Articulação da CATPCA com a Análise de Clusters

A aplicação da Análise de Clusters aos scores dos 250 residentes, segundo as componentes retidas, permite viabilizar os grupos delineados anteriormente. Para agrupamento dos residentes, seguiu-se o método não hierárquico, k-médias, estabelecendo a formação de dois grupos principais.

A formação destes grupos de residentes verifica-se principalmente devido à primeira componente (CP1), dada a sua variabilidade, tendo um valor de F elevado e a distância entre os centróides nos dois clusters é maior (Tabela 2.25).

Tabela 4.25: Média dos scores das 3 componentes nos Clusters e valor de F

Cluster 1 (46 residentes) Cluster 2 (204 residentes) 𝑭 = 𝑸𝑴𝑪 𝑸𝑴𝑬 CP1 - Benefícios -1,73 0,39 501,105 CP2- Experiência no ADV 0,27 -0,06 4,106 CP3- Problemas 0,18 -0,04 1,820

O cruzamento das variáveis iniciais com a variável que identifica a pertença os Clusters permite identificar a importância das categorias de cada variável, na caraterização dos grupos formados. As percentagens condicionadas por Cluster, assim como as principais estatísticas descritivas encontram-se em anexo (4.14 da Parte I). Verifica-se que as categorias que permite a nomeação dos Clusters estão relacionadas com os Benefícios gerais. A categoria discordo dos diversos benefícios listados, concentra-se no Cluster 1, a porção de residentes discordantes da amostra neste Cluster, varia entre 52% (B1) e os 100% (B2 e B4). A categoria concordo centra-se na

126

Problemas listados, o Cluster 2 concentra os discordantes, 90% em P2 e 77% em P5 (Tabela 4.26)

Tabela 4.26: Concentração de residentes nos dois Clusters mediante as categorias mais discriminantes (%)

Variáveis Cluster 1

(46 residentes)

Cluster 2

(204 residentes)

B1 (Oportunidades para a família desfrutar) B2 (Boa imagem para a região)

B3 (Maior envolvimento da comunidade) B4 (Orgulho na região)

B5 (Preservação do património) B6 (Entrada de capital para a região) B7 (Novos visitantes)

B8 (Investimento na região) B9 (Criação de emprego) B10 (Valorização imobiliária) P2 (Aumento do custo de vida) P5 (Segurança nas ruas) Setor profissional Discordantes 52% 100% 68% 100% 93% 78% 93% 87% 65% 58% --- --- ---- Concordantes 93% 84% 93% 90% 88% 96% 89% 98% 99% 96% Discordantes 90% Concordantes 90% Secundário 100%

Os residentes inquiridos distinguem-se, principalmente, pela sua perceção sobre o impacto da chancela UNESCO no ADV. O grupo maior, com 204 residentes (81,6% da amostra), são os que têm uma perceção positiva sobre o impacto da chancela UNESCO no ADV, concentra os residentes que concordam com os benefícios. Neste grupo, 70% trabalha ou já trabalhou, desde 2001, na vitivinicultura, 78% são proprietários e 83% são naturais ADV. O grupo com menos residentes (18,4%) assume uma perceção negativa da chancela, reúne a maioria dos discordantes dos benefícios. Destes 46 residentes, 87% são naturais da região classificada, 67% trabalham no setor terciário, 88% são proprietários, 98% trabalha no ADV, 15% são reformados (no grupo com uma perceção positiva os reformados representam 6%).

4.2.2.3. Notas conclusivas

A descrição de cada uma das componentes permitiu conhecer os principais indicadores que contribuem para a perceção dos residentes do ADV. A CATPCA, com a aplicação de quantificações diferenciadas às variáveis originais, revelou resultados mais claros, relativamente à HOMALS, sobre a perceção dos residentes. Embora com uma percentagem de variância explicada inferior 34,5% (contra 42% na HOMALS conjunta), a interpretação das componentes principais sobrepõem-se à VAF (Linting et al., 2007).

