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BA STA

BOLETIM DE ANÁLISE ESTATÍSTICO

Analise Exploratório de Indicadores Sintéticos e Analíticos

relacionados ao GPS para Países da PUCSP como parte do Projeto

do Observatório da Rede Iberoamericana de Prospectiva - ORIBER

BASTA 2015 V1

RECURSOS BASICOS: AGUA, ALIMENTO, ENERGIA JOÃO ALMEIDA SANTOS

SEGURANÇA E PAZ. PAULO GUSTAVO DA SILVA

DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL DE GÊNERO MARIANA LIMA PRATES

O FUTURO DA EDUCAÇÃO E DO TRABALHO MARILÚ RODRIGUEZ E RODRIGUES

LONGEVIDADE JUÇARA PEREIRA DA COSTA NEVES

MUDANÇAS CLIMÁTICAS E ENERGIAS RENOVÁVEIS JORGE TENÓRIO FERNANDO

DEMOCRACIA E REDES SOCIAIS AGRIS LAIMONIS DUMPE JUNIOR

GOVERNANÇA E EMPODERAMENTO DO CIDADÃO GERALDO CARLOS SILVESTRE

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração

Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração

METODOS

Trabalho 1

ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS

PROJETO ORIBER

TEMA 1. RECURSOS BASICOS: AGUA, ALIMENTO, ENERGIA

Disciplina: METODOS QUANTITATIVOS e QUALITATIVOS DA PESQUISA EMPIRICA

Prof. Dr. Arnoldo José de Hoyos Guevara

João Almeida Santos

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1. INTRODUÇÃO

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos ao tema que possui um conjunto de vinte variáveis previamente selecionadas que refletem o desenvolvimento humano considerando 132 países, conforme mostrado no Quadro 1 que apresenta as Variáveis e sua categorização em três e dezessete quantitativas, enquanto a Tabela 1 que apresenta algumas variáveis relacionadas com os 132 países. Iniciamos o trabalho apresentando o objetivo do Programa Países Sustentáveis - Guia GPS – Gestão Pública Sustentável uma publicação do Núcleo de Estudos Futuros da PUC-SP –Pontifícia Universidade Católica. Depois partimos para o entendimento dos dados apresentando: média, mínimo, máximo, padronização e normalização dos dados e, por fim, a análise exploratória dos dados sobre o tema: recursos básicos: agua, alimento, energia (basic features: water, food, energy) empregando software estatístico MINITAB, em especial seus recursos: Display Descriptive Statistics que está no link principal Basic Statistics, ele permite obter a média, o valor mínimo e o valor máximo do objeto estudado. Seguimos com a aplicação do link principal Data, acessando o Code – Numeric to Numeric, sendo que este recurso permite que os dados ausentes que aparecem na tabela com o símbolo asterisco (*) seja substituído pelo valor determinado que é a média encontrada. Na sequencia temos que fazer a normalização dos dados que é um ajuste nos dados com vista a afastar os outliers, ou seja, é como se dos dados analisados não possuíssem uma distribuição normal então fazemos o ajuste para que todos fiquem dentro de uma certa normalidade. No nosso caso, usamos como parâmetro médio entre o mínimo e o máximo obtido na coleta de dados. Temos que apresentar os valores simétricos (os dados das variáveis analisadas devem ser os mais próximos ou iguais possíveis) para que a análise e interpretação não sejam distorcidas. Para essa etapa usamos o link da barra de ferramentas do MINITAB denominada Calculator e aplicamos a fórmula desejada indicando uma coluna para que os novos valores (agora normalizados) sejam gerados. Por fim, esse trabalho apresentamos os gráficos gerados pelo recurso Graphical Summary que está no item Basic Statistic que por sua vez está no item Static na barra de ferramentas. O Objetivo é explorar os dados sobre recursos básicos: agua, alimento, energia (basic features: water, food, energy) de tal modo que possamos com os recursos citados anteriormente apresentar conclusões de correlações entre as variáveis que compõem o tema. 2. ENTENDENDO OS DADOS Antes da apresentação dos indivíduos desta análise que envolve 132 países e os indicadores de desenvolvimento humano selecionados a partir de referência internacional, citamos a origem do trabalho que é o Projeto ORIBER. 2.1 O tema de pesquisa: recursos básicos: agua, alimento, energia (basic features: water, food, energy) A análise dos conceitos que compõem o tema foi extraída do material de aula Programa Países Sustentáveis - Guia GPS – Gestão Pública Sustentável uma publicação do Núcleo de Estudos Futuros da PUC-SP –Pontifícia Universidade Católica. Nesse estudo são apresentadas as informações teóricas de outros indicadores, cuja análise e interpretação estão sob responsabilidade de outros colegas desse curso. Vale destacar o desafio citado no GPS e sua proposta de solução:

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Desafio: “A grande maioria dos países Ibero-americanos se depara com o seguinte desafio: - como equilibrar a necessária dinâmica econômica com a sustentabilidade ambiental e o equilíbrio social, no contexto de uma gestão aberta, democrática e participativa?” Solução: “GPS - Guia para Gestão Pública Sustentável propõe então uma forma de contribuir na superação desses desafios, que consiste na promoção, a partir das secretarias de planejamento de cada país, de sinergias entre os setores científico-tecnológico, sociocultural e institucional, que harmonizem os processos e impactos do desenvolvimento ao nível local, tornando-o sustentável, procurando sempre estimular a participação dos cidadãos como forma de contribuir para a melhoria da qualidade de vida, e aproveitando de modo efetivo a troca de informações e experiências com outros países da região ibero-americana e suas redes de contatos.” Para chegar a uma conclusão do estágio em que se encontra o país e como é possível adotar uma solução, o GPS propõe um levantamento dos dados a partir da análise SWOT, conforme se apresenta na figura 1.

Na figura 1 é possível obter informações sobre o país analisado considerando sua Forças – quais são os seus pontos fortes em cada um dos eixos temáticos. As fragilidades, ameaças e oportunidades que cada eixo temático apresenta para o país em questão. Como exemplo inicial desse trabalho que tem o tema: recursos básicos: água, alimento, energia (basic features: water, food, energy) podemos destacar o alimento. Supondo que o país analisado seja um grande produtor de alimento (ponto forte) e que tenha uma estiagem em seu território (fragilidade) e que perceba uma ameaça (outro país produtor) mas percebe uma oportunidade a de planejar a produção daquele alimento usando sistema de irrigação por gotejamento a partir do armazenamento e do uso racional desse recurso. Para ajudar o leitor a entender a contribuição da matriz SWOT, o GPS apresenta um exemplo com o tema: Bens naturais Comuns, citado na figura 2.

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Se tomarmos como ponto de partida o quadrante do Ponto Forte Rica diversidade e avançarmos no sentido horário da matriz encontraremos a relação com pouca área verde por habitante que indica a fragilidade. Aparece como fragilidade a Exigência de qualificação da mão de obra jovem e em seguida como oportunidade o fato de a região se tornar um Polo tecnológico. Note que as variáveis vão sendo encontradas e analisadas como proposta de solução para o problema do tema desse país. 2.2 Os indivíduos Os indivíduos desta análise são os 132 países analisados por uma série de indicadores de referência internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.3. As Variáveis do tema: recursos básicos: água, alimento, energia (basic features: water, food, energy) Este tema da pesquisa apresenta vinte variáveis, sendo três categóricas e dezessete quantitativas. Elas ainda podem ser divididas em: índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores, a saber:

• Índices sintéticos: São sete: Índice de Progresso Social, o Índice de Desenvolvimento Humano – IDH, publicado pelo PNUD – ONU, Índice de Governança, o Índice de Proteção Ambiental – EPI (Environmental Protection Index), o Happy Planet Index (HPI), o Índice de Saúde dos Oceanos – OHI (Ocean Health Index) e o Índice de Gini para os países selecionados.

• Indicadores ou variáveis componentes: Inclui oito variáveis como:

Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO), Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas), Access to piped water (% of pop.)(água encanada), Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana),

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Access to improved sanitation facilities (% of pop.)(agua tratada zona rural e urbana), Access to electricity (% of pop.)(eletricidade), Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade), Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce), conforme apresentado no Quadro 1 que classifica o tipo de variável e a unidade de medida.

Quadro 1. As 16 Variáveis do Eixo temático: Recursos Básicos: água, alimento e energia

Variável Significado Tipo Unidade de Medida

Acesso a Água e saneamento Básico

Porcentagem da população que tem uma ou mais torneiras de água encanada tratada. Inclui ainda a população com melhores condições de saneamento, canalização de esgoto, fossas sépticas, latrinas com laje ou melhoradas para as condições sanitárias adequadas

Variável Quantitativa

Percentual

Tratamento de resíduos

Considera o percentual de tratamento de águas após sua aplicação em indústria ou uso em casa para esgoto, por exemplo.


Percentual Utilização e Desperdício de Água por setor

Acesso da água rural e urbana que é aproveitada para ser potável.


Percentual

Área Florestal Remanescente

Recursos de água doce internos renováveis em rios e águas subterrâneas interno da chuva.


Metros cúbicos

Área Agrícola Utilizada

Ceteris paribus, considera o total de subnutridos multiplicado pelo número médio de consumo da dieta mínima. Isto revela o déficit de alimentos do país.


Percentual

Acesso a Eletricidade

Percentual de pessoas com acesso a energia elétrica. Variável

Quantitativa

Percentual

Qualidade no fornecimento de energia elétrica

Usando Escala Likert 1 não confiável e 7 extremamente confiável para mostrar a qualidade do fornecimento de energia elétrica.

Variável

Quantitativa

Indicador nominal que varia de 1 a 7

Desperdício de Alimentos

Percentual da população com ingestão de alimentos suficiente. Os dados com 5% ou menor indica desnutrição


Percentual

IDH – índice Desenvolvimento humano

Mede o progresso de um país por indicadores de qualidade de vida: renda, saúde e educação são os principais.


Indicador nominal que varia de 0 a 1

Governança Indica como os governos são indicados. Como a autoridade do país é exercida e como as politicas são implementadas e qual a capacidade de formulá-las.

Variável

Quantitativa

Percentual

EPI- Indice de desempenho ambiental

Classifica o desempenho dos países em questões ambientais principais: proteção à saúde humana e proteção do ecossistema ambiental

Variável

Quantitativa

Percentual

HPI – Bem estar sustentável do país

Medida de bem estar sustentável país oferece uma vida feliz sustentável a longo prazo para as pessoas que vivem nelas.

Variável

Quantitativa

Percentual

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OHI – Índice de saúde do Oceano

Pontos de referência para a realização de dez objetivos sócio ecológicos e como os países colocam em prática.

Variável

Quantitativa

Percentual

GINNI index Mede a distribuição de renda e de despesas das famílias


Percentual

Fonte: autor a partir dos dados da planilha estatística e do GPS p.16 2.3.1 A Tabela de Dados Em função da extensão da tabela, vamos representar aqui apenas alguns países e algumas variáveis selecionadas para corroborar o Quadro 1. Tabela 1: Países e variáveis selecionadas

país

Soci

al P

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Inde

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gres

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Und

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rias)

Albania 69,13 <5.0 52 81,8 1,8 93,9 Algeria 59,13 <5.0 22 73,7 6,0 95,1 Angola 39,93 27,4 176 20,0 31,6 58,7 Brazil 69,97 6,9 55 91,7 15,1 80,8 Bulgaria 70,24 <5.0 52 96,8 0,7 100,0 Burkina Faso 47,33 25,9 185 6,9 22,3 18,0 Canada 86,95 <5.0 5 87,7 1,0 99,8 El Salvador 64,70 12,3 80 71,8 12,8 70,0 Estonia 81,28 <5.0 23 90,3 2,3 97,9 Finland 86,91 <5.0 8 99,4 0,0 100,0 France 81,11 <5.0 2 100,0 0,0 100,0 Hungary 73,87 <5.0 9 94,3 0,0 100,0 Iceland 88,07 <5.0 6 100,0 0,0 100,0 India 50,24 17,5 125 25,2 6,8 35,1 Kuwait 70,66 <5.0 11 0,0 100,0 Paraguay 62,65 25,5 182 65,6 33,4 70,8 Peru 66,29 11,2 71 75,3 24,7 71,6 Philippines 65,86 17,0 106 42,7 0,7 74,2 Poland 77,44 <5.0 5 98,0 89,3 Portugal 80,49 <5.0 2 99,7 0,0 100,0 Russia 60,79 <5.0 12 82,0 6,6 70,4 Rwanda 49,46 28,9 196 3,6 13,1 61,3 Saudi Arabia 64,38 <5.0 18 66,7 0,0 100,0 South Africa 62,96 <5.0 16 68,8 19,7 74,0 Spain 80,77 <5.0 8 99,3 0,1 100,0 Sri Lanka 59,71 24,0 211 29,5 7,3 91,1

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Venezuela 63,78 <5.0 16 86,8 19,1 90,9 Yemen 40,23 32,4 215 40,2 25,4 53,0 Zambia 49,88 47,4 345 15,0 35,9 42,1

Fonte: autor com base na Base de Dados da aula Métodos Quantitativos Vale destacar que os dados da tabela da coluna Desnutrição foram corrigidos para o valor 5,0 em lugar do representado por <5.0. 3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS Apresentamos o gráfico circular ou gráfico de pizza ou gráfico de torta elaborado pelo MINITAB com as regiões dos países selecionados. Gráfico 1: Região dos Países Selecionados

Northern AfricaNorthern AmericaNorthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouth AmericaSouthern AfricaSouthern AsiaSouthern EuropeWestern AfricaWestern Asia

Australia and New Zealand

Western Europe

CaribbeanCenrtral AsiaCentral AsiaEastern AfricaEastern AsiaEastern EuropeIBEMiddle Africa

CategoryWestern Europe

4,5%Western Asia

9,1%

Western Africa8,3%

Southern Europe6,8%

Southern Asia4,5%

Southern Africa4,5%South America

0,8%South-Eastern Asia4,5%

Northern Europe7,6%

Northern America1,5%

Northern Africa3,8%

Middle Africa3,8%

IBE15,2%

Eastern Europe7,6%

Eastern Asia3,0%

Eastern Africa7,6%

Central Asia1,5%

Cenrtral Asia1,5%

Caribbean2,3%

Australia and New Zealand1,5%

GRAFICO DAS REGIÕES DOS PAISES SELECIONADOS

3.1 – Variáveis Quantitativas Como apresentado terceira coluna e corroborado pelo indicador de medida na quarta coluna do Quadro 1, as variáveis são denominadas quantitativas. Essa informação aparece na Tabela 1 com uma seleção de países e indicadores com os números em percentual. Com isso, a variável é denominada quantitativa pois mostra as que ela pode ser medida em uma escala quantitativa, isto é, com números (SANTOS; PARRA FILHO, 2011). Elas são Variáveis Continuas porque assumem valores fracionados já que estão em percentual (IDH e GINNI ). 3.2 – Média, Mínimo e Máximo das variáveis com uso do MINITAB Para facilitar o acompanhamento das análises vamos expor os dados do MINITAB citando com títulos que representem a situação de estudo.

• Valor de N é o total de elementos da amostra que nota caso ela é total: 132 países

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• N* indica o total de dados ausentes na tabela em cada variável. Por exemplo, a variável Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas) mostra que não tem uma informação que o Iraque.

• Mean (média) mostra o valor médio da variável para os 132 países. • SE Mean mostra o erro padrão da amostra, isto é, ele mostra o quanto a média varia em

relação as outra da amostra. • StDev é o desvio padrão mostra a distância estimativa entre a média e os valores

individuais da amostra. Quanto maior for o desvio padrão maior a dispersão ou distância dos dados em relação a média.

• Minimum mostra o valor mínimo dos dados dos 132 países • Maximum mostra o valor máximo dos dados dos 132 países

Tabela com dados originais da base de dados do tema: recursos básicos: água, alimento, energia (basic features: water, food, energy)

Descriptive Statistics: Social Progr; Undernourish; Depth of foo; ... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 14,20 32,60 88,24 Undernourishment (% of p 132 0 13,03 1,03 11,89 5,00 73,40 Depth of food deficit (c 131 1 82,85 8,79 100,66 1,00 660,00 Access to piped water (% 129 3 63,98 3,03 34,36 2,53 100,00 Rural vs. urban access t 131 1 12,67 1,26 14,42 -0,00 63,62 Access to improved sanit 130 2 73,75 2,55 29,09 9,58 100,00 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 32,23 4,00 100,00 Quality of electricity s 121 11 4,515 0,142 1,567 1,273 6,754 Renewable internal fresh 130 2 15518 4740 54040 0 526313 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,0144 0,1611 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 1,88 21,59 15,22 100,00 EPI Score(indice desempe 132 0 52,48 1,44 16,55 18,43 87,67 EV - Water Resources(tra 132 0 27,77 2,85 32,71 0,00 98,82 Happy Planet Index(bem e 129 3 42,673 0,796 9,040 22,591 64,036 OHI (indice de saúde do 98 33 64,975 0,881 8,722 45,050 82,140 GINNI Index 118 14 39,095 0,786 8,533 24,820 63,140

Análise: Selecionamos o Indice de Progresso Social para esse comentário que mostra a Média de 63,67 em uma escala até 100, indicando que de uma maneira geral os países estão dentro da escala normal. Embora o valor mínimo observado é de 32,60 cujo país desse número é o Chad no centro da África com 12,300 milhões de pessoas e tem seus vizinhos: Líbia, Egito, Nigeria e Sudão. E o valor máximo observado foi 88,24 para o país Nova Zelândia que é um país formado por um conjunto de ilhas sendo as maiores denominadas: Ilha do Norte e Ilha do Sul. Por ter uma característica de economia desenvolvida esse indicador confirma essa qualidade. 3.2.1 – Usando o link principal Data, acessando o Code – Numeric to Numeric para substituir os dados ausentes que aparecem na tabela com o símbolo asterisco (*) pela média encontrada. Foram substituídos: Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas) incluímos a média 82,85 no Iraque Access to piped water (% of pop.)(água encanada) incluímos em três países a média 63,98: Austrália, Kwait, Estados unidos

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Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana) apenas um país incluímos a média 12,67 na Polônia. Access to improved sanitation facilities (% of pop)(acesso a instalações sanitárias melhoradas) Aqui tivemos dois países que são Itália e Nova Zelândia com média de 73,75. Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade) esse dado esta com 11 países sem a informação, logo o uso do recurso Data, acessando o Code – Numeric to Numeric para substituir os dados ausentes que aparecem na tabela com o símbolo asterisco (*) pela média encontrada foi bem vindo. Os países são: Belarus (Bielorussia), República Centro Africana, República do Congo, Cuba, Djibout ou Jibout (Republica do Djibuti – Africa), Iraque, Nigéria, Sudão, Tajiquistão, Togo, Uzebesquitão. Foi substituído o dado ausente pela média de 4,515. Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce) aqui apenas dois dados ausentes dos países: República Centro Africana e Montenegro e receberam o valor médio de 15518. IDH – Indice de desenvolvimento Humano contava com sete países sem a informação: Argélia, Cazaquistão, República da Coreia, Quirguistão, Letônia, República da Mauricia, Holanda. Happy Planet Index(bem estar sustentável - o país oferece vida feliz sustentável) com três países: Lesoto, Montenegro, Reino da Suazilândia (África austral) que receberam o valor de 42,673. OHI (indice de saúde do oceano) com 33 países: Armenia, Austria, Belarus (Bielorussia), Benin, Bosnia-Herzegovina, Burkina-Faso, Burundi, Republica Centro Africana, Chade, Cuba, Hungria, Cazaquistao, Kuait, Quirguistão, República do Laos, Lesoto, Macedonia, Malawe, Mali, Moldavia, Mongolia, Nepal, Nigeria, Paraguai, Ruanda, Servia, Eslovenia, Sri Lanka, Reino da Suazilândia (África austral), Suiça, Tajiquistão, Uganda, Uzbequistão. Vale registrar que Zambia não possuía o (*) asterisco, ou seja, o dado estava vazio, então, citamos a média de 64,975. Isto elevou para 34 o total de países sem informação nesse item. GINNI Index estava com 14 países sem informação: Bangladesh, Cuba, Alemanha, Nova Guiné, Islandia, Kwite, Libano, República da Mauricia, Montenegro, Nepal, Paquistão, Arabia Saudita, Sri Lanka, Emirados Arabes. Esses países receberam o valor da média: 39,095. Tabela Confirmando a eliminação dos dados ausentes depois que foram substituídos pela Média de cada uma das variáveis. Descriptive Statistics: Social Progr; Undernourish; Depth of foo; ... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 14,20 32,60 88,24 Undernourishment (% of p 132 0 13,03 1,03 11,89 5,00 73,40 Depth of food deficit (c 132 0 82,85 8,73 100,27 1,00 660,00 Access to piped water (% 132 0 63,98 2,96 33,97 2,53 100,00 Rural vs. urban access t 132 0 12,67 1,25 14,36 -0,00 63,62 Access to improved sanit 132 0 73,75 2,51 28,87 9,58 100,00 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 32,23 4,00 100,00 Quality of electricity s 132 0 4,515 0,131 1,500 1,273 6,754 Renewable internal fresh 132 0 15518 4668 53626 0 526313 IDH - 2013 132 0 0,6899 0,0136 0,1567 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 1,88 21,59 15,22 100,00 EPI Score(indice desempe 132 0 52,48 1,44 16,55 18,43 87,67 EV - Water Resources(tra 132 0 27,77 2,85 32,71 0,00 98,82 Happy Planet Index(bem e 132 0 42,673 0,778 8,936 22,591 64,036 OHI (indice de saúde do 132 0 64,975 0,653 7,505 45,050 82,140 GINNI Index 132 0 39,095 0,702 8,064 24,820 63,140

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Análise: Após a substituição dos dados ausentes identificados por asterisco (*) pela média de cada variável foi rodado novamente os indicadores de número de elementos (N), dados ausentes (N*), média, erro da média (SE mean), desvio padrão (Stdev), valor mínimo e máximo; apenas para confirmar se foram lançados corretamente. Portanto, sem alteração nos respectivos valores. 3.2.3 – Normalização dos dados Para a normalização foram empregadas as seguintes rotinas: 1 – Estabeleceu como parâmetro para normalização o valor máximo e o mínimo. Primeiro: Clique em Calc no menu e abrirá uma janela, então, siga a rotina: Clique em calc (calculadora no MINITAB) em seguida aparece várias opções, então, clique em Calculator e aparece uma janela pedindo: Store result in variable (indique a coluna para onde vai o dado) logo abaixo está: Expression (insira a fórmula: (c9-MIN(c9))/(MAX(c9)-MIN(c9)). Importante lembrar que o C9 aqui é o número da coluna do exemplo e você deve substituir pela coluna de sua pesquisa que quer alterar); Depois clique OK e vai aparecer os dados alterados na coluna que você indicou. 2 – Deixar os resultados com duas casas depois da virgula, foi empregado a fórmula: 0,01*ROUND(100*número da coluna desejada). Exemplo: se o interesse era alterar os dados da Coluna 22, então no lugar do número da coluna inserimos C22 e o MINITAB gerou os valores com duas casas depois da virgula. Rotina: Clique em calc (calculadora no MINITAB) em seguida aparece várias opções, então, clique em Calculator e aparece uma janela pedindo: Store result in variable (indique a coluna que quer alterar) logo abaixo está: Expression (insira a expressão 0,01*ROUND(100*número da coluna desejada). Após a normalização e deixar os resultados com duas casas depois da vírgula rodamos novamente os valores de estatística descritiva: N, N*, Mean, SE mean, StDev, Minimo e máximo; conforme se apresentam a seguir: Descriptive Statistics: Social Progr; Undernourish; Depth of foo; ... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Maximum Social Progress Index_1 132 0 55,84 2,22 25,52 0,00 100,00 Undernourishment (% of p 132 0 11,74 1,51 17,38 0,00 100,00 Depth of food deficit (c 132 0 12,42 1,32 15,22 0,00 100,00 Access to piped water (% 132 0 63,05 3,03 34,85 0,00 100,00 Rural vs. urban access t 132 0 19,91 1,96 22,57 0,00 100,00 Access to improved sanit 132 0 70,97 2,78 31,93 0,00 100,00 Access to electricity (% 132 0 77,43 2,92 33,57 0,00 100,00 Quality of electricity s 132 0 59,15 2,38 27,36 0,00 100,00 Renewable internal fresh 132 0 2,948 0,887 10,189 0,000 100,000 IDH - 2013_1 132 0 58,13 2,25 25,82 0,00 100,00 1. Governança_1 132 0 45,02 2,22 25,46 0,00 100,00 EPI Score(indice desempe 132 0 49,18 2,08 23,90 0,00 100,00 EV - Water Resources(tra 132 0 28,10 2,88 33,10 0,00 100,00 Happy Planet Index(bem e 132 0 48,45 1,88 21,56 0,00 100,00 OHI (indice de saúde do 132 0 48,45 1,88 21,56 0,00 100,00 GINNI Index_1 132 0 37,25 1,83 21,04 0,00 100,00

11

Os dados foram normalizados, isto é, forma eliminados os outliers pelo valor mínimo de cada variável e foram lançados nas colunas do MINITAB de número C22 até C37. A seguir apresentamos os dados da média, mínimo e máximo considerando as colunas com os dados normalizados, isto é, de número C22 a C37. Análise: Após a normalização dos dados observou-se que as variáveis tiveram alteração porque o critério estabelecido foi a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo, dado pela expressão: (c9-MIN(c9))/(MAX(c9)-MIN(c9)). Novamente o registro de que o C9 é apenas referencia da coluna no exemplo. Então, a coluna C4 que representa Social Progress Index originalmente apresentava uma média de: 63,67 e com a normalização passou para 55,84 com duas casas depois da vírgula. Isto foi observado em outra variáveis como a coluna C5 que mostra os dados de Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO) com valor médio original de 13,03 e passou com a normalização para 11,74. Isto não elimina o poder de interpretação e análise mesmo com a diferença para menor.

• Considerando o desvio padrão (StDev) – que mostra a distância estimativa entre a média e os valores individuais da amostra. Quanto maior for o desvio padrão maior a dispersão ou distância dos dados em relação a média. Nesse caso podemos citar como exemplo EV - Water Resources(tratamento águas residuais) que tem média de 28,10 e desvio padrão de 33,10, IDH com média de 58,13 e desvio de 25,82. Outros indicadores serão explorados ao longo do trabalho.

4. ANÁLISE COMPARATIVA E CONSIDERAÇÕES FINAIS Aqui são apresentados os gráficos gerados pelo Graphical Summary de acordo com a rotina: Primeiro: clique em Stat em seguida passe o mouse sobre Basic Statistics e aparece uma janela onde o Graphical Summary é o terceiro de cima para baixo. Clique nele. Segundo: Após clicar, abriu uma janela e você deve escolher a coluna que quer o gráfico na janela da Variables logo a primeira. Está escrito o grau de confiança de 95,0. Clique OK e o gráfico será gerado em uma janela. Copie e cole no seu trabalho.

12

4.1 SPI – Índice de Progresso Social

100806040200

Median

Mean

6058565452

1st Q uartile 34,737Median 56,1853rd Q uartile 73,942Maximum 100,000

51,450 60,239

51,426 60,340

22,771 29,038

A -Squared 0,71P-V alue 0,062

Mean 55,845StDev 25,523V ariance 651,437Skewness -0,077581Kurtosis -0,810252N 132

Minimum 0,000

A nderson-Darling Normality Test

95% C onfidence Interv al for Mean

95% C onfidence Interv al for Median

95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals

Summary for Social Progress Index_1

Análise: Variável: Social Progress Index – índice de Progresso Social Origem e definição dado pelo portal: http://pt.knoema.com/jklbfre/the-social-progress-index O Índice de Progresso Social é o resultado de um processo de dois anos de pesquisas envolvendo uma equipe renomada de especialistas que inclui, entre outros, os economistas Hernando de Soto e Michael Porter e do presidente da Fundação Rockefeller Dr. Judith Rodin. O índice sintetiza um total extenso de dados pesquisados para identificar as dimensões do desempenho das sociedades e medir o progresso social de forma abrangente e rigorosa. O Índice foi estruturado em torno de 12 componentes e 54 indicadores distintos consolidadas em três dimensões do Progresso Social: necessidades humanas básicas, Fundações de Bem-estar e oportunidade. A primeira dimensão, necessidades humanas básicas, avalia o quão bem um país prevê necessidades essenciais de seu povo através da medição se as pessoas têm comida suficiente e estão recebendo cuidados médicos básicos, se tiverem acesso a água potável, se tiverem acesso a uma habitação condigna com serviços básicos, e se eles são seguros e protegidos.

Análise dos dados da nossa pesquisa mostra que a distribuição aproxima-de da normal, considerando os 132 países.

Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre 35 e 45 com apenas 7 observações, e o mesmo fenômeno se repete para a faixa de pontuação 75 à 85, que também apresenta apenas 7 observações. O maior número de observações encontra-se na faixa de 45 a 55, com 24 observações. Esta faixa corresponde a última faixa imediatamente inferior à mediana e corresponde a um nível de desenvolvimento considerado “médio” pelo índice. A mediana de 56,185 e o terceiro quartil de 73,942 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 11 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.

http://pt.knoema.com/jklbfre/the-social-progress-index

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4.2 – Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO)

100806040200

Median

Mean

15,012,510,07,55,02,50,0


8,751 14,736

0,000 5,222

15,505 19,772

A -Squared 13,74P-V alue < 0,005

Mean 11,743StDev 17,379V ariance 302,029Skewness 1,81616Kurtosis 4,34133N 132

Minimum 0,000





Summary for Undernourishment (% of pop.) _1

Análise: Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO) Definição dado por: http://pt.knoema.com/search?query=undernourishment%20o%20que%20%C3%A9 Proporção da população em estado de subnutrição. A desnutrição refere-se à condição de pessoas cujo consumo de energia alimentar é continuamente abaixo de um requisito de energia da ração mínima para a manutenção de uma vida saudável e da realização de uma atividade física leve, com um corpo de peso mínimo aceitável para atingido altura. População abaixo do nível mínimo de consumo de energia da dieta (também referida como prevalência de desnutrição) mostra a percentagem da população com a ingestão de alimentos é insuficiente para atender às necessidades de energia na dieta de forma contínua. Mostrando os dados como 5 significa uma prevalência de desnutrição abaixo de 5%. A análise na nossa pesquisa indica que a distribuição com a curtose (curva do gráfico) para a esquerda o que indica que os dados estão entre -5 e 5,0 com 76 observações. Nessa situação indicada pelo MINITAB está a Malásia com valor zero. Na análise apresentada pelo Knoema em 2009 mostrava que a Malásia juntamente com Egito, Republica Dominicana, Jordania e Kwait apresentavam fatores igual a 5,0 %.

Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre 45 e 55 com apenas 4 observações, e 10 observações para a faixa de pontuação 35 à 45. O maior número de observações encontra-se na faixa de -5 a 5, com 76 observações. A mediana de 0,075 e o terceiro quartil de 21,090 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 6 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.

http://pt.knoema.com/search?query=undernourishment%20o%20que%20%C3%A9

14

4.3 – Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas)

100806040200

Median

Mean

15,012,510,07,55,0


9,801 15,041

4,332 8,306

13,576 17,311



Minimum 0,000





Summary for Depth of food deficit (calori_1

Análise: Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas) mostra a quantidade de calorias consumidas por cada habitante dentro de cada país. Pode dar uma ideia da oferta de alimentos, do poder de compra de cada pessoa para comprar alimentos, qual a capacidade do país de manter a população com saúde e mais agregado o Indice de Progresso Social. De acordo com http://www.fao.org/docrep/018/i3434e/i3434e.pdf de 1990 para 1992 houve uma diminuição de 17% no total de pessoas subnutridas. No período 2011-2013 de cada oito pessoas no mundo pelo menos uma estava sofrendo de fome crônica, ou seja, com consumo de alimento muito inferior a qualquer dado considerado ideal. Este volume representava cerca de 842 milhoes de pessoas sem comida suficiente para ter uma vida ativa. Na nossa análise encontramos uma concentração de 60 países com intervalo de -5 e 5% no consumo de calorias diárias. Apenas 6 entre 35 e 45 % das calorias. O estudo da FAO – FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS aponta ainda que subnutrição e desnutrição podem coexistir. No entanto, em alguns países, as taxas de desnutrição, indicado pela proporção de crianças raquíticas, são consideravelmente mais elevada do que a prevalência de subalimentação, tal como indicado pela incapacidade de abastecimento de energia da dieta. Nesses países, intervenções de melhoria da nutrição são cruciais para melhorar os aspectos nutricionais de segurança alimentar. Melhorias exigem uma gama de segurança alimentar e intervenções nutricionais-reforço na agricultura, saúde, higiene, abastecimento de água e educação, especialmente dirigidas às mulheres (2013).

http://www.fao.org/docrep/018/i3434e/i3434e.pdf

15

4.4 – Access to piped water (% of pop.)(água encanada)

100806040200

Median

Mean

858075706560


57,046 69,047

64,080 84,363

31,094 39,650



Minimum 0,000





Summary for Access to piped water (% of p_1

Análise: Access to piped water (% of pop.)(água encanada) mostra quantas residências possuem agua encanada ou outro tipo de processo que leva a água tratada para o consumo. A análise da pesquisa mostrada no gráfico com uma tendência quase normal porque existem dois extremos quase distintos. Do lado esquerdo do gráfico estão 3 estratos distintos, sendo o mais próximo da origem com 12 países dentro de um intervalo de -5 e 5%, do lado deste estrato está o estrato com 8 países entre 5 e 15% e colado está o estrato com 13 países entre 15 e 25. A mediana é 74,150 com o terceiro quartil com o valor de 94,905 com 11 estratos distintos. Vale o registro do lado esquerdo do gráfico com os estratos bem aparentes entre o 80 e 0 100. Sendo na faixa dos 80 temos 9 países entre 75 e 85; 22 países entre 85 e 95 e 33 países entre 95 e 105. De acordo com os dados da UNICEF (2010) a evolução da utilização de diferentes tipos de fontes de água a partir de 1990-2010, por regiões do MDG - Millenium Development Goals (objetivos de desenvolvimento do milênio) apresentou dois grupos distintos de evolução. O primeiro é um conjunto de regiões em que a utilização de água canalizada para uma habitação, terreno ou quintal é baixa (30 por cento ou menos). Ele inclui a Afica sub-saariana,

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Oceania, Sul da Ásia e do Sudeste Asiático. Embora os ganhos na utilização de água canalizada nas instalações foram feitas nessas regiões, o progresso foi principalmente na qualidade da origem da água. Destacamos que 65 por cento da população do sul da Ásia estão usando outras fontes naturais ao invés de água encanada no local. O segundo conjunto de regiões é composto por Ásia oriental, África do Norte, Ásia Ocidental e na América Latina e no Caribe, onde pelo menos 70 por cento da população está usando água encanada. Ásia Oriental (destaque para a China) teve um aumento significativo no abastecimento de água canalizada desde 1990, ganhando 35 pontos percentuais na cobertura nesta categoria em 20 anos. Isto representa 562 milhões de novos usuários que foram adicionados durante um período em que o mundo como um todo aumentou apenas 9 %. Ásia Oriental é também a região com o aumento mais expressivo no uso de água potável de diversas fontes com qualidade, a partir de 68 por cento em 1990 e passou para 91 por cento de cobertura em 2010. Isso representa um aumento de 23 ponto percentual, muito maior que qualquer outra região. http://www.unicef.org/media/files/JMPreport2012.pdf 4.5 – Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana)

100806040200

Median

Mean

252015105


16,022 23,795

6,957 17,460

20,139 25,681



Minimum 0,000





Summary for Rural vs. urban access to imp_1

Análise: Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana)

http://www.unicef.org/media/files/JMPreport2012.pdf

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Mostra o percentual da população que possui acesso a água tratada na zona rural em relação a zona urbana. O gráfico apresenta uma curtose para a esquerda com a média de 19,909 e a mediana 11,05. Indicando que 49 países estão entre o indicado -5 e 5 positivo. Outro estrato bem acentuado está do lado direito com 25 países entre 5 e 15. O gráfico identifica 3 outlier: um na linha 119 que é o Togo, outro na linha 91 que a República do Niger e por fim, o outro país é República do Congo. Eles estão com valore que expressam a falta de acesso a água com qualidade. 4.6 - Access to improved sanitation facilities (% of pop)(acesso a instalações sanitárias melhoradas)

100806040200

Median

Mean

95908580757065


65,476 76,472

75,951 91,262

28,486 36,325



Minimum 0,000





Summary for Access to improved sanitation_1

Análise: Access to improved sanitation facilities (% of pop)(acesso a instalações sanitárias melhoradas) Os dados apresentados estão com a concentração do lado direito com uma média de 70,974 e mediana de 84,925, sendo que o terceiro quartil está com 98,385 indicando que esse esdtrato possui 43 países com melhores condições sanitárias. Do lado oposto estão 6 países com indicadores -5 e 5 positivos. Do lado a este estrato estão 6 países com valores entre 5 e 15. Os países estão na tabela a seguir: Tabela 2 – Países com valores entre -5 e 15 no item Acesso a instalações sanitárias melhoradas

18

4.7 – Access to electricity (% of pop.)(eletricidade)

100806040200

Median

Mean

100959085807570


71,651 83,212

93,750 100,000

29,950 38,191



Minimum 0,000





Summary for Access to electricity (% of p_1

Análise: Access to electricity (% of pop.)(eletricidade)

País Índice Benin 5,08 Burkina Faso 9,33 República do Chade

2,38

República do Congo

9,06

Ghana 4,29 Republica da Guine

9,84

Libéria 9,53 Madagascar 4,51 Mali 13,31 Moçambique 10,48 Republica do Niger

0,00

Tanazania 2,58 Republica do Togo

2,01

19

Este indicador mostra o percentual da população de cada país que tem acesso a energia elétrica. De uma maneira geral existe um grande número de pessoas com acesso a energia elétrica com o estrato entre 95 e 105 para 75 países, com média de 77,431 e mediana de 98,96. Isto quer dizer que metade da população mais significativa tem energia elétrica e outra metade bem menor não tem. Isto aparece no estrato entre 5 e 15 com 12 países. 4.8 – Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade)

100806040200

Median

Mean

70,067,565,062,560,057,555,0


54,437 63,859

59,150 70,440

24,411 31,128



Minimum 0,000





Summary for Quality of electricity supply_1

Análise: Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade) Ter acesso a energia não significa que ela esteja disponível 24 horas por dia ou sempre que o consumidor necessitar. Esse item procura identificar a qualidade do fornecimento da energia e o gráfico mostra uma distribuição normal entre os dados. A média está com o valor de 59,148 e mediana 62,66, sendo que o terceiro quartil com 79,455 representado pelo estrato com 21 países. 4.9 - Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce)

20

100806040200

Median

Mean

543210


1,194 4,703

0,443 0,874

9,091 11,592



Minimum 0,000





Summary for Renewable internal freshwater_1

Análise: Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce) A concentração dos valores estão voltados para o lado esquerdo do gráfico com estrato do terceiro quartil de 2,105 com 115 países. Isto mostra que a renovação de água doce presente nesses países está sendo realizada em média de 2,948 com mediana de 0,58. Ou seja, é um valor muito pequeno considerando a necessidade de renovar por ser um recurso escasso. O gráfico mostra diversos outliers, sendo o mais extremo é a Islândia que tem renovação maior que os demais. 4.10 IDH (2013) - Índice de Desenvolvimento Humano (IDH/PNUD) O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013. O trabalho publicado preliminar publicado por PNUD - Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo sobre o desenvolvimento humano em 2014 aponta que o IDH é progresso real da população em relação a expectativa de vida, educação, saúde, habitação, segurança e condições para um desenvolvimento sustentável. http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr14-summary-es.pdf

http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr14-summary-es.pdf

21

100806040200

Median

Mean

67,565,062,560,057,555,0


53,686 62,576

59,489 67,174

23,032 29,370



Minimum 0,000





Summary for IDH - 2013_1

O gráfico para o IDH aproxima-se de uma distribuição normal, mas deslocada para a direita, com uma concentração maior de países dos 65 aos 75 pontos, totalizando 25 países. Isso pode ser constatado também pela mediana, em 62,355. No estrato do 55 a 65 pontos, encontra-se o Paraguai, com IDH de 55,85 pontos. Do lado extremo esquerdo do gráfico estão 3 paíss no estrato de -5 e 5 pontos. Estes são considerados países de baixo desenvolvimento ou subdesenvolvidos. 4.11 Índice de Governança

22

100806040200

Median

Mean

50,047,545,042,540,037,535,0


40,634 49,403

36,039 43,888

22,718 28,969


Mean 45,018StDev 25,463V ariance 648,384Skewness 0,579184Kurtosis -0,579574N 132

Minimum 0,000





Summary for 1. Governança_1

Análise: Governança: World Economic Fórum ressalta que as estratégias de atuação: Simplificar os processos administrativos e fazer uso de alianças regionais e de tecnologia para coibir a corrupção e os abusos; aprimorar os instrumentos e mecanismos regionais que possibilitem uma ação coletiva capaz de prevenir violações da democracia e garantir a preservação da ordem democrática (http://www3.weforum.org/docs/LA11/WEF_LA11_Report_PT.pdf).

