Esta série em 3 partes foi escrita por Bruce MacEwen e Janet Stanton de Adam Smith, Esq.
“Não penses em elefantes”, corre o insulto da infância, com o efeito imediato de que os elefantes são a única coisa em que podes pensar.
No risco de derrotarmos os nossos próprios esforços antes de começarmos, então, se tivéssemos de reduzir a nossa orientação na lista de 2020 Am Law 200 a uma frase, seria: “Não penses em médias”
Por que não em médias? A própria palavra (nós verificamos) aparece 14 vezes na edição de junho de 2020 do The American Lawyer, que publicou a lista completa da Am Law 200 deste ano. E ser presenteado com uma lista ou ranking parece chamar naqueles de um analista dobrado o impulso irresistível para começar a perguntar sobre médias. Estamos aqui para lhe dizer que isso seria um erro da primeira ordem ao olhar para o Am Law 200.
Porquê? Principalmente porque as médias podem ser um componente útil e informativo para gerar um resumo ou uma visão geral dos dados distribuídos por uma curva padrão ou normal ou sino. Entretanto – e esta é a chave – a Am Law 200 representa dados distribuídos ao longo de uma curva de potência. Com este tipo de distribuição, as médias não apenas enganam; às vezes, elas podem de fato mentir.
Qual a diferença?
Aqui está uma curva de sino que desenhamos no Excel:
Parece-me familiar. Agora veja a curva de potência:
Apresentando isto, permita-nos mostrar.
Três das séries de dados chave nos números da Am Law são i) receita bruta; ii) lucros totais (conhecidos como lucro operacional líquido); e iii) número de funcionários de advogados. Aqui está como é cada uma dessas séries por deciles – as 200 firmas em 10 grupos de 20 firmas cada:
Todos os três gráficos, nós submetemos, contam essencialmente a mesma história: Começando no topo dos gráficos e movendo-se no sentido dos ponteiros do relógio, você pode ver que os dois primeiros deciles representam mais da metade (cerca de 53% em média) de todas as 200, e os quatro últimos deciles representam cerca de 10%. Outra forma de expressar o mesmo ponto – e de ver quão fortemente distorcida é esta distribuição – é que as cinco maiores empresas geraram quase tanta receita ($16,6 bilhões) quanto as 90 menores ($17,1 bilhões).
Todas muito interessantes, é claro, mas como isso faz um ponto sobre médias? O Advogado americano relatou que “a receita média e o crescimento dos lucros para a Am Law 200 foram ambos de 5% no ano passado”. É justo. A mente de alguém salta inevitavelmente para a presunção de que a grande maioria das 200 empresas, portanto, cresceu muito próximo a essa taxa de 5% em receitas e lucros. Mas há uma série de outras formas de gerar uma média de 5% para aquelas séries de dados críticos e de alto perfil que não refletiriam tal realidade.
Por exemplo, aqui estão algumas outras formas de acabar com esses 5%:
- Os 10% de topo das empresas cresceram 10% cada um e as outras 180 empresas cresceram 1.5%
- Os 20% de topo das empresas cresceram 9% cada um e as outras 160 tiveram crescimento zero.
- As 100 maiores empresas cresceram 17% cada uma e todas as outras empresas saíram dos negócios – e não foram substituídas de todo na Lei Am 200.
Obviamente estes três cenários – concedidos, alguns mais surreais que outros – descrevem estados bastante incongruentes do mundo. Mas todos se encaixam perfeitamente com uma “média de 5%”
Qual é a moral?
Na análise das curvas de poder, você tem que jogar fora o familiar Stats 101 playbook e pensar melhor. Deve-se perguntar: “Existem generalizações significativas e informativas que se possa desenhar sobre este conjunto de dados de empresas?” (Não assuma que a resposta tem de ser sim; talvez seja sobretudo ruído com apenas um sinal muito fraco e ténue.)
Outras perguntas incluem, “O que estou realmente a tentar descobrir?” ou “Se fazer uma comparação directa de receitas, rendimento líquido de exploração, ou contagem de pessoal de advogados não for realmente revelador, o que seria?”
“Preciso de comparar empresas dentro de subconjuntos e não ao longo de todo o 200?” “Que mecanismo de classificação seria útil para definir as fronteiras desses subconjuntos?” E o mais importante: “Que informação (se eu pudesse derivá-la) realmente mudaria a maneira como eu administro e me comporto?”
Uma de nossas crenças fundamentais é que os dados estão quase sempre tentando contar uma história, e nosso trabalho é descobrir o que é essa narrativa.
Ainda, vamos sugerir algumas de nossas próprias hipóteses sobre essa história, e no processo lhe perguntar se a Am Law 200 – ou Am Law 100 ou Second Hundred, aliás – são até mesmo categorias úteis.
Meanwhile, tire os elefantes do seu cérebro.