento. Indique qual sua decisão final, marcando UM dos vereditos:

  Do jeito que as coisas estão indo nesse país, serão necessárias medidas sev...

	Não há nada de errado com sexo antes do casamento. As pessoas deveriam ter as suas próprias preferências sexuais, mesmo se isso torná-las	1 1	5 5	4 5		1 1	2 1
	False True diferentes do resto da sociedade. 0 200 False Não tem absolutamente nada errado com praias de nudismo. Não há nada de errado com sexo antes do casamento. True 0 100 200 O segredo para uma boa vida é a obediência àqueles que estão no controle. SUBMISSÃO A AUTORIDADE 400 1 1 300 1 Não tem absolutamente nada errado com praias de nudismo. 1	5 5 400 5 5	4 5 2 4	600	1 1 1 1	-Discordo Tota... -Discordo em P... -Não concordo ... -Concordo em P... -Concordo Tota... 1 -Discordo Tota... 2 -Discordo em P... 3 -Não concordo ... 4 -Concordo em P... 5 -Concordo Tota... 2 1 1 1
	As autoridades devem ser obedecidas porque elas
	estão na melhor posição para saber o que é bom para o país. SUBMISSÃO A AUTORIDADE O segredo para uma boa vida é a obediência àqueles que estão no controle.	1 1	5 5	2 2		1 1	1 1
	False O segredo para uma boa vida é a obediência àqueles que estão no controle. Nosso país será melhor se obedecermos nossos líderes. 1 5 2 1 As autoridades devem ser obedecidas porque elas 1 para o país. SUBMISSÃO A AUTORIDADE estão na melhor posição para saber o que é bom 1 5 2 1 1
	Campo True Nosso país será melhor se obedecermos nossos líderes.	Mínimo Máximo Meio 1 5 2	Desvio padrão 1	Variância Respostas 1
	Do jeito que as coisas estão indo nesse país,
	serão necessárias medidas severas para endireitar os meliantes, os criminosos e os pervertidos. AGRESSIVIDADE AUTORITARIA Campo	1 Mínimo Máximo Meio 5 3	1 Desvio padrão	2 Variância Respostas
	A situação do nosso país está ficando tão séria Do jeito que as coisas estão indo nesse país,
	que ações firmes seriam justificadas se eliminassem os desordeiros e nos levassem de serão necessárias medidas severas para endireitar os meliantes, os criminosos e os Campo	1 1	5 5	2 3	False	1 1	2 2 True	Total
	volta ao nosso verdadeiro caminho. pervertidos. 1 -Discordo Totalmente	SUBMISSÃO A AUTORIDADE			19		264
	Ser gentil com criminosos só os encoraja a tirar proveito de sua fraqueza, sendo melhor agir de maneira firme e dura com eles. A situação do nosso país está ficando tão séria 2 -Discordo em Parte AGRESSIVIDADE AUTORITARIA 1 que ações firmes seriam justificadas se eliminassem os desordeiros e nos levassem de 1 3 -Não concordo nem discordo	5 5	3 2	26 4	1 1	268 2 1 78
	volta ao nosso verdadeiro caminho.
	Quanto maior o número de pessoas preparadas Ser gentil com criminosos só os encoraja a tirar para desafiar o governo, melhor para a sociedade. 4 -Concordo em Parte	1	5	4	24	1	2 306
	proveito de sua fraqueza, sendo melhor agir de 5 -Concordo Totalmente	1	5	3	20	1	2 195
	Quanto maior o número de pessoas preparadas maneira firme e dura com eles.
	para protestar contra o governo, melhor para a	1	5	4		1	2
	sociedade. Quanto maior o número de pessoas preparadas para desafiar o governo, melhor para a sociedade.	1	5	4		1	2
	Quanto maior o número de pessoas preparadas
	para criticar as autoridades, melhor para a Quanto maior o número de pessoas preparadas	1	5	4		1	1
	sociedade. para protestar contra o governo, melhor para a	1	5	4		1	1
	sociedade.
	As pessoas deveriam ter as suas próprias
	preferências sexuais, mesmo se isso torná-las Quanto maior o número de pessoas preparadas	1	5	4		1	1
	diferentes do resto da sociedade. para criticar as autoridades, melhor para a	1	5	4		1	1
	sociedade.
									71 72

  Uma sociedade ideal exige que alguns grupos estejam em posições superiores... Grupos em posições inferiores na sociedade merecem tanto quanto grupos que...