O gráfico para a variável GOV aproxima-se de uma distribuição normal deslocada para a esquerda, o primeiro quartil de 25,833 e a mediana de 39,21 confirmam esse deslocamento, indicando uma concentração crescente de países entre as faixas de 5 a 15 (13 países), de 15 a 25 (15 países), de 25 a 35 (22 países) até chegar ao pico – a faixa 35 a 45 (29 países). Essas faixas agrupam o equivalente a 60% dos países analisados. Em relação ao pico, os países mais bem colocados são a Macedônia (44,74), a Turquia (44,69) e o Kuwait (44,24) e na faixa inferior ficam Argentina (35,30), Benin (35,75) e Indonesia (35,96). Aparentemente trata-se de grupo bastante heterogêneo, não sendo possível estabelecer relações imediatas.

http://www3.weforum.org/docs/LA11/WEF_LA11_Report_PT.pdf

23

4.12 EPI - Pontuação no Índice de Proteção Ambiental

100806040200

Median

Mean

545250484644


45,067 53,299

44,383 52,814

21,327 27,195



Minimum 0,000





Summary for EPI Score(indice desempenho a_1

Análise: A análise dos dados do Índice de Proteção Ambiental apresenta uma distribuição

normal, com média de 49,18 e mediana de 48,60, ou seja, um ligeiro deslocamento para a esquerda. Há apenas 1 país no estrato superior (nota normalizada acima de 95), que é a Suiça, com EPI de 87,67 , seguida por 9 países no segundo estrato ( de 85 a 95), sendo todos países de alto IDH e IPS ( Austrália, República Tcheca, Alemanha, etc) sendo o último país do estrato a Dinamarca com EPI de 76,92. Já nos dois estratos inferiores temos a seguinte composição: no primeiro estrato (nota normalizada até 5) há dois países – Mali (EPI = 18,43) e Lesoto (EPI = 20,81) , seguidos por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a15. Destes 10 países, 9 encontram-se na África, sendo Bangladesh a única exceção do grupo. O país melhor colocado é Angola, com EPI de 39,93. Já a faixa de pico, que vai de 45 a 55, é composta da seguinte maneira: na parte inferior, Algéria (EPI = 50,08) e Libano (EPI = 50,15) seguindo por um grupo heterogêneo de 26 países nos quais Jordânia (EPI =55,78) e Montenegro (EPI= 55,52).

24

4.13 HPI - Pontuação no Happy Planet Index.

100806040200

Median

Mean

54525048464442


44,742 52,167

43,219 52,858

19,236 24,529



Minimum 0,000





Summary for Happy Planet Index(bem estar _1

Análise: A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal,

com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau, com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno número de países : Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia (FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53). No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana, com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9 paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27). Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB. A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os melhores colocados do grupo. O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana, evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às situações adversas. Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.

25

4.14 OHI - Pontuação no Índice de Saúde dos Oceanos

100806040200

Median

Mean

54525048464442


44,742 52,167

43,219 52,858

19,236 24,529



Minimum 0,000





Summary for OHI (indice de saúde do ocean_1

Análise: O gráfico para o Índice de Saúde dos Oceanos (OHI) chama atenção pela grande concentração de países entre o marco do 45 e 55 na escala normalizada (46 países) , o que equivaleria as pontuações de Algeria (62,01), Namíbia (62,96) e Quênia (64,12) no estrato inferior e Togo (65,19) e Japão (65,09) no estrato superior.

É preciso registrar, contudo, que faltavam dados para 34 países do OHI, e que conforme relatado acima, aos valores faltantes, foi atribuída a média das pontuações do OHI dos países disponível no momento de elaboração deste estudo. A média foi de 64,97, que ao ser normalizado de 0 à 100, tornou-se 53,721, que foi o valor atribuído a estes 34 países. Isso explica a grande concentração de países na faixa que vai de 45 a 55 do OHI, e por isso o pico não tem significância estatística. Os melhores colocados foram a Dinamarca (82,14), Finlândia (81,4) e Noruega (80,11) e os piores colocados foram a Nicarágua (45,05), a Libéria (47,54) e Angola (42,66).

26

4.15 Índice de GINI

100806040200

Median

Mean

424038363432


33,629 40,876

31,454 38,902

18,775 23,942



Minimum 0,000





Summary for GINNI Index_1

Análise: Para o Índice de Gini, que mede a desigualdade de renda, faltaram dados relativos a 13

países, que foram substituídos pela média da distribuição original, que foi de 39,02, que normalizado de 0 a 100 tornou-se 62,93, o que explica o pico registrado na coluna entre 55 e 65 – dos 33 países, na realidade apenas 20 tem sua pontuação original registrada neste intervalo. Assim percebemos uma distribuição basicamente uniforme, com tendência para concentração de países mais a direita, como já demonstra o primeiro quartil, em 51,11. São 6 países no estrato superior, acima de 95 pontos na escala normalizada, conforme a Tabela 13, abaixo, que como podemos ver é formada pelos antigos países socialistas Tabela 13 – Países com menor índice de Gini ‘ PAÍS CÓD REGIÃO GINI Ukraine UKR Eastern Europe 24,820 Slovenia SVN Southern Europe 24,870 Sweden SWE Northern Europe 26,080 Czech Republic CZE Eastern Europe 26,390 Belarus BLR Eastern Europe 26,460 Slovakia SVK Eastern Europe 26,580

27

Os países com maior desigualdade de renda estão dividos nos três primeiros estratos : de 5 a 15 (2 países – África do Sul e Namíbia), de 15 a 25 (3 países – Botswana, Zâmbia e Honduras) e de 25 a 35 (2 países – República Central Africana e Lesoto). Tabela 13 – Países de maior índice de Gini (mais desiguais) PAÍS CÓD REGIÃO GINI Lesotho LSO Southern Africa 54,170 Central African Republic CAF Eastern Africa 56,300 Honduras HND IBE 57,400 Zambia ZMB Middle Africa 57,490 Botswana BWA Southern Africa 60,460 Namibia NAM Southern Africa 61,320 South Africa ZAF Southern Africa 63,140

Botswana, Namíbia e África do Sul aparecem como outliners no gráfico. Considerações Finais Os índices apresentados a partir de dados de pesquisa de 132 paises que refletem o grau de evolução no quesito humano, principalmente o tema deste trabalho que é: RECURSOS BASICOS: AGUA, ALIMENTO, ENERGIA (BASIC FEATURES: WATER, FOOD, ENERGY). Depois de ter feito a apresentação dos dados pela estatística descritiva como média, desvio padrão e variância; por exemplo, é possível deduzir que os países de uma forma geral corroboram o que as análises macroeconômica de diversos organismos tais como: UNICEF, Banco Mundial, WEF – World Economica Forum, FAO e outros órgãos preocupados em identificar a evolução dos povos do globo. Indicadores como o IDH – índice de Desenvolvimento econômico apresentado nesse trabalho com a normalização não muda a situação real da economia analisada. Por exemplo: quando se pegam os dados de países da Africa Sub-saariana, Republica centro-africana, Lesotho apresentam indicadores que mostram que as variáveis que fazem parte deste indicador como saúde, educação, uso de água potável, instalações sanitária que podem refletir a qualidade de vida estão baixos quando comparados com outros países. Especificamente a Zambia difere dos demais principalmente quando analisamos seus dados de IDH de 1998 para 2013. Esse indicador salta de 0,41 em 1998 para 0,56 em 2013, ou seja, o indicador nos diz que quanto mais próximo de um melhor a qualidade de vida da população. http://pt.knoema.com/atlas/Z%C3%A2mbia/%C3%8Dndice-de-Desenvolvimento-Humano Para melhor entendimento dos dados estatísticos sugerimos que o pesquisador examine a definição do conceito na estatística para aplicar ao fato analisado. Dessa maneira, temos que a mediana que divide a metade inferior da metade superior. Como temos 132 países, a mediana é calculada pela média dos dois centrais despois de coladas em ordem crescente os valores. Por exemplo: se pegarmos a variável IDH (poderia ser qualquer uma) e colocarmos em ordem crescente os valores dos 132 países, a mediana estará entre os números da posição 66 e 67 na linha do excel. Logo, se somarmos os valores e dividirmos por 2 temos a mediana. Isto que o MINITAB fez e encontrou valores como 56,185 para o IPS, para o Déficit de Calorias 5,995 dentre outros.

http://pt.knoema.com/atlas/Z%C3%A2mbia/%C3%8Dndice-de-Desenvolvimento-Humano

28

Analisando a mediana do IPS 56,185 mostra que existe metade com a média de 55,84 e a outra metade abaixo da média. O mesmo vale para o Déficit de Alimentos com 5,995 mostrando que existe metade acima da média de 12,42 e a outra metade abaixo da média. De qualquer maneira, como o valor da média é baixo a parte que fica acima da média também é baixo porque a mediana também indica valor proporcionalmente baixo.



METODOS

Trabalho 1


PROJETO ORIBER

Tema 3. SEGURANÇA E PAZ

Disciplina: Métodos Quantitativos

Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos

PAULO GUSTAVO DA SILVA

2

1. INTRODUÇÃO

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados

relativos a um conjunto de 16 (dezesseis) variáveis de desenvolvimento humano selecionados

previamente, com o objetivo de explicar relações entre segurança e paz num universo de 132

países, sendo três categóricas e vinte variáveis quantitativas.

Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos

indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os

significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.

Na sequência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma

de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.

Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de

ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana,

quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-

Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software

estatístico utilizado é o MINITAB.

2. ENTENDENDO OS DADOS

2.1 Os Indivíduos

Os indivíduos desta análise são os 132 países (Quadro 1) analisados por uma serie de

indicadores de referencia internacional. Os dados analisados de cada pais são as variáveis que

descrevemos a seguir.

Quadro 1 – Países analisados QUANT. PAÍSES REGIÃO

1 Albania Southern Europe 2 Algeria Northern Africa 3 Angola Middle Africa 4 Argentina IBE 5 Armenia Western Asia 6 Australia Australia and New Zealand 7 Austria Western Europe 8 Azerbaijan Western Asia 9 Bangladesh Southern Asia 10 Belarus Eastern Europe 11 Belgium Western Europe

3

12 Benin Western Africa 13 Bolivia IBE 14 Bosnia and Herzegovina Southern Europe 15 Botswana Southern Africa 16 Brazil IBE 17 Bulgaria Eastern Europe 18 Burkina Faso Western Africa 19 Burundi Eastern Africa 20 Cambodia South-Eastern Asia 21 Cameroon Middle Africa 22 Canada Northern America 23 Central African Republic Eastern Africa 24 Chad Middle Africa 25 Chile IBE 26 China Eastern Asia 27 Colombia IBE 28 Congo, Republic of Middle Africa 29 Costa Rica IBE 30 Croatia Southern Europe 31 Cuba Caribbean 32 Czech Republic Eastern Europe 33 Denmark Northern Europe 34 Djibouti Eastern Africa 35 Dominican Republic IBE 36 Ecuador IBE 37 Egypt Northern Africa 38 El Salvador IBE 39 Estonia Northern Europe 40 Finland Northern Europe 41 France Western Europe 42 Georgia Western Asia 43 Germany Western Europe 44 Ghana Western Africa 45 Greece Southern Europe 46 Guatemala IBE 47 Guinea Western Africa 48 Guyana South America 49 Honduras IBE 50 Hungary Eastern Europe 51 Iceland Northern Europe 52 India Southern Asia 53 Indonesia South-Eastern Asia 54 Iran Southern Asia 55 Iraq Western Asia 56 Ireland Northern Europe

4

57 Israel Western Asia 58 Italy Southern Europe 59 Jamaica Caribbean 60 Japan Eastern Asia 61 Jordan Western Asia 62 Kazakhstan Central Asia 63 Kenya Eastern Africa 64 Korea, Republic of Eastern Asia 65 Kuwait Western Asia 66 Kyrgyzstan Central Asia 67 Laos South-Eastern Asia 68 Latvia Northern Europe 69 Lebanon Western Asia 70 Lesotho Southern Africa 71 Liberia Western Africa 72 Lithuania Northern Europe 73 Macedonia Southern Europe 74 Madagascar Eastern Africa 75 Malawi Southern Africa 76 Malaysia South-Eastern Asia 77 Mali Western Africa 78 Mauritania Western Africa 79 Mauritius Eastern Africa 80 Mexico IBE 81 Moldova Eastern Europe 82 Mongolia Eastern Asia 83 Montenegro Southern Europe 84 Morocco Northern Africa 85 Mozambique Eastern Africa 86 Namibia Southern Africa 87 Nepal Southern Asia 88 Netherlands Western Europe 89 New Zealand Australia and New Zealand 90 Nicaragua IBE 91 Niger Western Africa 92 Nigeria Western Africa 93 Norway Northern Europe 94 Pakistan Southern Asia 95 Panama IBE 96 Paraguay IBE 97 Peru IBE 98 Philippines South-Eastern Asia 99 Poland Eastern Europe 100 Portugal IBE 101 Romania Eastern Europe

5

102 Russia Eastern Europe 103 Rwanda Eastern Africa 104 Saudi Arabia Western Asia 105 Senegal Western Africa 106 Serbia Southern Europe 107 Slovakia Eastern Europe 108 Slovenia Southern Europe 109 South Africa Southern Africa 110 Spain IBE 111 Sri Lanka Southern Asia 112 Sudan Northern Africa 113 Swaziland Southern Africa 114 Sweden Northern Europe 115 Switzerland Western Europe 116 Tajikistan Central Asia 117 Tanzania Eastern Africa 118 Thailand South-Eastern Asia 119 Togo Western Africa 120 Trinidad and Tobago Caribbean 121 Tunisia Northern Africa 122 Turkey Western Asia 123 Uganda Eastern Africa 124 Ukraine Eastern Europe 125 United Arab Emirates Western Asia 126 United Kingdom Northern Europe 127 United States Northern America 128 Uruguay IBE 129 Uzbekistan Central Asia 130 Venezuela IBE 131 Yemen Western Asia 132 Zambia Middle Africa

2.2 As Variáveis

Esta pesquisa é composta por 16 variáveis quantitativas e 3 categóricas – o nome dos

países, seu código e região. As mesmas são melhor explicadas no Quadro 2. As variáveis

podem ainda ser divididas em índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores

6

Quadro 2 - As variáveis de pesquisa Variável Significado Tipo Unidade de

Medida País Nome dos países que serão analisados. Variável

Categórica N/A

Código do país Abreviação que representa o país. Variável Categórica

N/A

Região Região em que o país está localizado. Variável Categórica

N/A

Índice de Progresso Social

Índice que mede múltiplas dimensões do progresso social de um país.

Variável Numérica

De 0 a 100

Taxa de homicídios Representa o índice de assassinatos. Variável Numérica

Escala de 1 a 5

Nível de crime violento

Indica a criminalidade do país. Variável Numérica

1 = baixo; 5 = alto

Criminalidade percebida

É o nível de segurança interna e do grau em que os outros cidadãos podem ser confiáveis.

Variável Numérica

1 = baixo; 5 = alto

Terror político Nível de violência política e terror de um país com base e experiência em 5 níveis.

Variável Numérica

1 = baixo; 5 = alto

Mortes no trânsito Mortalidade devido ao tráfego rodoviário. Variável Numérica

Mortes / 100.000

Índice de Liberdade de Imprensa

É o grau que os jornalistas, internautas e órgãos de noticias têm em cada país.

Variável Numérica

0 = mais livre; 100 = menos

livre Corrupção Índice de percepção de corrupção do setor público com

base na opinião de especialistas. Variável Numérica

0 = alto; 100 = baixo

Discriminação e violência contra as minorias

Trata da descriminação, falta de poder, violência étnica, violência comunitária e religiosa.

Variável Numérica

0 = baixo; 10 = alto

Rede de segurança comunitária

Apresenta o grau de segurança que os entrevistados têm em relação a parentes e amigos caso venha a precisar deles.

Variável Numérica

0 = baixo; 100 = alto

Corrupção percebida Index 2014 CPI

Indica o grau de percepção referente a corrupção entre os funcionários públicos e políticos por empresários e analistas do país.

Variável Numérica

100 (altamente limpo) e 0

(muito corrupto).

IDH-2013 Índice de Desenvolvimento Humano. Variável Numérica

Pontuação do país, em

escala centesimal.

Governança Composta pelas tradições e instituições pelas quais as autoridades são exercidas. É a capacidade do governo de formular políticas sólidas.

Variável Numérica


escala centesimal.

Índice de desenvolvimento ambiental (EPI)

É o Índice de Desempenho Ambiental. Variável Numérica


escala centesimal.

Happy Planet Index Índice que mede a eficiência com que uma nação converte os seus recursos naturais em vidas longas e felizes para os seus cidadãos.

Variável Numérica


escala centesimal.

Índice de GINI (estimado)

É um instrumento para medir o grau de concentração de renda em determinado grupo. Ele aponta a diferença entre os rendimentos dos mais pobres e mais ricos.

Variável Numérica


escala

7

2.3 Dados

A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab.

3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS

3.1 Variáveis Categóricas

Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos

do tipo pie chart, conforme abaixo.

3.1.1 Variáveis: País e Código do País em função da Região

Nossa amostra totaliza 132 países, que estão listados categoricamente em países e

seus respectivos códigos, agrupados pela região do mundo em que estão localizados. O

Gráfico I abaixo mostra a distribuição de países por região.

No Gráfico I é possível observar as regiões a qual os países fazem parte.

8

3.2 Variáveis Quantitativas

3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria

A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de

ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e

dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5

números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling.

O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias (marcadas com

asterisco) pelo valor médio das variáveis em cada variável. Na análise abaixo foi possível

identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável.

Descriptive Statistics: Social Progr; Homicide rat; Level of vio; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Homicide rate (1= <2/100 132 0 2,682 1,000 5,000 Level of violent crime ( 132 0 2,7614 1,0000 5,0000 Perceived criminality (1 132 0 3,1212 1,0000 5,0000 Political terror (1=low; 132 0 2,4583 1,0000 5,0000 Traffic deaths (deaths/1 132 0 16,571 2,800 41,700 Press Freedom Index (0=m 132 0 30,91 6,38 73,40 Corruption (0=high; 100= 132 0 43,39 11,00 91,00 Discrimination and viole 132 0 5,990 1,000 10,025 Community safety net (0= 132 0 79,42 30,00 98,00 Corruption Perceived Ind 132 0 44,04 11,00 92,00 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 129 3 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 119 13 39,024 24,820 63,140

Num segundo passo, foi substituído os valores faltantes pela média de cada variável,

abaixo na qual verificou-se que os valores faltantes foram zerados sem impacto na média da

distribuição: Descriptive Statistics: Social Progr; Homicide rat; Level of vio; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Homicide rate (1= <2/100 132 0 2,682 1,000 5,000 Level of violent crime ( 132 0 2,7614 1,0000 5,0000 Perceived criminality (1 132 0 3,1212 1,0000 5,0000 Political terror (1=low; 132 0 2,4583 1,0000 5,0000 Traffic deaths (deaths/1 132 0 16,571 2,800 41,700

9

Press Freedom Index (0=m 132 0 30,91 6,38 73,40 Corruption (0=high; 100= 132 0 43,39 11,00 91,00 Discrimination and viole 132 0 5,990 1,000 10,025 Community safety net (0= 132 0 79,42 30,00 98,00 Corruption Perceived Ind 132 0 44,04 11,00 92,00 IDH - 2013 132 0 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 0 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 132 0 39,024 24,820 63,140

A seguir, lista-se o países que tiveram suas variáveis preenchidas com a média.

IDH-2013: Holanda, Ilhas Maurícias, Latvia, Quirguistão, República da Coreia, Cazaquistão e

Argélia.

Happy Planet Index – Lesoto, Montenegro, Suazilândia.

GINI – Emirados Árabes Unidos, Sri Lanka , Arábia Saudita, Paquistão , Nepal, Montenegro,

Ilhas Maurícias, Líbano, Kuwait, Islândia, Guiné, Cuba e Bangladesh.

Após o tratamento dos dados foram gerados os gráficos e as analises se apresentam a

seguir.

3.3 Variáveis: Índice de Progresso Social

O índice de progresso social apresenta um bom modelo para medir as múltiplas

dimensões do Progresso Social de um país. Tal índice aborda questões relacionadas a

necessidade humana (nutrição e cuidados médicos básicos, água e saneamento, moradia e

segurança pessoal), fundamentos de bem-estar (acesso ao conhecimento básico, acesso à

informação e comunicação, saúde e bem-estar e sustentabilidade dos ecossistemas) e

oportunidades (direitos individuais, liberdades individuais, tolerância e inclusão e acesso à

educação superior). No Gráfico 2 é apresentado o índice de Progresso Social dos 132 países

que fazem parte da amostra.

10

Gráfico 2 - IPS

100806040200

Median

Mean

6058565452


51,450 60,239

51,428 60,339

22,771 29,037



Minimum 0,000




95% C onfidence Interv al for StDev

10

13

7

1819

24

7

15

11

6

2

95% Confidence Intervals

Índice de Progresso Social

De acordo com o gráfico, a média do índice de progresso social é de 55,84% e há

uma distribuição normal tendo em vista que o P-Value está acima de 5%. Constata-se que os

países que tem o maior índice de progresso social são: Nova Zelândia, Suiça, Islândia,

Holanda, Noruega, Suécia, Canadá, Finlândia, Dinamarca e Austrália. Dos 10 primeiros

colocados 7 são da Europa. O último colocado foi o Chade, país da África, já o Brasil

encontra-se na 46ª posição.

Observa-se ainda que o número de países que estão classificados entre 35 e 45 com

apenas 7 localidades, e o mesmo se repete com a faixa de 75 a 85 que também apresenta 7

localidades.

3.4 Variáveis: Taxa de homicídios

Na análise do número de homicídios (Gráfico 3) foram definidos como morte

deliberadamente infligida a uma pessoa por outra pessoa, por 100.000 pessoas. Pontuado em

uma escala de 1-5:

1 = 0 – 1.99

2 = 2 – 5.99

3 = 6 – 9.99

4 = 10 – 19.99

5 = > 20

11

Gráfico 3 – Taxa de Homicídios – IPS

100806040200

Median

Mean

504540353025


35,546 48,545

25,000 50,000

33,677 42,944



Minimum 0,000





24

0

23

00

12

0

33

00

40


Taxa de homicídios

Analisando o Gráfico 3 verifica-se que a média do índice da taxa de homicídios é de

42,04% e não há uma distribuição normal tendo em vista que o P-Value está abaixo de 5%.

O Brasil faz parte da escala 5 onde se encontram os países com maior insegurança. Entre as

24 localidades com a maior taxa de homicídios lideram o ranking: República Centro Africana,

Burundi, Guiné, Iraque, Tanzânia, Uganda, República Democrática do Congo, Malawi,

Lesoto, Zâmbia, entre outros. A Nova Zelândia, Suiça, Islândia, Austrália e Canadá fazem

parte do grupo dos 40 países com maior índice de segurança.

3.5 Variáveis: Nível de Crimes Violentos

A avaliação do nível de crimes violentos teve como base a seguinte pergunta: "É

crime violento suscetível de constituir um problema significativo para o governo e/ou

negócios ao longo dos próximos dois anos?" Medido em uma escala de 1 (não muito) a 5

(fortemente sim). No Gráfico 4 observa-se que a média foi de 44,03% e a maior concentração

de países estão na escala de 2 e 3.

12

Gráfico 4 – Crimes Violentos - IPS

100806040200

Median

Mean

504846444240


39,288 48,780

40,907 50,000

24,591 31,358



Minimum 0,000





10

0

20

01

46

1

36

01

17


Nível de crimes violentos

A P-Value indica que não tem uma distribuição normal nessa variável. Os países que

lideram negativamente, ou seja, tem um alto nível de crimes violentos são: República Centro

Africana, El Salvador, Guatemala, Honduras, Iraque, Jamaica, México, África do Sul,

Trinidad e Tobago, os mesmos estão bem distantes da média apresentando-se como outline. O

Brasil também deixa a desejar na questão de crimes violentos tendo sua participação no grupo

composto por 20 países que quase se igualam com o grupo de 10 países que estão na liderança

como os mais violentos. A Suiça, Islândia e Noruega são alguns dos países que compõem o

grupo com um baixo índice de crimes violentos.

3.6 Variáveis: Criminalidade Percebida

Medido em uma escala de 1 (maioria dos outros cidadãos pode ser confiável) a 5

(muito alto nível de desconfiança). Essa variável representa o nível de segurança interna e do

grau em que os outros cidadãos podem ser confiáveis. De acordo com o Gráfico 5 o único

país que está na primeira escala, onde indica que a maioria dos outros cidadãos podem ser

confiáveis é a República Tcheca.

13

Gráfico 5 – Criminalidade Percebida - IPS

100806040200

Median

Mean

5856545250


49,194 56,867

50,000 50,000

19,879 25,350



Minimum 0,000





9

0

33

00

56

0

33

001


Criminalidade percebida

Existe uma concentração de países na escala entre 25 e 50, porém o Brasil encontra-

se no grupo composto por 33 países que estão em subsequência dos 9 primeiros países com

maior criminalidade percebida. A república Tcheca que se encontra em 23ª posição no índice

de progresso social, nesta variável aparece em primeiro lugar de maneira positiva. A média é

de 53,03% e o P-Value mostra que não existe uma distribuição normal nessa variável.

3.7 Variáveis: Terror Político

Esta variável que verifica o nível de violência política e terror que um país tem com

base em experiências é apresentada com 5 níveis denominadas "escala de terror":

1 = Países sob uma regra de seguro de direito, as pessoas não estão presos por suas opiniões, e

a tortura é raro ou excepcional. Assassinatos políticos são extremamente raros.

2 = Há uma quantidade limitada de prisão para a atividade política não-violenta. No entanto,

poucas pessoas são afetadas; tortura e espancamentos são excepcionais. Assassinato político é

raro.

3 = Não são extensa prisão política ou história recente de tal prisão. Execução ou outros

assassinatos políticos e brutalidade pode ser comum. Ilimitada detenção, com ou sem um

julgamento, por pontos de vista políticos é aceito.

14

4 = Violações dos direitos civis e políticos têm se expandido para um grande número da

população. Assassinatos, desaparecimentos e tortura são uma parte comum da vida. Apesar de

sua generalidade, neste terror nível afeta aqueles que se interessam pela política ou ideias.

5 = Terror tem se expandido para toda a população. Os líderes dessas sociedades colocam

limites para os meios ou rigor com que eles perseguem objetivos pessoais ou ideológicas.

O Gráfico 6 apresenta o desenvoltura dos 132 países analisados.

Gráfico 6 – Terror Político - IPS

100806040200

Median

Mean

42,540,037,535,032,530,0


32,137 40,780

28,407 37,500

22,391 28,553



Minimum 0,000





22

12

0

10

27

24

21

0

11

23


Terror político

Verifica-se que a média é de 36,45% e que os países que estão no nível máximo de

terror político são Sudão, Paquistão, Iêmen e Sri Lanka. Já o país que está em primeiro lugar,

se enquadrando no nível da escala número 1 é a Nova Zelândia, entre 23 países.

3.8 Variáveis: Mortes no trânsito

Nesta variável o índice constata a mortalidade devido a lesão do tráfego rodoviário,

por 100.000 pessoas, conforme a idade. O Gráfico 7 mostra que a média é de 35,40% e que o

P-Value é superior a 5%, sendo assim, existe uma distribuição normal.

15

Gráfico 7 – Mortes no Trânsito - IPS

100806040200

Median

Mean

403836343230


31,765 39,035

29,049 39,954

18,834 24,017



Minimum 0,000





12

3

5

8

21

27

2019

16

10


Mortes no trânsito

A Islândia lidera positivamente o ranking sendo o país com o menor índice de mortes

no trânsito. A Suécia e o Reino Unido são os dois países que vem em sequencia após a

Islândia. Percebe-se que as maiorias dos países estão concentrados no 3º quartil onde

demonstram ter um nível considerável de mortes no transito. O país que tem o maior índice de

o maior índice de morte no transito e que está como outline distante da média é a República

Dominicana.

3.9 Variáveis: Índice de Liberdade de Imprensa

Nesta variável verifica-se o grau de liberdade que os jornalistas, organizações de

notícias, e internautas desfrutam em cada país, e os esforços envidados pelas autoridades para

respeitar e fazer respeitar essa liberdade. O Gráfico 8 mostra que a média é de 36,59%.

16

Gráfico 8 – Liberdade de Imprensa - IPS

100806040200

Median

Mean

4038363432


32,733 40,462

32,013 36,259

20,026 25,537



Minimum 0,000





43

24

8

16

23

36

1413

9


Índice de liberdade de imprensa

A Finlândia, Holanda, Noruega e Dinamarca lideram os países que tem maior

liberdade de imprensa. Nesta variável houve uma concentração no 3º quartil onde se sobrepõe

os demais. Os países que tem baixa liberdade de imprensa são: Irã, China, Cuba, Sudão,

Iêmen, Laos, Djibouti, Uzbequistão e Arábia Saudita, estes compõe o grupo de países

representados na coluna 4, 3 e 2, os mesmos se apresentam como outlines e estão bem

distantes da média.

3.10 Variáveis: Corrupção

O nível de percepção de corrupção no setor público com base na opinião de

especialistas, medido em uma escala de 0 (muito corrupto) a 100 (muito limpo). Apresenta-se

no Gráfico 9 com a média de 40,48%.

17

Gráfico 9 – Corrupção - IPS

100806040200

Median

Mean

45,042,540,037,535,032,530,0


36,392 44,574

31,250 38,750

21,197 27,029



Minimum 0,000





45

10

4

7

13

19

3129

9

1


Corrupção

O Sudão apresenta-se como o país mais corrupto, e o Brasil está na 53ª posição na

relação desta variável. Os 4 países que estão liderando o ranking de baixa corrupção são

Dinamarca, Nova Zelândia, Finlândia e Suécia. Em seguida, o grupo dos 5 países que também

tem baixo índice são: Noruega, Suíça, Holanda, Austrália e Canadá.

A P-Value indica que não tem uma distribuição normal nessa variável.

3.11 Variáveis: Discriminação e violência contra as minorias

A discriminação, falta de poder, violência étnica, a violência comunitária, a violência

sectária e violência religiosa, foram medidas usando como parâmetro uma escala de 0 (baixa

pressão) a 10 (pressões muito altas) onde os resultados estão apresentados no Gráfico 10.

18

Gráfico 10 – Discriminação e Violência - IPS

100806040200

Median

Mean

6058565452


51,442 59,146

52,076 59,530

19,959 25,451



Minimum 0,000





5

7

20

15

20

16

2120

32

3


Discriminação e violência contra as minorias

Nesta variável obteve-se a média em 55,29% e o país que está em primeiro lugar, ou

seja, com baixo índice da variável analisada é a Dinamarca, em seguida a Nova Zelândia e

Finlândia. Já os países com o maior nível de discriminação contra as minorias estão: Sudão,

Iraque, Uzbequistão, Iémen e Chade. Há uma distribuição normal tendo em vista que o P-

Value está acima de 5%.A maior concentração de países encontra-se no 3º quartil conforme

apresentado no gráfico 10.

3.12 Variáveis: Rede de segurança comunitária

Essa variável foi mensurada levando em consideração o percentual de entrevistados

que respondem sim à pergunta, "se você estava em apuros, você tem parente ou amigos que

você pode contar para ajudá-lo sempre que você precisar deles, ou não?"

Sendo assim, apresenta o grau de segurança que os entrevistados têm em relação a parentes e

amigos caso venha a precisar deles. O Gráfico 11 apresenta os resultados.

19

Gráfico 11 – Segurança Comunitária

100806040200

Median

Mean

807876747270


69,474 75,869

73,529 79,412

16,567 21,126


Mean 72,672StDev 18,569V ariance 344,800Skewness -1,24851Kurtosis 1,82874N 132

Minimum 0,000





3

3736

19

16

87

3111


Rede de segurança comunitária

A média é de 72,67% e a escala utilizada foi (0 = baixo; 100 = alto), sendo assim os

países que aparecem nas 3 primeiras colunas foram o Iraque, Sudão e Nigéria. Já os países

que estão como destaque e se encontram em primeiro lugar na questão da segurança

comunitária são: Suécia, Islândia e Finlândia. Percebe-se ainda que Togo, Burundi, República

Centro-Africana estão longe da média e apresentam-se como outlines.

3.13 Variáveis: Índice de Corrupção Percebida

CPI 2014 Score - Refere-se ao grau em que a corrupção é percebida a existir entre os

funcionários públicos e políticos por empresários e analistas do país. Pontuação varia entre

100 (altamente limpo) e 0 (muito corrupto). O Gráfico 12 apresenta os resultados desta

variável e mostra que a média é de 40,48%.

20

Gráfico 12 – Corrupção Percebida

100806040200

Median

Mean

44424038363432


36,747 44,828

32,099 39,506

20,938 26,700



Minimum 0,000





3

6

10

3

7

1615

34

27

10

1


Índice corrupção percebida 2014

Observa-se que o maior número de países está no 3º quartil e os 3 países que tem o

maior índice de corrupção percebida é o Sudão, Iraque e Uzbequistão. Já o país que tem o

menor índice é a Dinamarca, sendo assim o país apresenta-se como um outline por ficar com

pontuação longe da média.

3.14 Variáveis: IDH 2013

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a

partir de três dimensões: renda, saúde e educação. O IDH, apresentado pelo Gráfico 13 teve a

média de 58,05% .

21

Gráfico 13 – Índice de Desenvolvimento Humano.

100806040200

Median

Mean

67,565,062,560,057,555,0


53,608 62,497

58,056 67,171

23,031 29,368



Minimum 0,000





4

19

13

24

22

13

7

109

8

3


IDH - 2013

Os países que apresentaram melhores resultados foram Noruega, Austrália, Suécia,

Estados Unidos. A pior colocação foi o Níger. O índice de IDH apresenta uma distribuição

normal, porem um pouco concentrada para a direita nos países com pontuação 55 aos 75

pontos.

3.15 Variáveis: Governança

A governança é composta pelas tradições e instituições pelas quais as autoridades são

exercidas. É a capacidade do governo de formular políticas sólidas. A média desta variável

(Gráfico 14) foi de 53,38% e o país que obteve maior índice foi a Finlândia acompanhada da

Noruega, Suécia, Nova Zelândia e Dinamarca.

22

Gráfico 14 - Governança

907560453015

Median

Mean

57,555,052,550,047,545,0


49,665 57,099

45,772 52,427

19,260 24,560



Minimum 15,217





54

6

4

2

87

44

11

141413

18

67

32


Governança

O gráfico de governança apresenta uma distribuição normal, porém tem uma

concentração para a esquerda.

