AS TÉCNICAS DE ANÁLISE
MULTIVARIADA UTILIZADAS
Nesta seção
inicialmente aborda-se o
procedimento de coleta
de dados e
a descrição das
variáveis explicativas a serem
usadas no modelo multivariado proposto. Em seguida, descreve-se as técnicas de análise
multivariada denominadas de análise discriminante e análise de clusters.
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| TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADA ANÁLISE DISCRIMINANTE E DE CLUSTERS |
Coleta de dados
A população-alvo da pesquisa
foi formada por todos os municípios brasileiros presentes no censo de 2000 e
encontrados no site do IBGE, em julho de 2003. Com base na população-alvo
acima, escolheu-se uma amostra constituída por municípios com mais de 300 mil
habitantes, ou seja, 64 municípios.
O motivo
da escolha acima
foi devido a
que a maioria
dos municípios que
já implementaram um sistema
de reciclagem de
RCD é de
médio e grande
porte. Além disso,
o método multivariado utilizado –
análise discriminante –
proporciona resultados mais
significativos do ponto
de vista estatístico quando os grupos são de mesmo
tamanho, ou de tamanhos não muito díspares.
Do total das 64 cidades selecionadas,
observou-se que 52
não implantaram programas
de reciclagem de RCD
(grupo 1), e 12 que os implementaram (grupo 2). De maneira a deixar a amostra
mais qualificada para a análise discriminante, foi
realizado, conforme sugerido
por Hair et al. (1998),
uma diminuição do grupo maior através de um procedimento de
sorteio aleatório. Assim, o maior e o menor grupo ficaram constituídos por 36 e
12 municípios, respectivamente.
As variáveis
socioeconômicas,
administrativas e técnicas
usadas para caracterizar
as cidades foram escolhidas em
função de sua
disponibilidade nas páginas
do IBGE e
de outras fontes
disponíveis na internet “As
outras fontes consultadas foram o BNDES (Banco Nacional de Desenvolvimento
Econômico e Social) e o CEMPRE (Compromisso Empresarial para Reciclagem).”, e,
principalmente, em função de serem consideradas importantes para o estudo da
reciclagem em uma série de trabalhos científicos e técnicos, tais como em Langell (2001), Lauritzen e Hansen (1997), entre outros.
Desta maneira, a situação
econômica das cidades foi representada pelo número de empresas presentes na região
e renda per
capita. O aspecto
social foi avaliado
por nível educacional,
domicílios com coleta de
lixo, esgoto, água e habitantes
por domicílios. Em
nível demográfico consideraram-se densidade e crescimento populacional.
Além dos
aspectos acima, considerou-se
conveniente analisar a
situação da administração
municipal no que
se refere à
legislação básica, descentralização, nível
educacional dos funcionários
da administração direta do
município e uso de consórcios.
Outras variáveis
relacionadas foram área
de recepção de
entulhos, idade da cidade, área,
população, número de
empresas de construção
civil e existência
de programas de
coleta seletiva. É
claro que existe um
sem-número de outras
variáveis relevantes para
o presente estudo,
no entanto, como salientado
anteriormente, este se restringiu àquelas variáveis mais facilmente disponíveis
em termos de tempo de coleta de dados e custo de obtenção dos dados. A seguir, apresentam-se o Quadro 1, com a
composição final de cada grupo de cidades, e o Quadro 2, com as 23 variáveis
explicativas inicialmente escolhidas.
Quadro
1 – amostra cidades classificadas nos grupos 1 e 2
Grupo 1 – cidades sem reciclagem de RCD
|
Grupo 2 – cidades com
Reciclagem de RCD
|
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Aracaju/SE
|
Montes Claros/MG
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Belo Horizonte/MG
|
Bauru/SP
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Natal/RN
|
Brasília/DF
|
Belém/PA
|
Niterói/RJ
|
Campinas/SP
|
Betim/MG
|
Osasco/SP
|
Guarulhos/SP
|
Boa Vista/RR
|
Palmas/TO
|
Londrina/PR
|
Campina Grande/PB
|
Pelotas/RS
|
Piracicaba/SP
|
Canoas/RS
|
Petrópolis/RJ
|
Ribeirão Preto/SP
|
Contagem/MG
|
Porto Alegre/RS
|
Rio de Janeiro/RJ
|
Cuiabá/MT
|
Porto Velho/RO
|
São José dos Campos/SP
|
Feira de Santana/BA
|
Recife/PE
|
São José do Rio
Preto/SP
|
Florianópolis/SC
|
Rio Branco/AC
|
Salvador/BA
|
Fortaleza/CE
|
São Bernardo do
Campo/SP
|
São Paulo/SP
|
Juiz de Fora/MG
|
Santo André/SP
|
|
Macapá/AP
|
Santos/SP
|
|
Maceió/AL
|
Sorocaba/SP
|
|
Manaus/AM
|
Teresina/PI
|
|
Maringá/PR
|
Uberlândia/MG
|
|
Mauá/SP
|
||
Mogi das Cruzes/SP
|
||
Tabela formatada por Frank e Sustentabilidade com dados da fonte
Observações: (1)
Considerou-se cidades pertencentes
ao grupo 2,
as que possuem unidades
de reciclagem implantadas,
mesmo que não
estejam plenamente funcionando. Estas informações foram fornecidas por
Tarcísio de Paula Pinto (I&T), transmitidas via e-mail em setembro de 2003.