	True 4-Não concordo nem discordo 7-Concordo Totalmente Campo 3-Discordo um pouco Os pobres pertencem a uma classe social menos				8 25 False 1			71 621 True 15	Total
	dotada e isso explica porque não estão numa	1	7	3			2		1-Discordo Totalm... 1-Discordo Totalm... 5
	False True Campo Uma sociedade ideal exige que alguns grupos 5-Concordo um pouco 6-Concordo Moderadamente 7-Concordo Totalmente 1-Discordo Totalmente 2-Discordo Moderadamente 3-Discordo um pouco 4-Não concordo nem discordo 5-Concordo um pouco situação tão boa quanto os ricos. False 6-Concordo Moderadamente Os pobres transmitem aos filhos valores e sucedido na sociedade brasileira. True aptidões diferentes dos necessários para ser bem-	Mínimo Máximo Meio 1 7 2	Desvio padrão 3 1 1 21 6 8 3 5 6 2	2-Discordo Modera... 3-Discordo um pouco 4-Não conc... 5-Concordo um pouco Variância Respostas 67 40 16 621 132 74 43 2-Discordo Modera... 3-Discordo um pouco 54 95 4-Não concordo ne... 5-Concordo um pouco 4
	6-Concordo Modera... 7-Concordo Totalm... 2 Alguns grupos de pessoas são simplesmente inferiores a outros na sociedade 0 200 400 600 800 1.000 False estejam em posições superiores e outros estejam em posições inferiores na sociedade 1 7 2 2 Campo False True Total 1-Discordo Totalmente 1 29 4-Não concordo nem discordo 7 84 5-Concordo um pouco 6 7-Concordo Totalmente 32 6-Concordo Modera... 872 7-Concordo Totalm... 0 200 400 Comparados com os ricos, os pobres são muito 1 7 3 2 4 diferentes nos valores que ensinam aos filhos. 75 Alguns grupos de pessoas são simplesmente inferiores a outros na sociedade 1 7 2 2 4 2-Discordo Moderadamente 1 16 6-Concordo Moderadamente 1 52 Se você está lendo aqui, por favor, marque "4-Não concordo nem discordo". False Me incomodaria se um familiar próximo casasse com uma pessoa pobre. 1 7 1 1 1
	Campo Nenhum grupo deveria ser dominante na sociedade Grupos em posições inferiores na sociedade merecem tanto quanto grupos que estão em posições superiores Campo 1-Discordo Totalmente 2-Discordo Moderadamente 3-Discordo um pouco 4-Não concordo nem discordo 7-Concordo Totalmente Campo Comparado com os ricos, os pobres são muito diferentes nos valores e comportamentos sexuais. 5-Concordo um pouco Deveríamos fazer o possível para assegurar condições iguais para os diferen... Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas 1 7 6 2 4 1 7 6 1 2 False True Total 29 713 2 66 2 22 7 0 73 False True Total 1 7 2 2 3 53 5 44 1-Discordo Totalmente 1 38 Campo Mínimo Máximo Meio Desvio padrão Variância Respostas No que diz respeito à honestidade, os ricos e os pobres são muito diferentes. 1 7 3 2 4
	Uma sociedade ideal exige que alguns grupos 3-Discordo um pouco 6-Concordo Moderadamente 2-Discordo Moderadamente Os pobres pertencem a uma classe social menos				2	4 1			40 128 5
	estejam em posições superiores e outros estejam em posições inferiores na sociedade igualdade entre os grupos 4-Não concordo nem discordo 7-Concordo Totalmente Campo 3-Discordo um pouco situação tão boa quanto os ricos. Nosso objetivo principal não deveria ser a dotada e isso explica porque não estão numa	1 1 1	7 7 7	2 2 2	5 32 False 0	2 2 2		3 70 819 True 8 4 3	Total