3.16 Variáveis: Índice de Desenvolvimento Ambiental

EPI, que é o índice de Desenvolvimento Ambiental, classifica o desempenho dos

países em questões ambientais de alta prioridade em duas grandes áreas de intervenção:

proteção da saúde humana do mal e proteção dos ecossistemas ambiental. Usam os dados

mais recentes para acompanhar o desempenho do outro lado as questões de política de alta

prioridade, que vão desde a qualidade do ar e da água no setor das pescas e do clima; e dá

acesso a dados para comparar o desempenho ambiental dos países uns contra os outros,

juntamente com outros indicadores-chave, tais como o crescimento econômico e

populacional. O Gráfico 15 apresenta uma média de 49,18% e há uma distribuição normal

tendo em vista que o P-Value está acima de 5%.

23

Gráfico 15 - EPI

100806040200

Median

Mean

545250484644


45,067 53,298

44,378 52,812

21,327 27,196



Minimum 0,000





1

9

15

1312

26

1617

1110

2


Índice de desenvolvimento ambiental

O país que está em primeiro lugar no índice analisado é a Suíça e na pior posição

estão Mali e Lesoto, seguido por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a 15,

onde dos 10 países 9 se encontram na África.

3.17 Variáveis: Happy Planet Index

O Happy Planet Index (HPI) é a medida líder global de medidas sustentáveis bem-

estar. No HPI o que importa é a medida em que os países oferecem uma vida feliz, sustentável

a longo prazo para as pessoas que vivem nelas. O Índice utiliza dados globais sobre a

expectativa de vida, experimentou bem-estar e da pegada ecológica para calcular isso. O

índice é uma medida de eficiência, que classifica os países em quantas vidas longas e felizes

produzem por unidade de insumo ambiental. O Gráfico 16 apresenta uma média de 48,45% e

demonstra que há uma distribuição normal tendo em vista que o P-Value está acima de 5%.

24

Gráfico 16 - HPI

100806040200

Median

Mean

54525048464442


44,742 52,167

43,218 52,857

19,236 24,529



Minimum 0,000





1

3

1314

23

20

22

17

99

1


Happy Planet Index

A Costa Rica é o país com maior índice de HPI e o pior índice é da Botswana que

fica na África. É notório que a maioria dos países estão inseridos no terceiro quartil.

3.18 Variáveis: Índice GINI

Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda (ou, em alguns casos,

a despesa de consumo) entre os indivíduos ou agregados familiares dentro de uma economia

desvia de uma distribuição perfeitamente igual. A curva de Lorenz traça os percentuais

cumulativos de rendimento total recebido contra o número acumulado de beneficiários,

começando com o indivíduo ou famílias mais pobres. As índice de Gini mede a área entre a

curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta, expressa em percentagem da

superfície máxima abaixo da linha. Assim, um índice de Gini de 0 representa igualdade

perfeita, enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita. É um instrumento para

medir o grau de concentração de renda em determinado grupo. Ele aponta a diferença entre os

rendimentos dos mais pobres e mais ricos. Análise no Gráfico 17 a pontuação dos países com

relação ao GINI.

25

Gráfico 17 - GINI

60,052,545,037,530,0

Median

Mean

414039383736


37,630 40,418

36,302 39,726

7,224 9,212



Minimum 24,820





21

3

1

6

1

6

1112

27

7

1616

12

8

3


Índice GINI

O Gráfico 17 apresenta uma média de 39,02% e o P-Value demonstra que tem uma

distribuição normal. A Ucrânia, Eslovenia e Suécia com os índices mais altos. Já África do

Sul, Mamíbia, Botswana, Zâmbia e Honduras tem o menor índice.

O Gráfico apresenta outlines que são os países: Paraguai, México e Costa Rica, onde

essas localidades se encontrar com o valor distante da média.

4. CONCLUSÃO

Conclui-se que os indicadores das variáveis quantitativas analisadas vem agregar

valor para a transformação de como se calcula os resultados econômicos e de

desenvolvimento dos países. O índice mostra uma correlação positiva entre o desempenho

econômico e o progresso social. Países com rendimentos mais elevados tendem a desfrutar de

maior progresso social. A Nova Zelândia está entre os primeiros colocados em diversas

variáveis, ficando assim como o país que tem melhor índice de progresso social. Analisando

os 10 primeiros colocados percebeu-se que 7 países fazem parte da Europa. Os países da

África tiveram baixos resultados, ficando assim como os com piores índices.

26

A maioria dos países da América Latina e do Caribe excedeu as expectativas e se

saiu melhor que o esperado, levando em conta sua força econômica. O Brasil foi o sexto

colocado entre os latino-americanos. O país mais bem-sucedido da região foi a Costa Rica,

em seguida vem o Uruguai, Chile, Panamá e Argentina. Apesar desse índice positivo os países

da região precisam progredir na questão da Governabilidade.



METODOS

Trabalho 1


PROJETO ORIBER

TEMA 5. DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL DE GÊNERO

MARIANA LIMA PRATES

1. INTRODUÇÃO O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a 132 países, separados por regiões, relativos a desigualdade e inclusão social de gêneros. Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados. Na seqüência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão. Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software estatístico utilizado é o MINITAB.

2. ENTENDENDO OS DADOS DISPONÍVEIS NA BASE “DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL DE GÊNERO” 2.1. Variáveis

Nº Variável Descrição Tipo de

variável Unidade de medida Fonte

Pais País. Variável categórica. N/A N/A

CodPais Código País. Variável categórica. N/A N/A

Regiao Região. Variável categórica. N/A N/A

1 Social Progress Index

Índice que oferece um modelo de medição do Progresso Social. A performance das nações é baseada em 52 indicadores nas áreas de necessidades humanas básicas, bem-estar e oportunidades ao crescimento. É calculado pela associação sem fins lucrativos Social Progress Imperative.1

Variável quantitativa. IPS

2 Gender parity in secondary enrollment (girls/boys)

Taxa de meninos e meninas matriculados no secondary level em escolas públicas e privadas.

Variável quantitativa. IPS

3 Satisfied demand for contraception

Necessidade de contraceptivos para mulheres na idade entre 15-49 anos casados ou em união estável.

Variável quantitativa. % IPS

1 Fonte: Wikipedia. Disponível em http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_Social_Progress_Index. Acesso em 19 mar 2015.

http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_Social_Progress_Index

4 Women treated with respect

Percentual de mulheres que respondem ‘sim’ para a pergunta “Você realmente acredita que a mulher é tratada com respeito e dignidade nesse país?”

Variável quantitativa. % IPS

5 Women's average years in school

Média de anos de estudo das mulheres com idade entre 25-34 anos.

Variável quantitativa. Anos IPS

6 Gender Inequality Index Value 2013

Índice de Desigualdade entre os sexos, que reflete a desigualdade no rendimento entre homens e mulheres nos quesitos saúde reprodutiva, capacitação e mercado de trabalho.

Variável quantitativa. HDR 2014

7 Share of seats in parliament held by woman

Proporção de assentos ocupados por mulheres no parlamento nacional.

Variável quantitativa. % HDR 2014

8 Labour Force Participation rate Female

Percentual da população no mercado de trabalho referente a mulheres com idade de 15 anos ou mais.


9 Labour Force Participation rate Male

Percentual da população no mercado de trabalho referente a homens com idade de 15 anos ou mais.


10

Gender-related development index Female to male

Relação homem-mulher do HDI 2013. (HDI: Índice com a média de 3 dimensões de desenvolvimento humano – vida longa e saudável, conhecimento e bom nível de vida)


11

Gender-related development index GDI rank

Relação homem-mulher do GDI.

Variável quantitativa.

# HDR 2014

12

Gender-related development index Human development index value - Female 2013


13

Gender-related development index Human development index value - Male 2013


14

Life expectancy at birth Female 2013

Expectativa de vida feminina ao nascer.

Variável quantitativa. Anos HDR 2014

15

Life expectancy at birth Male

Expectativa de vida masculina ao nascer.


16

Mean years of schooling Woman

Média de anos de estudo feminino.


17

Mean years of schooling Male

Média de anos de estudo masculino.


18

Expected years of schooling Female

Expectativa de anos de estudo feminina.

Variável quantitativa. Anos. HDR 2014

19

Expected years of schooling Male

Expectativa de anos de estudo masculina.

Variável quantitativa. Anos. HDR 2014

20

Estimated GNI per capita Female

Renda per capita estimada feminina.

Variável quantitativa. US$ HDR 2014

21

Estimated GNI per capita Male 2013

Renda per capita estimada masculina.

Variável quantitativa. US$ HDR 2014

22 IDH - 2013

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação.

Variável quantitativa. IDH 2013

23 Governança

Governança é composto pelas tradições e instituições pelas quais a autoridade de um país é exercido. Isso inclui o processo pelo qual os governos são selecionados, monitorados e substituídos, a capacidade do governo para formular de forma eficaz e implementar políticas sólidas e o respeito dos cidadãos e do Estado às instituições que governam as interações econômicas e sociais entre eles.

Variável quantitativa. WGI 2014

24 EPI Score

Classificação do desempenho dos países em questões ambientais de alta prioridade em

Variável quantitativa. EPI 2014

duas grandes áreas políticas: proteção da saúde humana do mal e proteção dos ecossistemas ambiental.

25 Happy Planet Index Medida de bem-estar

sustentável. Variável quantitativa. HPI 2014

26 GINI Index

Medida de desigualdade social utilizada para medir a desigualdade na distribuição de renda, ou desigualdade da riqueza.

Variável quantitativa. Banco Mundial

2.2. Ajustes na base

2.2.1. Alguns ajustes nas variáveis foram necessários, como: adequação das regiões (erros de digitação), transformação de percentuais em base número, exclusão de pontos e adequação das casas após a vírgula.

2.2.2. Adequação da base para início das análises

Variable Count N N* Mean SE Mean StDev Minimum Social Progress Index 132 132 0 63,67 1,24 14,20 32,60 Gender parity in seconda 132 132 0 94,68 1,56 17,89 0,00 Satisfied demand for con 132 131 1 74,58 1,68 19,18 20,30 Women treated with respe 132 129 3 61,57 1,67 19,01 17,00 Women average years in s 132 131 1 9,471 0,327 3,743 1,300 Gender Inequality Index 132 125 7 35,49 1,76 19,69 0,00 Share of seats in parlia 132 131 1 21,966 0,932 10,669 0,728 Labour Force Participati 132 130 2 52,73 1,38 15,71 14,70 Labour Force Participati 132 130 2 74,095 0,749 8,543 43,300 Gender-related developme 132 122 10 93,364 0,651 7,195 71,445 Gender-related developme 132 122 10 72,34 4,04 44,63 1,00 Gender-related developme 132 122 10 67,30 1,58 17,47 27,53 Gender-related developme 132 122 10 71,32 1,39 15,30 36,95 Life expectancy at birth 132 132 0 73,232 0,840 9,647 48,290 Life expectancy at birth 132 132 0 68,268 0,743 8,542 48,218 Mean years of schooling 132 130 2 7,818 0,301 3,437 0,649 Mean years of schooling 132 130 2 8,545 0,253 2,890 1,111 Expected years of school 132 126 6 13,118 0,303 3,405 4,800 Expected years of school 132 126 6 13,082 0,230 2,577 6,100 Estimated GNI per capita 132 130 2 11535 1010 11517 390 Estimated GNI per capita 132 130 2 20744 1730 19728 499 IDH - 2013 132 132 0 65,28 1,92 22,05 0,00

Governança 132 132 0 53,38 1,88 21,59 15,22 EPI Score 132 132 0 52,48 1,44 16,55 18,43 Happy Planet Index 132 129 3 42,673 0,796 9,040 22,591 GINI Index 132 119 13 39,024 0,782 8,532 24,820

Os dados que estavam em branco foram substituídos pela média:

Variable Q1 Median Q3 Maximum Social Progress Index 51,93 63,86 73,74 88,24 Gender parity in seconda 90,55 98,60 103,13 138,75 Satisfied demand for con 66,90 82,20 88,30 96,20 Women treated with respe 47,50 62,00 77,50 99,00 Women average years in s 6,600 10,400 12,500 15,000 Gender Inequality Index 16,81 37,47 51,65 73,35 Share of seats in parlia 13,919 19,802 28,696 51,887 Labour Force Participati 44,60 52,95 62,02 88,10 Labour Force Participati 67,875 74,650 80,825 91,000 Gender-related developme 89,718 95,703 98,680 104,243 Gender-related developme 31,50 72,00 112,00 147,00 Gender-related developme 53,36 70,65 81,80 94,02 Gender-related developme 59,83 74,94 82,84 94,40 Life expectancy at birth 67,188 76,681 80,529 86,951 Life expectancy at birth 62,163 70,261 74,627 80,309 Mean years of schooling 5,056 8,472 10,620 12,967 Mean years of schooling 6,615 8,790 10,830 13,337 Expected years of school 10,600 13,100 15,900 20,300 Expected years of school 11,275 13,100 15,200 19,400 Estimated GNI per capita 2393 7244 17805 56994 Estimated GNI per capita 5596 15359 29160 114532 IDH - 2013 52,70 71,55 81,47 94,40 Governança 37,11 48,46 70,36 100,00 EPI Score 39,30 52,09 66,40 87,67 Happy Planet Index 36,163 42,463 49,286 64,036 GINI Index 32,780 38,160 44,550 63,140

3. Análise de cada variável

3.1. Variáveis categóricas

Pode-se entender a base a partir da divisão de países e suas regiões em um Pie Chart, totalizando 132 países. Verificamos que os países da denominada AIBER constituem 15,9% da base, com 21 países.

Northern AmericaNorthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouthern AfricaSouthern AsiaSouthern EuropeWestern AfricaWestern AsiaWestern Europe

AIBERAustralia and New ZealandCaribbeanCentral AsiaEastern AfricaEastern AsiaEastern EuropeMiddle AfricaNorthern Africa

Category

6; 4,5%

12; 9,1%

11; 8,3%

9; 6,8%

6; 4,5%

6; 4,5%

6; 4,5%

10; 7,6% 2; 1,5% 5; 3,8%5; 3,8%

10; 7,6%

4; 3,0%

10; 7,6%

4; 3,0%

3; 2,3%2; 1,5%

21; 15,9%

Pie Chart of Regiao

3.2 Variáveis quantitativas

3.2.1 Social Progress Index

908070605040

Median

Mean

666564636261


61,227 66,117

61,215 66,173

12,670 16,156



Minimum 32,600





Summary for Social Progress Index

O gráfico nos mostra que a distribuição é simétrica, e a média é de 63,672.

3.2.2 Gender parity in secondary enrollment (girls/boys)

1209060300

Median

Mean

10098969492


91,604 97,765

97,499 100,394

15,963 20,356



Minimum 0,000





Summary for Gender parity in secondary enro

3.2.3 Satisfied demand for contraception

9075604530

Median

Mean

85,082,580,077,575,072,570,0


71,350 77,934

79,582 84,764

17,058 21,751



Minimum 20,300





Summary for Satisfied demand for contracept

3.2.4 Women treated with respect

907560453015

Median

Mean

64626058


58,340 64,812

60,273 65,000

16,768 21,382



Minimum 17,000





Summary for Women treated with respect

É possível verificar que os dados são bastante pulverizados, visto que o mínimo é de 17%, contrastando com os 99% identificados. Esta variável mostra que há muitos países ainda que devem rever suas políticas de inserção e respeito às mulheres.

3.2.5 Women's average years in school

1512963

Median

Mean

11,511,010,510,09,59,0


8,8359 10,1201

9,3273 11,6000

3,3271 4,2426



Minimum 1,3000





Summary for Women average years in school

Verifica-se uma distância grande entre o mínimo observado (1,3 anos) e a média obtida (9,47 anos), o que mostra que no mundo observado, há muito a ser feito no quesito políticas públicas para anos de estudo.

3.2.6 Gender Inequality Index Value 2013

75604530150

Median

Mean

424038363432


32,293 38,890

34,081 41,191

17,092 21,795



Minimum 0,000





Summary for Gender Inequality Index Value

3.2.8 Share of seats in parliament held by woman

50403020100

Median

Mean

24232221201918


20,120 23,780

18,597 22,539

9,484 12,094



Minimum 0,728





Summary for Share of seats in parliament Wo

Esta variável nos demonstra que, em média, 21,95% dos assentos são ocupados pelas mulheres. O valor máximo observado também surpreende por ser 51,88% dos assentos, contrastando a média de 19%.

Verifica-se que as mulheres, em geral, têm muito espaço para ocupar e, por isso, muitas mudanças políticas devem ser feitas no mundo como um todo.

3.2.9 labour Force Participation rate Female

907560453015

Median

Mean

56555453525150


50,048 55,414

50,900 55,700

13,904 17,731



Minimum 14,700





Summary for Labour Force Participation rate

Esta variável pode nos trazer muitos questionamentos. Seria este mínimo observado (14,7%) uma dificuldade enfrentada pelas mulheres para se inserirem no mercado de trabalho uma questão de preconceito, de uma sociedade machista onde as mulheres não podem trabalhar ou de condições financeiras favoráveis às

mulheres se dedicaram ao cuidado dos filhos e do lar?

3.2.10 Labour Force Participation rate Male

888072645648

Median

Mean

777675747372


72,644 75,564

71,900 76,618

7,564 9,645



Minimum 43,300





Summary for Labour Force Participation ra_1

A análise desta variável não é uma surpresa, visto que em média, 74,104% da força de trabalho é masculina. Meu questionamento será um complemento da análise anterior.

3.2.11 Gender-related development index - Female to male

1029690847872

Median

Mean

9695949392


92,346 94,737

95,012 96,232

6,195 7,899



Minimum 71,445





Summary for Gender-related dvlpm Fem to mal

3.2.12 Gender-related development index GDI rank

1501209060300

Median

Mean

8075706560


64,933 79,704

61,000 79,727

38,270 48,800



Minimum 1,000





Summary for Gender-related dvlpm GDI

3.2.13 Gender-related development index Human development index value - Female 2013

90807060504030

Median

Mean

7270686664


64,588 70,364

67,781 71,996

14,966 19,085



Minimum 27,528





Summary for Gender-related dvlpm HDI Female

3.2.14 Gender-related development index Human development index value - Male 2013

908070605040

Median

Mean

76747270


69,053 74,127

72,481 75,966

13,146 16,764



Minimum 36,948





Summary for Gender-related dvlpm HDI Male

3.2.15 Life expectancy at birth Female 2013

82,575,067,560,052,5

Median

Mean

78777675747372


71,571 74,893

74,384 77,567

8,607 10,975



Minimum 48,290





Summary for Life expectancy at birth Female

Sabe-se que, em média, as mulheres vivem mais do que os homens, provado pelas duas variáveis analisadas. O intervalo entre o mínimo (48,29) e o máximo (86,95) é bastante preocupante, e pode nos mostrar que há

muitas regiões ainda bastante carentes de recursos.

3.2.16 Life expectancy at birth Male

80757065605550

Median

Mean

727170696867


66,798 69,739

68,000 71,441

7,621 9,718



Minimum 48,218





Summary for Life expectancy at birth Male

Sabe-se que, em média, as mulheres vivem mais do que os homens, provado pelas duas variáveis analisadas. O intervalo entre o mínimo (48,29) e o máximo (86,95) é bastante preocupante, e pode nos mostrar que há

muitas regiões ainda bastante carentes de recursos.

3.2.17 Mean years of schooling Woman

12108642

Median

Mean

9,59,08,58,07,57,0


7,2404 8,4152

7,6364 9,2509

3,0436 3,8811



Minimum 0,6488





Summary for Mean years of schooling Female

3.2.18 Mean years of schooling Male

12108642

Median

Mean

9,509,259,008,758,508,258,00


8,0549 9,0425

8,1867 9,5453

2,5586 3,2627



Minimum 1,1106





Summary for Mean years of schooling Male

3.2.19 Expected years of schooling – Female

18151296

Median

Mean

14,0013,7513,5013,2513,0012,7512,50


12,544 13,690

12,727 13,889

2,967 3,784



Minimum 4,800





Summary for Expected years of schooling Fem

3.2.20 Expected years of schooling - Male

181614121086

Median

Mean

13,613,413,213,012,812,6


12,649 13,516

12,700 13,400

2,246 2,864



Minimum 6,100





Summary for Expected years of schooling Mal

3.2.21 Estimated GNI per capita – Female

100806040200

Median

Mean

25,022,520,017,515,012,510,0


16,095 23,056

8,432 16,919

18,032 22,994



Minimum 0,000





Summary for Estimated GNI per cap Female NO

3.2.22 Estimated GNI per capita Male 2013

100806040200

Median

Mean

22201816141210


14,725 20,640

9,509 17,696

15,326 19,543



Minimum 0,000





Summary for Estimated GNI per cap Male NO

3.2.23 IDH – 2013

9075604530150

Median

Mean

75,072,570,067,565,062,560,0


61,486 69,078

66,227 74,473

19,668 25,081



Minimum 0,000





Summary for IDH - 2013

3.2.24 Governança

907560453015

Median

Mean

57,555,052,550,047,545,0


49,665 57,099

45,772 52,427

19,260 24,560



Minimum 15,217





Summary for Governança

3.2.25 EPI Score

9075604530

Median

Mean

56545250


49,634 55,334

49,157 54,997

14,767 18,830



Minimum 18,430





Summary for EPI Score

3.2.26 Happy Planet Index

60,052,545,037,530,022,5

Median

Mean

454443424140


41,130 44,207

40,503 44,498

7,972 10,166



Minimum 22,591





Summary for Happy Planet Index

3.2.27 GINI Index

100806040200

Median

Mean

25,022,520,017,515,012,510,0


16,095 23,056

8,432 16,919

18,032 22,994



Minimum 0,000





Summary for GINI Index



METODOS

TRABALHO 1

ANALISE EXPLORATORIA DE DADOS

PROJETO ORIBER

Tema 6. O FUTURO DA EDUCAÇÃO E DO TRABALHO

Métodos Quantitativos

Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos Guevara

Marilú Rodriguez e Rodrigues

1. INTRODUÇÃO

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados elaborados:

Pelo Núcleo de Estudos do Futuro (NEF), do Guia para a Gestão Pública Sustentável o

“GPS”, que servirá como “mapa do caminho” que orientará as equipes das secretarias

responsáveis pelas gestões locais a elaborarem um diagnóstico, um prognóstico e um plano

diretor com suas prioridades estratégicas e um plano de metas centrado no desenvolvimento

sustentável, para e a partir do contexto local, mais sem esquecer o regional. Para tal, iniciamos

com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos temas e das variáveis, suas

classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida,

além da apresentação da tabela de dados. Na sequência, analisamos cada uma das variáveis

separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e

dispersão. Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas,

gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média,

mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de

Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O

software estatístico utilizado é o MINITAB.

2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Temas Os temas desta análise são baseados no Observatório da Rede Ibero-americana de Prospectiva

(ORIBER), discriminados na tabela abaixo:

O tema que será analisado por mim, é O Futuro da Educação e o Trabalho.

TEMAS

1 RECURSOS BÁSICOS: ÁGUA, ALIMENTO E ENERGÍA 2 MORADIA 3 SEGURANÇA E PAZ 4 SAÚDE E MEIO AMBIENTE 5 DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL E GÊNERO 6 O FUTURO DA EDUCAÇÃO E O TRABALHO 7 TRANSFORMAÇÃO PRODUTIVA E INOVAÇÃO SUSTENTÁVEL 8 INTEGRAÇÃO E ALIANÇAS ESTRATÉGICAS 9 TENDENCIAS DE LONGEVIDADE

10 MUDANÇA CLIMÁTICA E ENERGÍAS RENOVÁVEIS 11 BIODIVERSIDADE, CAPITAL NATURAL E SOCIAL 12 RESILIÊNCIA 13 DEMOCRACIA E REDES SOCIAIS 14 GOVERNANÇA E EMPODERAMENTO CIDADÃO 15 BEM-ESTAR E QUALIDADE DE VIDA

2.2 As Variáveis

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a

um conjunto de 21 (vinte e uma) variáveis de desenvolvimento humano selecionados

previamente, com o objetivo de explicar relações entre o futuro educação e trabalho num

universo de 132 países, sendo vinte e umas variáveis quantitativas.

As variáveis numéricas são os 132 países, as variáveis categóricas e as variáveis quantitativas

são os temas definidos no GPS, neste trabalho é o tema 6: O Futuro da Educação e do

Trabalho, no qual será analisado todas as suas variáveis.

1) Social Progress Index - Índice de Programa Social (variável quantitativa);

2) Acess to information and Communications - Acesso a informação e comunicações

(variável quantitativa);

3) Acess to Advanced Education - Acesso à Educação Avançada (variável qualitativa);

4) Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+) - Taxa de adultos alfabetizados (variável

quantitativa);

5) Primary school enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no

ensino fundamental ou equivalente (variável quantitativa);

6) Lower secondary school enrollment (% of children) – Percentual de taxa baixa de

crianças que estão estudando (variável quantitativa);

7) Upper secondary schol enrollment (% of children) – Percentual de crianças

matriculadas no ensino médio ou equivalente) (variável quantitativa);

8) Internet users (% of pop.) – Percentual da população com acesso à Internet - (variável

quantitativa);

9) Years of tertiary schooling – Anos que permanecem estudando - (variável

quantitativa);

10) Inequality in the attainment of education (0=low; 1=high) – A desigualdade na

condução da educação - (variável quantitativa);

11) Number of globally ranked universities (0=none; 5= >50) – Número de Universidades

classificadas globalmente (variável quantitativa);

12) Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013 - A taxa de desemprego total em

2013 - (variável quantitativa);

13) Total Labor Force (% Global) - Percentual do número de trabalhadores - (variável

quantitativa);

14) Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO

estimate) 2013 – O desemprego, o percentual da juventude com idade de 15-24, que

está trabalhando, estimado conforme ILO – 2013 - (variável quantitativa);

15) IDH - 2013 - Índice de Desenvolvimento Humano dos Países Subdesenvolvidos -

(variável quantitativa);

16) Governança - Sistema que avalia como o país, conduz questões éticas, ligadas

corrupção, eficiência econômica, conflitos de interesse entre os acionistas - (variável

quantitativa);

17) Knowledge and Technology - Conhecimento e Tecnologia - (variável quantitativa);

18) Creative Outputs - Alternativas Criativas - (variável quantitativa);

19) EPI SCORE - Medição dos países que usam equipamentos de proteção individual,

para segurança no trabalho - (variável quantitativa);

20) Happy Planet Index - Índice da felicidade está ligado ao bem estar do indivíduo.

(Variável quantitativa);

21) GINNI Index – Índice de desigualdade renda - (variável quantitativa)

Os anos de referência são especificados na tabela 1, abaixo.

Tabela 1. As Variáveis

Variável Significado Tipo Unidade de Medida Original

PAÍS É o nome do país. Variável Categórica

N/A

PAÍS _COD É o código de três letras atribuído a cada país.

Variável Categórica

N/A REG É a região em que o país está localizado, dentre

20 regiões do mundo.

Variável

Categórica N/A

SPI Pontuação no Índice de Progresso Social Variável Quantitativa

Pontuação do país, em escala centesimal.

Acess to information and Communications

Acesso a informação e a comunicações Variável Quantitativa

(% Ocorrência)

Acess to Advanced Education

Acesso à Educação Avançada


(% Ocorrência)

Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+)

Taxa de adultos alfabetizados Variável Quantitativa

(% Ocorrência)

Primary school enrollment (% of children)

Percentual de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente


(% of children)

Lower secondary school enrollment (% of children)

Percentual de taxa baixa de crianças que estão estudando


(% of children)

Upper secondary schol enrollment (% of children)

Percentual de crianças matriculadas no ensino médio ou equivalente)


(% of children)

Internet users Percentual da população com acesso à Internet Variável Quantitativa

(% of pop.)

Years of tertiary schooling

Anos que permanecem estudando Variável Quantitativa

(% of children)

Inequality in the attainment of education (0=low;

A desigualdade na condução da educação Variável Quantitativa

Probabilidade

(%)

1=high)

Number of globally ranked universities (0=none; 5= >50)

A desigualdade na condução da educação Variável Quantitativa

Probabilidade

(%)

Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013

A taxa de desemprego total em 2013 Variável Quantitativa

(% of children)

Total Labor Force (% Global)

Percentual do número de trabalhadores Variável Quantitativa

(% of children)

Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) 2013

O desemprego, o percentual da juventude com idade de 15-24, que está trabalhando, estimado conforme ILO – 2013


(% of total labor force ages 15-24)

IDH2013

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.


Pontuação do país, em escala

centesimal.

Governança Índice que avalia como o país, conduz questões éticas, ligadas corrupção, eficiência econômica, conflitos de interesse entre os acionistas



centesimal.

Knowledge and Technology

Conhecimento e Tecnologia Variável Quantitativa


centesimal.

Creative Outputs Saídas Criativas Variável Quantitativa


centesimal.

EPI Score Medição dos países que usam equipamentos de proteção individual, para segurança no trabalho



centesimal.

Happy Planet Index

Índice da felicidade está ligado ao bem estar do indivíduo



centesimal.

GINNI Index Índice de desigualdade renda Variável Quantitativa


centesimal.

2.3 A Tabela de Dados

A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab.

3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS

O que é uma variável?

Variável é uma característica dos elementos (unidades experimentais) estudados que tende a

variar de elemento para elemento.

Variáveis se diferenciam em termos de precisão, elas podem ser:

Contínuas quando assumem qualquer valor em dado intervalo (p. ex., 10 ou 10,2365)

Discretas quando assumem apenas certos valores especificados dentro de um determinado

intervalo (p. ex., 9 ou 10)

Categóricas quando os valores assumidos são categorias, em vez de valores puramente

numéricos (p. ex., gênero: masculino ou feminino)

Tipos de variáveis:

Qualitativa:

- Nominal: Profissão, Gênero

- Ordinal: Escolaridade, Ranking

Quantitativa:

- Discreta: Número de filhos, Número de Benefícios

- Contínua: Salário, Altura

3.1 Tipos de técnicas gráficas:

- histogramas de frequências

- diagramas de caule e folhas

- diagramas de caixa e bigodes (box plot)

- diagramas de dispersão (scattergrams)

3.2 – Análise descritiva das varáveis

Total Variable Count N * Mean Minimum Median Maximum Social Progress Index 132 132 0 63,67 32,60 63,86 88,24 Access to Information an 132 132 0 61,07 13,25 62,48 98,82 Access to Advanced Educa 132 132 0 39,78 4,72 41,74 89,37 Adult literacy rate (% o 132 132 0 84,91 25,31 93,73 100,00 Primary school enrollmen 132 132 0 90,838 40,621 93,716 100,000 Lower secondary school e 132 132 0 87,26 21,51 94,93 150,47 Upper secondary school e 132 132 0 72,71 6,76 76,36 174,48 Internet users (% of pop 132 132 0 41,96 1,22 41,87 96,21 Years of tertiary school 132 132 0 0,4364 0,0100 0,3500 1,7100 Inequality in the attain 132 132 0 0,1942 0,0130 0,1800 0,4980 Number of globally ranke 132 132 0 0,879 0,000 0,000 5,000 Unemployment Total (% of 132 132 0 8,948 0,300 7,150 31,000 Unemployment, youth tota 132 132 0 19,10 0,70 15,70 60,40 IDH - 2013 132 132 0 0,6911 0,3370 0,7220 0,9440 1. Governança 132 132 0 53,38 15,22 48,46 100,00 1.5 Knowledge and Techno 132 132 0 29,42 2,40 26,60 60,90 1.6 Creative Outputs 132 132 0 32,57 0,60 32,60 66,10 EPI Score 132 132 0 52,48 18,43 52,09 87,67 Happy Planet Index 132 132 0 42,668 22,591 42,463 64,036 GINNI Index 132 132 0 38,939 24,820 38,160 63,140

1) Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+) - Taxa de adultos alfabetizados (variável qualitativa)

Existem dois países com índices baixos iguais de alfabetização de adultos, com percentual de 28,7 são Burkina Faso e Benin ambos na África Ocidental, a Finlândia e Noruega possuem percentual de 100 de adultos alfabetizados.

2) Primary school enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente (variável qualitativa)

O único país que tem 100 % de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente é a China, o país que tem o menor índice de 40,6% é a LIBÉRIA na África Ocidental. 3) Lower secondary school enrollment (% of children) – Percentual de baixa taxa de crianças que estão estudando (variável qualitativa)

A Nigéria tem um índice de 2,1 % de crianças em atividade escolar, a Zâmbia tem um índice outlier 150,5 % de crianças em atividade escolar, informação a ser checada.

4) Upper secondary schol enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no ensino médio ou equivalente (variável qualitativa) O país República Central da África tem o menor índice de 9,3 % de crianças matriculadas no

ensino médio ou equivalente, a Austrália tem o maior índice de crianças matriculadas no

ensino médio ou equivalente com 174,5 %.

5) Internet users (% of pop.) – Percentual da população com acesso à Internet - (variável

qualitativa)

O país Burundi na África Oriental tem o menor percentual de 1,2 da população com acesso à

internet, o único país com índice superior a 96,0 % é a Islândia.

6) Years of tertiary schooling – Anos que permanecem estudando - (variável qualitativa)

Esse índice foi complicado a análise, pois o país que tem o menor índice 0,1 % sendo o Iêmen

na Ásia, país extremamente fechado devido a sua forte cultura religiosa, em contra partida

temos o Estados Unidos com 1,71 % com contrates bem diferentes culturais, econômicos e

sociais.

7) Inequality in the attainment of education (0=low; 1=high) – A desigualdade na condução

da educação - (variável qualitativa)

O país que tem o menor índice 0, 5 % é o Iêmen na Ásia, o Uzbequistão tem o maior índice de

desigualdade na condução da educação no país de 0,01 %.


classificadas globalmente (variável qualitativa)

O Reino Unido e os Estados Unidos são os únicos países que tem o índice 5= >50, sendo que

84 países não têm nenhuma universidade globalmente classificada.

9) Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013 - A taxa de desemprego total em 2013

- (variável quantitativa)

O país da África Ocidental com a maior taxa de desemprego é a Mauritânia com 31,0 %

Camboja é o país com a menor taxa de desemprego 0,30 %.

10) Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) 2013.

O país que tem o maior índice de jovens de 15 – 24, sem estar trabalhando é a Bósnia

Herzegovina com 60,40%, o país que possui o menor índice de jovens trabalhando é o

Camboja com 0,70%.

11) IDH 2013

A Noruega tem o maior IDH com 0,944 %, a Nigéria tem o menor índice de 0,337 %.

12) Governança

A Finlândia possui 100 % no índice de governança, o Sudão apresenta o índice de 15,2 %.

13) GINNI Index

A África do Sul tem o índice de 63,14 % de desigualdade de renda, a Ucrânia é o país com menor índice de desigualdade de renda 24,82 %.

Todos os 13 gráficos têm medidas descritivas, que descrevem aspectos importantes das

distribuições de frequência, permitindo uma melhor análise dessas distribuições.

Medidas de posição: (de tendência central)

Média, mediana (valor central), moda (valor que mais se repete) e quartis.

Medidas de dispersão:

Amplitude (diferença entre o maior e o menor valor), desvio médio absoluto, variância

(quadrado do desvio padrão), desvio-padrão e intervalo interquartil.

Moda: valor mais frequente na amostra.

Mediana: valor central de um conjunto de dados ordenado.

Média:

3.3 Apresentações gráfica das variáveis positivadas

1) Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+) - Taxa de alfabetização de adultos

9075604530

Median

Mean

9692888480

1st Quartile 73,375Median 93,7263rd Quartile 99,000Maximum 100,000

81,675 88,147

90,054 97,031

16,766 21,379

A-Squared 10,30P-Value < 0,005

Mean 84,911StDev 18,792Variance 353,133Skewness -1,46186Kurtosis 1,45039N 132

Minimum 25,308

Anderson-Darling Normality Test

95% Confidence Interval for Mean

95% Confidence Interval for Median

95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals

Summary for Adult literacy rate (% of pop.

O P-Value não possui P > 0,05 que é o nível de significância, portanto os dados no gráfico

não apresentam distribuição normal, existe uma enorme variação entre o país que possui 100

% de alfabetização de adultos, com o país que tem somente 25,308 % de adultos

alfabetizados. Existem vários outliers por definição, pois os países com melhores condições

econômicas, políticas, sociais possuem mais adultos alfabetizados.

O país com 100 % de adultos alfabetizados é Finlândia, e o país com a menor taxa de

adultos alfabetizados é Guiné.

2) Primary school enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no ensino

fundamental ou equivalente

100908070605040

Median

Mean

95949392919089


89,121 92,554

92,900 94,963

8,895 11,342



Minimum 40,621





Summary for Primary school enrollment (% of


não apresentam distribuição normal, existe uma enorme variação entre o país que possui 100

% de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente, comparado com o país que

tem somente 40,621 % de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente.

Existem vários outliers por definição, pois os países com melhores condições econômicas,

políticas, sociais possuem mais crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente.

O país com 100 % de crianças matriculadas no ensino fundamental é China, e o país

com a menor taxa de crianças matriculadas no ensino fundamental é Libéria.

3) Lower secondary school enrollment (% of children) Percentual de baixa taxa de crianças estudando

14012010080604020

Median

Mean

100959085


82,886 91,637

91,509 97,877

22,674 28,913



Minimum 21,508





Summary for Lower secondary school enrollme


não apresentam distribuição normal, existe uma enorme variação entre o país que possui

150,46% de crianças com baixa taxa que estão estudando, contra o país que tem 21,50% de

crianças com baixa taxa que estão estudando. Existem vários outliers por definição, pois os

países com melhores condições econômicas, políticas, sociais não possuem crianças que não

estejam estudando.

O país com 150,46 % de crianças que não estão estudando é Zâmbia, e o país com a

menor taxa de crianças que estão estudando é a Nigéria com percentual de 21,50.