Fonte: Censo 2000, IBGE
Quadro 2 – variáveis
explicativas iniciais
Reciclagem
de resíduo de construção e
demolição
|
demolição rcd
|
Categórica
|
Áreas
de recepção de entulho
|
área_rec
|
Categórica
|
Idade
da cidade
|
idade
|
Numérica
|
Área
|
área
|
Numérica
|
População
|
popul
|
Numérica
|
Taxa
de crescimento populacional
|
txcresc
|
Numérica
|
Habitantes/domicílio
|
hab_dom
|
Numérica
|
Número
de Empresas/mil habitantes
|
demp_mhab
|
Numérica
|
Densidade
populacional
|
densidad
|
Numérica
|
Educação
(%analfabetos com mais de 15 anos )
|
educ
|
Numérica
|
Renda
média anual
|
renda_me
|
Numérica
|
%
Funcionário da administração central nível auxiliar
|
fun_aux
|
Numérica
|
%
Funcionário da administração central nível médio
|
fun_méd
|
Numérica
|
%
Funcionário da administração central nível superior
|
fun_sup
|
Numérica
|
Consórcios
(número)
|
Consorc
|
Categórica
|
Instrumentos
de legislação municipal
|
legisla
|
Categórica
|
Programa
de geração de trabalho e renda
|
incentiv
|
Categórica
|
Descentralização
administrativa (conselho paritário do meio ambiente, fundo municipal do meio
ambiente e conselho na área de política urbana)
|
conselho
|
Categórica
|
Empresas
de construção/empresas totais
|
empr_com
|
Numérica
|
Programa
de coleta seletiva
|
prog_col
|
Categórica
|
%
de domicílios com água
|
dom_agua
|
Numérica
|
%
de domicílios com esgoto
|
dom_esg
|
Numérica
|
%
de domicílios com lixo
|
dom_lixo
|
Numérica
|
Quadro montado por Frank e Sustentabilidade com dados da fonte
Análise discriminante
Com o
objetivo de analisar
os fatores regionais
ou macroambientais que
influenciam a reciclagem
utilizou-se a metodologia
de análise multivariada conhecida
como análise discriminante. Esta ferramenta é utilizada em situações
onde é possível encontrar grupos de indivíduos e conhecer quais as características
que os distinguem uns dos outros.
No presente
trabalho aplica-se esta
ferramenta para estimar
uma função linear,
chamada de função
discriminante, que permite
a melhor separação
de um conjunto
de cidades em
dois grupos distintos, aquelas que já implantaram um
sistema de reciclagem de RCD e aquelas que não implantaram. E que também permita
estabelecer uma classificação
para novas cidades
(fora da amostra)
para aqueles grupos
previamente definidos.
A discriminação é obtida
determinando-se o conjunto ótimo de pesos para as variáveis independentes de tal
maneira que se
maximize a variância
entre os grupos
relativamente à variância
dentro dos grupos. Esta combinação linear de variáveis é
chamada de função discriminante (HAIR et al, 1998).
Análise de Clusters
A análise
de clusters, segundo
Hair et al.
(1998), designa um
conjunto de técnicas
que têm por objetivo principal
o agrupamento de
objetos (casos ou
observações) baseado nas
características que eles possuem. A análise de clusters
classifica objetos de tal maneira que cada objeto seja muito similar aos outros
do seu grupo
ou cluster, com
respeito a algum
critério predeterminado de
seleção. Os grupos
resultantes devem apresentar
uma grande homogeneidade
interna (dentro do
grupo) e, ao mesmo
tempo, uma grande heterogeneidade externa (entre os grupos).
Fonte do texto:I CONFERÊNCIA LATINO-AMERICANA DE CONSTRUÇÃO SUSTENTÁVEL - X ENCONTRO NACIONAL DE TECNOLOGIA DO AMBIENTE CONSTRUÍDO18-21 julho
2004, São Paulo. ISBN 85-89478-08-4.Nébel A. A. da Costa; Newton C. A.
da Costa Jr;Mônica M. L. Detoni;Paulo Maurício Selig; Janaíde
Cavalcante Rocha