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A análise dos dados foi realizada de forma quantitativa e qualitativa, de acordo com o objetivo de pesquisa, que correlaciona as variáveis transição demográfica e o desenvolvimento socioeconômico. Observou-se se o considerado pelos autores descritos no referencial teórico pôde ser verificado no Distrito Federal.

As fases da transição demográfica foram observadas pelo comportamento das taxas de natalidade e mortalidade no Distrito Federal, apresentadas por séries temporais. O

renda, trabalho, acesso a serviços de abastecimento de água, iluminação elétrica, dentre outros. A relação entre os fenômenos da transição demográfica e desenvolvimento socioeconômico foi considerada a partir da inter-relação entre variáveis diversas, como taxa de fecundidade e renda per capita, população economicamente ativa e taxa de desemprego, dentre outras. A Tabela 2 apresenta as variáveis e seus respectivos significados, que foram utilizadas na análise para relacionar os fenômenos da transição demográfica e do desenvolvimento econômico.

Tabela 2 – Variáveis utilizadas para análise de dados da inter-relação entre transição demográfica e desenvolvimento socioeconômico

Variável Significado

Idoso Para atender ao parâmetro da Política Nacional do Idoso – Lei nº 8.842, de 4 de

janeiro de 1994, idoso será considerado pessoa com 60 anos ou mais. População

Potencialmente Produtiva

Seguindo o parâmetro de definição de população idosa – população acima de 60

anos –, o estrato de população potencialmente produtiva considerado no trabalho

é o de pessoas entre 15 e 59 anos. População

Economicamente Ativa (PEA)

Número de habitantes em idade ou condições físicas para exercer alguma ocupação no mercado de trabalho. A delimitação da idade varia entre os países – aqui será considerado o mesmo que para a população potencialmente produtiva.

População Ocupada É uma das variações da PEA e refere-se aos que possuem algum ofício no período de referência, podendo ser remunerado ou não.

População Desocupada

Grupo de pessoas que não possuem emprego, estão aptas para trabalhar e realizaram esforço para tal.

População Não Economicamente Ativa (PNEA)

Pessoas que não estão classificadas como ocupadas ou desocupadas. São as que não têm idade, interesse ou condições de exercer algum oficio.

População em Idade

Ativa (PIA) É a soma da População Economicamente Ativa (PEA) e da População Não Economicamente Ativa (PNEA).

Razão de Dependência

Relação entre o segmento populacional potencialmente dependente (menores de 15 anos e maiores de 60 anos) e o segmento produtivo (entre 15 e 59 anos). Pode ser dividida em razão de dependência jovem e razão de dependência dos idosos. Taxa Bruta de

Natalidade (TBN) Corresponde ao número de nascidos vivos, por mil habitantes, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

Taxa Bruta de Mortalidade (TBM)

Número total de óbitos, por mil habitantes, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

Taxa de

Fecundidade Total (TFT)

Número médio de filhos que uma mulher deverá ter ao final de seu período reprodutivo.

Taxa de

Desemprego  Percentual da população residente economicamente ativa que se encontra sem trabalho na semana de referência, em determinado espaço geográfico, no ano

considerado. Rendimentos

Médios dos Ocupados

Média dos rendimentos de todos os trabalhos das pessoas ocupadas. Produto Interno

Bruto (PIB) per

Capita

Valor médio agregado por indivíduo, em moeda corrente e a preços de mercado, dos bens e serviços finais produzidos em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

Mede a produção do conjunto dos setores da economia por habitante e indica o nível de produção econômica em um território, em relação ao seu contingente populacional.

demográfica e desenvolvimento socioeconômico (continuação)

Variável Significado

Renda Média Domiciliar per

Capita

 É a média das rendas domiciliares per capita das pessoas residentes em determinado espaço geográfico, no ano considerado. Mede a capacidade de aquisição de bens e serviços dos moradores do domicílio.

Índice de Gini Mede o grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a

renda domiciliar per capita. Seu valor é 0 quando não há desigualdade (a renda domiciliar per capita de todos os indivíduos tem o mesmo valor) e tende a 1 à medida que a desigualdade aumenta. O universo de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.

Índice de Theil Mede a desigualdade na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar

per capita, excluídos aqueles com renda domiciliar per capita nula. É o

logaritmo da razão entre as médias aritmética e geométrica da renda domiciliar

per capita dos indivíduos, sendo nulo quando não existir desigualdade de renda

entre eles e tendente ao infinito quando a desigualdade tender ao máximo. Fonte: Elaboração da Autora (2017) – IBGE e Atlas do Desenvolvimento Humano (2013)

3.4.1 Correlações

Viali (2016) esclarece que o estudo do comportamento de variáveis pode ocorrer de forma experimental ou correlacional. A forma experimental significa atribuir valores às variáveis e observar seu comportamento, enquanto a forma correlacional refere-se à observação de como as variáveis se comportam, sem nenhuma interferência, o que se aplica à presente pesquisa.

O estudo entre variáveis denomina-se correlação e regressão. Quando direcionado para duas variáveis, é denominado correlação e regressão simples; quando relacionado a três ou mais variáveis, correlação e regressão múltiplas. A diferença entre correlação e regressão consiste na função de cada uma delas: enquanto a correlação observa o grau de relacionamento linear entre as duas variáveis, a regressão fornece uma equação para descrever o comportamento de uma das variáveis em relação ao comportamento da outra (SMILES, McGRANE, 2002; SILVER, 2000).

De acordo com Viali (2016), a medida numérica que representa a correlação entre as variáveis é denominada coeficiente de correlação, que também é conhecido como coeficiente de Pearson e calculado pela fórmula

𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑦 − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦)

n = número dos pares de observações

x = variável independente (seria a base do estudo)

y= variável dependente (supõe ser influenciada pela variável x)

Para melhor análise do coeficiente, dois pontos precisam ser observados: o sentido e a intensidade da correlação. A correlação, quanto ao sentido, pode ser positiva ou negativa. Isso significa que, quando as variáveis X e Y variam de forma simultaneamente proporcionais, há uma correlação positiva, e quando variam de forma inversamente proporcionais, uma correlação negativa. O valor numérico do coeficiente de correlação (r) varia de -1 a 1, ou seja, a intensidade da correlação estará compreendida no intervalo [-1, +1]. Caso o cálculo de r resulte em 0 (zero), significa que não existe correlação entre as variáveis (VIALI, 2016).

A Tabela 3 indica a escala de valores para análise da intensidade das correlações.

Tabela 3 – Escala intensidade de correlações

Escala de Valores Tipo de Correlação [-1,00] Correlação negativa perfeita [-1,00,-0,80] Correlação negativa muito alta [-0,80,-0,60] Correlação negativa alta [-0,60,-0,40] Correlação negativa moderada [-0,40,-0,20] Correlação negativa baixa [-0,20,-0,00] Correlação negativa muito baixa

[0,00] Correlação nula

[0,00,+0,20] Correlação positiva muito baixa [+0,20,+0,40] Correlação positiva baixa [+0,40,+0,60] Correlação positiva moderada [+0,60,+0,80] Correlação positiva alta [+0,80,+1,00] Correlação positiva muito alta

[+1,00] Correlação positiva perfeita

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