4) Upper secondary schol enrollment (% of children) Percentual de crianças matriculadas

No ensino médio ou equivalente

150120906030

Median

Mean

8580757065


66,866 78,549

70,681 84,539

30,268 38,597

A-Squared 1,02P-Value 0,011

Mean 72,708StDev 33,925Variance 1150,926Skewness -0,036201Kurtosis -0,446102N 132

Minimum 6,763





Summary for Upper secondary school enrollme

O P- Value > 0,05 apresenta gráfico com distribuição normal, onde não existe uma

discrepância

entre os 132 países, significando que aparentemente o problema seria a pré-escola. Os outliers

estão praticamente distribuídos, pois quando a criança consegue ingressar na escola, sem

nenhuma interrupção ela termina o ensino médio ou equivalente.

O país com a maior de crianças estudando no ensino médio é Austrália, o país que tem a

menor número de crianças estudando no ensino médio é a Nigéria, conforme número no

gráfico acima.

5) Internet users (% of pop.)

9075604530150

Median

Mean

47,545,042,540,037,535,0


37,006 46,905

33,833 47,937

25,646 32,703


Mean 41,955StDev 28,745Variance 826,278Skewness 0,20140Kurtosis -1,19678N 132

Minimum 1,220





Summary for Internet users (% of pop.)

O P- Value não é > 0,05, portanto não é uma distribuição normal, existem vários países que

são outliers, mas existem alguns países que estão abaixo dos outliers, por limitação a

utilização da internet com restrições a sites, assim como existem países que não possuem

tecnologia, outras restrições religiosas, essa variável é um mix a ser analisado, sendo que o

mundo hoje é praticamente digital.

O país com a maior número de internet users em percentual é Irlanda, o país com

menor taxa de internet em percentual users é Burundi, conforme gráfico acima.

6) Years of tertiary schooling

1,51,20,90,60,30,0

Median

Mean

0,500,450,400,350,30


0,37598 0,49690

0,32273 0,38727

0,31328 0,39949


Mean 0,43644StDev 0,35114Variance 0,12330Skewness 1,30874Kurtosis 1,69623N 132

Minimum 0,01000





Summary for Years of tertiary schooling

O P- Value não é maior que 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Existem vários

outliers, os países com melhores condições econômicas, sociais, políticas, possuem mais

alunos nas escolas estudando por maior número de tempo, ao contrário dos países menos

favorecidos do qual apresentam um enorme índice de alunos fora da escola.

O país que apresenta um maior número de alunos na escola em anos é USA, o país com

o menor número de alunos na escola em anos é Malai.

7) Inequality in the attainment of education (0=low; 1=high)

0,50,40,30,20,10,0

Median

Mean

0,220,200,180,160,14


0,17025 0,21805

0,13555 0,19800

0,12384 0,15792



Minimum 0,01300





Summary for Inequality in the attainment of

O P- Value não é maior 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Existem vários países

que são outliers, ou seja muitos países em condições muitos melhores na condução da

educação, não ocorrendo tanta desigualdade, de quem está estudando ou não. Por outro lado,

existem países muitos piores, onde existe uma desigualdade superior.

O país que apresenta o menor índice de desigualdade em relação a educação é o Iêmen,

o país que apresenta o maior índice de desigualdade é o Uzbequistão.


classificadas globalmente (variável qualitativa)

543210

Median

Mean

1,21,00,80,60,40,20,0


0,64185 1,11573

0,00000 0,00000

1,22771 1,56555



Minimum 0,00000





Summary for Number of globally ranked unive

Nesse gráfico, o P-Value é menor que 0,05, é notável que é necessário investir muito nesse

item, são poucos os países que possuem Universidades globalmente ranqueadas, além disso os

países que tem 5 Universidades ranqueadas também são inexpressivos. Estamos em um

mundo global, onde é possível se conectar com a grande maioria dos países, por que então

não existe um investimento em 100% Universidades on-line gratuitas.

Os únicos dois países que possuem 5 Universidades globalmente ranqueadas são USA e o

Reino Unido, 84 países dos 132 não tem Universidades globalmente ranqueadas.

9) Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013 - A taxa de desemprego total em 2013

(variável quantitativa)

3024181260

Median

Mean

109876


7,8580 10,0378

6,3545 7,9727

5,6473 7,2013



Minimum 0,3000





Summary for Unemployment Total (% of total

Esse índice demonstra o desequilíbrio mundial, não é uma distribuição normal P-Value é

menor 0,05. Existem vários outliers, que estão retomar os negócios depois das últimas crises

financeiras, mas não estão dando sinais de sustentabilidade, por outro lado temos muito países

com índices expressivos do número de desempregados, seja pelas crises, pelas guerras civis,

religiosas e etc.

O país com maior taxa de desemprego em 2013 é a Mauritânia, o país com menor taxa de desemprego é o Camboja.

10) Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) 2013.

6050403020100

Median

Mean

2220181614


16,858 21,333

13,527 18,500

11,592 14,781



Minimum 0,700





Summary for Unemployment, youth total (% of

Esse item só reforça a análise anterior do gráfico 9, só que com um maior destaque ao número de jovens desempregados concentrados na região europeia, na análise do sumário o país com maior índice de jovens desempregados é a Bósnia Herzegovina, país com constantes guerras civis, por isso na minha análise foi descartado esse país, considerando países com índice iguais, mas com problemas econômicos financeiros graves.

O país com menor número de jovens desempregados é a Tailândia, e o país com maior número de jovens desempregados é a Bósnia Herzegovina.

11) IDH – 2013

0,90,80,70,60,50,4

Median

Mean

0,740,720,700,680,66


0,66410 0,71812

0,69855 0,74473

0,13995 0,17846



Minimum 0,33700






O P- Value menor 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Nesse gráfico, temos outliers onde é demonstrado que os países com melhores condições econômicas, sociais e financeiras, apresentam índices superiores aos países em desenvolvimento ou subdesenvolvidos.

O país com melhor desempenho no índice IDG é a Noruega, o país com o pior desempenho é a República do Congo.

12) Governança

907560453015

Median

Mean

57,555,052,550,047,545,0


49,665 57,099

45,772 52,427

19,260 24,560



Minimum 15,217





Summary for 1. Governança

Nesse gráfico, o P-Value é menor que 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Existe uma concentração de países que exercem a governança em seu país, mas também existe um número significante de países que não exercem a governança.

O país com o índice de 99,96% do índice de governança é a Finlândia, o país com menor índice de governança é o Sudão.

13) GINNI Index

100806040200

Median

Mean

706866646260


59,514 66,795

61,100 70,037

18,862 24,052



Minimum 0,000





Summary for GINNI

O gráfico é uma distribuição normal, com P-Value maior 0,05, comprovando que existe

desigualdade de renda entre os 132 países, fator decisivo para os investimentos em

educação e no trabalho, demonstrado nos índices anteriores.

O país com 100 % no índice GINI é a Ucrânia, o país com 0 % é a África do Sul.

3.4 Apresentações gráfica das variáveis comuns:

1) Social Progress Index

908070605040

Median

Mean

666564636261


61,227 66,117

61,215 66,173

12,670 16,156



Minimum 32,600






Nesse gráfico, o P-Value é maior que 0,05 portanto distribuição normal. Existem outliers

que são identificam no gráfico como países desenvolvidos, portanto investem mais do que

os países em desenvolvimento ou sub desenvolvidos. Sendo a Irlanda, o país com o maior

índice de 88,24% e Chad com menor índice de 32,60%.

2) Acess to Information and Communications

907560453015

Median

Mean

6664626058


57,628 64,517

57,836 65,702

17,847 22,759



Minimum 13,250





Summary for Access to Information and Commu

Nesse gráfico, temos a mesma informação do gráfico 1, países desenvolvidos com maior

acesso à informação, países desenvolvidos com menor acesso à informação. Distribuição

normal, com P-Value maior que 0,05. O país com o maior índice é a Irlanda, com o menor

índice é Cuba com 13,25 %.

3) Acess to Advanced Education

907560453015

Median

Mean

4442403836


36,327 43,233

37,032 44,116

17,892 22,815



Minimum 4,720





Summary for Access to Advanced Education

O P- Value maior que 0,05, também igual aos gráficos 1 e 2, países desenvolvidos melhor

acesso à educação avançada e países em desenvolvimento com menor acesso.

Posteriormente, pode ser feito um estudo mais detalhado, se existe uma congruência entre

os países. O país com melhor índice é o USA com 89,37 %, o Iêmen com o menor índice

de 4,72 %.

4) Total Labor Force (% Global)

24201612840

Median

Mean

1,21,00,80,60,40,20,0


0,2806 1,1346

0,1407 0,2310

2,2126 2,8215



Minimum 0,0057





Não é uma distribuição normal, o P-Value é menor que 0,05. Existe um outlier importante

que é a China, que além de ser o maior importador do mundo é um dos países mais

populosos do mundo em números de habitantes, seguido da Índia e o menor país em

número de habitantes são a Albânia.

5) Knowledge and Technology

6050403020100

Median

Mean

31302928272625


27,379 31,465

25,427 28,173

10,584 13,496



Minimum 2,400





Summary for 1.5 Knowledge and Technology

Esse gráfico, não é uma distribuição normal P- Value < 0,05, existe um outlier importante

que é a Suíça com 60,9 %, além de outros países nórdicos terem índices semelhantes e a

China ter o índice de 59,0 %, com um índice bem inexpressivo aparece o Sudão.

6) Creative Outputs

6050403020100

Median

Mean

353433323130


30,426 34,709

30,018 33,518

11,095 14,148



Minimum 0,600





Summary for 1.6 Creative Outputs

O P-Value é maior que 0,05, portanto é uma distribuição normal. Os países com melhores

condições econômicas, financeiras e sociais apresentam soluções mais criativas, são as

chamadas “Ideias fora da Caixa”, o país que tem o melhor índice é a Irlanda e país com o

menor índice é o Togo país sub desenvolvido da Àfrica.

7) EPI Score

9075604530

Median

Mean

56545250


49,634 55,334

49,157 54,997

14,767 18,830



Minimum 18,430






O P-Value é maior que 0,05, portanto distribuição normal. O país com melhor índice de

87,57 % é a Suíça, e o menor índice é Mali, novamente os países nórdicos apresentam

índices superiores a 70%, essa informação é comprovada pois existem inúmeras empresas

multinacionais como ABB, Volvo que estão entre as primeiras em prevenção de acidentes

mundiais.

8) Happy Planet Index

60,052,545,037,530,022,5

Median

Mean

454443424140


41,130 44,207

40,503 44,498

7,972 10,166



Minimum 22,591






O P-Value é maior que 0,05, portanto distribuição normal. O país com melhor índice é a

Costa Rica e o país com o pior índice é Bósnia Herzegovina. O índice Happy Planet mede

a capacidade que cada país tem para proporcionar um bem-estar sustentável aos seus

cidadãos. O Happy Planet Index não é uma forma de quantificar quais os países mais

felizes do mundo. É antes uma forma de medir a eficiência com que uma nação converte

os seus recursos naturais em vidas longas e felizes para os seus cidadãos.

4) Conclusões

O tema o futuro da educação e o trabalho, é um tema complexo que exige uma análise

mais profunda dos índices, pois nessa análise inicial é possível verificar que existem

países que se não forem retirados da análise dos 132 países, influenciaram negativamente

o estudo.

Por outro lado, esses mesmo países tem realidades atuais, que estão afetando de forma

inesperada outros países, transformando um mundo em um caldeirão de conflitos,

econômicos, sociais, políticos, religiosos, civis, geográficos com a invasão de territórios.

http://pt.wikipedia.org/wiki/Recursos_naturais

Na Europa temos os conflitos econômicos financeiros, oriundos de vários países que ainda

não conseguiram sair da crise, afetando o bloco como um todo. Milhares de jovens

desempregados, que não conseguem se sustentarem pois a crise é sem precedentes.

Hoje os ataques terroristas do estado islâmico, são uma realidade que atormenta a Europa,

com diversos jovens europeus se alistando no estado islâmico.

A Ucrânia tinha o menor índice de desigualdade de renda, no entanto com os atuais

conflitos com a Rússia será que o país continuará com esse índice?

Os países da África continuam apresentam índices muito baixos, em quase todos os

índices, inúmeros problemas desde a desnutrição das crianças, até o vírus Ebola que

dizimou milhares de pessoas.

A China com alto grau de escolaridade, mas com baixo índice de usuários que tem acesso

à internet, além de outras características que são peculiares ao país, que é extremamente

fechado ao mundo ocidental, mas é maior importador mundial, tendo os Estados Unidos

um dos seus principais compradores.

Os países da América Latina, que estão passando por momentos complicados, na

economia, na política, além de inúmeros escândalos de corrupção, como a Argentina e o

Brasil com a quebra da credibilidade dos agentes econômicos financeiros internacionais.

A América está conseguindo aos poucos se recuperar da crise econômica de 2008, só que

existem conflitos internos como a imigração dos latinos, que não foram resolvidos e talvez

nunca os serão e conflitos externos como o terrorismo mundial, além das guerras civis em

diversos países tendo o USA com o pior inimigo.

A tarefa de mudança no futuro da educação e o trabalho, é árdua pois existem diversos

interesses que nem sempre estão a favor de promover a educação para todos, e que essas

mudanças sejam usadas para transformar o futuro da educação e o trabalho, como novos

aprendizados para tornar o mundo um lugar em que todos, tenham as mesmas condições

de estudo e trabalho.

Variavel Número # 1 10 16 35 36 37 38 41 67 69 70 90 91 92 94 106 118 119 138 143 145

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Albania ALB Southern Europe 69,13 69,18 39,58 96,8 80,0 92,6 82,5 54,7 0,25 0,12 0 16,00 0,0366 28,70 0,716 48,51 20.2 20.6 54,73 54,05118 28.96Algeria DZA Northern Africa 59,13 50,63 25,79 72,6 97,3 127,8 62,0 15,2 0,29 0 9,80 0,3750 24,00 34,23 19.5 14.0 50,08 52,181298 35.33Angola AGO Middle Africa 39,93 33,12 15,67 70,4 85,7 39,2 22,9 16,9 0,35 0 6,80 0,2381 10,60 0,526 27,83 24.8 18.1 28,69 33,201432 42.66Argentina ARG IBE 70,59 69,54 48,83 97,9 99,1 112,2 68,4 55,8 0,28 0,12 2 7,50 0,5760 19,90 0,808 45,15 25.2 36.9 49,55 54,055042 43.57Armenia ARM Western Asia 65,03 64,37 51,20 99,6 84,1 94,3 99,4 39,2 0,65 0,04 0 16,20 0,0454 33,10 0,73 50,16 31.8 33.6 61,67 46,003186 30.30Australia AUS Australia and New Zealand 86,10 83,36 75,32 99,0 96,4 111,6 174,5 82,3 1,12 0,02 4 5,70 0,3682 12,20 0,933 93,03 38.5 52.5 82,4 41,979812 34.01Austria AUT Western Europe 85,11 94,10 60,09 98,0 101,5 94,8 81,0 0,48 0,03 3 4,90 0,1334 9,10 0,881 92,06 41.1 49.9 78,32 47,085135 30.04Azerbaijan AZE Western Asia 62,44 63,46 46,85 99,8 86,6 92,0 115,2 54,2 0,08 0 5,50 0,1461 14,80 0,747 37,16 19.1 24.6 55,47 40,88457 33.03Bangladesh BGD Southern Asia 52,04 35,40 14,56 57,7 91,5 66,5 38,8 6,3 0,15 0,39 0 4,30 2,3414 9,20 0,558 32,16 22.2 17.2 25,61 56,292001Belarus BLR Eastern Europe 65,20 61,19 50,46 99,6 94,0 101,9 115,9 46,9 0,05 0 5,80 0,1355 12,20 0,786 33,73 38.8 28.6 67,69 37,414602 26.46

Belgium BEL Western Europe 82,63 88,83 67,56 99,0 98,8 119,1 100,7 82,0 0,93 0,08 3 8,40 0,1494 23,10 0,881 88,16 44.6 45.7 66,61 37,090528 33.14Benin BEN Western Africa 49,11 47,60 9,17 28,7 94,9 58,9 31,0 3,8 0,1 0,42 0 1,00 0,1300 1,70 0,476 45,53 15.0 21.2 32,42 31,083209 43.53Bolivia BOL IBE 62,90 59,44 34,31 91,2 83,4 90,5 70,5 34,2 0,54 0,28 0 2,60 0,1520 4,90 0,667 40,67 21.4 24.1 50,48 43,577908 46.64Bosnia and Herzegovina BIH Southern Europe 64,99 68,10 42,51 98,0 88,4 92,1 73,5 65,4 0,05 0 28,40 0,0441 60,40 0,731 48,49 29.2 21.8 45,79 42,35456 33.04Botswana BWA Southern Africa 65,60 61,37 28,16 85,1 83,8 89,9 68,3 11,5 0,14 0 18,40 0,0311 34,10 0,683 70,44 23.7 17.3 47,6 22,591174 60.46Brazil BRA IBE 69,97 67,69 38,09 90,4 95,0 114,0 95,3 49,8 0,25 0,25 2 5,90 3,2030 13,60 0,744 53,73 28.1 33.6 52,97 52,931996 52.67Bulgaria BGR Eastern Europe 70,24 69,33 51,42 98,4 96,5 84,1 101,2 55,1 0,59 0,06 0 12,90 0,1008 29,70 0,777 57,21 36.2 38.1 64,01 34,145379 34.28Burkina Faso BFA Western Africa 47,33 44,98 8,53 28,7 66,4 35,7 11,1 3,7 0,36 0 3,10 0,2321 4,90 0,388 42,42 23.1 23.9 40,52 31,79385 39.78Burundi BDI Eastern Africa 37,33 19,63 9,73 86,9 94,0 38,7 14,5 1,2 0,03 0 6,90 0,1404 10,70 0,389 27,23 12.3 16.2 25,78 30,515012 33.27Cambodia KHM 51,89 48,17 17,99 73,9 98,4 62,6 28,4 4,9 0,03 0,28 0 0,30 0,2596 0,70 0,584 36,02 26.4 22.6 35,44 40,322921 31.82Cameroon CMR Middle Africa 45,51 39,94 19,01 71,3 91,5 60,4 35,9 5,7 0,08 0,35 0 4,00 0,2692 7,40 0,504 31,34 21.8 27.1 36,68 33,686686 40.72Canada CAN Northern America 86,95 83,23 82,21 99,0 99,9 103,5 86,8 1,32 0,03 4 7,10 0,5867 13,80 0,902 93,91 43.7 48.3 73,14 43,559839 33.68Central African Republic CAF Eastern Africa 34,17 26,64 9,40 56,6 71,9 23,6 9,3 3,0 0,06 0,46 0 7,60 0,0660 12,50 0,341 15,99 42,94 25,256461 56.30Chad TCD Middle Africa 32,60 29,94 5,21 35,4 63,1 26,5 17,1 2,1 0,43 0 7,00 0,1429 10,80 0,372 23,02 31,02 24,681898 43.30Chile CHL IBE 76,30 71,28 52,45 98,6 93,1 97,9 86,2 61,4 0,74 0,14 1 6,00 0,2592 16,10 0,822 83,61 27.3 38.3 69,93 53,883338 52.06China CHN Eastern Asia 58,67 41,78 44,81 95,1 100,0 102,7 73,0 42,3 0,2 0,23 4 4,60 23,9331 10,10 0,719 41,36 59.0 35.7 43 44,660738 42.06Colombia COL IBE 67,24 61,84 40,67 93,6 83,9 101,3 75,9 49,0 0,36 0,22 2 10,50 0,7105 20,50 0,711 47,25 24.4 30.7 50,77 59,751023 53.53Congo, Republic of COG Middle Africa 47,99 53,67 26,44 83,8 90,2 64,2 37,8 6,1 0,09 0,25 0 8,00 0,8050 14,30 0,338 27,75 39,44 34,547037 40.17Costa Rica CRI IBE 77,75 78,12 43,41 96,3 94,1 118,7 75,3 47,5 0,61 0,16 0 7,60 0,0708 18,20 0,763 69,96 30.3 36.3 58,53 64,035926 48.61Croatia HRV Southern Europe 73,31 71,77 42,46 98,9 88,4 103,6 92,2 63,0 0,27 0,10 0 17,70 0,0560 51,50 0,812 64,83 34.9 37.9 62,23 40,623723 33.61Cuba CUB Caribbean 61,07 13,25 44,19 99,8 96,4 99,9 80,9 25,6 0,31 0 3,20 0,1615 6,90 0,815 39,60 55,07 56,186148Czech Republic CZE Eastern Europe 80,41 86,66 53,83 99,0 102,7 91,0 75,0 0,32 0,01 1 6,90 0,1608 18,80 0,861 75,31 46.4 47.3 81,47 39,353487 26.39Denmark DNK Northern Europe 86,55 97,83 61,02 99,0 95,9 117,4 121,6 93,0 0,63 0,03 2 7,00 0,0873 13,00 0,9 98,54 46.6 52.4 76,92 36,612369 26.88Djibouti DJI Eastern Africa 45,95 16,91 8,39 67,9 61,2 50,7 35,1 8,3 0,47 0 0,0091 0,467 35,87 28,52 37,238462 39.96Dominican Republic DOM IBE 63,03 61,55 34,25 90,1 88,2 84,4 70,5 45,0 0,44 0,27 0 14,90 0,1422 29,90 0,7 46,97 22.8 36.4 53,24 50,650114 45.68Ecuador ECU IBE 68,15 63,12 38,78 91,6 95,2 96,1 77,3 35,1 0,55 0,22 0 4,20 0,2281 10,10 0,711 39,93 14.4 28.1 58,54 52,481365 46.57Egypt EGY Northern Africa 59,97 60,31 26,72 73,9 95,6 100,8 52,9 44,1 0,29 0,41 1 12,70 0,8369 38,90 0,682 32,58 25.4 26.6 61,11 39,644642 30.75El Salvador SLV IBE 64,70 65,71 28,05 84,5 93,6 88,0 45,8 25,5 0,4 0,32 0 6,30 0,0832 12,10 0,662 50,34 13.6 29.8 43,79 58,886975 41.80Estonia EST Northern Europe 81,28 93,48 60,74 99,8 94,8 104,0 113,5 79,0 0,92 0,03 1 8,80 0,0209 18,30 0,84 81,10 39.1 53.4 74,66 34,945345 36.00Finland FIN Northern Europe 86,91 97,21 67,89 100,0 98,2 99,3 115,1 91,0 0,81 0,02 3 8,20 0,0820 19,60 0,879 100,00 54.2 53.4 75,72 42,687146 27.79France FRA Western Europe 81,11 82,64 64,18 99,0 98,3 106,4 114,7 83,0 0,64 0,09 4 10,40 0,9106 23,70 0,884 83,17 44.2 45.5 71,05 46,523476 32.74Georgia GEO Western Asia 63,94 66,34 51,55 99,7 98,3 110,3 81,2 45,5 0,03 0 14,30 0,0721 31,00 0,744 59,75 30.0 25.9 47,23 45,97214 41.35Germany DEU Western Europe 84,61 89,45 67,85 99,0 97,9 99,6 105,8 84,0 0,64 0,02 4 5,30 1,2662 7,80 0,911 90,63 53.1 50.4 80,47 47,200385 30.63Ghana GHA Western Africa 55,96 63,11 17,57 71,5 81,8 81,6 39,9 17,1 0,11 0,41 0 4,60 0,3333 8,70 0,573 56,17 31.1 22.9 32,07 40,298139 42.76Greece GRC Southern Europe 73,43 69,60 61,44 97,3 99,5 110,6 111,0 56,0 0,93 0,11 2 27,30 0,1511 58,40 0,853 62,10 30.6 33.3 73,28 40,525119 34.74Guatemala GTM IBE 61,37 57,18 16,92 75,9 92,8 70,6 56,4 16,0 0,1 0,36 0 2,80 0,1882 4,80 0,628 39,10 22.3 27.3 48,06 56,8612 52.35Guinea GIN Western Africa 37,41 32,02 6,17 25,3 74,4 44,3 30,8 1,5 0,42 0 1,80 0,1472 1,50 0,392 25,34 12.5 18.2 28,03 29,959929Guyana GUY South America 60,06 51,38 36,64 85,0 76,2 111,5 95,0 33,0 0,02 0,11 0 11,10 0,0095 23,90 0,638 44,52 18.6 36.7 38,07 51,169151 44.54Honduras HND IBE 61,28 49,73 26,29 85,1 94,0 74,6 70,8 18,1 0,21 0,28 0 4,20 0,0990 7,70 0,617 37,36 16.2 21.1 48,87 55,975607 57.40Hungary HUN Eastern Europe 73,87 74,56 53,94 99,0 92,5 100,2 101,3 72,0 0,53 0,04 1 10,20 0,1322 27,00 0,818 70,14 41.9 42.5 70,28 37,40091 28.94Iceland ISL Northern Europe 88,07 98,82 62,84 99,0 98,5 97,0 116,8 96,2 0,92 0,03 1 5,60 0,0057 11,10 0,895 90,67 36.6 66.1 76,5 40,155425India IND Southern Asia 50,24 39,87 27,24 62,8 93,3 86,5 54,8 12,6 0,21 0,42 3 3,60 14,5183 10,50 0,586 46,11 32.2 28.6 31,23 50,865482 33.90Indonesia IDN South-Eastern Asia 58,98 51,40 33,31 92,8 93,7 90,8 71,0 15,4 0,09 0,20 1 6,30 3,6290 21,60 0,684 45,70 23.2 39.2 44,36 55,481811 38.14Iran IRN Southern Asia 56,65 35,06 38,08 85,0 99,8 100,9 76,8 26,0 0,55 1 13,20 0,8029 29,70 0,749 27,25 20.0 18.1 51,08 41,693327 38.28Iraq IRQ Western Asia 44,84 42,32 22,17 78,5 91,8 65,8 39,5 7,1 0,33 0,33 0 16,00 0,2556 34,10 0,642 21,42 33,39 49,190337 29.54Ireland IRL Northern Europe 84,05 87,90 70,44 99,0 98,8 109,2 131,0 79,0 1,01 0,03 3 13,10 0,0657 26,70 0,899 89,40 53.2 46.9 74,67 42,402164 34.28Israel ISR Western Asia 71,40 74,99 72,82 97,1 97,1 102,5 101,4 73,4 1,22 0,08 3 6,30 0,1114 10,70 0,888 70,46 54.3 43.9 65,78 55,203542 42.78Italy ITA Southern Europe 76,93 70,22 57,37 99,0 97,2 106,3 97,4 58,0 0,33 0,13 4 12,20 0,7617 39,70 0,872 66,36 42.7 37.5 74,36 46,351937 35.52Jamaica JAM Caribbean 70,39 82,07 45,25 87,0 90,8 91,4 94,9 46,5 0,49 0,11 0 15,00 0,0378 35,50 0,715 54,60 21.9 29.4 58,26 58,533877 45.51Japan JPN Eastern Asia 84,21 76,75 77,74 99,0 99,9 100,5 103,1 79,1 1,21 4 4,00 1,9774 6,80 0,89 86,67 47.2 38.1 72,35 47,508172 32.11Jordan JOR Western Asia 61,92 59,36 40,26 95,9 97,5 95,1 76,8 41,0 0,49 0,22 0 12,60 0,0535 33,70 0,745 50,96 29.4 34.9 55,78 51,652226 33.69Kazakhstan KAZ Cenrtral Asia 59,47 57,60 53,16 99,7 86,0 102,4 87,0 53,3 0,6 0,07 1 5,20 0,2766 4,50 37,64 24.8 23.9 51,07 34,703785 28.56Kenya KEN Eastern Africa 50,20 51,95 25,83 72,2 81,8 90,4 43,9 32,1 0,1 0,31 0 9,20 0,5203 17,10 0,535 37,98 26.9 31.2 36,99 37,999642 47.68Korea, Republic of KOR Eastern Asia 77,18 83,90 65,05 97,9 98,9 98,9 94,7 84,1 1,13 0,26 3 3,10 0,7866 9,20 73,12 54.5 42.2 63,79 43,780882 31.59Kuwait KWT Western Asia 70,66 76,79 32,62 93,9 92,1 107,3 90,8 79,2 0,24 0 3,10 0,0523 19,60 0,814 52,72 33.8 28.1 63,94 27,111678Kyrgyzstan KGZ Cenrtral Asia 57,08 58,96 47,10 99,2 90,5 93,1 78,1 21,7 0,43 0,07 0 8,00 0,0811 15,60 34,84 21.1 14.1 40,63 49,082275 33.39Laos LAO South-Eastern Asia 52,41 31,87 18,14 72,7 95,9 58,1 31,6 10,7 0,16 0,31 0 1,40 0,1029 3,40 0,569 34,55 40,37 49,13023 36.22Latvia LVA Northern Europe 73,91 80,77 52,49 99,8 97,5 98,3 99,0 74,0 0,61 0,04 0 11,10 0,0314 20,30 71,67 36.8 44.1 64,05 34,869519 36.03Lebanon LBN Western Asia 60,05 64,42 42,29 89,6 93,2 86,3 62,6 61,2 0,24 1 6,50 0,0508 20,60 0,765 37,15 22.6 27.4 50,15 42,852911Lesotho LSO Southern Africa 48,94 44,88 28,69 75,8 81,6 62,4 35,3 4,6 0,04 0,24 0 24,70 0,0263 33,20 0,486 52,67 14.6 16.3 20,81 54.17Liberia LBR Western Africa 44,02 38,18 11,37 42,9 40,6 49,4 40,3 3,8 0,28 0,46 0 3,70 0,0455 4,50 0,412 34,68 23,95 35,176056 38.16Lithuania LTU Northern Europe 73,76 78,90 55,95 99,7 96,2 103,3 115,9 68,0 0,84 0,05 0 11,80 0,0461 21,90 0,834 74,45 30.3 36.2 61,26 34,550492 32.63Macedonia MKD Southern Europe 68,33 71,82 43,92 97,4 88,0 90,3 75,7 63,1 0,12 0 29,00 0,0292 52,20 0,732 53,15 28.2 32.6 50,41 28,27414 43.56Madagascar MDG Eastern Africa 44,28 31,35 20,73 64,5 99,0 50,6 19,3 2,1 0,30 0 3,60 0,3526 5,20 0,498 34,38 16.7 22.5 26,7 46,826085 40.63Malawi MWI Southern Africa 48,79 28,46 17,52 61,3 96,9 42,3 16,9 4,4 0,01 0,30 0 7,60 0,2242 13,50 0,414 44,14 24.7 19.8 40,06 42,46257 46.18Malaysia MYS South-Eastern Asia 70,00 67,06 50,19 93,1 97,0 92,0 48,6 65,8 0,38 2 3,20 0,3935 11,10 0,773 64,31 35.5 42.0 59,31 40,494529 46.21Mali MLI Western Africa 46,85 52,31 8,85 33,4 68,7 59,5 40,6 2,2 0,06 0,37 0 8,20 0,1603 10,70 0,407 35,08 18.7 28.7 18,43 26,037925 33.02Mauritania MRT Western Africa 43,11 53,88 10,36 58,6 69,6 32,0 19,3 5,4 0,07 0,42 0 31,00 0,0379 42,90 0,487 33,35 27,19 32,329172 40.46Mauritius MUS Eastern Africa 73,68 65,06 35,24 88,8 97,8 105,0 89,2 41,4 0,11 0,14 0 8,30 0,0184 23,60 74,06 26.6 43.4 58,09 36,57796Mexico MEX IBE 66,41 52,65 43,14 93,5 95,6 106,8 60,5 38,4 0,61 0,22 1 4,90 1,6260 9,40 0,756 50,65 26.9 32.9 55,03 52,89403 48.07Moldova MDA Eastern Europe 60,12 65,68 48,62 99,0 87,9 87,5 57,8 43,4 0,46 0,06 0 5,10 0,0365 14,80 0,663 46,88 40.8 43.3 53,36 47,960822 30.63Mongolia MNG Eastern Asia 58,97 57,31 42,44 97,4 97,3 93,5 121,6 16,4 0,42 0,09 0 4,90 0,0392 9,20 0,698 49,46 24.2 36.4 44,67 26,766451 36.52Montenegro MNE Southern Europe 66,80 69,86 48,54 98,5 98,4 92,8 89,2 56,8 0,03 0 19,80 0,0076 41,30 0,789 56,78 20.9 35.9 55,52Morocco MAR Northern Africa 58,01 63,71 14,37 67,1 96,9 84,0 54,4 55,0 0,3 0,46 0 9,20 0,3628 18,50 0,617 46,14 25.5 27.4 51,89 47,88698 40.88Mozambique MOZ Eastern Africa 45,23 31,10 18,96 50,6 86,2 34,2 12,4 4,8 0,02 0,18 0 8,30 0,3584 14,30 0,393 41,40 26.9 14.3 29,97 35,74847 45.66Namibia NAM Southern Africa 61,19 65,63 26,61 76,5 87,7 82,5 36,2 12,9 0,07 0,28 0 16,90 0,0262 34,10 0,624 62,67 12.7 27.9 43,71 38,882912 61.32Nepal NPL Southern Asia 51,58 41,35 9,68 57,4 97,4 88,5 47,5 11,1 0,1 0,44 0 2,70 0,4565 4,60 0,54 34,35 11.2 20.3 37 45,621832Netherlands NLD Western Europe 87,37 97,83 69,67 99,0 99,7 134,3 122,7 93,0 0,82 0,04 4 6,70 0,2707 11,00 95,93 53.8 61.7 77,75 43,088314 28.87New Zealand NZL Australia and New Zealand 88,24 96,74 76,84 99,0 99,1 105,0 138,3 89,5 1,47 3 6,20 0,0730 15,80 0,91 98,91 45.3 47.9 76,41 51,557033 36.17Nicaragua NIC IBE 62,33 51,49 28,74 78,0 91,8 79,1 53,8 13,5 0,52 0,33 0 7,20 0,0781 10,40 0,614 41,10 12.1 23.4 50,32 57,063404 45.73Niger NER Western Africa 40,10 33,92 7,39 28,7 62,8 21,5 6,8 1,4 0,04 0,40 0 5,10 0,1737 6,70 0,337 37,10 31.3 1.1 36,28 26,833261 31.16Nigeria NGA Western Africa 42,65 50,64 17,39 51,1 56,2 46,3 41,1 32,9 0,45 0 7,50 1,6350 13,60 0,504 26,58 21.1 32.8 39,2 33,62292 39.74Norway NOR Northern Europe 87,12 98,45 67,57 100,0 99,3 100,1 125,7 95,0 0,85 0,02 2 3,50 0,0810 9,10 0,944 99,07 40.1 57.5 78,04 51,42858 26.83Pakistan PAK Southern Asia 42,40 32,46 13,15 54,9 72,5 49,4 27,1 10,0 0,23 0,45 0 5,10 1,9782 8,50 0,537 27,54 21.9 23.2 34,58 54,139711Panama PAN IBE 72,58 66,25 47,14 94,1 91,2 89,1 78,8 45,2 0,78 0,18 0 4,10 0,0547 10,20 0,765 55,80 25.4 45.0 56,84 57,798587 51.90Paraguay PRY IBE 62,65 60,62 31,78 93,9 83,5 79,1 56,2 27,1 0,14 0 5,20 0,0975 11,30 0,676 38,38 17.5 36.9 39,25 45,825616 48.01Peru PER IBE 66,29 63,36 41,62 89,6 93,7 99,4 77,6 38,2 0,74 0,25 0 3,90 0,4974 8,90 0,737 48,45 20.2 33.1 45,05 52,369014 45.33Philippines PHL South-Eastern Asia 65,86 57,88 54,64 95,4 88,2 87,4 75,8 36,2 1,04 0,14 1 7,10 1,2746 16,70 0,66 46,87 27.1 26.5 44,02 52,354273 43.03Poland POL Eastern Europe 77,44 83,55 52,70 99,7 96,3 97,5 97,2 65,0 0,46 0,06 1 10,40 0,5585 27,20 0,834 74,68 31.2 36.7 69,53 42,580044 32.78Portugal PRT IBE 80,49 77,66 49,41 95,4 99,1 117,0 102,6 64,0 0,3 0,06 2 16,50 0,1622 37,80 0,822 77,98 32.7 44.7 75,8 38,677569 38.45Romania ROU Eastern Europe 67,72 73,32 47,52 97,7 87,9 96,0 96,0 50,0 0,33 0,05 0 7,30 0,2890 23,80 0,785 57,77 36.6 33.0 50,52 42,182449 27.33Russia RUS Eastern Europe 60,79 63,17 75,35 99,7 93,4 86,2 82,5 53,3 1,58 2 5,60 2,3223 14,50 0,778 37,01 37.6 31.4 53,45 34,518251 39.69Rwanda RWA Eastern Africa 49,46 25,69 17,67 65,9 98,7 36,7 25,3 8,0 0,04 0,29 0 0,60 0,1742 0,70 0,506 51,70 15.5 21.3 35,41 36,853996 50.82Saudi Arabia SAU Western Asia 64,38 57,82 43,34 87,2 93,4 118,0 110,4 54,0 0,45 2 5,70 0,3389 28,70 0,836 47,43 25.7 45.0 66,66 45,965383Senegal SEN Western Africa 53,52 52,35 8,53 49,7 73,3 39,9 16,7 19,2 0,12 0,45 0 10,30 0,1843 14,60 0,485 49,59 24.1 31.0 40,83 33,312415 40.31Serbia SRB Southern Europe 70,61 67,15 47,24 98,0 91,4 97,8 86,3 48,1 0,39 0,10 1 22,20 0,0949 48,90 0,745 51,77 33.8 29.6 69,13 41,276146 29.65Slovakia SVK Eastern Europe 78,93 88,21 50,20 99,6 97,0 90,1 80,0 0,38 0,02 0 14,20 0,0826 33,50 0,83 71,30 34.7 39.4 74,45 40,132383 26.58Slovenia SVN Southern Europe 81,65 79,53 50,83 99,7 97,2 95,6 99,6 70,0 0,51 0,03 0 10,20 0,0307 22,80 0,874 75,31 40.6 42.2 76,43 40,174398 24.87South Africa ZAF Southern Africa 62,96 70,52 40,66 93,0 85,0 111,0 96,0 41,0 0,17 0,21 2 24,90 0,5872 53,60 0,658 60,01 29.1 32.7 53,51 28,190112 63.14Spain ESP IBE 80,77 80,15 67,58 97,7 99,7 122,1 140,6 72,0 0,83 0,06 4 26,60 0,7028 57,30 0,869 74,67 43.1 42.1 79,79 44,062793 35.75Sri Lanka LKA Southern Asia 59,71 43,76 43,10 91,2 94,0 98,8 99,4 18,3 0,54 0,15 0 4,20 0,2543 17,60 0,75 45,95 26.5 27.6 53,88 49,382588Sudan SDN Northern Africa 38,45 32,90 20,50 71,9 53,8 28,4 21,0 0,09 0 15,20 0,3604 24,50 0,473 15,22 2.4 1.9 24,64 37,573654 35.29Swaziland SWZ Southern Africa 48,87 40,81 27,39 87,8 84,7 68,6 47,2 20,8 0,14 0,30 0 22,50 0,0135 42,40 0,898 41,63 14.4 22.5 37,35 51.49Sweden SWE Northern Europe 87,08 98,14 68,63 99,0 99,5 96,7 97,1 94,0 0,84 0,04 3 8,10 0,1541 23,80 0,917 99,00 58.8 55.4 78,09 46,172373 26.08Switzerland CHE Western Europe 88,19 95,41 64,30 99,0 93,6 110,2 86,3 85,2 0,62 0,02 3 4,40 0,1417 8,80 0,53 97,03 60.9 65.3 87,67 50,338647 32.35Tajikistan TJK Central Asia 56,05 44,58 41,36 99,7 98,4 94,8 63,1 14,5 0,24 0,12 0 10,70 0,1078 15,60 0,607 25,07 24.3 5.0 31,34 47,789313 30.77Tanzania TZA Eastern Africa 46,06 38,18 20,92 67,8 97,6 46,3 10,2 4,0 0,03 0,28 0 3,50 0,7301 6,50 0,488 43,01 17.5 20.9 36,19 30,740735 37.82Thailand THA South-Eastern Asia 65 14 54 86 41 87 93 5 95 6 98 6 75 7 26 5 0 35 0 18 2 0 70 1 1963 3 10 0 722 47 65 32 4 35 2 52 83 53 457642 39 37

PAÍS(132)

Coun

try

Code



METODOS

TRABALHO 1


PROJETO ORIBER

TEMA 9. LONGEVIDADE

Disciplina: Métodos Quantitativos e Qualitativos de Pesquisa Empírica


JUÇARA PEREIRA DA COSTA NEVES

2

1. INTRODUÇÃO

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a um conjunto de 27 variáveis de características humanas ou não selecionados previamente, que têm como objetivo explicar questões relacionadas a LONGEVIDADE HUMANA num universo de 132 países, sendo três categóricas e vinte e quatro variáveis quantitativas. Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.

