A tabela em questão apresenta análises detalhadas sobre os últimos roubos de carros, motos, bicicletas ou domicílios nos últimos 12 meses em que não houve procura da polícia ou guarda municipal, por principal motivo de não procurar. A pesquisa é realizada anualmente através da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNADC), com foco em furto e roubo.

As principais métricas disponíveis na tabela incluem o coeficiente de variação do último roubo de veículo ou domicílio, a distribuição percentual dos tipos específicos de roubos registrados e o número total de casos de furto ou roubo não investigados. Essas métricas fornecem informações sobre a quantidade, distribuição e variação dos casos de furto e roubo não investigados por autoridades, que podem ser utilizadas para analisar tendências e padrões de crime.

Os dados são segmentados em sete categorias principais: Falta de provas, medo de represália, não acreditava na polícia, não era importante, outro, recorreu a terceiros ou resolveu sozinho(a). Essa dimensão é relevante para análises pois fornece informações sobre o comportamento das pessoas em relação às autoridades de segurança públicas após sofrerem furto ou roubo, podendo ajudar a identificar tendências e problemas comuns nas interações entre cidadãos e as autoridades. Além disso, essas informações podem ser utilizadas para melhorar os serviços de segurança pública e aumentar a confiança dos cidadãos em relação às autoridades.

As aplicações práticas desses dados incluem a identificação de áreas com maior prevalência de roubos não investigados, análise de tendências e padrões de crime, melhoria dos serviços de segurança pública e aumento da confiança dos cidadãos em relação às autoridades. Além disso, esses dados podem ser utilizados para avaliar o desempenho das autoridades de segurança pública e identificar áreas de melhoria necessárias.

Um aspecto metodológico relevante é que as informações são baseadas em uma pesquisa nacional realizada anualmente, utilizando amostra de domicílios contínua. Isso garante a representatividade dos dados e a possibilidade de comparar tendências ao longo do tempo.