	Alguns grupos de pessoas são simplesmente inferiores a outros na sociedade É injusto tentar fazer com que os grupos sejam 6-Concordo Moderadamente Nosso objetivo principal não deveria ser a igualdade entre os grupos 1 7 2 2 2 2-Discordo Moderadamente 0 5-Concordo um pouco 3 sucedido na sociedade brasileira. iguais 1 7 2 2 5-Concordo um pouco 5 1-Discordo Totalmente 1 4-Não concordo nem discordo 43 Os pobres transmitem aos filhos valores e aptidões diferentes dos necessários para ser bem-1 5 2 2	4 47 21 13 88 1.038 15 4 2
	Nenhum grupo deveria ser dominante na sociedade Grupos em posições inferiores na sociedade Deveríamos fazer o possível para assegurar condições iguais para os diferentes grupos Nós deveríamos trabalhar para oferecer a todos 7-Concordo Totalmente Campo 3-Discordo um pouco 4-Não concordo nem discordo 6-Concordo Moderadamente 7-Concordo Totalmente Comparados com os ricos, os pobres são muito diferentes nos valores que ensinam aos filhos.	1 1 1	7 7 6	6 6 3	2 False 2 5 0 0	2 1 2		3 2 87 True 17 35 2 7 4	Total
	merecem tanto quanto grupos que estão em posições superiores os grupos chances iguais de serem bem-sucedidos Nenhum grupo deveria ser dominante na sociedade 1 7 1 7 1-Discordo Totalmente 5-Concordo um pouco Me incomodaria se um familiar próximo casasse com uma pessoa pobre. 1 5	6 6 2	27 4	2 1 1		3 2 672 72 2
	Nosso objetivo principal não deveria ser a igualdade entre os grupos Se você está lendo aqui, por favor, marque "4-Não concordo nem discordo". Campo 2-Discordo Moderadamente 3-Discordo um pouco 7-Concordo Totalmente 6-Concordo Moderadamente Comparado com os ricos, os pobres são muito diferentes nos valores e comportamentos sexuais.	1 1 1	7 7 6	2 4 3	False 4 3 33 4	2 1 2		3 0 True 141 827 64 124 3	Total
	É injusto tentar fazer com que os grupos sejam iguais 1-Discordo Totalmente 4-Não concordo nem discordo No que diz respeito à honestidade, os ricos e os pobres são muito diferentes.	1 1	6 7	2 3		2 9	2 2		2 72 63 5
	Deveríamos fazer o possível para assegurar 2-Discordo Moderadamente 5-Concordo um pouco Nós deveríamos trabalhar para oferecer a todos os grupos chances iguais de... 1 7 6 1 1 62 2 47 2 condições iguais para os diferentes grupos 3-Discordo um pouco 6 70 6-Concordo Moderadamente 2 44 True
	Campo Nós deveríamos trabalhar para oferecer a todos os grupos chances iguais de serem bem-4-Não concordo nem discordo 7-Concordo Totalmente Campo 1-Discordo Totalmente sucedidos Se você está lendo aqui, por favor, marque "4-3-Discordo um pouco Não concordo nem discordo". 2-Discordo Moderadamente 6-Concordo Moderadamente 2-Discordo Moderadamente É injusto tentar fazer com que os grupos sejam iguais 1 7 1 5 5-Concordo um pouco 1-Discordo Totalmente Campo Mínimo Máximo Meio 6 4	False 4 2 False 26 5 5 5 1 6 1 Desvio 1 1 padrão	True 60 80 True 2 709 79 0 139 10 129 87 22 Variância Respostas Total Total

-Nem concordo nem discordo 36 321

O policial é um guerreiro de Deus para impor a ordem e proteger as pessoas...