Na seqüência analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.

Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software estatístico utilizado é o MINITAB. 2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são os 132 países analisados por uma serie de indicadores de referencia internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.2 As Variáveis Esta pesquisa é composta por 24 variáveis quantitativas e 3 categóricas – o nome dos países, seu código e região. As mesmas são melhores explicadas na Tabela 1. As variáveis podem ainda ser divididas em índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores, do seguinte modo: Das vinte e três variáveis quantitativas:

• 7 variáveis que são em realidade índices sintéticos;

• O Índice de Idade Assistida (Agewatch Index) é composto por 5 variáveis intrínsecas ao indicador e mais outras 8 variáveis que são indicadores diretamente extraídos do Banco Mundial (World Development Indicators). Destas últimas, 6 são referentes ao ano de 2013 e os outros dois, de 2012.

• O índice de progresso social é composto por 1 variável intrínseca a este índice e outras 2 obtidas diretamente do Relatório Anual de Desenvolvimento Humano (HDR – Human Development Report)

2.2.1 Índices sintéticos: São sete: Índice de Progresso Social, o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)1, Índice de Governança, Índice de Proteção Ambiental (EPI2), o Índice de Planeta Feliz (HPI3), Índice de Idade Assistida4 (Agewatch) e o Índice de Ginni para os países selecionados.

1 Índice publicado pelo PNUD – ONU 2 A sigla EPI se refere ao termo Environmental Protection Index.

3

2.2.2 Indicadores componentes do Índice de Progresso Social (IPS): São 3 indicadores, sendo 1 (Expectativa de Vida) referente à dimensão “Fundamentos do Bem-Estar” mais especificamente no grupo de componentes “Saúde e Bem-Estar”. Os outros 2 (expectativas de nascimento masculino e feminina) são indicadores presentes no Relatório Anual de Desenvolvimento Humano de 2013. 2.2.3 Indicadores componentes do Índice de Idade Assistida (Agewatch Index): São 7 indicadores promulgados pela Organização das Nações Unidade, divisão de Pesquisa e Estatística de População Humana. São eles: “Percentual da População de um país com idades igual ou superior a 65 anos”, “Crescimento anual da População”, “Percentual de População Feminina de um País”, “População Total de um País”, “Percentual de sobrevivência feminina até 65 anos”, “Percentual de sobrevivência masculina até 65 anos”. Os 5 primeiros indicadores se referem ao ano de 2013 e os dois últimos a 2012. Os outros 5 indicadores são promulgados pela Helpage Organization5. Estes indicadores são: “Percentual da População de um País acima de 60 anos”, “Condições de Saúde de Pessoas Idosas” (Health Status), “Aptidão, Inserção e Acesso de Pessoas Idosas no Emprego e na Educação” (Capability), “Independência Financeira de Pessoas Idosas” (Income Security), que é o percentual da população idosa que recebe proventos o suficiente para ser independente financeiramente de outras pessoas, e “Ambiente e Condições de Vida Favoráveis a Pessoas Idosas” (Enabling Enviroment), que se refere às condições de vida, de transporte público, cidadania e segurança voltadas às pessoas idosas. Tabela 1. As Variáveis e os Respectivos Anos de Referência

Variável Significado Tipo Unidade de Medida

País É o nome do país presente na base de dados. Variável Categórica N/A

Código do País É o código do país, composto de três letras atribuída a cada país em estudo (Country Code).

Variável Categórica N/A

Região

É a região geográfica em que o país está localizado. Existem ao todo 20 regiões no mundo: Austrália e Nova Zelândia; Ásia Central; Leste da Ásia; Oeste da Ásia; Sul da Ásia; Norte da Ásia; Norte da África; Sul da África; Leste da África; Oeste da África; África Central; Norte da Europa; Sul da Europa; Oeste da Europa; Leste da Europa; Ibero-América; Norte da América; América Central; Sul da América; Caribe;

Variável Categórica N/A

Índice de Progresso Social (IPS) Índice de Progresso Social Variável

Quantitativa Porcentagem

Expectativa de Vida Número médio de anos de vida das pessoas de um determinado país.

Variável Quantitativa Anos

Expectativa de Vida Masculina

Número médio de anos de vida que as pessoas do sexo masculino têm, em um dado país. Ano Base: 2013

Variável Quantitativa Anos

Expectativa de Vida Número médio de anos de vida que as pessoas do sexo Variável Anos

3 A sigla é devida a abreviação de Happy Planet Index. 4 Do Inglês Agewatch, que trata de política para idosos, 5 Helpage Organization é uma organização mundial em defesa das pessoas idosas. Analisa diversos indicadores relacionados às condições sócio-econômicas e vida das mesmas.

4

Feminina feminino têm, em um dado país. Ano Base: 2013 Quantitativa

IDH

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de um país a partir de três dimensões: renda per capita, saúde e educação. Fonte/Ano Base: PNUD, 2013.

Variável Quantitativa Porcentagem

Índice de Governança Governamental

Indica o efetivo exercício das condições de governabilidade de um país, suas instituições e o exercício da autoridade e autonomia. Inclui os processos que os governos são eleitos, monitorados e substituídos, a capacidade de governança efetiva e implementação de soluções. Adoção de políticas e ações visando o bem social e do cidadão. É subdividido em cinco dimensões: Controle da Corrupção, Aplicação das Leis, Estabilidade Política, Qualidade Regulatória e Voz e Contabilidade;


Índice de Idade Assistida (Agewatch Index) - 2014

HelpAge International's Global AgeWatch Index ranks countries by how well their ageing populations are faring. It is based on four domains that are key enablers of older people's wellbeing: income, health, capability and enabling environment. The world is ageing fast. By 2030, there will be more people over 60 than under 10. Already there are more adults over 60 than children under 5. The Global AgeWatch Index has been developed and constructed by HelpAge International from international data sets drawn from the United Nations Department of Economic and Social Affairs, the World Bank, World Health Organization, International Labour Organization, UNESCO and the Gallup World Poll. It has benefited from a global advisory panel of more than 40 independent experts in ageing, health, social protection and human development. The need for a global ageing index. Data is needed for informed debate on ageing. Policy makers broadly agree that we can and should do better in measuring social and economic progress as a means to promote improvements. The result has been the emergence of a number of different indexes providing evidence that is useful for policy makers. However, none of the existing indexes provides a global picture of how well countries are doing to support the wellbeing of their ageing populations. For the first time the Global AgeWatch Index makes international comparisons of quality of life in older age possible. The Index is a tool to measure progress and aims to improve the impact of policy and practice on ageing populations. The Index brings together a unique set of internationally comparable data based on older people's income status, health status, capability (education and employment), and enabling environment. These domains have been selected because they were identified by older people and policy makers alike as key enablers of older people's wellbeing. Tradução para a língua portuguesa: Índice da HelpAge International AgeWatch Mundial classifica os países por quanto está sendo positivo o envelhecimento da população. Baseia-se quatro domínios que são elementos fundamentais de bem-estar das pessoas mais velhas: renda, saúde, capacidade e


Porcentagem

5

ambiente favorável. O mundo está envelhecendo rapidamente. Em 2030, haverá mais pessoas acima de 60 anos do que abaixo de 10 anos de idade. Já há mais adultos com mais de 60, do que crianças com menos de 5. O Índice AgeWatch global foi desenvolvido e construído pela HelpAge International a partir de conjuntos de dados internacionais extraídos do Departamento das Nações Unidas de Direitos Econômicos e dos Assuntos Sociais, o Banco Mundial, Organização Mundial da Saúde, Organização Internacional do Trabalho, a UNESCO e do Gallup World Poll. Ele se beneficiou de um painel consultivo global de mais de 40 especialistas independentes no envelhecimento, a saúde, a proteção social e o desenvolvimento humano. Há necessidade de um índice de envelhecimento global. Os dados são necessários para o debate informado sobre o envelhecimento. Os formuladores de políticas concordam amplamente que podemos e devemos fazer melhor na medição do progresso social e econômico como meio para promover melhorias. O resultado foi o surgimento de um número de diferentes índices que comprovam que é útil para a decisão política. No entanto, nenhum dos índices existentes fornece uma visão global de como os países estão fazendo para apoiar o bem-estar das suas populações envelhecidas. Pela primeira vez, o Índice Global de AgeWatch faz comparações internacionais de qualidade de vida na velhice possível. O índice é uma ferramenta para medir o progresso e tem o objetivo de melhorar o impacto das políticas e práticas sobre envelhecimento das populações. O índice reúne um conjunto único de dados internacionalmente comparáveis com base em (educação e emprego) na renda, estado de saúde, capacidade das pessoas mais velhas, e ambiente favorável. Estes domínios foram selecionados porque eles foram identificados por pessoas mais velhas e decisões políticas tanto quanto os fatores fundamentais de bem-estar das pessoas idosas.

% da População com mais de 60 anos

Quociente entre o número de pessoas com idade igual ou superior a 60 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONG “Helpage Organization”, 2014.


Income Security (Segurança Financeira)

Independência Financeira de Pessoas Idosas Fonte: Helpage Organization


Health Status Condições de Saúde de Pessoas Idosas Fonte: Helpage Organization


Capabilitiy Aptidão, Inserção e Acesso de Pessoas Idosas no Emprego e na Educação. Fonte: Helpage Organization


Enabling Environment

“Ambiente e Condições de Vida Favoráveis a Pessoas Idosas” que se refere às condições de vida, de transporte público, cidadania e segurança voltadas às pessoas idosas. Fonte: Helpage Organization.


Porcentagem

% da População com até 14 anos

Quociente entre o número de pessoas com idade até 14 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.


% da População entre 15 a 64 anos

Quociente entre o número de pessoas com idade entre 15 e 64 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.


6

% da População acima de 64 anos

Quociente entre o número de pessoas com idade acima de 64 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.


% de Crescimento Anual População

Quociente entre o número de pessoas nascidas em um determinado ano, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.


% da População do sexo feminino

Quociente entre o número de pessoas do sexo feminino de um determinado ano, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.


População Total de um País

Número total de pessoas que compõem a população de um País. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.

Variável Quantitativa habitantes

% de Sobrevivência da População feminina até a idade de 65 anos

Quociente entre o número de pessoas do sexo feminino, com idades entre 0 e 65 anos, dividido pelo número total de pessoas do sexo feminino de um dado país. Fonte/Ano Base: ONU, 2012.


% de Sobrevivência da População masculina até a idade de 65 anos

Quociente entre o número de pessoas do sexo masculino, com idades entre 0 e 65 anos, dividido pelo número total de pessoas do sexo masculino de um dado país. Fonte/Ano Base: ONU, 2012.


Environmental Protection Index (EPI)

The Environmental Performance Index (EPI) ranks how well countries perform on high-priority environmental issues in two broad policy areas: protection of human health from environmental harm and protection of ecosystems. Fonte: EPI



Índice de Planeta Feliz (HPI)

The Happy Planet Index (HPI) is the leading global measure of sustainable well-being. The HPI measures what matters: the extent to which countries deliver long, happy, sustainable lives for the people that live in them. Fonte: HPI



Índice de Ginni Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household. The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality. Tradução para a língua Portuguesa: Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda (ou em alguns casos, despesa de consumo ) entre os indivíduos ou agregados familiares dentro de uma economia desvia de uma distribuição perfeitamente igual . Uma curva de Lorenz traça as percentagens cumulativas de rendimento total recebido contra o número acumulado de beneficiários , começando com o indivíduo ou agregado familiar mais pobre . As medidas de índice de Gini da área entre a curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta , expressa em percentagem da superfície máxima abaixo da linha . Assim, um índice de Gini de 0 representa igualdade perfeita , enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita.



OHI Pontuação no Índice de Saúde dos Oceanos – OHI. Fonte: HPI



7

escala centesimal.

* As variáveis marcadas com * foram positivadas para as análises deste trabalho. 2.3 A Tabela de Dados A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab. 3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS 3.1 Variáveis Categóricas Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos do tipo pie chart, conforme abaixo. 3.1.1 Variáveis: Distribuição dos Países em Função das Regiões Geográficas. A base de dados considerada totaliza 132 países listados categoricamente em países e seus respectivos códigos, agrupados pela região do mundo em que estão localizados. O Gráfico I abaixo mostra a distribuição de países por região, a saber: Austrália e Nova Zelândia; Ásia Central; Leste da Ásia; Oeste da Ásia; Sul da Ásia; Norte da Ásia; Norte da África; Sul da África; Leste da África; Oeste da África; África Central; Norte da Europa; Sul da Europa; Oeste da Europa; Leste da Europa; Ibero-América; Norte da América; América Central; Sul da América; Caribe.

Northern AmericaNorthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouth AmericaSouthern AfricaSouthern AsiaSouthern EuropeWestern AfricaWestern AsiaWestern Europe

Australia and New ZealandCaribbeanCentral AsiaEastern AfricaEastern AsiaEastern EuropeIBEMiddle AfricaNorthern Africa

Category

4,5%

9,1%

8,3%

6,8%

4,5%

4,5%0,8%

4,5%

7,6% 1,5%3,8%3,8%

15,9%

7,6%

3,0%

7,6%

3,0%1,5%1,5%

Pie Chart of REGIÃO

8

Categorias: 1.

3.2 Variáveis Quantitativas 3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5 números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling. O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias ( marcadas com asterisco) pelo valor médio das variáveis em cada variável. Na análise abaixo (Tabela 3) foi possível identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável. Tabela 3 Total Variable Count N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 132 0 63,67 32,60 88,24 Life expectancy (years) 132 132 0 70,355 46,669 82,695

Life expectancy at birth 132 132 0 73,232 48,290 86,951 Life expectancy at birth 132 132 0 68,268 48,218 80,309 IDH - 2013 132 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 132 0 53,38 15,22 100,00 1. AgeWatch Index 2014 132 90 42 51,70 4,10 93,40

% População com mais de 132 90 42 15,298 3,700 32,800 1.1 Income Security 132 90 42 58,80 6,00 89,10 1.2 Health Status 132 90 42 52,94 18,80 83,90 1.3 Capabilitiy 132 90 42 35,36 1,60 76,20 1.4 Enabling Environment 132 90 42 66,070 45,100 83,700 Population ages 0-14 (% 132 132 0 27,337 13,051 50,093

Population ages 15-64 (% 132 132 0 63,842 47,289 84,289 Population ages 65 and a 132 132 0 8,821 0,418 25,078 Population growth (annua 132 132 0 1,2004 -1,0650 3,8545 Population, female (% of 132 132 0 50,281 29,926 54,285 Population, totalAno 201 132 132 0 48549054 323002 1357380000

Survival to age 65, fema 132 132 0 77,48 22,31 94,83 Survival to age 65, male 132 132 0 68,34 22,42 89,20 EPI Score 132 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 129 3 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 132 119 13 39,024 24,820 63,140

Num segundo passo, substituímos os valores faltantes pela média de cada variável, resultando na Tabela 3, abaixo, na qual verificamos que os valores faltantes foram zerados sem impacto na média da distribuição:

9

Total Variable Count N N* Mean Minimum Maximum

Social Progress Index 132 132 0 63,67 32,60 88,24 Life expectancy (years) 132 132 0 70,355 46,669 82,695 Life expectancy at birth 132 132 0 73,232 48,290 86,951 Life expectancy at birth 132 132 0 68,268 48,218 80,309 IDH - 2013 132 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 132 0 53,38 15,22 100,00

1. AgeWatch Index 2014 132 90 0 51,70 4,10 93,40 % População com mais de 132 90 0 15,298 3,700 32,800 1.1 Income Security 132 90 0 58,80 6,00 89,10 1.2 Health Status 132 90 0 52,94 18,80 83,90 1.3 Capabilitiy 132 90 0 35,36 1,60 76,20

1.4 Enabling Environment 132 90 0 66,070 45,100 83,700 Population ages 0-14 (% 132 132 0 27,337 13,051 50,093

Population ages 15-64 (% 132 132 0 63,842 47,289 84,289 Population ages 65 and a 132 132 0 8,821 0,418 25,078 Population growth (annua 132 132 0 1,2004 -1,0650 3,8545 Population, female (% of 132 132 0 50,281 29,926 54,285

Population, totalAno 201 132 132 0 48549054 323002 1357380000 Survival to age 65, fema 132 132 0 77,48 22,31 94,83 Survival to age 65, male 132 132 0 68,34 22,42 89,20 EPI Score 132 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 129 0 42,673 22,591 64,036

GINNI Index 132 119 0 39,024 24,820 63,140

3.2.2 Análise das variáveis Nesta seção utilizaremos as seguintes ferramentas estatísticas para analisar as 24 variáveis quantitativas : Histograma, Curva de Densidade, Box-Plot, Intervalo de confiança da média e mediana . Também poderemos considerar na análise dados como Média, desvio-padrão, variância, quantidade de observações, valores mínimos, máximos, informações dos quartis e o teste de normalidade de Anderson-Darling (A-Squared e P-Value), para todas as variáveis.

10

4. ANÁLISE COMPARATIVA

I- SPI – Índice de Progresso Social

A princípio a distribuição aproxima-de da normal. O gráfico registra a

pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados. Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre

35 e 45 com apenas 7 observações, e o mesmo fenômeno se repete para a faixa de pontuação 75 à 85, que também apresenta apenas 7 observações. O maior número de observações encontra-se na faixa de 45 a 55, com 24 observações. Esta faixa corresponde a última faixa imediatamente inferior à mediana e corresponde a um nível de desenvolvimento considerado “médio” pelo índice. A mediana de 56,183 e o terceiro quartil de 73,94 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 11 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.

II- Life Expectancy (years)

11

100806040200

Median

Mean

75,072,570,067,565,062,560,0


61,257 70,235

66,700 76,545

23,259 29,659



Minimum 0,000





Summary for Life expectancy (years)

A princípio o indicador apresenta uma distribuição não simetrica, com desvio

para a esquerda, indicando uma maior concentração de países nos estratos superiores, prova disso é o primeiro quartil estimado em 48,99 e a mediana em 74,19. Ademais, há uma concentração especificamente nos paises com notas normalizadas de 65 a 75 e 75 a 85, registrando o maior pico nessa última faixa.

Registramos então 21 países na faixa de 65 a 75, 31 países na faixa subsequente (pico) depois 16 países com nota acima de 85 e 14 com nota acima de 95. Como é possível verificar na Tabela 6, o primeiro grupo é composto de países de alto IPS, em sua maioria localizados na Europa, com expectiva de vida mínima de 80 anos.

Tabela 6 – Grupo de 14 países com maior expectativa de vida País CÓD Região IPS LIFE_EXP Switzerland CHE Western Europe 88,19 82,695 Japan JPN Eastern Asia 84,21 82,591 Iceland ISL Northern Europe 88,07 82,359 Spain ESP IBE 80,77 82,327 Italy ITA Southern Europe 76,93 82,088

Australia AUS Australia and New Zealand 86,10 81,85

Sweden SWE Northern Europe 87,08 81,802 Israel ISR Western Asia 71,40 81,756 France FRA Western Europe 81,11 81,668 Norway NOR Northern Europe 87,12 81,295 Netherlands NLD Western Europe 87,37 81,205 Canada CAN Northern America 86,95 81,068 Austria AUT Western Europe 85,11 81,03

12

New Zealand NZL Australia and New Zealand 88,24 80,905

Nos estratos inferiores, percebemos que não há outliners, indicando a

continuidade das faixas etárias, no entanto há diferenças significativas - chegando a 10 anos de expectativa de vida - entres últimos três estratos, que contém, respectivamente, dois, seis e sete países, Tabela 7. No primeiro estrato, Botswana e Lesotho figuram com 46,6 e 48, 2 anos respectivamente. No segundo estrato, vemos um aumento gradual até chegar na faixa de 51,7 anos ( Nigéria), aumentando continuamente até fechar o terceiro estrato com 55,6 anos ( Burkina Faso). É nítida a relação deste indicador com a nota no IPS, embora Botswana, o pior colocado, não está entre os piores colocados no IPS, o que denota que o país deve ter tido notas superiores em outros indicadores.

Tabela 7 : Os quinze países com pior expectativa de vida

III-Life expectancy at birth Female

País CÓD Região IPS LIFE_EXP Botswana BWA Southern Africa 65,60 46,669 Lesotho LSO Southern Africa 48,94 48,220 Swaziland SWZ Southern Africa 48,87 48,661 Central African Republic CAF Eastern Africa 34,17 48,793 Mozambique MOZ Eastern Africa 45,23 49,488 Chad TCD Middle Africa 32,60 50,236 Angola AGO Middle Africa 39,93 51,06 Nigeria NGA Western Africa 42,65 51,710 Burundi BDI Eastern Africa 37,33 53,137 Cameroon CMR Middle Africa 45,51 54,137 Malawi MWI Southern Africa 48,79 54,140 Mali MLI Western Africa 46,85 54,191 South Africa ZAF Southern Africa 62,96 55,296 Burkina Faso BFA Western Africa 47,33 55,440 Guinea GIN Western Africa 37,41 55,590

13

100806040200

Median

Mean

75,072,570,067,565,062,560,0


60,218 68,811

67,495 75,728

22,263 28,389



Minimum 0,000





Summary for Life expectancy at birth Female

A princípio a distribuição apresenta uma curva não simétrica, deslocada para a

esquerda. O gráfico registra a pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados.

Percebe-se que a média do indicador é de 73 . A mediana corresponde a 64, o primeiro quartil corresponde a 48, o terceiro quartil corresponde a 83.

IV-Life expectancy at birth Male 2

14

100806040200

Median

Mean

72686460


57,896 67,063

61,645 72,367

23,748 30,283



Minimum 0,000





Summary for Life expectancy at birth Male 2

A princípio a distribuição é assimétrica, deslocada para a direita. O gráfico

registra a pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados.

Percebe-se que a média de expectativa de vida de homens é de 62 anos, o mínimo é 0, e o máximo de expectativa de vida masculina é de 100 anos de idade. A mediana corresponde a 68 anos de idade, o primeiro quartil corresponde a 43 anos de idade, o terceiro quartil corresponde a 82 anos. V-IDH (2013) - Índice de Desenvolvimento Humano (IDH/PNUD)

15

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.

O gráfico para o IDH aproxima-se de uma distribuição normal, mas deslocada para a direita, com uma concentração maior de países dos 55 aos 75 pontos, totalizando 46 países. Isso pode ser constatado também pela mediana, em 62,35. No estrato inferior, com 55,84 pontos, encontra-se o Paraguai, com IDH de 0,676 ( considerado “médio” nível de desenvolvimento humano) e no estrato superior, com 74,62 pontos encontra-se o Uruguai, com IDH de 0,79 , que é considerado “alto desenvolvimento humano” pelo PNUD. A partir destes dados é possível afirmar que 95, dos 132 países analisados tem nível de IDH “médio” ou superior.

16

VI- Índice de Governança

O gráfico para a variável GOV aproxima-se de uma distribuição assimétrica

deslocada para a esquerda, o primeiro quartil de 25,82 e a mediana de 39,21 confirmam esse deslocamento, indicando uma concentração crescente de países entre as faixas de 5 a 15 (13 países), de 15 a 25 (15 países), de 25 a 35 (22 países) até chegar ao pico – a faixa 35 a 45 (29 países). Essas faixas agrupam o equivalente a 60% dos países analisados. Em relação ao pico, os países mais bem colocados são a Macedônia (44,74), a Turquia (44,69) e o Kuwait (44,24) e na faixa inferior ficam Argentina (35,30), Benin (35,75) e Indonesia (35,96). Aparentemente trata-se de grupo bastante heterogêneo, não sendo possível estabelecer relações imediatas.

17

VII-AgeWatch Index 2014

100806040200

Median

Mean

56555453525150


50,069 56,536

53,303 53,303

16,755 21,365



Minimum 0,000





Summary for 1. AgeWatch Index 2014

O gráfico para a variável AgeWatch Index 2014, aproxima-se de uma distribuição relativamente simétrica ,com pico elevado em seu centro. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 53 , a mediana também corresponde a 53, o primeiro quartil corresponde a 45, o terceiro quartil corresponde a 59.

18

VIII- % População com mais de 60 anos

100806040200

Median

Mean

4442403836


36,057 43,653

39,856 39,856

19,681 25,097



Minimum 0,000





Summary for % População com mais de 60 ano

O gráfico para a variável % população com mais de 60 anos, aproxima-se de uma distribuição um pouco mais deslocada para a direita, porém com pico elevado na posição da central seguindo a direita. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 39 , a mediana também corresponde a 39, o primeiro quartil corresponde a 21, o terceiro quartil corresponde a 55.

19

IX- Income Security

100806040200

Median

Mean

6866646260


59,501 67,572

63,538 63,538

20,910 26,664



Minimum 0,000





Summary for 1.1 Income Security

O gráfico para a variável Income Security, aproxima-se de uma distribuição um pouco mais deslocada para a esquerda, porém com pico elevado na posição da central seguindo a direita. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 63 , a mediana também corresponde a 63, o primeiro quartil corresponde a 56, o terceiro quartil corresponde a 80.

20

X- Health Status

100806040200

Median

Mean

5654525048


48,382 56,512

52,442 52,442

21,065 26,861



Minimum 0,000





Summary for 1.2 Health Status

O gráfico para a variável Health Status, aproxima-se de uma distribuição relativamente simétrica ,com pico elevado em seu centro. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 52 , a mediana também corresponde a 52, o primeiro quartil corresponde a 40, o terceiro quartil corresponde a 68.

21

XI- Capabilitiy

100806040200

Median

Mean

48474645444342


42,198 48,318

45,255 45,255

15,855 20,218



Minimum 0,000





Summary for 1.3 Capabilitiy

O gráfico para a variável Capability, aproxima-se de uma distribuição

deslocada para a direita, porém com pico elevado na posição da central seguindo a direita. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 45, a mediana também corresponde a 45, o primeiro quartil corresponde a 34, o terceiro quartil corresponde a 51.

22

XII-Enabling Environment

100806040200

Median

Mean

454035302520


33,620 43,514

22,074 42,669

25,635 32,689



Minimum 0,000





Summary for 1.4 Enabling Environment

O gráfico para a variável Enabling Environment aproxima-se de uma

distribuição assimétrica deslocada para a esquerda. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países

analisados. O primeiro quartil é 11, a mediana 36, o terceiro quartil 61 e a média é de 38.

23

XIII- Population ages 0-14 (% of total :

100806040200

Median

Mean

454035302520


33,620 43,514

22,074 42,669

25,635 32,689



Minimum 0,000





Summary for Population ages 0-14 (% of tota

O gráfico para a variável % population total ages 0-14, aproxima-se de uma

distribuição assimétrica deslocada para a esquerda. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países

analisados. O primeiro quartil é 11, a mediana 36, o terceiro quartil 61 e a média é de 38.

24

XIV-Population ages 15-64 (% of total

100806040200

Median

Mean

525048464442


41,730 47,745

46,456 51,338

15,586 19,874



Minimum 0,000





Summary for Population ages 15-64 (% of tot

O gráfico para a variável % population total ages 15-64, aproxima-se de uma

distribuição assimétrica deslocada para a esquerda, com índices bastante baixos no lado direito do gráfico, e com um pico elevado na posição central.

O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados.

O primeiro quartil é 35, a mediana 48, o terceiro quartil 57 e a média é de 44.

25

XV-Population ages 65 and above (%

100806040200

Median

Mean

4035302520


29,960 38,190

19,814 34,763

21,323 27,190



Minimum 0,000





Summary for Population ages 65 and above (%

O gráfico para a variável % population ages 65 above, aproxima-se de

uma distribuição assimétrica deslocada para a esquerda, com índices bastante baixos no lado direito do gráfico, e também bastante baixos no início do lado direito, com uma considerável elevação logo a direita após a queda inicial do lado direito do gráfico..


O primeiro quartil é 12, a mediana 24, o terceiro quartil 54 e a média é de 34.

26

XVI-Summary for Population Growth (anual %) ano

100806040200

Median

Mean

52504846444240


42,222 49,876

39,037 51,774

19,828 25,285



Minimum 0,000





Summary for Population growth (annual %)Ano

O gráfico para a variável population growth (anual %) aproxima-se de

uma distribuição assimétrica deslocada para a esquerda, com índicas muito baixos no final do lado direito do gráfico.


O primeiro quartil é de 27, a mediana 46, o terceiro quartil 61 e a média é de 46.

27

XVII-Summary for Population, female (%of total)

100806040200

Median

Mean

85,084,584,083,583,082,582,0


81,893 85,235

83,502 85,004

8,659 11,041



Minimum 0,000





Summary for Population, female (% of total)

O gráfico para a variável Population, female (% of total), apresenta-se quase

que totalmente deslocado para a direita, formando um pico elevado nessa pequena região e logo em seguida, há também uma queda brusca no final do lado direito do gráfico.


O primeiro quartil é de 81, a mediana 84, o terceiro quartil 86 e a média é de 83.

28

XVIII-Summary for Population, total Ano 2013

100806040200

Median

Mean

6543210


1,472 5,636

0,586 1,113

10,787 13,756



Minimum 0,000





Summary for Population, totalAno 2013

O gráfico para esta variável, apresenta-se quase que totalmente deslocado para

a esquerda, formando um pico elevado nessa pequena região e uma queda brusca na região central e direita do mesmo.


O primeiro quartil é de 0, 305, a mediana 0, 757, o terceiro quartil 2,216 e a média é de 3,554.

29

XIX-Summary for Survivel to Age 65, female (%

100806040200

Median

Mean

8884807672


72,422 79,706

79,046 87,065

18,871 24,064



Minimum 0,000





Summary for Survival to age 65, female (% o

O gráfico para essa variável apresenta-se deslocado para a direita, com

considerável queda do seu lado esquerdo. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132

países analisados. O primeiro quartil é de 63, a mediana 83, o terceiro quartil 90 e a média

é de 76.

30

XX-Summary for Survival to age 65, male (% of

100806040200

Median

Mean

75,072,570,067,565,0


64,982 72,544

67,621 75,845

19,592 24,983



Minimum 0,000





Summary for Survival to age 65, male (% of

O gráfico para essa variável apresenta-se deslocado para a direita, com

considerável queda do seu lado esquerdo. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132

países analisados. O primeiro quartil é de 52, a mediana 73, o terceiro quartil 88 e a média

é de 68.

31

XXI- EPI - Pontuação no Índice de Proteção Ambiental . Fonte: EPI

A análise dos dados do Índice de Proteção Ambiental apresenta uma distribuição normal, com média de 49,18 e mediana de 48,60, ou seja, um ligeiro deslocamento para a esquerda. Há apenas 1 país no estrato superior ( nota normalizada acima de 95), que é a Suiça, com EPI de 87,67 , seguida por 9 países no segundo estrato ( de 85 a 95), sendo todos países de alto IDH e IPS ( Austrália, República Tcheca, Alemanha, etc) sendo o último país do estrato a Dinamarca com EPI de 76,92. Já nos dois estratos inferiores temos a seguinte composição : no primeiro estrato (nota normalizada até 5) há dois países – Mali (EPI = 18,43) e Lesoto (EPI = 20,81) , seguidos por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a15. Destes 10 países, 9 encontram-se na África, sendo Bangladesh a única exceção do grupo. O país melhor colocado é Angola, com EPI de 39,93. Já a faixa de pico, que vai de 45 a 55, é composta da seguinte maneira : na parte inferior, Algéria (EPI = 50,08) e Libano (EPI = 50,15) seguindo por um grupo heterogêneo de 26 países nos quais Jordânia (EPI =55,78) e Montenegro (EPI= 55,52).

32

XXII- HPI - Pontuação no Happy Planet Index. Fonte: HPI

A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal, com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau, com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno número de países : Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia (FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53). No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana, com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9 paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27). Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB. A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os melhores colocados do grupo. O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana, evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às situações adversas. Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.

33

XXIII-Índice de GINNI

Para o Índice de Gini, que mede a desigualdade de renda, faltaram dados relativos a 13 países, que foram substituídos pela média da distribuição original, que foi de 39,02, que normalizado de 0 a 100 tornou-se 62,93, o que explica o pico registrado na coluna entre 55 e 65 – dos 33 países, na realidade apenas 20 tem sua pontuação original registrada neste intervalo. Assim percebemos uma distribuição basicamente uniforme, com tendência para concentração de países mais a direita, como já demonstra o primeiro quartil, em 51,11. São 6 países no estrato superior, acima de 95 pontos na escala normalizada, conforme a Tabela 13, abaixo, que como podemos ver é formada pelos antigos países socialistas Tabela 13 – Países com menor índice de Gini ‘ PAÍS CÓD REGIÃO GINI Ukraine UKR Eastern Europe 24,820 Slovenia SVN Southern Europe 24,870 Sweden SWE Northern Europe 26,080 Czech Republic CZE Eastern Europe 26,390 Belarus BLR Eastern Europe 26,460 Slovakia SVK Eastern Europe 26,580

Os países com maior desigualdade de renda estão dividos nos três primeiros estratos : de 5 a 15 (2 países – África do Sul e Namíbia), de 15 a 25 (3 países – Botswana, Zâmbia e Honduras) e de 25 a 35 (2 países – República Central Africana e Lesoto). Tabela 13 – Países de maior índice de Gini (mais desiguais) PAÍS CÓD REGIÃO GINI Lesotho LSO Southern Africa 54,170

34

Central African Republic CAF Eastern Africa 56,300 Honduras HND IBE 57,400 Zambia ZMB Middle Africa 57,490 Botswana BWA Southern Africa 60,460 Namibia NAM Southern Africa 61,320 South Africa ZAF Southern Africa 63,140

Botswana, Namíbia e África do Sul aparecem como outliners no gráfico. XXIV- OHI - Pontuação no Índice de Saúde dos Oceanos

O gráfico para o Índice de Saúde dos Oceanos (OHI) chama atenção pela grande concentração de países entre o marco do 45 e 55 na escala normalizada (46 países) , o que equivaleria as pontuações de Algeria (62,01), Namíbia (62,96) e Quênia (64,12) no estrato inferior e Togo (65,19) e Japão (65,09) no estrato superior.

É preciso registrar, contudo, que faltavam dados para 34 países do OHI, e que conforme relatado acima, aos valores faltantes, foi atribuída a média das pontuações do OHI dos países disponível no momento de elaboração deste estudo. A média foi de 64,97, que ao ser normalizado de 0 à 100, tornou-se 53,721, que foi o valor atribuído a estes 34 países. Isso explica a grande concentração de países na faixa que vai de 45 a 55 do OHI, e por isso o pico não tem significância estatística. Os melhores colocados foram a Dinamarca (82,14), Finlândia (81,4) e Noruega (80,11) e os piores colocados foram a Nicarágua (45,05), a Libéria (47,54) e Angola (42,66).



METODOS

Trabalho 1


PROJETO ORIBER

Tema 10. MUDANÇAS CLIMÁTICAS E ENERGIAS RENOVÁVEIS



JORGE TENÓRIO FERNANDO

2

Material para a Aula de: 24/03/2015

1. INTRODUÇÃO O objetivo deste trabalho é realizar uma análise exploratória de dados relacionados a fatores de mudanças climáticas no contexto global. A ideia é realizar comparações sobre o impacto destes fatores em distintos países e regiões. Em primeiro lugar, buscamos compreender a base de dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados. Em seguida, analisamos cada uma das variáveis, observando sua forma de distribuição, os valores atípicos e as medidas de centro e dispersão com o emprego de gráficos e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling), por meio do o uso do software estatístico Minitab. Por fim, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável, apontando semelhanças e diferenças e seus efeitos. 2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são 132 países de todos os continentes, divididos em regiões tomando-se por base áreas geográficas, com exceção dos países ibero-americanos, agrupados pela língua comum (português e espanhol) em razão de terem sido colônia dos países da Península Ibérica. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.2 As Variáveis São 23 as variáveis desta pesquisa, além dos países. Elas são melhor explicadas na Tabela 1 apresentada a seguir. Tabela 1. As Variáveis Variável Significado Tipo Unid.

Medida 1 Região Área geográfica/ politica/ linguística comum Categórica Unidade

2 Índice de Progresso Social

Desempenho social por 1) Necessidades Básicas, 2) Bem-Estar, 3) Oportunidades

Quant 0 a 100

3 Acesso a eletricidade População com acesso à eletricidade Porcent 0 a 100 4 Qualidade do

fornecimento de eletricidade

Nível de serviço de fornecimento de eletricidade para a população (1 baixa 7 alta)

Quant

1 a 7

5 Mortes atribuídas à poluição atmosférica

Mortes resultantes de emissões de Co2, expressas em taxa por 100,000 pessoas.

Quant 0 a 100

6 Emissões de gases estufa

CO2 por PIB 4:<100; 3:100–200; 2:200–1000; 1:1000–2000; 0:>2000

Quant 0 a 4

3

7 Retirada de água Retirada de água em função da disponibilidade - Altíssima 4-5 (>80%); Alta 3-4 (40–80%); Méd.-alta 2-3 (20–40%); Méd.-baixa 1–2 (10–20%); Baixa 0–1(<10%)

Quant 0 a 5

8 Biodiversidade e habitat

Proteção do bioma em áreas terrestres/marítimas bem como de espécies ameaçadas (0=sem proteção; 100=alta proteção)

Quant 0 a 100

9 IDH – 2013 Progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação

Quant 0 a 100

10 Consumo de Energia Elétrica

Consumo de energia (kWh per capita) Quant 0 a 100

11 Uso de Energias alternativas e nuclear

Não produzem dióxido de carbono (hidro, nuclear, geotérmica) % da energia total

Porcent 0 a 100

12 Combustíveis renováveis e resíduos

Biomassa, biogás, e resíduos, medidos como % da energia total.

Porcent 0 a 100

13 Consumo energia de combustíveis fósseis

Carvão, óleo, petróleo e gás natural. % do total Porcent 0 a 100

14 Índice mundial de risco a desastres naturais

1) Exposição a desastres naturais; 2) Suscetibilidade; 3) Capacidade de enfrentar situações difíceis e 4) Capacidade de adaptação

Porcent 0 a 100

15 Exposição Exposição a desastres naturais Porcent 0 a 100

16 Vulnerabilidade Fatores físicos, econômicos ou ambientais que levem a 1) Suscetibilidade; 2) capacidade de enfrentar situações difíceis 3) capacidade de adaptação

Porcent 0 a 100

17 Suscetibilidade Probabilidade de sofrer perda, dano ou ruptura em evento extremo ou desastre natural em função da estrutura disponível (pública, moradia, nutrição, dist renda)

Porcent 0 a 100

18 Capacidade de enfrentar situações difíceis

Capacidades prontamente disponíveis para resolver/minimizar situações adversas

Porcent 0 a 100

19 Capacidade de adaptação

Medida da existência de estratégias de longo prazo para responder estruturalmente a situações adversas futuras

Porcent 0 a 100

20 Governança Capacidade de conduzir os processos de formulação, execução e avaliação de políticas públicas integrando instrumentos e mecanismos de gestão

Quant 0 a 100

21 EPI Score Mede 1) proteção da saúde frente a riscos ambientais e 2) proteção dos ecossistemas

Quant 0 a 100

22 Happy Planet Index Capacidade do país proporcionar bem-estar sustentável aos seus cidadãos.

Quant 0 a 100

23 GINNI Index Medida da distribuição igualitária de renda (0 igualdade total; 100 desigualdade total)

Quant 0 a 100

2.3 A Tabela de Dados A primeira visão da base de dados mostrou a seguinte configuração Descriptive Statistics Variable N N* Mean SE Mean Min Max Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 32,60 88,24 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 4,00 100,00 Quality of electricity s 121 11 4,515 0,142 1,273 6,754 Outdoor air pollution at 130 2 15,75 1,12 0,00 67,00 Greenhouse gas emissions 132 0 1177 228 170 28764

4

Water withdrawals as a p 131 1 1,933 0,136 0,000 5,000 Biodiversity and habitat 132 0 59,51 2,43 0,00 100,00 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,0144 0,3370 0,9440 Electric power consumpti 110 22 4289 586 92 52374 Alternative and nuclear 111 21 10,14 1,31 0,00 83,81 Combustible renewables a 112 20 18,96 2,30 0,00 93,08 Fossil fuel energy consu 110 22 69,54 2,44 4,21 100,00 Índice de risco mundial 131 1 6,959 0,363 1,170 28,250 Exposición (%) 131 1 14,514 0,682 2,930 52,460 Vulnerabilidad (%) 131 1 47,51 1,21 22,27 77,12 Suceptibilidad (%) 131 1 30,31 1,36 10,47 69,89 falta de capacidades pa 130 2 68,36 1,35 37,61 93,05 falta de capacidades de 131 1 43,79 1,09 20,96 71,21 1. Governança 132 0 53,38 1,88 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 1,44 18,43 87,67 Happy Planet Index 129 3 42,673 0,796 22,591 64,036 GINNI Index 119 13 39,024 0,782 24,820 63,140 3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS Notamos haver algumas variáveis que não continham dados registrados em alguns países, provavelmente pelo fato de não terem sido medidos ou disponibilizados na origem. Com isso, para poder trabalhar na base completa inserimos os valores médios de cada variável nos países faltantes, e, portanto, a tabela corrigida ficou assim: Descriptive Statistics Variable N N* Mean SE Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 32,60 88,24 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 4,00 100,00 Quality of electricity s 132 0 4,515 0,131 1,273 6,754 Outdoor air pollution at 132 0 15,75 1,10 0,00 67,00 Greenhouse gás emissions 132 0 1177 228 170 28764 Water withdrawals as a p 132 0 1,933 0,135 0,000 5,000 Biodiversity and habitat 132 0 59,51 2,43 0,00 100,00 IDH - 2013 132 0 0,6894 0,0136 0,3370 0,9440 Electric power consumpti 132 0 4289 488 92 52374 Alternative and nuclear 132 0 8,69 1,14 0,00 83,81 Combustible renewables a 132 0 18,96 1,95 0,00 93,08 Fossil fuel energy consu 132 0 69,54 2,03 4,21 100,00 Índice de riego mundial 132 0 6,959 0,360 1,170 28,250 Exposición (%) 132 0 14,514 0,677 2,930 52,460 Vulnerabilidad (%) 132 0 47,51 1,20 22,27 77,12 Suceptibilidad (%) 132 0 30,31 1,35 10,47 69,89 falta de capacidades pa 132 0 68,38 1,33 37,61 93,05 falta de capacidades de 132 0 43,79 1,08 20,96 71,21 1. Governança 132 0 53,38 1,88 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 1,44 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 0 42,673 0,778 22,591 64,036 GINNI Index 132 0 39,024 0,705 24,820 63,140 3.1 Variáveis Categóricas Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos do tipo pie chart e barras. 3.1.1 Variável: “Países”

5

Nossa amostra totaliza 132 países. Por se tratar do objeto de estudo, não se justifica a análise desta variável em si, mas em função das demais variáveis quantitativas. 3.1.2 Variável: “Região”

Southern AsiaWestern EuropeMiddle AfricaNorthern AfricaCentral AsiaEastern AsiaCaribbeanAustralia and New ZealandNorthern AmericaSouth America

IBEWestern AsiaWestern AfricaEastern AfricaEastern EuropeNorthern EuropeSouthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouthern Africa

Category

12234

4

5

5

6

6

6

6

9

1010

10

11

12

20

Pie Chart of REGIÃO

Com base na análise do gráfico acima podemos tecer alguns comentários sobre a distribuição dos países entre as regiões. Os países ibero-americanos são maioria (20) seguidos de países localizados nos continentes asiático e africano ocidentais, que juntos somam 23. Juntos, esses três grupos de países somam mais de um terço do total.

6

3.2 Variáveis Quantitativas 3.2.1 Variável: “Índice de Progresso Social”

100806040200

Median

Mean

6058565452


51,450 60,239

51,428 60,339

22,771 29,037



Minimum 0,000





10

13

7

1819

24

7

15

11

6

2


Summary for Social Progress Index_1

As principais observações que podemos fazer são: No extremo positivo, encontramos um grupo de dez países, quase todos localizados no continente europeu – com exceção de Canadá e Austrália – com os índices mais altos, entre 95 e 100. No outro extremo encontramos 8 países, quase todos localizados no continente africano, exceção feita ao Iêmen, com os índices mais baixos, não acima de 14. Isso mostra o imenso abismo, em termos de desigualdade social, existente entre o continente europeu e o africano. O Histograma nos mostra uma distribuição mais ao centro, com um número expressivo de países numa posição intermediaria. Desse maior grupo, de 24 países, oito são oriundos do continente asiático, seis são africanos, outros seis são ibero-americanos, dois são da Europa do Leste e dois, da América do Sul e Caribe, e tem índice entre 45 e 55. O Brasil ocupa a posição 46 entre 132 países.

7

3.2.2 Variável: “Acesso a Eletricidade”

100806040200

Median

Mean

100959085807570


71,650 83,211

93,750 100,000

29,950 38,192



Minimum 0,000





75

119

23437

3

12

3


Summary for Access to electricity (% of pop)

Com base nas informações acima, fazemos os seguintes comentários: A distribuição é bastante assimétrica, com a mediana muito longe do centro, na extrema direita, concentrando 75 dos 132 países em um grande pico O teste de normalidade de Anderson-Darling indica não tratar-se de uma distribuição Normal. Isso mostra que eletricidade está mais acessível para a população na maior parte dos países – 58 deles com 100%, inclusive Chile, Venezuela, Espanha e Portugal. Brasil aparece logo em seguida com mais de 98%, acompanhado de México, Uruguai e Costa Rica. O oposto está no continente africano, onde infelizmente ela não está disponível para a maioria da população (entre 0 e 1% na Liberia, Chade e Burundi). Considerando que no geral trata-se de países bastante populosos, pode-se dizer que ainda há muita gente literalmente vivendo no escuro naquela parte do mundo.

8

3.2.3 Variável: “Qualidade do Fornecimento de Eletricidade”

100806040200

Median

Mean

70,067,565,062,560,057,555,0


54,437 63,859

59,155 70,442

24,411 31,128



Minimum 0,000





12

1414

21

23

11

88

10

8

3


Summary for Quality of electricity supply (1=low, 100=high)

O gráfico mostra uma distribuição mais para a direita com importante concentração ao centro. Isso demonstra que quando há disponibilidade de energia elétrica ela tende a ser de boa qualidade. Novamente, onde isso ocorre com menos frequência é nos países africanos, sobretudo Nigéria, Angola, Chade, e Guiné, com índices menores de 10. Ressalte-se também a Venezuela como parte de este triste grupo. Por outro lado, na Europa predomina o melhor nível de serviço, com destaque para Suíça, Holanda, Áustria, Finlândia, Dinamarca, Islândia e Reino Unido, com índices entre 98 e 100. Brasil ocupa uma posição intermediaria, na casa dos 60 pontos.

9

3.2.4 Variável: “Mortes Atribuíveis à Poluição Atmosférica”

100806040200

Median

Mean

85,082,580,077,575,0


73,233 79,741

79,104 83,582

16,861 21,500



Minimum 0,000





8

39

42

17

11

6

23211


Summary for Outdoor Air Poll NP

Percebe-se que há uma concentração expressiva à direita, revelando que grande parte dos países agrupam-se em três blocos, dois deles representando picos. Juntos, os três grupos à esquerda perfazem 89 países, que se encontram com índice na faixa de 75 a 85. Há uma diferença importante das variáveis anteriores – aqui os países do continente africano têm um índice mais favorável comparado ao dos países desenvolvidos, precisamente devido a terem relativa baixa industrialização. Ressalte-se a presença dos outliers, países com índices bastante altos e distantes da média dos demais – grande parte países da Ásia ou Europa de Leste, tais como Rússia, Geórgia, Ucrânia, Cazaquistão e Armênia com índices abaixo de 20.

10

3.2.5 Variável: “Emissão de Gases Estufa (CO2 relativo ao PIB)”

100806040200

Median

Mean

54321


1,941 5,101

1,473 2,227

8,185 10,437



Minimum 0,000





100000011

15

114


Greenhouse gas emissions (CO2 equiv per GDP 1=low, 100=high)

Há uma concentração expressiva à esquerda, com pouca variação entre os países. Olhando mais no detalhe, primeiro há 39 países com registro menor que 1, com emissões próximas da marca de 2000 nos quais se encontram Suécia, Noruega, França e Reino Unido; logo, vem 32 países com registro entre 1 e 2, portanto com emissões de mais de 2000, com países tão heterogêneos quanto Brasil, Estados Unidos, Malásia, Nova Zelândia e Jamaica; em seguida, aparecem 25 países com registro entre 2 e 3, com emissões entre 200 e 1000, incluindo Austrália, Nigéria, Venezuela e Uruguai; depois vem 10 países com registro entre 3 e 4,com indicador de emissões CO2 de até 200, incluindo China, Rússia, Ucrânia, Paraguai e África do Sul. Penso que poderíamos rever a escala, ou talvez redefinir como utilizar essa variável, já que ela mostra a emissão de gases dividida pelo PIB, e isso possivelmente gere uma distorção, não permitindo que se veja o problema de forma isolada, sem vieses.

11

3.2.6 Variável: Retirada de Agua (sobre % de recursos disponíveis)

100806040200

Median

Mean

4540353025


33,301 43,999

24,766 40,951

27,715 35,342



Minimum 0,000





8

54

17

14

5

10

13

15

18

23


Summary for Water withdrawals as a percent

O gráfico apresenta certa assimetria, com aproximadamente metade dos países mostrando índices de até 40% Os primeiros estão localizados na África Central, região que tem uma grande bacia hidrográfica, e o Paraguai, em cujo território está disponível grande parte da água que gera a energia de Itaipu. Outro bloco importante, de 31 países, tem índices entre 55 e 75% e inclui países de vários continentes, incluindo México, Índia, Itália, Cuba, e Indonésia. O grupo do extremo direito do gráfico representa os mais problemáticos do ponto de vista da água disponível, e engloba principalmente países do Oriente Médio, como Arábia Saudita, Emirados Árabes e Kuait, bem como ilhas das Américas como Jamaica e Trinidad e Tobago.

12

3.2.7 Variável: Biodiversidade e Habitat

100806040200

Median

Mean

67,565,062,560,057,555,0


54,710 64,317

57,553 67,729

24,890 31,739



Minimum 0,000





11

19

15

17

21

5

13

1110

55


Biodiversity and habitat (0=no protection, 100=high prot)

O gráfico apresenta uma tendência à direita, reflexo do esforço dos países em procurar manter sua biodiversidade. Curiosamente, encontram-se nesse grupo mais preservacionista países tão distintos quanto Suíça e Alemanha, altamente desenvolvidos e que detém uma política incisiva de preservação do meio ambiente, e Zâmbia e Botsuana, países desfavorecidos economicamente porem detentores “naturais” de um grande patrimônio ecológico. O Brasil, a despeito de sua fama de “santuário ecológico” e “pulmão do mundo”, ocupa uma posição intermediária, no grupo de 21 países na faixa de 55-65%, ocupando a modesta 57ª. posição entre 132.

13

3.2.8 Variável: IDH 2013

100806040200

Median

Mean

67,565,062,560,057,555,0


53,608 62,497

58,056 67,171

23,031 29,368



Minimum 0,000





4

19

13

24

22

13

7

109

8

3


Summary for IDH - 2013_1

A análise do gráfico mostra predominância de países em posição intermediária com tendência à direta, apresentando IDH acima de 50 (82 países), inclusive o Brasil. No extremo com índice 100 ou próximo aparecem países como Noruega, Austrália e Suécia. No outro extremo aparecem Congo, Níger e República Centro Africana com índice menor que 10. Revela-se grande disparidade entre os países da Europa e da África principalmente. Embora muitos destes países disponham de vastos recursos naturais, eles não se convertem em benefício da maioria da população, ao contrário do que ocorre na Europa.

14

3.2.9 Variável: Consumo de Energia Elétrica (kWh per capita)

100806040200

Median

Mean

1098765


6,182 9,873

4,922 8,027

9,563 12,195



Minimum 0,000





100000156

64

55


Summary for Electric power consumption (kWh

O gráfico mostra uma grade concentração a esquerda, dois grandes picos – o maior, com 64 países, indica um consumo de 2,500 a 7,500 kWh o segundo, de 55 países, indica consumo de até 2,500 kWh. O grupo de outliers, que são os maiores usuários, inclui Islândia (o maior), Noruega, Canadá, Kuait, Finlândia, Suécia e Estados Unidos. Interessante notar que o grupo possui tanto países quentes, do Oriente Médio como outros de clima baixíssimo, caso de Canadá, Islândia e Noruega. No outro extremo aparecem Tanzânia, Congo, Nepal, Sudão, Camboja, Nigéria, Quênia, Senegal e Iêmen, que tem consumo baixo pela não disponibilidade de energia elétrica para a maioria da população.

15

3.2.10 Variável: Energia Nuclear e Alternativa

100806040200

Median

Mean

1412108642


7,672 13,063

2,197 6,276

13,967 17,810



Minimum 0,000





10011356

10

35

70


Summary for Alternative and nuclear energy

O gráfico mostra uma grande concentração à esquerda, revelando que pouco ainda se realiza em termos de energias alternativas. A exceção é justamente a Islândia, país gelado que curiosamente tem quase toda a energia que consome gerada por fonte geotérmica. Outros países que chamam a atenção no grupo dos outliers são a República Centro Africana e o Tajiquistão que figuram ao lado de França e Suíça. Na Europa ainda é alto o consumo de carvão como fonte de energia. O Brasil depende quase 100% das hidrelétricas para geração de energia, com algo de nuclear e algo de termelétrica, razão pela qual ocupa a 24º posição entre os 132 países.

16

3.2.11 Variável: Combustiveis Renováveis e Gastos

100806040200

Median

Mean

25,022,520,017,515,012,510,0


16,223 24,522

8,574 18,853

21,501 27,417



Minimum 0,000





1

6

233

42

8

3333

37


Combustible renewables and waste (% of total energy)

Analisando o gráfico, vemos que há uma grande concentração do lado esquerdo, com a maior parte das ocorrências (103 países) na faixa de 8 a 20%, outros 10 países na faixa até 50%, e os demais 19 no grupo dos outliers, dentre os quais s destacam Congo, Tanzânia, Nepal, Nigéria, Togo e Moçambique. No outro extremo encontram-se Kuait, Tajiquistão, Arábia Saudita, e Uzbequistão, países com grandes reservas de petróleo, razão pela qual apresentam ocorrências relativamente baixas.

17

3.2.12 Variável: Consumo de Energia de Combustíveis Fosseis

100806040200

Median

Mean

75,072,570,067,565,0


64,002 72,402

68,205 74,985

21,764 27,753



Minimum 0,000





15

25

15

37

119

45

3

6

2


Summary for Fossil fuel energy consumptio_1

O gráfico mostra um pico de 37 países que, do total da energia que consomem, 65 a 75% são provenientes de combustíveis fosseis. No geral, há uma concentração desse lado do gráfico, revelando uma grade dependência dessa fonte de energia. Os mais dependentes são Arábia Saudita Trinidad e Tobago, Argélia, Irã e Cazaquistão. As exceções, que figuram como outliers no outro extremo com índice de consumo menor que 12% do total, são Congo, Zâmbia, Moçambique, Tanzânia, Nepal, Togo e Islândia.

18

3.2.13 Variável: Índice Mundial de Risco a Desastres Naturais

100806040200

Median

Mean

85,082,580,077,575,0


75,989 81,253

78,672 83,980

13,636 17,388



Minimum 0,000





10

39

45

19

10

332

001


Summary for Indice risco mundial a desastre

O gráfico apresenta uma concentração à direita (mediana com índice entre 78 e 84). Outliers, com alto índice de risco, são Guatemala, Filipinas, Bangladesh, Camboja, Costa Rica, El Salvador e Nicarágua, países propensos que não estão preparados para enfrentar catástrofes naturais. No outro extremo aparecem Arábia Saudita, Islândia, Emirados Árabes, Suécia e Finlândia, com índice entre 95 e 100, resultado provável de fatores como ações preventivas eventualmente combinadas com um favorecimento geográfico.

19

3.2.14 Variável: Exposição

100806040200

Median

Mean

8280787674


73,909 79,313

78,050 82,374

14,001 17,853



Minimum 0,000





2

33

61

20

4342111


Summary for Exposición (%)_1

O gráfico tem configuração parecida com o da variável Índice de Risco a Desastres Naturais, apresentando uma concentração expressiva do lado direito, com a mediana entre 78 e 82. A maior parte dos países (61) se encontra nesse pico, com índice entre 75 e 85. Destaque para a Arábia Saudita, com baixo índice de exposição a desastres naturais e os outliers Costa Rica, Japão e Filipinas, que aparecem com altíssimo índice relativo de exposição, provavelmente devido ao fato de que sejam ilhas ou tenham áreas relativamente reduzidas circundadas pelo oceano, sendo assim naturalmente mais sujeitas às intempéries climáticas que países que fazem parte de massas continentais mais amplas.

20

3.2.15 Variável: Vulnerabilidade

100806040200

Median

Mean

504846444240


41,670 50,359

39,693 48,965

22,510 28,704



Minimum 0,000





2

7

131313

15

21

1716

14

1


Summary for Vulnerabilidad (%)_1

O gráfico mostra uma dispersão relativamente alta dos países. A vulnerabilidade parece estar associada ao grau de desenvolvimento, pois quanto maior o IDH, menor a vulnerabilidade. Sendo assim, como era de se esperar, os países mais pobres da África, como Nigéria, Chade, Libéria, República Centro-Africana, Guiné e Moçambique tem maior índice de vulnerabilidade, entre 88 e 100%, ao passo que os países mais economicamente estáveis na Europa e Oceania, como Nova Zelândia, Austrália, Suíça, Áustria, Alemanha e Noruega apresentam baixo risco, entre 0 e 8%.

21

3.2.16 Variável: Suscetibilidade

100806040200

Median

Mean

858075706560


62,109 71,116

68,873 82,022

23,337 29,759



Minimum 0,000





2

41

24

19

89

68

68

1


Summary for Suceptibilidad (%)_1

O gráfico apresenta um pico expressivo à direita, demonstrando que aproximadamente um terço dos países da base se encontra em situação relativa de baixa suscetibilidade, com um índice que varia entre 85 e 95. Os países mais à esquerda são justamente os que possuem histórico de pobreza e/ou vivem certa instabilidade civil, política ou econômica caso dos países africanos como Libéria, Moçambique, Chade e Burundi.

22

3.2.17 Variável: Incapacidade para Enfrentar Situações Difíceis

100806040200

Median

Mean

7065605550


50,756 60,230

54,188 67,956

24,547 31,302



Minimum 0,000





3

16

23

1716

13

99

12

77


Falta de capacidade para enfrentar situações dificieis

O gráfico mostra uma distribuição relativamente regular, porem com uma leve tendência para direita, ou seja, um número maior de países com falta de capacidade de enfrentar situações difíceis. Nesse grupo figuram Sudão com índice 100, seguido por Chade e Iêmen, com 97. Logo vem outros países do continente africano como Nigéria, Uganda, Burundi e Rep Centro Africana. Do outro lado aparecem países de alto grau de desenvolvimento e portanto menor dificuldade para enfrentar as intempéries, como Áustria, Alemanha e Suíça, com índice de 0 a 1, seguidos de Japão, Finlândia, Dinamarca e Noruega.

23

3.2.18 Variável: Capacidade de Adaptação

100806040200

Median

Mean

504846444240


41,173 49,685

40,503 49,518

22,051 28,119



Minimum 0,000





2

5

1314

11

22

15

18

16

14

2


Falta de capacidades de adaptação

O gráfico apresenta dispersão bastante ampla, sem predominância expressiva. O maior grupo, de 22 países, tem um índice na faixa de 45 a 55, dentro da mediana. No lado direito, destaque para Austrália, Nova Zelândia, Holanda, Islândia e Suíça. No outro extremo aparecem países do continente africano como Chade, Libéria, República Centro-Africana. Esse resultado reforça outras variáveis como exposição, suscetibilidade, e vulnerabilidade, mostrando comportamento análogo entre os mesmos países, portanto pode-se supor que tais variáveis sejam correlacionadas.

24

3.2.19 Variável: Governança

100806040200

Median

Mean

50,047,545,042,540,037,535,0


40,634 49,402

36,041 43,892

22,718 28,969



Minimum 0,000





78

5

13

8

10

29

22

15

13

2


Summary for 1. Governança_1

O gráfico apresenta uma distribuição assimétrica, mostrando que no geral há um índice relativamente baixo de governança entre os países – mediana entre 36 e 43 e um pico de 29 países com índice entre 35 e 45. Os destaques positivos estão quase todos na região nórdica da Europa – Finlândia, Suécia, Noruega, Dinamarca, com índices acima de 95, ao passo que o grupo à esquerda inclui Sudão, República Centro-Africana, Iraque, Venezuela e Iêmen, todos com índice menor que 15. Isso reforça os resultados apurados em outras variáveis, mostrando que países com índices positivos também vem acompanhados de alto destaque do ponto de vista de governança.

25

3.2.20 Variável: Score EPI

100806040200

Median

Mean

545250484644


45,067 53,298

44,378 52,812

21,327 27,196



Minimum 0,000





1

9

15

1312

26

1617

1110

2


Summary for EPI Score_1

O gráfico apresenta dispersão relativamente alta dos países no índice EPI, com o maior grupo numa posição intermediaria, entre 45 e 55. Os destaques positivos ficam por conta de países desenvolvidos como Austrália, Suíça, Alemanha e Rep. Tcheca, com índices entre 90 e 100. No outro extremo figuram países com baixo grau de desenvolvimento, como Mali, Lesoto, Sudão e Libéria, com índices de 0 a 10.

26

3.2.21 Variável: Happy Planet Index

100806040200

Median

Mean

54525048464442


44,742 52,167

43,218 52,857

19,236 24,529



Minimum 0,000





1

3

1314

23

20

22

17

99

1


Summary for Happy Planet Index_1

O gráfico apresenta distribuição normal. Destaque para países que geralmente apresentam índices negativos ou pouco expressivos em indicadores socioeconômicos e de infraestrutura, e nesse quesito tem avaliação positiva, tais como Jamaica, Colômbia, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicarágua, Panamá. No entanto, ainda os países africanos apresentam os índices mais baixos, como Botsuana, Chade e República Centro-Africana, o que, se não desfaz totalmente, ao menos relativiza um certo mito que às vezes se divulga de maneira equivocada: de que pessoas pobres são mais felizes que pessoas ricas.

27

3.2.22 Variável: GINNI Index

100806040200

Median

Mean

706866646260


59,294 66,571

61,100 70,037

18,852 24,040



Minimum 0,000





6

12

25

17

33

16

97

23

2


Summary for GINNI Index_1

Analisando o gráfico, nota-se uma certa assimetria, com um pico mostrando 33 países com índice entre 55 e 65. Chama a atenção no extremo direito do gráfico aparecerem países que não figuravam positivamente até então, como Ucrânia, Eslovênia e República Checa, com índice perto de entre 95 e 100. No outro extremo, aparecem países como África do Sul, que a despeito de seu relativo desenvolvimento, apresenta oportunidades de maneira desigual à sua população e junto com Namíbia e Botsuana, compõe o grupo dos outliers. O Brasil ocupa uma posição relativamente baixa, com índice 27.

28

4. ANÁLISE COMPARATIVA E CONSIDERAÇÕES FINAIS A seguir apresentamos tabelas comparativas de algumas variáveis abrangentes, indicando:

• as primeiras cinco posições gerais; • as melhores posições dos países ibero-americanos; • a classificação específica do Brasil; • a posição mais baixa de um país ibero-americano; e • as últimas cinco posições gerais.

País SPI País IDH - 2013 País Risk Desas País Governan País GINNI

1 New Zealand 100,0000 1 Norway 100,0000 1 Saudi Arabia 100,0000 1 Finland 100,0000 1 Ukraine 100,00002 Switzerland 99,9101 2 Australia 98,1878 2 Iceland 98,5598 2 Norway 98,9114 2 Slovenia 99,86953 Iceland 99,6945 3 Sweden 95,5519 3 Unit Arab Emir 97,2674 3 Sweden 98,8206 3 Sweden 96,71194 Netherlands 98,4364 4 United States 95,0577 4 Sweden 96,2334 4 New Zealand 98,7169 4 Czech Rep 95,90295 Norway 97,9871 5 Germany 94,5634 5 Finland 96,0487 5 Denmark 98,2836 5 Belarus 95,7203

21 Spain 86,57441 21 Spain 87,6442 19 Spain 92,5037 18 Chile 80,6744 49 Spain 71,477022 Portugal 86,07117 30 Chile 79,9012 28 Portugal 90,9897 21 Portugal 74,0262 62 Portugal 64,431125 Costa Rica 81,14666 31 Portugal 79,9012 30 Argentina 90,7312 25 Spain 70,1330 90 Uruguay 56,941526 Uruguay 80,71531 36 Argentina 77,5947 31 Paraguay 90,5096 28 Uruguay 68,4302 92 El Salvado 55,688930 Chile 78,54062 37 Uruguay 74,6293 36 Uruguay 89,5495 36 Costa Rica 64,5690 101 Argentina 51,069946 Brazil 67,16391 56 Brazil 67,05107 40 Brazil 88,4417 51 Brazil 45,42651 124 Brazil 27,322577 Honduras 51,54565 95 Nicaragua 45,6343 131 El Salvador 41,1004 97 Honduras 26,1149 125 Colombia 25,0783

128 Sudan 10,5140 128 Burkina Faso 8,4020 128 Cambodia 41,1004 128 Yemen 8,2782 128 Honduras 14,9791129 Guinea 8,6449 129 Chad 5,7661 129 Costa Rica 40,3250 129 Venezuela 8,0062 129 Zambia 14,7443130 Burundi 8,5011 130 Centr Africa 0,6590 130 Bangladesh 32,7917 130 Iraq 7,3225 130 Botswana 6,9937131 Centr Africa 2,8217 131 Congo 0,1647 131 Guatemala 27,9542 131 Centr Africa 0,9088 131 Namibia 4,7495132 Chad 0,0000 132 Niger 0,0000 132 Philippines 0,0000 132 Sudan 0,0000 132 South Afri 0,0000

De maneira geral, as posições melhores encontram-se nos países desenvolvidos da Europa e Oceania, sobretudo em variáveis como SPI, IDH e Governança. Em contrapartida, mas posições mais baixas dessas mesmas variáveis estão nos países africanos, exceções feitas a Venezuela e Iraque na variável governança, acredito que relacionada às políticas de tais países ligadas ao petróleo. No grupo de países ibero-americanos, destacam-se Portugal e Espanha, que ser beneficiaram da inserção como membros da União Europeia, tendo que cumprir com uma agenda de desenvolvimento com forte relação com alguns desses índices. Em seguida, aparecem Uruguai em destaque, seguido por Chile, Argentina e Costa Rica. O Brasil no geral encontra-se mais abaixo, em posições intermediárias. Uma diferença importante aparece na variável GINNI, com países do leste europeu surgindo entre os primeiros da lista positiva, algo inesperado. Esse país mais igualitário seria um efeito tardio da estrutura social do sistema capitalista? Seriam países de estrutura menos complexa e por isso mais controlável? Algo que poderia ser investigado para verificar o que fazem diferente dos demais para ganharem esse destaque. Outro ponto que vale ressaltar nesta variável é a presença de vários países latino-americanos nas últimas posições, um muito próximo delas, revelando a desigualdade abissal que ainda assola a região. Acredito que teremos oportunidade de nos debruçar mais atentamente sobre essa questão quanto nos detivermos mais profundamente sobre a análise desses países.



METODOS

Trabalho 1


PROJETO ORIBER

GPS Tema 13 DEMOCRACIA E REDES SOCIAIS



Agris Laimonis Dumpe Junior

2

1. INTRODUÇÃO

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a um conjunto de 17 (dezessete) variáveis sobre democracia e redes sociais selecionados previamente, com o objetivo de explicar relações entre democracia e outras variáveis num universo de 132 países.

Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.

Na seqüência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.

Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software estatístico utilizado é o MINITAB. 2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são os 132 países analisados por uma serie de indicadores de referencia internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.2 As Variáveis Esta pesquisa é composta por 14 variáveis quantitativas e 3 categóricas – o nome dos países, seu código e região. As mesmas são melhor explicadas na Tabela 1. As variáveis podem ainda ser divididas em índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores, do seguinte modo: Das quatorze variáveis quantitativas:

• 7 variáveis que são em realidade índices sintéticos;

• 7 variáveis que são componentes do Índice de Progresso Social em dimensões selecionadas, como Fundamentos do Bem-Estar; Essas variáveis por sua vez foram extraídas de bancos de dados internacionais, como Freedom House, Cingranelli-Richards Human Rights Data Project e Heritage Foundation.

2.2.1 Índices sintéticos: São sete: Índice de Progresso Social, o Índice de Desenvolvimento Humano – IDH, publicado pelo PNUD – ONU, Índice de Governança, o Índice de Proteção Ambiental – EPI (Environmental Protection Index), o Happy Planet Index (HPI), o Índice de Gini para os países selecionados e o Democracy Index. 2.2.2 Indicadores componentes do IPS: São sete indicadores, sendo que 5 destes estão agrupados na dimensão “Fundamentos do Bem-Estar”, dentro dos subcomponentes “Direitos pessoais”, e 2 destas variáveis estão agrupadas na dimensão “Fundamentos do Bem-Estar” , mais especificamente no grupo de componentes “Liberdade Pessoal e Escolha”.

3

Os anos de referência são especificados na tabela 1, abaixo. Tabela 1. As Variáveis

Variável Significado Tipo Unidade de Medida Original

PAÍS É o nome do país. Variável Categórica

N/A

Country Code É o código de três letras atribuído a cada país.


N/A

REGIÃO É a região em que o país está localizado, dentre 20 regiões do mundo.


N/A

Social Progress Index Pontuação no Índice de Progresso Social



centesimal.

Political rights*

Avaliação de três subcategorias sobre direito político: processo eleitoral, pluralismo participação e funcionamento do governo



escala de 7 a 1

Freedom of speech

Medida em que a liberdade de expressão e de imprensa são afetados pela censura do governo, incluindo a propriedade dos meios de comunicação



escala de 0 a 2

Freedom of assembly/association

Medida em que a liberdade de associação e união estão sujeitos a limitações ou restrições governamentais



escala de 0 a 2

Freedom of movement

Medida da soma de duas variáveis: Liberdade de movimento a estrangeiros e cidadãos do próprio país



escala de 0 a 4

Private property rights

O grau em que as leis de um país protege os direitos de propriedade privada e o grau em que seu governo impõe essas leis



centesimal.

Freedom over life choices

O percentual de entrevistados respondendo satisfeito a pergunta: Você está satisfeito ou insatisfeito com a sua liberdade de escolher o que você faz com a sua vida?


Ocorrência %

4

Freedom of religion

Uma medida combinada de 20 tipos de restrições, incluindo os esforços dos governos para proibir determinadas crenças, proibir conversões, limite de pregação ou dar tratamento preferencial a um ou mais grupos religiosos



escala de 0 a 4

IDH2013 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.



centesimal.

Governança Índice de Governança Variável Quantitativa


centesimal. EPI Score Pontuação no Índice de

Proteção Ambiental . Fonte: EPI



centesimal. Happy Planet Index Medida de bem-estar

sustentável. Fonte: HPI Variável

Quantitativa Pontuação do

país, em escala

centesimal. GINI* Pontuação no Índice de

Gini. Variável

Quantitativa Pontuação do

país, em escala

centesimal.

Democracy Index

O Índice de Democracia é baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o funcionamento do governo; participação política; e cultura política



centesimal.

* As variáveis marcadas com (*) foram positivadas para as análises deste trabalho. 2.3 A Tabela de Dados A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab.

5

3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS 3.1 Variáveis Categóricas Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos do tipo pie chart, conforme abaixo. 3.1.1 Variáveis: “PAÍS e Country Code” em função de “REGIÃO” Nossa amostra totaliza 132 países, que estão listados categoricamente em países e seus respectivos códigos, agrupados pela região do mundo em que estão localizados. O Gráfico I abaixo mostra a distribuição de países por região.

3.2 Variáveis Quantitativas 3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5 números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling. O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias ( marcadas com asterisco) pelo valor médio das variáveis em cada variável. Na análise abaixo (Tabela 2) foi possível identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável.

6

Tabela 2: Descriptive Statistics: Social Progr; Political ri; Freedom of s; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Political rights (1=full 132 0 3,280 1,000 7,000 Freedom of speech (0=low 132 0 0,8712 0,0000 2,0000 Freedom of assembly/asso 132 0 1,0682 0,0000 2,0000 Freedom of movement (0=l 132 0 3,030 0,000 4,000 Private property rights 130 2 43,88 5,00 95,00 Freedom over life choice 132 0 68,91 26,00 95,00 Freedom of religion (1=l 132 0 2,9924 1,0000 4,0000 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 129 3 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 119 13 39,024 24,820 63,140 Democracy Index 132 0 5,873 1,490 9,930

Num segundo passo, substituímos os valores faltantes pela média de cada variável, resultando na Tabela 3, abaixo, na qual verificamos que os valores faltantes foram zerados sem impacto na média da distribuição: Tabela 3: Descriptive Statistics: Social Progr; Political ri; Freedom of s; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Political rights (1=full 132 0 3,280 1,000 7,000 Freedom of speech (0=low 132 0 0,8712 0,0000 2,0000 Freedom of assembly/asso 132 0 1,0682 0,0000 2,0000 Freedom of movement (0=l 132 0 3,030 0,000 4,000 Private property rights 132 0 43,88 5,00 95,00 Freedom over life choice 132 0 68,91 26,00 95,00 Freedom of religion (1=l 132 0 2,9924 1,0000 4,0000 IDH - 2013 132 0 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 0 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 132 0 39,024 24,820 63,140 Democracy Index 132 0 5,873 1,490 9,930

3.2.2 Análise das variáveis Nesta seção utilizaremos as seguintes ferramentas estatísticas para analisar as 14 variáveis quantitativas : Histograma, Curva de Densidade, Box-Plot, Intervalo de confiança da média e mediana . Também poderemos considerar na análise dados como Média, desvio-padrão, variância, quantidade de observações, valores mínimos, máximos, informações dos quartis e o teste de normalidade de Anderson-Darling (A-Squared e P-Value), para todas as variáveis.

7

4. ANÁLISE COMPARATIVA E CONSIDERAÇÕES FINAIS 4.1 Social Progress Index - Índice de Progresso Social

A princípio a distribuição aproxima-de da normal. O gráfico registra a pontuação

cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados. Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre 35 e 45

com apenas 7 observações, e o mesmo fenômeno se repete para a faixa de pontuação 75 à 85, que também apresenta apenas 7 observações. O maior número de observações encontra-se na faixa de 45 a 55, com 24 observações. Esta faixa corresponde a última faixa imediatamente inferior à mediana e corresponde a um nível de desenvolvimento considerado “médio” pelo índice. A mediana de 56,183 e o terceiro quartil de 73,94 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 11 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.

8

4.2 Political rights – Direitos Politicos

A variável Direitos politicos que é a avaliação de três subcategorias sobre direito político: processo eleitoral, pluralismo/participação e funcionamento do governo mostra uma concentração maior de países a direita do gráfico acima da distribuição normal, são 80 países entre os 132 da amostra com pontuação acima da média de 66,667 a esquerda do gráfico temos 10 países com pontuação zero.

9

4.3 Freedom of speech – Liberdade de espressão

A variável Freedom of speech – Liberdade de expressão que é a medida que a liberdade de expressão e de imprensa são afetados pela censura do governo, incluindo a propriedade dos meios de comunicação mostra um gráfico com uma concentração de países no centro acima da mediana de 50 com 89 dos 132 países analisados, a esquerda do gráfico temos 30 países com zero de pontuação e a direita apenas 13 países com pontuação de 100.

10

4.4 Freedom of assembly/association

Freedom of assembly/association é a medida em que a liberdade de associação e união estão sujeitos a limitações ou restrições governamentais seu gráfico mostra uma divisão em 3 grupos onde a direita do gráfico temos 47 países com pontua cão de 100, ao centro outro grupo com pontuação de 50 e a esquerda 38 países com zero de pontuação, essa variável foi normalizada e sua pontuação original era de zero, um e dois.

11

4.5 Freedom of movement

A variável Freedom of movement- Liberdade de movimento é a medida da soma de duas variáveis: Liberdade de movimento a estrangeiros e a cidadãos do próprio país seu gráfico mostra uma distribuição não homogênea com uma concentração maior a direita onde 66 países estão com pontuação 100, a esquerda do gráfico temos 6 países com pontuação zero.

12

4.6 Private property rights

A variável Private property rights- Direito a propriedade privada é o grau em que as leis de um país protege os direitos de propriedade privada e o grau em que seu governo impõe essas leis, a princípio a distribuição aproxima-de da normal, o gráfico registra a pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados, o maior número de países encontra-se na faixa de 25 a 35 pontos, com 34 países, apenas a New Zealand aparece com 100 pontos.

13

4.6 Freedom over life choices

A variável Freedom over life choices-Liberdade sobre as escolhas da vida é o percentual de entrevistados respondendo satisfeito a pergunta: “Você está satisfeito ou insatisfeito com a sua liberdade de escolher o que você faz com a sua vida?” o gráfico mostra uma distribuição próxima a normal com uma maior concentração de países a direita do gráfico acima da mediana de 63,768.

14

4.7 Freedom of religion

A variável Freedom of religion-Liberdade de Religião que é uma medida combinada de 20 tipos de restrições, incluindo os esforços dos governos para proibir determinadas crenças, proibir conversões, limite de pregação ou dar tratamento preferencial a um ou mais grupos religiosos seu gráfico normatizado e a escala original de zero a quatro mostra uma concentração de países a direita do gráfico com 92 países acima da mediana de 66,667 e em seu lado esquerdo 40 países com pontuação entre zero e 35.

15

4.7 IDH (2013) - Índice de Desenvolvimento Humano (IDH/PNUD) O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.

O gráfico para o IDH aproxima-se de uma distribuição normal, mas deslocada para a direita, com uma concentração maior de países dos 55 aos 75 pontos, totalizando 46 países. Isso pode ser constatado também pela mediana, em 62,35. No estrato inferior, com 55,84 pontos, encontra-se o Paraguai, com IDH de 0,676 ( considerado “médio” nível de desenvolvimento humano) e no estrato superior, com 74,62 pontos encontra-se o Uruguai, com IDH de 0,79 , que é considerado “alto desenvolvimento humano” pelo PNUD. A partir destes dados é possível afirmar que 95, dos 132 países analisados tem nível de IDH “médio” ou superior.

16

4.8 Índice de Governança

O gráfico para a variável GOV aproxima-se de uma distribuição normal deslocada para

a esquerda, o primeiro quartil de 25,82 e a mediana de 39,21 confirmam esse deslocamento, indicando uma concentração crescente de países entre as faixas de 5 a 15 (13 países), de 15 a 25 (15 países), de 25 a 35 (22 países) até chegar ao pico – a faixa 35 a 45 (29 países). Essas faixas agrupam o equivalente a 60% dos países analisados. Em relação ao pico, os países mais bem colocados são a Macedônia (44,74), a Turquia (44,69) e o Kuwait (44,24) e na faixa inferior ficam Argentina (35,30), Benin (35,75) e Indonesia (35,96). Aparentemente trata-se de grupo bastante heterogêneo, não sendo possível estabelecer relações imediatas.

17

4.9 EPI - Pontuação no Índice de Proteção Ambiental . Fonte: EPI

A análise dos dados do Índice de Proteção Ambiental apresenta uma distribuição normal, com média de 49,18 e mediana de 48,60, ou seja, um ligeiro deslocamento para a esquerda. Há apenas 1 país no estrato superior ( nota normalizada acima de 95), que é a Suiça, com EPI de 87,67 , seguida por 9 países no segundo estrato ( de 85 a 95), sendo todos países de alto IDH e IPS ( Austrália, República Tcheca, Alemanha, etc) sendo o último país do estrato a Dinamarca com EPI de 76,92. Já nos dois estratos inferiores temos a seguinte composição : no primeiro estrato (nota normalizada até 5) há dois países – Mali (EPI = 18,43) e Lesoto (EPI = 20,81) , seguidos por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a15. Destes 10 países, 9 encontram-se na África, sendo Bangladesh a única exceção do grupo. O país melhor colocado é Angola, com EPI de 39,93. Já a faixa de pico, que vai de 45 a 55, é composta da seguinte maneira : na parte inferior, Algéria (EPI = 50,08) e Libano (EPI = 50,15) seguindo por um grupo heterogêneo de 26 países nos quais Jordânia (EPI =55,78) e Montenegro (EPI= 55,52).

18

4.10 HPI - Pontuação no Happy Planet Index. Fonte: HPI

A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal, com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau, com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno número de países : Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia (FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53). No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana, com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9 paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27). Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB. A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os melhores colocados do grupo. O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana, evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às situações adversas. Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.

19

4.11 Índice de GINI

Para o Índice de Gini, que mede a desigualdade de renda, faltaram dados relativos a 13 países, que foram substituídos pela média da distribuição original, que foi de 39,02, que normalizado de 0 a 100 tornou-se 62,93, o que explica o pico registrado na coluna entre 55 e 65 – dos 33 países, na realidade apenas 20 tem sua pontuação original registrada neste intervalo. Assim percebemos uma distribuição basicamente uniforme, com tendência para concentração de países mais a direita, como já demonstra o primeiro quartil, em 51,11. São 6 países no estrato superior, acima de 95 pontos na escala normalizada, conforme a Tabela 13, abaixo, que como podemos ver é formada pelos antigos países socialistas Tabela 13 – Países com menor índice de Gini ‘ PAÍS CÓD REGIÃO GINI Ukraine UKR Eastern Europe 24,820 Slovenia SVN Southern Europe 24,870 Sweden SWE Northern Europe 26,080 Czech Republic CZE Eastern Europe 26,390 Belarus BLR Eastern Europe 26,460 Slovakia SVK Eastern Europe 26,580

Os países com maior desigualdade de renda estão dividos nos três primeiros estratos : de 5 a 15 (2 países – África do Sul e Namíbia), de 15 a 25 (3 países – Botswana, Zâmbia e Honduras) e de 25 a 35 (2 países – República Central Africana e Lesoto). Tabela 13 – Países de maior índice de Gini (mais desiguais) PAÍS CÓD REGIÃO GINI Lesotho LSO Southern Africa 54,170

20

Central African Republic CAF Eastern Africa 56,300 Honduras HND IBE 57,400 Zambia ZMB Middle Africa 57,490 Botswana BWA Southern Africa 60,460 Namibia NAM Southern Africa 61,320 South Africa ZAF Southern Africa 63,140

Botswana, Namíbia e África do Sul aparecem como outliners no gráfico. 4.11 Democracy Index

A varrável Democracy Index-Indice de Democracia que é baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o funcionamento do governo; participação política; e cultura política tem um gráfico que se aproxima da normal, a maior concentração de países está situado ao centro são 24 países com pontuação entre 55 e 65 logo acima da mediana de 53,969.



METODOS

Trabalho 1


PROJETO ORIBER

TEMA 14. GOVERNANÇA E EMPODERAMENTO DO CIDADÃO



GERALDO CARLOS SILVESTRE

2

Sumário 1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................................ 3 2 ENTENDENDO OS DADOS ........................................................................................................................ 3

2.1 Os Indivíduos.......................................................................................................................................... 3 2.2 As Variáveis ........................................................................................................................................... 3

2.2.1 Índices sintéticos .............................................................................................................................. 4 2.2.2 Indicadores componentes do índice de Governança ........................................................................... 4

2.3 A Tabela de Dados .................................................................................................................................. 9 3 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS ....................................................................................................................... 9

3.1 Variáveis Categóricas.............................................................................................................................. 9 3.1.1 As variáveis: “COUNTRY e COUNTRY_CODE” em função de “REGION” .................................... 9

3.2 Variáveis Quantitativas ..........................................................................................................................10 3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria .....................................................................10 3.2.2 SPI – Índice de Progresso Social ......................................................................................................12 3.2.3 Opportunity .....................................................................................................................................14 3.2.4 Mobile Telephone Subscriptions ......................................................................................................15 3.2.5 Internet Users ..................................................................................................................................17 3.2.6 Press Freedom Index .......................................................................................................................18 3.2.7 Corruption .......................................................................................................................................20 3.2.8 Discrimination and Violence............................................................................................................21 3.2.9 Religions Tolerance .........................................................................................................................23 3.2.10 Community Safe Net .....................................................................................................................24 3.2.11 Corruption Perceived Index ...........................................................................................................25 3.2.12 IDH 2013 ......................................................................................................................................26 3.2.13 Governance ...................................................................................................................................28 3.2.14 Voice and Accountability ..............................................................................................................29 3.2.15 Political Stability ...........................................................................................................................30 3.2.16 Government Effectiveness .............................................................................................................32 3.2.17 Regulatory Quality ........................................................................................................................33 3.2.18 Rule of Law ..................................................................................................................................34 3.2.19 Control of Corruption ....................................................................................................................36 3.2.20 Institutions ....................................................................................................................................37 3.2.21 Knowledge and Technology ..........................................................................................................39 3.2.22 EPI Score ......................................................................................................................................40 3.2.23 Happy Planet Index .......................................................................................................................42 3.2.24 Gini Index .....................................................................................................................................43 3.2.25 Democracy Index ..........................................................................................................................45 3.2.26 Ocean Health Index .......................................................................................................................46

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................................................................................47

3

1 INTRODUÇÃO

O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados

relativos a um conjunto de 26 variáveis de desenvolvimento humano, previamente

selecionadas, com o objetivo de explicar relações de Governança e Empoderamento do

Cidadão, num universo de 132 países, sendo 3 variáveis categóricas e 23 variáveis

quantitativas.

Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos

indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os

significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.

Na sequência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma

de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.

Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos

de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média,

mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de

Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O

software estatístico utilizado é o MINITAB.

2 ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos

Os indivíduos deste estudo são os 132 países analisados por uma série de indicadores

de referencia internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que

descrevemos a seguir.

2.2 As Variáveis

Esta pesquisa é composta por 3 variáveis categóricas – o nome dos países, seu código e

região e por 23 variáveis quantitativas, detalhadamente explicadas na Quadro 2. As variáveis

quantitativas estão divididas em índices sintéticos, variáveis-componentes ou indicadores,

conforme descrito no Quadro 1.

4

Quadro 1 – Tipos de variáveis

Variável Tipo de Variável FonteSocial Progress Index Sintética WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeOpportunity Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeMobile Telephone Subscriptions Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeInternet Users Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammePress Freedom Index Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeCorruption Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeDiscrimination and Violence Against Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeReligious Tolerance Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeCommunity Safety Net Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeCorruption Perceived Index Sintética World BankIDH Sintética tNUDGovernança Sintética World BankVoice and Accountability Componente da Governança World BankPolitical Stability Componente da Governança World BankGovernment Effectiveness Componente da Governança World BankRegulatory Quality Componente da Governança World BankRule of Law Componente da Governança World BankControl of Corruption Componente da Governança World BankInstituições Indicador Dlobal InnovationKnowledge and Technology Indicador Dlobal InnovationEPI Score Sintética epi.yale.eduHappy Planet Index Sintética happyplanetindex.orgGINI Index Sintética World Bank

Fonte: Elaborado pelo autor 2.2.1 Índices sintéticos

Das 23 variáveis quantitativas, 7 são índices sintéticos, são eles: Índice de Progresso

Social (Social Progress Index); Índice de Corrupção Percebida (Corruption Percieved Index);

Índice de Desenvolvimento Humano – IDH ; Índice de Governança (Governance Index); o

Índice de Proteção Ambiental – EPI (Environmental Protection Index); o Índice de Felicidade

do Planeta (Happy Planet Index); e o Índice GINI (GINI Index).

2.2.2 Indicadores componentes do índice de Governança

O índice de Governança, variável central deste trabalho, é composto por 6 Indicadores

mundiais que abordam seis grandes dimensões de governança para 215 países durante o

período de 1996-2013: a) Voz e Prestação de contas; b) Estabilidade política; c) Eficácia

governamental; d) Qualidade regulatória; e) Estado de direito; e f) Controle da corrupção. Os

detalhamentos de cada um desses indicadores estão apresentados no Quadro 2.

5

Quadro 2 - As Variáveis, Significado, Tipo e Unidade

Variável Significado Tipo Unidade Country É o nome o país. Variável

Categórica N/A

Country Code Conjunto de três letras obtidas do nome de um país. Variável Categórica

N/A

Region

Conjunto de países distinguido por características próprias.


N/A

Social Progress Index

O índice de progresso social de um país é obtido pela média de 15 indicadores de três grandes temas: a) Necessidades Humanas Básicas (Saúde básica e nutrição, Saneamento de águas, Moradia e Segurança pessoal); b) Fundamentos de Bem Estar (Acesso à educação básica, acesso à informação e comunicação, Saúde e bem estar; Sustentabilidade ambiental e Direitos pessoais); e c) Oportunidade (Liberdade e escolha pessoal, Tolerância e inclusão e Acesso à educação superior.


Pontuação em Escala Centesimal

Opportunity

O índice de oportunidade é refletido pela média de 3 indicadores: a) Liberdade e escolha pessoal; b) Tolerância e inclusão; e c) Acesso à educação superior.



Mobile telephone subscriptions 1

Assinatura telefônica usando serviço de tecnologia de telefone celular, incluindo serviços pré-pagos. Foram consideradas as assinaturas ativas nos últimos três meses. Expressa o número de assinaturas por 100 habitantes.


Ocorrência de

Assinaturas por 100

habitantes.

Internet users

Reflete o percentual do número estimado de usuários de internet (incluindo acesso por telefone celular) em relação à população total. O percentual mínimo foi 1,2% e o máximo de 96,2% de usuários de internet em relação à população total.


Percentual de usuários em relação

à população

total do país.

Press Freedom Index

Reflete o grau de liberdade de imprensa e os esforços das autoridades para garantir essa liberdade



Corruption O nível de percepção de corrupção no sector público com base na opinião de especialistas.



Discrimination and violence against minorities2

A discriminação, falta de poder, violência étnica, a violência comunitária, a violência sectária e violência religiosa.



1 Originalmente a variável indica a quantidade de assinatura para 100 habitantes, sendo que a relação mínima foi de 15 e a máxima de 187 assinaturas por 100 habitantes. Os números foram padronizados para uma escala de 0 a 100. No EPI Score, o índice está expresso por 100 assinaturas por 100 habitantes. 2 Originalmente a variável estava apresentada em uma escala de 0 a 10, sendo padronizada para uma escala de 0 a 100.

6

Religious tolerance3

Reflete 13 tipos de hostilidades religiosas cometidas por ações individuais, organizações ou grupos da sociedade, incluindo conflitos relacionados com grupos de religião armados ou terrorismo, multidão ou a violência sectária, o assédio sobre traje por razões religiosas ou outras intimidações ou abusos relacionados com a religião.


Pontuação em Escala Centesimal em 4 níveis (25, 50, 75

e 100)

Community safety net

O percentual de entrevistados que respondem sim à pergunta, "se você estiver em apuros, você tem parentes ou amigos que você pode contar para ajudá-lo sempre que precisar deles, ou não?"



Corruption Perceived Index 2014

Refere-se ao grau em que a corrupção é percebida por pessoas de negócios e analistas entre funcionários públicos e políticos.



IDH 2013 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação



Governança

Governança e emporedamento do cidadão consiste nas tradições e instituições pelas quais a autoridade de um país é exercida. Isso inclui o processo pelo qual os governos são selecionados, monitorados e substituídos; a capacidade do governo para formular e implementar políticas sólidas de forma eficaz; e o respeito dos cidadãos e do Estado para as instituições que governam as interações econômicas e sociais entre eles. Os Indicadores Mundiais de Governança abordam seis grandes dimensões de governança para 215 países durante o período de 1996-2013: a) Voz e Prestação de contas; b) estabilidade política; c) Eficácia Governamental; d) Qualidade Regulatória; e) Estado de Direito; e f) Controle da Corrupção .



Voice and Accountabilit4

Participação e Prestação de contas capta a percepção de medida em que os cidadãos de um país são capazes de participar na eleição de seu governo, bem como a liberdade de expressão, liberdade de associação, e a liberdade de imprensa.



Political Stability5

Estabilidade política e ausência de Violência / Terrorismo indicam as percepções do risco de instabilidade política e ou violência politicamente motivada, incluindo o terrorismo. Esta variável é construída a partir de diversos indicadores mundiais de diversas fontes relacionados a temas de violência ou terrorismo que possam gerar uma instabilidade política, como por exemplo: conflitos armados, tensões internacionais de terrorismo, custo do terrorismo, frequência de assassinatos políticos, frequência de desaparecimento,



3 Os dados originais estão em uma escala de 4 níveis de 1 a 4, e foram padronizados para uma escala centesimal também de 4 níveis, sendo: 25, 50, 75 e 100. 4 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 5 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100.

7

frequência de tortura, conflitos internos e externos, conflitos religiosos etc.

Government Effectiveness6

Eficácia Governamental capta a percepção da qualidade dos serviços públicos, a qualidade do serviço público e do seu grau de independência das pressões políticas, a qualidade da formulação e implementação de políticas, e a credibilidade do compromisso do governo de tais políticas.



Regulatory Quality7

Qualidade Regulatória capta a percepção da capacidade do governo para formular e implementar políticas e regulamentos de som que permitem e promover o desenvolvimento do sector privado.



Rule of Law8 Estado de Direito capta a percepção da medida em que os agentes têm confiança e respeito nas regras da sociedade, e em particular a qualidade da execução de contratos, direitos de propriedade, a polícia e os tribunais, bem como a probabilidade de crime e violência.



Control of Corruption9

Controle da Corrupção capta a percepção da extensão em que o poder público é exercido para ganhos e enriquecimento privado, incluindo tanto as formas insignificantes de corrupção, assim como o uso do Estado por elites e interesses privados.



Institutions Capta o quadro institucional de um país, por meio de suas instituições, medindo a capacidade de atrair negócios e promover o crescimento, fornecendo boa governança e níveis adequados de proteção e incentivo para inovações. O índice é formado por três pilares: a) Ambiente Político: indica a percepção da probabilidade de que um pais possa ser desestabilizado; da qualidade dos serviços públicos e civis; da formulação e implementação de políticas; e a percepção de violações à liberdade de imprensa; b) Ambiente Regulatório; indica a percepção sobre a capacidade de um governo de formular e implementar políticas de coesão que promovam o desenvolvimento do setor privado; a prevalência do Estado de Direito; e avalia os custos de indenização por demissão de trabalhador; e c) Ambiente de Negócios: reflete a avaliação de três aspectos que afetam diretamente os empreendimentos privados, a facilidade de começar um negócio, a facilidade de solução de insolvência e a facilidade de pagamento de impostos.



6 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 7 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 8 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 9 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100.

8

Knowledge and Technology

Reflete todas as variáveis tradicionais direcionadas para a atividade de invenções e inovações, abrangendo: a) Criação do Conhecimento que envolve: o resultado de Atividades Criativas e Inovadores; pedidos de patentes; Aplicação de modelos de utilidade; artigos científicos e técnicos públicos; e quantidade de citações dos artigos publicados; b) Sobre o Impacto do Conhecimento, envolvendo: estatísticas que representem o impacto das atividade de invenções e inovações no contexto micro e macroeconômico, aumento da produtividade do trabalho, a entrada de novas empresas, os gastos com software e quantidade de certificação de qualidade ISSO 9001; e c) Difusão do Conhecimento medida por estatísticas ligadas ao setor de alta tecnologia ou que são fundamentais para a inovação, envolvendo quadro aspectos: royalties e taxas de licenças; percentual de exportações de alta tecnologia em relação ao total de exportações; percentual das exportações de serviços de comunicação, computação e informação em relação ao total de exportação de serviços; e o percentual de saída de FDI (Foreign Direct Investment) em relação ao PIB (Produto Interno Bruto).



EPI Score O Índice de Desempenho Ambiental (EPI) classifica o desempenho dos países em questões ambientais de alta prioridade em duas grandes áreas políticas: proteção da saúde humana e proteção do meio ambiente.



Happy Planet Index

Reflete a felicidade de um país com base em três indicadores: Expectativa de Vida, Bem-estar e Pegada Ecológica (Ecological Footprint).



GINI Index10 Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda entre os indivíduos ou agregados familiares dentro de uma economia desvia de uma distribuição perfeitamente igual. O índice de Gini mede a área entre a curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta, expressa em percentagem da superfície máxima abaixo da linha. Assim, um índice de Gini de 0 representa igualdade perfeita, enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita.



Democracy Index11

Índice de Democracia fornece um instantâneo estado da democracia em todo o mundo e está baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o funcionamento do governo, participação política e cultura política.



10 Tradicionalmente, o índice de Gini, quando igual a 0 representa igualdade perfeita, enquanto um índice de 100 implica em desigualdade perfeita. Para efeitos de análises e padronização, neste trabalho, o referido índice foi padronizado (positivado) passando então a representar que O significa desigualdade perfeita e 100 significa igualdade perfeita. 11 O índice de democracia, originalmente, é apresentado em uma escala de 0 a 10, dividida em quatro intervalos, a saber: de 8 a 10, Democracia Plena; de 6 a 7,99, Democracia Imperfeita; de 4 a 5,99, regime híbrido; e abaixo de 4, regime autoritário. Para os objetivos deste trabalho, os dados foram padronizados para uma escala de 0 a 100.

9

Baseado em suas pontuações em uma série de indicadores dentro dessas categorias, cada país é então classificado como um dos quatro tipos de regime: "democracias plenas", "democracias imperfeitas", "regimes híbridos" e "regimes autoritários".

Ocean Health Index (OHI)

Indica a saúde dos oceanos Variável Quantitativa


2.3 A Tabela de Dados

A tabela de dados está disponível no Apêndice 1. 3 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS 3.1 Variáveis Categóricas

Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos

do tipo pie chart.

3.1.1 As variáveis: “COUNTRY e COUNTRY_CODE” em função de “REGION”

Nossa amostra totaliza 132 países, que estão listados categoricamente em países

(Country) e seus respectivos códigos (Country_Code), agrupados por região. O referido

agrupamento não leva consideração apenas a proximidade geográfica dos países, as regiões

também são distinguidas por características próprias (Exemplo: Portugal e Espanha, países

localizados no Europa, para efeito deste trabalho estão incluídos na região identificada como

AIBER). O Gráfico 1, apresentado a seguir, demonstra a distribuição dos países por região.

10

Northern America

Northern EuropeSouth-Eastern Asia

South AmericaSouthern AfricaSouthern Asia

Southern EuropeWestern Africa

Western AsiaWestern Europe

AIBERAustralia and New Zealand

CaribbeanCentral Asia

Eastern AfricaEastern Asia

Eastern EuropeMiddle Africa

Northern Africa

C ategory

Western Europe6; 4,5%

Western A sia12; 9,1%

Western A frica11; 8,3%

Southern Europe9; 6,8%

Southern A sia6; 4,5%

Southern A frica6; 4,5%

South A merica1; 0,8%

South-Eastern A sia6; 4,5%

Northern Europe10; 7,6%

Northern A merica2; 1,5%

Northern A frica5; 3,8%

Middle A frica5; 3,8%

Eastern Europe10; 7,6%

Eastern A sia4; 3,0%

Eastern A frica10; 7,6%

C entral A sia4; 3,0%

C aribbean3; 2,3%

A ustralia and New Zealand2; 1,5%

A IBER20; 15,2%

Gráfico 1 - Distribuição dos países por região

3.2 Variáveis Quantitativas

A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de

ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e

dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5

números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling.

Antes de iniciar as análises gráficas foram necessários alguns ajustes na base de dados

para possibilitar comparativos e também para evitar erros na produção de gráficos e

consequentemente induzir interpretações equivocadas.

3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria

O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias (marcadas com

asterisco) pelo valor médio da correspondente variável. Na análise abaixo (Tabela 1) é

possível identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável.

11

Tabela 2 - Descriptive Statistics: Social Progr; Opportunity; Mobile telephone...

Total Variable Count N N* Mean Median Social Progress Index 132 132 0 63,67 63,86 Opportunity 132 132 0 53,48 51,63 Mobile telephone subscri 132 132 0 102,21 106,37 Internet users 132 132 0 41,96 41,87 Press Freedom Index 132 132 0 30,91 28,45 Corruption 132 132 0 43,39 38,00 Discrimination and viole 132 132 0 5,990 6,000 Religious tolerance 132 132 0 2,7803 3,0000 Community safety net 132 132 0 79,42 82,00 Corruption Perceived Ind 132 132 0 44,04 38,00 IDH - 2013 132 125 7 0,6894 0,7220 Governança 132 132 0 53,38 48,46 Voice and Accountability 132 132 0 -0,0399 -0,1050 Political Stability 132 132 0 -0,1788 -0,1550 Government Effectiveness 132 132 0 0,0190 -0,1200 Regulatory Quality 132 132 0 0,0807 -0,0750 Rule of Law 132 132 0 -0,0702 -0,3100 Control of Corruption 132 132 0 -0,0701 -0,3550 Institutions 132 123 9 62,14 59,80 Knowledge and Technology 132 123 9 29,63 26,60 EPI Score 132 132 0 52,48 52,09 Happy Planet Index 132 129 3 42,673 42,463 GINI Index 132 119 13 39,024 38,160 Democracy Index 2014 132 132 0 5,873 6,045

Num segundo passo, para os países que não apresentavam valores para determinadas

variáveis, conforme demonstrado no Gráfico 1, foram atribuídas as respectivas médias de

cada variável. Na Tabela 2, abaixo apresentada, pode-se verificar e inexistência de variáveis

sem atribuição de valor, nota-se também que a média permanece inalterada, entretanto,

ocorreu o deslocamento da mediana.

Tabela 2 - Descriptive Statistics: Social Progr; Opportunity; Mobile telep; ...

Total Variable Count N N* Mean Median Social Progress Index 132 132 0 63,67 63,86 Opportunity 132 132 0 53,48 51,63 Mobile telephone subscri 132 132 0 102,21 106,37 Internet users 132 132 0 41,96 41,87 Press Freedom Index 132 132 0 30,91 28,45 Corruption 132 132 0 43,39 38,00 Discrimination and viole 132 132 0 5,990 6,000 Religious tolerance 132 132 0 2,7803 3,0000 Community safety net 132 132 0 79,42 82,00 Corruption Perceived Ind 132 132 0 44,04 38,00 IDH - 2013 132 132 0 0,6894 0,7155 Governança 132 132 0 53,38 48,46 Voice and Accountability 132 132 0 -0,0399 -0,1050 Political Stability 132 132 0 -0,1788 -0,1550 Government Effectiveness 132 132 0 0,0190 -0,1200 Regulatory Quality 132 132 0 0,0807 -0,0750 Rule of Law 132 132 0 -0,0702 -0,3100 Control of Corruption 132 132 0 -0,0701 -0,3550 Institutions 132 132 0 62,14 60,80

12

Knowledge and Technology 132 132 0 29,63 27,20 EPI Score 132 132 0 52,48 52,09 Happy Planet Index 132 132 0 42,673 42,627 GINI Index 132 132 0 39,024 39,024 Democracy Index 2014 132 132 0 5,873 6,045

3.2.2 SPI – Índice de Progresso Social

O índice de progresso social de um país é obtido pela média de 15 indicadores de três

grandes temas: a) Necessidades Humanas Básicas (Saúde básica e nutrição, Saneamento de

águas, Moradia e Segurança pessoal); b) Fundamentos de Bem Estar (Acesso à educação

básica, acesso à informação e comunicação, Saúde e bem estar; Sustentabilidade ambiental e

Direitos pessoais); e c) Oportunidade (Liberdade e escolha pessoal, Tolerância e inclusão e

Acesso à educação superior.

908070605040

Median

Mean

666564636261


61,227 66,117

61,215 66,173

12,670 16,156



Minimum 32,600






A distribuição dos 132 países com relação ao Índice de Progresso Social apresenta uma

forte relação com uma distribuição normal.

13

O índice mínimo verificado é de 32,6 e o maximo de 88,2, com uma média de 63,6.

No lado equerdo do gráfico, com indices inferiores a 52,5 estão concentrados 41 países

da Africa (29) e da Ásia (12).

No intervalo de 57,5 a 67,5, estão concentrados 40 países, dos quais 11 são da região

AIBER, e os demais das regiões da Ásia (14), Africa (7), Europa (6), completando a lista com

Cuba e Guiana.

Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados no intervalo

entre 52,5 a 57,5 com apenas 6 observações. Ao contrário, no intervalo de 82,5 a 87,5

ocorreu um número maior que o esperado, sendo marcado por 14 observaçoes

correspondentes aos seguintes países, que são: Austrália, Japão, Canadá, Estados Unidos,

Dinamarca, Finlândia, Irlanda, Noruega, Suécia, Reuno Unido, Austria, Bélgica e Holanda.

Isso demonstra claramente a cracterisitica discricionária do índice, onde a maiores dos países

da África e Ásia estão localizados do lado esquerdo do gráfico. Nas faixas centrais próximos à

média estão os países da AIBER, os melhores da Africa e os piores da Europa. Do lado direito

do gráfico estão concentrados, basicamente, os países desenvolvidos.

A região AIBER tem média de 68,8 que é superior a média dos 132 países. Apresenta

um mínimo de 61,3 (Honduras) e um máximo de 80,8 (Espanha).. Os Ibero-Amercanos

melhores colocados foram Espanha, Portugal, Uruguai e Chile e, os piores, Honduras,

Guatemala, Paraguay e Bolívia. Conforme tabela a seguir apresentada, nenhum país da região

AIBER está relacionado entre os 10 primeiros ou entre os 10 últimos colocados.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 88,2 123º Nigeria Western Africa 42,7 2º Switzerland Western Europe 88,2 124º takistan Southern Asia 42,4 3º Iceland Northern Europe 88,1 125º Yemen Western Asia 40,2 4º Netherlands Western Europe 87,4 126º Niger Western Africa 40,1 5º Norway Northern Europe 87,1 127º Angola aiddle Africa 39,9 6º Sweden Northern Europe 87,1 128º Sudan Northern Africa 38,5 7º Canada Northern America 87,0 129º Duinea Western Africa 37,4 8º Finland Northern Europe 86,9 130º Burundi Eastern Africa 37,3 9º Denmark Northern Europe 86,6 131º Central African Republic Eastern Africa 34,2 10º Australia Australia 86,1 132º Chad aiddle Africa 32,6

OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS

O destaque é Nova Zelândia na primeira posição, praticamente empatada com a Suíca.

As demais posições, na maioria, são países da Europa. As últimas posições estão

frequentadas por 2 países da Ásia e 7 países da África.

14

3.2.3 Opportunity

O índice de oportunidade é refletido pela média de 3 indicadores: a) Liberdade e

escolha pessoal; b) Tolerância e inclusão; e c) Acesso à educação superior.

90807060504030

Median

Mean

5654525048


50,802 56,161

47,410 55,143

13,885 17,705



Minimum 24,310





Summary for Opportunity

A curva da variável se aproxima muito de uma curva normal com concentração do

lado esquerdo. A média dos 132 países é de 53,5, com desvio padrão de 15,6 e variância de

242,2. Nos extremos do gráfico observa-se os países do Yemen e Austrália com pontuação

mínima de 24,3 e máxima de 88,01, respectivamente. Foram verificadas 23 observações

situadas pouco abaixo da média na faixa entre 42,5 a 47,5, representadas preponderantemente

por países da África e Ásia. Próximo da média, na faixa entre 52,5 a 57,5, verifica-se 17

observações, sendo 5 de países da região AIBER (Bolívia, Colômbia, Nicarágua, Equador e

Peru). No extremo direito do gráfico, na faixa entre 22,5 a 27,5, tem-se 4 observações, sendo

2 países da África (Sudão e Maritania) e outros 2 da Ásia (Iraque e Yemen). No extremo

direito do gráfico são observados 5 países que propiciam melhores oportunidades, na ordem:

Estados Unidos, Irlanda, Canadá e Austrália.

Os países da região AIBER apresentam média (60,4) superior à média dos 132 países.

A pontuação máxima foi da Espanha (75,2), seguida de Portugal, Uruguai e Chile. A

pontuação mínima foi da Guatemala (49,7), seguida de Honduras e Venezuela. Nenhum país

15

Ibero-Americano consta da lista dos 10 primeiros ou da lista dos 10 últimos colocados,

conforme pode-se verificar na tabela a seguir apresentada.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 88,0 123º Burundi Eastern Africa 33,1 2º Canada Northern America 87,0 124º Angola aiddle Africa 31,8 3º Australia Australia 85,5 125º Duinea Western Africa 30,7 4º Ireland Northern Europe 82,6 126º Chad aiddle Africa 29,5 5º United States Northern America 82,5 127º takistan Southern Asia 28,2 6º United Kingdom Northern Europe 82,3 128º Central African Republic Eastern Africa 27,7 7º Sweden Northern Europe 82,0 129º Iraq Western Asia 27,4 8º Finland Northern Europe 81,9 130º Sudan Northern Africa 26,5 9º Iceland Northern Europe 81,7 131º aauritania Western Africa 25,9 10º Norway Northern Europe 80,8 132º Yemen Western Asia 24,3


Entre os 10 primeiros colocados, em termos proporcionais o destaque é dos países

Norte Americanos e também Nova Zelândia e Austrália, os demais são países da Europa.

Entre os últimos colocados estão três países da Ásia e sete países da África. 3.2.4 Mobile Telephone Subscriptions

Indicador quantitativo de assinatura telefônica usando serviço de tecnologia de

telefone celular, incluindo serviços pré-pagos, sendo consideradas as assinaturas ativas nos

últimos três meses da data base da pesquisa. Expressa o número de assinaturas por 100

habitantes.

100806040200

Median

Mean

565452504846


46,894 54,323

48,447 55,829

19,249 24,545



Minimum 0,000





Summary for Mobile telephone subscriptions

16

A curva da variável se aproxima muito de uma curva normal com concentração na

parte central. A média dos 132 países é de 50,6, com desvio padrão de 21,6 e variância de

465,5. Nos extremos do gráfico observa-se os países de Cuba e Arábia Saudita com pontuação

mínima de 0,0% (equivalente a 14,9 assinaturas por 100 habitantes) e máxima de 100,0%

(equivalente a 187,4 assinaturas por 100 habitantes), respectivamente. Na faixa central do

gráfico, nas barras de 35 a 75, constam 85 observações que representam 64,4% da população

total, sendo que 21 dessas observações são de países da região AIBER. No extremo direito do

gráfico, nas barras de 85 a 100, tem-se 7 observações, sendo 1 país AIBER, 2 países da Ásia

(Cazaquistão e Arábia Saudita) e 4 países da África (Rússia, Finlândia, Lituânia e

Montenegro). No extremo esquerdo do gráfico são observados 9 países, sendo 6 da África e 1

do Caribe.

A região AIBER apresenta média (58,1) bem superior à média dos 132 países. A

pontuação mínima foi do México (39,7) seguido da Nicarágua, República Dominicana e

Bolívia. A pontuação máxima foi do Panamá (94,6) seguido do Uruguai, Argentina e Chile. O

Panamá é único pais Ibero-Americano que consta entre os 10 melhores colocados do mundo,

conforme tabela a seguir apresentada.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Saudi Arabia Western Asia 100,0 123º Duinea Western Africa 15,6 2º Kazakhstan Central Asia 99,1 124º aadagascar Eastern Africa 14,2 3º Russia Eastern Europe 97,4 125º aozambique Eastern Africa 12,4 4º aontenegro Southern Europe 96,5 126º Chad aiddle Africa 11,9 5º tanama AIBER 94,6 127º Niger Western Africa 9,6 6º Finland Northern Europe 91,3 128º aalawi Southern Africa 8,3 7º Lithuania Northern Europe 87,0 129º Central African Republic Eastern Africa 6,0 8º Austria Western Europe 84,4 130º Djibouti Eastern Africa 5,7 9º Estonia Northern Europe 84,4 131º Burundi Eastern Africa 4,6 10º Italy Southern Europe 84,0 132º Cuba Caribbean 0,0


Entre os 10 primeiros colocados sete pertencem ao continente europeu, dois da Ásia e

o Panamá da região AIBER. Entre os últimos colocados, exceto Cuba, na última posição, os

demais são países Africanos.

17

3.2.5 Internet Users

Reflete o percentual do número estimado de usuários de internet (incluindo acesso por telefone

celular) em relação à população total.

9075604530150

Median

Mean

47,545,042,540,037,535,0


37,006 46,905

33,833 47,937

25,646 32,703



Minimum 1,220





Summary for Internet users

A curva da variável apresenta um grande número de observações à esquerda do

gráfico. A média dos 132 países é de 41,9, com desvio padrão de 28,7 e variância de 826,3.

Nos extremos do gráfico estão os países Burundi e Iceland, com pontuação mínima de 1,2 é

máxima de 96,2, respectivamente. No extremo esquerdo, nas barras entre 0 e 7,5, verifica-se

21 observações, sendo 18 países da África e três da Ásia. No extremo direito do gráfico, nas

barras de 87,5 a 97,5, tem-se 7 observações, sendo a Nova Zelândia e as demais de países da

Europa.

Os países da região AIBER apresentam média (41,8) ligeiramente inferior à média dos

132 países. A pontuação mínima foi da Nicarágua (13,5) seguida da Guatemala e Honduras. A

pontuação máxima foi da Espanha (72,0) e, em seguida Portugal e Chile. Nenhum dos países

da região AIBER constam entre os 10 primeiros ou últimos colocados, conforme pode se

confirmar na tabela apresentada a seguir.

18

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Iceland Northern Europe 96,2 123º Benin Western Africa 3,8 2º Norway Northern Europe 95,0 124º Liberia Western Africa 3,8 3º Sweden Northern Europe 94,0 125º Burkina Faso Western Africa 3,7 4º Denmark Northern Europe 93,0 126º Central African Republic Eastern Africa 3,0 5º Netherlands Western Europe 93,0 127º aali Western Africa 2,2 6º Finland Northern Europe 91,0 128º Chad aiddle Africa 2,1 7º New Zealand New Zealand 89,5 129º aadagascar Eastern Africa 2,1 8º United Kingdom Northern Europe 87,0 130º Duinea Western Africa 1,5 9º Canada Northern America 86,8 131º Niger Western Africa 1,4 10º Switzerland Western Europe 85,2 132º Burundi Eastern Africa 1,2


As primeiras posições estão ocupadas por oito países europeus, pela Nova Zelândia e

Canadá. As últimas colocações estão preenchidas apenas por países Africanos.

3.2.6 Press Freedom Index

Reflete o grau de liberdade de imprensa e os esforços das autoridades para garantir

essa liberdade.

9075604530

Median

Mean

72717069686766


66,502 71,683

69,319 72,165

13,421 17,115



Minimum 26,600





Summary for Press Freedom Index

19

A curva da variável apresenta uma concetração à direita do gráfico. Do esquerdo nota-

se a presença de oito outliers (Cuba, China, Sudão, Iran, Yemen, Laos, Uzbequistão e

Djibouti) com pontuação inferior a 40,0. A média dos 132 países é de 69,1, com desvio

padrão de 15,0 e variância de 226,3. Nos extremos do gráfico estão os países Iran (Outlier) e

Finlândia, com pontuação mínima de 26,6 é máxima de 93,6, respectivamente. No extremo

esquerdo, depois dos outliers, nas barras entre 42,5 e 52,5, verifica-se 8 observações, sendo 5

países da Ásia, 2 da África e 1 da Europa. No extremo direito do gráfico, nas barras de 87,5 a

97,5, tem-se 16 observações, sendo a Nova Zelândia, Jamaica, Costa Rica, Namíbia e os 12

são países da Europa.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 93,6 123º Sri Lanka Southern Asia 43,4 2º Netherlands Western Europe 93,5 124º Saudi Arabia Western Asia 43,1 3º Norway Northern Europe 93,5 125º Uzbekistan Central Asia 39,6 4º Denmark Northern Europe 92,9 126º Djibouti Eastern Africa 32,6 5º New Zealand New Zealand 91,6 127º Laos South-Eastern Asia 32,0 6º Iceland Northern Europe 91,5 128º Yemen Western Asia 30,8 7º Sweden Northern Europe 90,8 129º Sudan Northern Africa 29,9 8º Estonia Northern Europe 90,7 130º Cuba Caribbean 28,4 9º Austria Western Europe 90,6 131º China Eastern Asia 26,9 10º Jamaica Caribbean 90,1 132º Iran Southern Asia 26,6


Conforme a tabela acima apresentada, nenhum dos países da região AIBER constam

entre os 10 primeiros ou últimos colocados.


A pontuação mínima foi do México (54,7) seguido da Colômbia, Honduras e Equador. A

pontuação máxima foi da Costa Rica (87,9), seguida pelo Uruguay, Portugal e Espanha.

20

3.2.7 Corruption

Expressa o nível de percepção de corrupção no sector público com base na opinião de

especialistas.

907560453015

Median

Mean

47,545,042,540,037,535,0


40,114 46,659

36,000 42,000

16,957 21,624



Minimum 11,000





Summary for Corruption

A curva da variável apresenta uma concentração à esquerda do gráfico. A média dos

132 países é de 43,4, com desvio padrão de 19,0 e variância de 361,2. Nos extremos do

gráfico estão os países Sudão e Nova Zelândia, com pontuação mínima de 11,0 é máxima de

91,0, respectivamente. No extremo esquerdo, nas barras entre 7,5 e 17,5, verifica-se 3

observações referente ao Iraque, Sudão e Uzbequistão. No extremo direito do gráfico, nas

barras entre 82,5 a 92,5, tem-se 7 observações, sendo a Nova Zelândia, Austrália e Canadá e

os demais são países da Europa.

21

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 91,0 123º Tajikistan Central Asia 22,02º Denmark Northern Europe 91,0 124º Congo, Republic of aiddle Africa 22,03º Finland Northern Europe 89,0 125º Burundi Eastern Africa 21,04º Sweden Northern Europe 89,0 126º Venezuela AIBER 20,05º Norway Northern Europe 86,0 127º Cambodia South-Eastern Asia 20,06º Switzerland Western Europe 85,0 128º Chad aiddle Africa 19,07º Netherlands Western Europe 83,0 129º Yemen Western Asia 18,08º Australia Australia 81,0 130º Uzbekistan Central Asia 17,09º Canada Northern America 81,0 131º Iraq Western Asia 16,010º Iceland Northern Europe 78,0 132º Sudan Northern Africa 11,0


Conforme a tabela acima, nenhum dos países da região AIBER constam entre os 10

primeiros ou últimos colocados.

Os países da região AIBER apresentam média (40,0) inferior à média dos 132 países.

A pontuação mínima foi do Venezuela (20,0) seguida do Paraguai, Honduras e Nicarágua. A

pontuação máxima foi da Uruguai (73,0) e, seguido pelo Chile, Portugal e Espanha, sendo

que, os dois últimos tiveram aproximadamente 10 pontos a menos em relação ao Uruguay.

3.2.8 Discrimination and Violence

Expressa a discriminação, falta de poder, violência étnica, a violência comunitária, a

violência sectária e violência religiosa.

22

907560453015

Median

Mean

6462605856


56,428 63,381

57,000 63,727

18,014 22,971



Minimum 10,000





Summary for Discrimination and violence aga

A média dos 132 países é de 59,9, com desvio padrão de 20,2 e variância de 407,7.

Nos extremos do gráfico estão os países Iraque e Iceland, com pontuação mínima de 0,0 é

máxima de 90,0, respectivamente. No extremo esquerdo, nas barras entre 7,5 e 17,5, verifica-

se 4 observações referente ao Iraque, Sudão, Nigéria e Israel. No extremo direito do gráfico,

nas barras entre 82,5 a 102,5, tem-se 6 observações, sendo a Iceland, Suécia, Finlândia,

Irlanda, Portugal e Uruguay.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Iceland Northern Europe 90,0 123º Kenya Eastern Africa 10,02º Sweden Northern Europe 90,0 124º Yemen Western Asia 10,03º Finland Northern Europe 86,0 125º Nepal Southern Asia 9,84º Ireland Northern Europe 84,0 126º Turkey Western Asia 9,65º tortugal AIBER 77,0 127º Sri Lanka Southern Asia 5,46º Uruguay AIBER 72,0 128º takistan Southern Asia 3,47º Korea, Republic of Eastern Asia 69,0 129º Israel Western Asia 2,58º Canada Northern America 69,0 130º Nigeria Western Africa 2,09º Slovenia Southern Europe 67,0 131º Sudan Northern Africa 0,410º Denmark Northern Europe 66,0 132º Iraq Western Asia 0,0


23

Conforme a tabela acima, entre os 10 primeiros colocados estão o Ibero-Americanos,

Portugal e Uruguay, na quinta e sexta posição, respectivamente. Entre os 10 últimos

colocados não consta nenhum Ibero-Americano.

Os países da região AIBER apresentam média (43,5) bem inferior à média dos 132

países. A pontuação mínima foi da Colômbia (25,1) seguida da Guatemala, Equador e

Bolívia. A pontuação máxima foi de Portugal (77,0) e, seguido pelo Uruguai e Chile.

3.2.9 Religions Tolerance

Reflete 13 tipos de hostilidades religiosas cometidas por ações individuais,

organizações ou grupos da sociedade, incluindo conflitos relacionados com grupos de religião

armados ou terrorismo, multidão ou a violência sectária, o assédio sobre traje por razões

religiosas ou outras intimidações ou abusos relacionados com a religião.

9075604530

Median

Mean

75,072,570,067,565,0


65,275 73,740

75,000 75,000

21,929 27,964



Minimum 25,000





Summary for Religious tolerance

A média dos 132 países é de 69,5, com desvio padrão de 24,6 e variância de 604,1. Na

barra que representa a pontuação mínima estão presentes 15 países, sendo 10 da Àsia, 4 da

África e 1 da Europa. Na barra que representa a pontuação máxima estão presentes 37 países,

24

sendo desses, 12 são da região AIBER. Entre os países da AIBER, nas menos pontuações são

do México e Colômbia, situados na segunda barra do gráfico. Os países AIBER tem média

(87,5) superior à média total.

3.2.10 Community Safe Net

O percentual de entrevistados que respondem sim à pergunta, "se você estiver em apuros, você

tem parentes ou amigos que você pode contar para ajudá-lo sempre que precisar deles, ou não?"

9075604530

Median

Mean

84,082,581,079,578,0


77,243 81,591

80,000 84,000

11,265 14,365



Minimum 30,000





Summary for Community safety net

A curva da variável tem apresenta um deslocamento para o lado direito do gráfico. Do

lado esquerdo, observa-se três outliers do continente africano (Togo, Republica Central da

África e Burundi), com pontuação inferior a 45,0. A média dos 132 países é de 79,4, com

desvio padrão de 12,6 e variância de 159,4. Nos extremos do gráfico estão os países Togo e

Iceland/Nova Zelândia, com pontuação mínima de 30,0 é máxima de 98,0, respectivamente.

Os países com melhores pontuações, situados do direito do gráfico, são Iceland, Nova

Zelândia, Dinamarca, Canadá, Áustria, Holanda, Suíça e também três países da região

25

AIBER, Paraguai, Espanha e Venezuela. As últimas colocações estão representadas por

países da África e da Ásia.

A média (84,9) dos países da região AIBER é superior à média total. Entre os melhores

colocados da região AIBER estão o Paraguai, Espanha e Venezuela e as piores colocações são

do México, Peru, Equador e Bolívia.

3.2.11 Corruption Perceived Index

Refere-se ao grau em que a corrupção é percebida por pessoas de negócios e analistas

entre funcionários públicos e políticos.

907560453015

Median

Mean

48464442403836


40,765 47,311

37,000 43,000

16,960 21,627



Minimum 11,000





Summary for Corruption Perceived Index 2014


Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Dinamarca, com pontuação mínima de 11,0

é máxima de 92,0, respectivamente.

26

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Denmark Northern Europe 92,0 123º Congo, Republic of aiddle Africa 23,02º New Zealand New Zealand 91,0 124º Chad aiddle Africa 22,03º Finland Northern Europe 89,0 125º Cambodia South-Eastern Asia 21,04º Sweden Northern Europe 87,0 126º Burundi Eastern Africa 20,05º Norway and Sitzerland Europe 86,0 127º Venezuela AIBER 19,06º Netherlands Western Europe 83,0 128º Angola aiddle Africa 19,07º Canada Northern America 81,0 129º Yemen Western Asia 19,08º Australia Australia 80,0 130º Uzbekistan Central Asia 18,09º Iceland and Dermany Europe 79,0 131º Iraq Western Asia 16,010º United Kingdom Northern Europe 78,0 132º Sudan Northern Africa 11,0


Conforme tabela acima, entre os 10 primeiros colocados não consta nenhum Ibero-

Americano. Entre os 10 últimos colocados, representando os Ibero-Americanos, consta a

Venezuela 127º posição.


A pontuação mínima foi da Venezuela (19,0), seguida do Paraguai e Nicarágua. A pontuação

máxima foi do Uruguay (73,0), seguido pelo Chile.

3.2.12 IDH 2013

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir

de três dimensões: renda, saúde e educação

908070605040

Median

Mean

7472706866


66,240 71,636

68,940 74,473

13,980 17,826



Minimum 33,700






27

A média dos 132 países é de 68,9, com desvio padrão de 15,6 e variância de

245,5. Nos extremos do gráfico estão os países Nigéria e Noruega, com pontuação mínima de

33,7 é máxima de 94,0, respectivamente.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 94,4 123º Liberia Western Africa 41,22º Australia Australia 93,3 124º aali Western Africa 40,73º Sweden Northern Europe 91,7 125º aozambique Eastern Africa 39,34º United States Northern America 91,4 126º Duinea Western Africa 39,25º Dermany Western Europe 91,1 127º Burundi Eastern Africa 38,96º New Zealand New Zealand 91,0 128º Burkina Faso Western Africa 38,87º Canada Northern America 90,2 129º Chad aiddle Africa 37,28º Denmark Northern Europe 90,0 130º Central African Republic Eastern Africa 34,19º Ireland Northern Europe 89,9 131º Congo, Republic of aiddle Africa 33,810º Swaziland Southern Africa 89,8 132º Niger Western Africa 33,7


Conforme a tabela acima, nenhum dos países da região AIBER constam entre os 10

primeiros ou últimos colocados.


A pontuação mínima foi da Nicarágua (61,4) seguida de Honduras, Guatemala e El Salvador.

A pontuação máxima foi da Espanha (86,9) e, seguido pelo Uruguai, Portugal e Chile.

28

3.2.13 Governance

Governança consiste nas tradições e instituições pelas quais a autoridade de um país

é exercida. Isso inclui o processo pelo qual os governos são selecionados, monitorados e

substituídos; a capacidade do governo para formular e implementar políticas sólidas de

forma eficaz; e o respeito dos cidadãos e do Estado para as instituições que governam as

interações econômicas e sociais entre eles. Os Indicadores Mundiais de Governança

abordam seis grandes dimensões de governança para 215 países: a) Voz e Prestação de

contas; b) estabilidade política; c) Eficácia Governamental; d) Qualidade Regulatória; e)

Estado de Direito; e f) Controle da Corrupção.

907560453015

Median

Mean

57,555,052,550,047,545,0


49,665 57,099

45,772 52,427

19,260 24,560



Minimum 15,217





Summary for Governança


Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Finlândia, com pontuação mínima de 15,2 é

máxima de 100,0, respectivamente.

29

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 100,0 123º Nigeria Western Africa 26,62º Norway Northern Europe 99,1 124º Duinea Western Africa 25,33º Sweden Northern Europe 99,0 125º Tajikistan Central Asia 25,14º New Zealand New Zealand 98,9 126º Uzbekistan Central Asia 23,75º Denmark Northern Europe 98,5 127º Chad aiddle Africa 23,06º Switzerland Western Europe 97,0 128º Yemen Western Asia 22,27º Netherlands Western Europe 95,9 129º Venezuela AIBER 22,08º Canada Northern America 93,9 130º Iraq Western Asia 21,49º Australia Australia 93,0 131º Central African Republic Eastern Africa 16,010º Austria Western Europe 92,1 132º Sudan Northern Africa 15,2


Conforme tabela acima, entre os 10 primeiros colocados não consta nenhum Ibero-

Americano. Entre os 10 últimos colocados, representando os Ibero-Americanos, consta a

Venezuela 129º posição.


A pontuação mínima foi da Venezuela (22,0), seguida de Honduras, Paraguai e Guatemala. A

pontuação máxima foi do Chile (83,6), seguido por Portugal, Espanha e Uruguay.

3.2.14 Voice and Accountability

Participação e Prestação de contas capta a percepção de medida em que os cidadãos de

um país são capazes de participar na eleição de seu governo, bem como a liberdade de

expressão, liberdade de associação, e a liberdade de imprensa

100806040200

Median

Mean

55,052,550,047,545,0


46,962 55,747

44,595 54,595

22,760 29,023



Minimum 0,000





Summary for Voice and Accountability

30


Nos extremos do gráfico estão os países Uzbequistão e Noruega, com pontuação mínima de


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 100,0 123º Djibouti Eastern Africa 13,52º Denmark Northern Europe 97,8 124º Tajikistan Central Asia 12,43º Sweden Northern Europe 97,6 125º Central African Republic Eastern Africa 11,14º Switzerland Western Europe 97,0 126º Belarus Eastern Europe 10,85º New Zealand New Zealand 96,2 127º China Eastern Asia 9,76º Finland Northern Europe 95,1 128º Laos South-Eastern Asia 9,57º Netherlands Western Europe 95,1 129º Iran Southern Asia 9,28º Canada Northern America 91,9 130º Sudan Northern Africa 4,39º Iceland Northern Europe 91,9 131º Saudi Arabia Western Asia 3,210º Austria Western Europe 91,9 132º Uzbekistan Central Asia 0,0


3.2.15 Political Stability

Estabilidade política e ausência de Violência / Terrorismo indicam as percepções do

risco de instabilidade política e ou violência politicamente motivada, incluindo o terrorismo.

Esta variável é construída a partir de diversos indicadores mundiais de diversas fontes

relacionados a temas de violência ou terrorismo que possam gerar uma instabilidade política,

como por exemplo: conflitos armados, tensões internacionais de terrorismo, custo do

terrorismo, frequência de assassinatos políticos, frequência de desaparecimento, frequência de

tortura, conflitos internos e externos, conflitos religiosos etc.

31

100806040200

Median

Mean

65,062,560,057,555,0


55,843 63,526

54,770 64,536

19,905 25,383



Minimum 0,000





Summary for Political Stability


Nos extremos do gráfico estão os países Paquistão e Nova Zelândia, com pontuação mínima

de 0,0 é máxima de 100,0, respectivamente.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 100,0 123º Bangladesh Southern Asia 24,32º Switzerland Western Europe 98,0 124º Egypt Northern Africa 24,03º Finland Northern Europe 97,8 125º aali Western Africa 22,34º Austria Western Europe 97,3 126º Lebanon Western Asia 22,35º Norway Northern Europe 97,0 127º Iraq Western Asia 14,96º Iceland Northern Europe 95,3 128º Nigeria Western Africa 12,67º Sweden Northern Europe 92,1 129º Central African Republic Eastern Africa 10,98º Netherlands Western Europe 91,8 130º Sudan Northern Africa 9,79º Slovakia Eastern Europe 91,3 131º Yemen Western Asia 5,910º Botswana Southern Africa 90,3 132º takistan Southern Asia 0,0


32

3.2.16 Government Effectiveness

Eficácia Governamental capta a percepção da qualidade dos serviços públicos, a qualidade do

serviço público e do seu grau de independência das pressões políticas, a qualidade da formulação e

implementação de políticas, e a credibilidade do compromisso do governo de tais políticas.

100806040200

Median

Mean

50,047,545,042,540,037,535,0


41,453 49,635

35,006 45,063

21,199 27,033



Minimum 0,000





Summary for Government Effectiveness


Nos extremos do gráfico estão os países República da África Central e Finlândia, com

pontuação mínima de 0,0 é máxima de 100,0, respectivamente.

33

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 100,0 123º Djibouti Eastern Africa 15,22º Denmark Northern Europe 94,9 124º Yemen Western Asia 14,73º Sweden Northern Europe 92,9 125º Congo, Republic of aiddle Africa 14,14º Norway Northern Europe 92,2 126º Angola aiddle Africa 13,25º Switzerland Western Europe 90,9 127º Duinea Western Africa 11,66º Canada Northern America 89,9 128º Liberia Western Africa 11,47º Netherlands Western Europe 89,9 129º Togo Western Africa 10,48º New Zealand New Zealand 89,4 130º Chad aiddle Africa 7,19º Australia Australia 86,1 131º Sudan Northern Africa 6,310º Japan Eastern Asia 85,3 132º Central African Republic Eastern Africa 0,0


3.2.17 Regulatory Quality

Qualidade Regulatória capta a percepção da capacidade do governo para formular e

implementar políticas e regulamentos de som que permitem e promover o desenvolvimento do sector

privado.

100806040200

Median

Mean

52504846444240


44,358 53,133

39,892 52,176

22,734 28,990



Minimum 0,000





Summary for Regulatory Quality

34


Nos extremos do gráfico estão os países Venezuela e Suécia, com pontuação mínima de 0,0 é


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Sweden Northern Europe 100,0 123º Belarus Eastern Europe 15,62º Finland Northern Europe 98,9 124º Central African Republic Eastern Africa 14,43º New Zealand New Zealand 97,7 125º Algeria Northern Africa 12,74º Denmark Northern Europe 97,5 126º Iraq Western Asia 10,85º Australia Australia 97,2 127º Congo, Republic of aiddle Africa 8,06º United Kingdom Northern Europe 96,6 128º Sudan Northern Africa 5,77º Netherlands Western Europe 96,6 129º Iran Southern Asia 4,08º Canada Northern America 94,9 130º Cuba Caribbean 0,69º Norway Northern Europe 93,2 131º Uzbekistan Central Asia 0,310º Switzerland Western Europe 92,6 132º Venezuela AIBER 0,0


3.2.18 Rule of Law

Estado de Direito capta a percepção da medida em que os agentes têm confiança e

respeito nas regras da sociedade, e em particular a qualidade da execução de contratos,

direitos de propriedade, a polícia e os tribunais, bem como a probabilidade de crime e

violência.

35

100806040200

Median

Mean

50,047,545,042,540,037,535,0


41,945 50,674

34,617 44,067

22,616 28,839



Minimum 0,000





Summary for Rule of Law


Nos extremos do gráfico estão os países República da África Central e Noruega, com


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 100,0 123º Uzbekistan Central Asia 16,62º Sweden Northern Europe 99,5 124º Ionduras AIBER 15,83º Finland Northern Europe 98,9 125º Tajikistan Central Asia 15,54º Denmark Northern Europe 97,4 126º Sudan Northern Africa 15,35º New Zealand New Zealand 97,1 127º Angola aiddle Africa 14,56º Austria Western Europe 96,3 128º Chad aiddle Africa 12,17º Netherlands Western Europe 95,8 129º Duinea Western Africa 10,88º Switzerland Western Europe 95,3 130º Iraq Western Asia 9,59º Australia Australia 94,2 131º Venezuela AIBER 1,110º Canada Northern America 93,9 132º Central African Republic Eastern Africa 0,0


36

3.2.19 Control of Corruption

Controle da Corrupção capta a percepção da extensão em que o poder público é exercido para

ganhos e enriquecimento privado, incluindo tanto as formas insignificantes de corrupção, assim como

o uso do Estado por elites e interesses privados.

100806040200

Median

Mean

40,037,535,032,530,027,525,0


32,050 40,767

25,967 32,937

22,584 28,799



Minimum 0,000





Summary for Control of Corruption


Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Dinamarca, com pontuação mínima de 0,0 é


37

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Denmark Northern Europe 100,0 123º Cameroon aiddle Africa 7,72º New Zealand New Zealand 98,5 124º Nigeria Western Africa 7,43º Norway Northern Europe 96,9 125º Yemen Western Asia 7,44º Sweden Northern Europe 96,9 126º Uzbekistan Central Asia 6,75º Finland Northern Europe 94,4 127º Iraq Western Asia 6,26º Switzerland Western Europe 92,8 128º Venezuela AIBER 5,47º Netherlands Western Europe 90,8 129º Chad aiddle Africa 5,48º Iceland Northern Europe 86,9 130º Angola aiddle Africa 4,49º Canada Northern America 86,2 131º Burundi Eastern Africa 2,610º Dermany Western Europe 83,8 132º Sudan Northern Africa 0,0


3.2.20 Institutions

Capta o quadro institucional de um país, por meio de suas instituições, medindo a capacidade

de atrair negócios e promover o crescimento, fornecendo boa governança e níveis adequados de

proteção e incentivo para inovações. O índice é formado por três pilares: a) Ambiente Político: indica

a percepção da probabilidade de que um pais possa ser desestabilizado; da qualidade dos serviços

públicos e civis; da formulação e implementação de políticas; e a percepção de violações à liberdade

de imprensa; b) Ambiente Regulatório; indica a percepção sobre a capacidade de um governo de

formular e implementar políticas de coesão que promovam o desenvolvimento do setor privado; a

prevalência do Estado de Direito; e avalia os custos de indenização por demissão de trabalhador; e c)

Ambiente de Negócios: reflete a avaliação de três aspectos que afetam diretamente os

empreendimentos privados, a facilidade de começar um negócio, a facilidade de solução de

insolvência e a facilidade de pagamento de impostos.

38

9075604530

Median

Mean

64626058


59,533 64,748

57,882 62,140

13,510 17,227



Minimum 21,100





Summary for Institutions


Nos extremos do gráfico estão os países Venezuela e Finlândia, com pontuação mínima de


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 95,3 123º Duinea Western Africa 42,62º New Zealand New Zealand 94,3 124º Egypt Northern Africa 42,13º Norway Northern Europe 94,1 125º Sri Lanka Southern Asia 40,94º Denmark Northern Europe 93,6 126º takistan Southern Asia 40,15º Netherlands Western Europe 93,3 127º Angola aiddle Africa 39,16º Canada Northern America 92,7 128º Indonesia South-Eastern Asia 38,17º Ireland Northern Europe 90,4 129º Yemen Western Asia 36,68º Sweden Northern Europe 89,7 130º Sudan Northern Africa 36,49º Australia Australia 88,9 131º Bolivia AIBER 32,710º Austria Western Europe 88,8 132º Venezuela AIBER 21,1


39

3.2.21 Knowledge and Technology

Reflete todas as variáveis tradicionais direcionadas para a atividade de invenções e

inovações, abrangendo: a) Criação do Conhecimento que envolve: o resultado de Atividades

Criativas e Inovadores; pedidos de patentes; Aplicação de modelos de utilidade; artigos

científicos e técnicos públicos; e quantidade de citações dos artigos publicados; b) Sobre o

Impacto do Conhecimento, envolvendo: estatísticas que representem o impacto das

atividade de invenções e inovações no contexto micro e macroeconômico, aumento da

produtividade do trabalho, a entrada de novas empresas, os gastos com software e quantidade

de certificação de qualidade ISSO 9001; e c) Difusão do Conhecimento medida por

estatísticas ligadas ao setor de alta tecnologia ou que são fundamentais para a inovação,

envolvendo quadro aspectos: royalties e taxas de licenças; percentual de exportações de alta

tecnologia em relação ao total de exportações; percentual das exportações de serviços de

comunicação, computação e informação em relação ao total de exportação de serviços; e o

percentual de saída de FDI (Foreign Direct Investment) em relação ao PIB (Produto Interno

Bruto).

6050403020100

Median

Mean

32313029282726


27,590 31,667

25,427 29,630

10,562 13,468



Minimum 2,400





Summary for Knowledge and Technology

40


Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Suíça, com pontuação mínima de 2,4 é


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Switzerland Western Europe 60,9 123º United Arab Emirates Western Asia 14,32º China Eastern Asia 59,0 124º Yemen Western Asia 13,73º Sweden Northern Europe 58,8 125º El Salvador AIBER 13,64º United States Northern America 58,1 126º Togo Western Africa 13,45º United Kingdom Northern Europe 56,4 127º Namibia Southern Africa 12,76º Korea, Republic of Eastern Asia 54,5 128º Duinea Western Africa 12,57º Israel Western Asia 54,3 129º Burundi Eastern Africa 12,38º Finland Northern Europe 54,2 130º Nicaragua AIBER 12,19º Netherlands Western Europe 53,8 131º Nepal Southern Asia 11,210º Ireland Northern Europe 53,2 132º Sudan Northern Africa 2,4


3.2.22 EPI Score

O Índice de Desempenho Ambiental (EPI) classifica o desempenho dos países em

questões ambientais de alta prioridade em duas grandes áreas políticas: proteção da saúde

humana e proteção do meio ambiente.

41

9075604530

Median

Mean

56545250


49,634 55,334

49,157 54,997

14,767 18,830



Minimum 18,430







Nos extremos do gráfico estão os países Mali e Suíça, com pontuação mínima de 18,4 é


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Switzerland Western Europe 87,7 123º Duinea Western Africa 28,02º Australia Australia 82,4 124º Togo Western Africa 27,93º Czech Republic Eastern Europe 81,5 125º aauritania Western Africa 27,24º Dermany Western Europe 80,5 126º aadagascar Eastern Africa 26,75º Spain AIBER 79,8 127º Burundi Eastern Africa 25,86º Austria Western Europe 78,3 128º Bangladesh Southern Asia 25,67º Sweden Northern Europe 78,1 129º Sudan Northern Africa 24,68º Norway Northern Europe 78,0 130º Liberia Western Africa 24,09º Netherlands Western Europe 77,8 131º Lesotho Southern Africa 20,810º United Kingdom Northern Europe 77,4 132º aali Western Africa 18,4


42

3.2.23 Happy Planet Index

Reflete a felicidade de um país com base em três indicadores: Expectativa de Vida,

Bem-estar e Pegada Ecológica (Ecological Footprint).

60,052,545,037,530,022,5

Median

Mean

454443424140


41,134 44,211

40,503 44,498

7,972 10,166



Minimum 22,591






A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal,

com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau,

com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno

número de países: Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um

estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia

(FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53).

No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana,

com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9

paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27).

Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB

de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB.

A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo

Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores

43

colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os

melhores colocados do grupo.

O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana,

evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de

felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até

decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por

pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às

situações adversas.

Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste

indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Costa Rica AIBER 64,0 123º aacedonia Southern Europe 28,32º Colombia AIBER 59,8 124º Togo Western Africa 28,23º El Salvador AIBER 58,9 125º South Africa Southern Africa 28,24º Jamaica Caribbean 58,5 126º Kuwait Western Asia 27,15º tanama AIBER 57,8 127º Niger Western Africa 26,86º Nicaragua AIBER 57,1 128º aongolia Eastern Asia 26,87º Venezuela AIBER 56,9 129º aali Western Africa 26,08º Duatemala AIBER 56,9 130º Central African Republic Eastern Africa 25,39º Bangladesh Southern Asia 56,3 131º Chad aiddle Africa 24,710º Cuba Caribbean 56,2 132º Botswana Southern Africa 22,6


3.2.24 Gini Index

Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda entre os indivíduos ou

agregados familiares dentro de uma economia desvia de uma distribuição perfeitamente igual. O

índice de Gini mede a área entre a curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta,

expressa em percentagem da superfície máxima abaixo da linha. Assim, um índice de Gini de 0

44

representa igualdade perfeita, enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita. Para efeito

deste trabalho, a interpretação ocorre de forma inversa, ou seja, quanto maior, melhor.

75,067,560,052,545,037,5

Median

Mean

646362616059


59,582 62,370

60,274 63,698

7,224 9,212



Minimum 36,860





Summary for GINI Index

A média dos 132 países é de 60,9, com desvio padrão de 8,1 e variância de 65,6. Nos

extremos do gráfico estão os países África do Sul e Ucrânia, com pontuação mínima de 36,9 é


Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Ukraine Eastern Europe 75,2 123º Duatemala AIBER 47,72º Slovenia Southern Europe 75,1 124º Brazil AIBER 47,33º Sweden Northern Europe 73,9 125º Colombia AIBER 46,54º Czech Republic Eastern Europe 73,6 126º Lesotho Southern Africa 45,85º Belarus Eastern Europe 73,5 127º Central African Republic Eastern Africa 43,76º Slovakia Eastern Europe 73,4 128º Ionduras AIBER 42,67º Norway Northern Europe 73,2 129º Zambia aiddle Africa 42,58º Denmark Northern Europe 73,1 130º Botswana Southern Africa 39,59º Romania Eastern Europe 72,7 131º Namibia Southern Africa 38,710º Finland Northern Europe 72,2 132º South Africa Southern Africa 36,9


45

3.2.25 Democracy Index

Índice de Democracia fornece um instantâneo estado da democracia em todo o mundo

e está baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o

funcionamento do governo, participação política e cultura política.

907560453015

Median

Mean

65,062,560,057,555,0


55,171 62,293

56,755 65,473

18,453 23,531



Minimum 14,900





Summary for Democracy Index 2014


Nos extremos do gráfico estão os países República da África Central e Noruega, com


46

Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 99,3 123º Yemen Western Asia 27,92º Sweden Northern Europe 97,3 124º United Arab Emirates Western Asia 26,43º Iceland Northern Europe 95,8 125º Sudan Northern Africa 25,44º New Zealand New Zealand 92,6 126º Uzbekistan Central Asia 24,55º Denmark Northern Europe 91,1 127º Tajikistan Central Asia 23,76º Switzerland Western Europe 90,9 128º Laos South-Eastern Asia 22,17º Canada Northern America 90,8 129º Iran Southern Asia 19,88º Finland Northern Europe 90,3 130º Saudi Arabia Western Asia 18,29º Australia Australia 90,1 131º Chad aiddle Africa 15,010º Netherlands Western Europe 89,2 132º Central African Republic Eastern Africa 14,9


3.2.26 Ocean Health Index

O gráfico para o Índice de Saúde dos Oceanos (OHI) chama atenção pela grande

concentração de países entre o marco do 45 e 55 na escala normalizada (46 países) , o que

equivaleria as pontuações de Algeria (62,01), Namíbia (62,96) e Quênia (64,12) no estrato

inferior e Togo (65,19) e Japão (65,09) no estrato superior.

É preciso registrar, contudo, que faltavam dados para 34 países do OHI, e que

conforme relatado acima, aos valores faltantes, foi atribuída a média das pontuações do OHI

dos países disponível no momento de elaboração deste estudo. A média foi de 64,97, que ao

47

ser normalizado de 0 à 100, tornou-se 53,721, que foi o valor atribuído a estes 34 países. Isso

explica a grande concentração de países na faixa que vai de 45 a 55 do OHI, e por isso o pico

não tem significância estatística.

Os melhores colocados foram a Dinamarca (82,14), Finlândia (81,4) e Noruega (80,11)

e os piores colocados foram a Nicarágua (45,05), a Libéria (47,54) e Angola (42,66).

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS As análises individuais dos Gráficos em conjunto com o ranking dos 10 primeiros e 10

últimos colocados, indicam que de maneira geral, as melhores pontuações são marcadas pelos

países desenvolvidos da Europa, sempre presente também Canadá, Estados Unidos, Austrália

e Nova Zelândia. Nas últimas colocações é frequente a presença quase total de países da

África e Ásia.

A região AIBER, se apresenta numa constante intermediária, entre os países

desenvolvidos e os países da África e Ásia. Os destaques positivos entre os Ibero-Americanos

são Portugal, Espanha, Uruguai e Chile, os quais sempre apresentam as melhores pontuações.

Os destaques negativos, na maioria dos casos, ficam para os países da América Central, e

Paraguai, Venezuela e Bolívia da América do Sul.

ba sta - puc-sp€¦ · 1 que apresenta as variáveis e sua categorização em três e...

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