A CATPCA permitiu a formação de três componentes principais, que se definiram mediante o peso das variáveis originais, através dos Component Loadings. A primeira (CP1) resume os

127

Benefícios da chancela, dada a forte associação entre a CP1 e benefícios listados. A segunda (CP2) definiu-se como a Experiência no ADV, uma vez que existe uma correlação elevada entre CP2 e as variáveis Tempo na residência atual, Duração no atual emprego e Idade. A terceira (CP3) resume essencialmente os Problemas da chancela, devido ao peso considerável das variáveis que traduzem os problemas relacionados com a atribuição do estatuto. As componentes referidas, que advém da aplicação da CATPCA, levaram à separação dois grupos de residentes, que se distinguem mediante a sua perceção sobre o impacto da chancela na região: perceção positiva ou negativa. A Análise de Clusters, aplicada posteriormente, veio viabilizar, através do método k-médias (agrupamento não hierárquico), os resultados evidentes na CATPCA. Possibilitou conhecer a percentagem de residentes centrados em cada grupo, onde sobressaem as variáveis que caraterizam os benefícios. Um grupo reúne a maior porção de residentes concordantes com os benefícios e no outro concentram-se os residentes discordantes. Levando a definir os grupos segundo a sua perceção, os residentes que manifestam uma opinião positiva sobre o impacto da chancela e os que se revelam uma perceção negativa (Figura 4.25).

Figura 4.25: Principais resultados obtidos pela CATPCA

•CATPCA

Conjunta

• Quantificações das categorias de acordo com

a natureza das variáveis.

Optimals scaling levels • Benefícios • Experiência no ADV • Problemas Definir as 3 Componentes • Residentes com uma perceção positiva • Residentes com uma perceção negativa Análise de clusters

128

CONCLUSÃO

Chegando ao fim deste percurso, nesta parte do trabalho, apresentam-se as principais conclusões da investigação conduzida.

A Parte I da tese centra-se na teoria das técnicas estatísticas multivariadas para variáveis qualitativas. A análise da HOMALS e da CATPCA emergem dos algoritmos provenientes do sistema Gifi (“GIFI system”). Ambos recorrem ao método algébrico dos mínimos quadrados alterados com quantificação ótima (ALSOS, Alternating Least Squares with Optimal Scaling). A estimação das categorias e dos scores do objetos são atualizados interativa e alternadamente, as categorias são quantificadas fixando os scores dos objetos. Estes são atualizados mantendo as categorias, através do Princípio das Médias Recíprocas, como descrito no capítulo 2 (secção 2.2.3). As diversas iterações realizadas nos dois métodos são usados para minimizar a função perda, que quantifica a informação perdida, reduzindo a dimensionalidade dos dados.

Tanto a HOMALS como a CATPCA investem na quantificação das categorias, as variáveis são transformadas associando-lhes o processo de quantificação ótima (optimal scaling). No entanto, a CATPCA distancia-se da HOMALS nos seguintes aspetos: i) estende o processo de quantificação ótima às variáveis mensuradas em várias escalas de medida; ii) a quantificação das categorias das variáveis originais envolve a imposição de restrições; iii) existe uma quantificação ótima diferenciada (optimal scaling levels), a incluir na função perda, onde acresce mais uma parcela (Non-Multiple variables ou Single) como descrito no capítulo 3 (secção 3.2.). Assim, a CATPCA limita a flexibilidade permitida às quantificações, uma vez que esta ocorre de variável a variável, refletindo-se na percentagem de Variância Explicada (VAF, Variance Accounted For) que normalmente é mais reduzida. Embora esta possa ser minimizada considerando níveis de quantificação adequados, as novas variáveis, as componentes principais, são mais interpretáveis. Por isso, se os dados envolvem apenas variáveis nominais, a HOMALS é a mais potente, possui uma maior flexibilidade na quantificação das categorias, considera apenas a pertença dos objetos às categorias, sendo a VAF maior e a perda, quantificada através da função perda, menor. Se o estudo envolve variáveis de natureza distintas (embora maioritariamente qualitativas), a CATPCA será mais eficaz, principalmente, do ponto de vista interpretativo porque conjuga a natureza das variáveis com a qualidade de ajustamento.

129

A Parte II da investigação centra-se na aplicação das técnicas e métodos descritos na primeira parte ao Alto Douro Vinhateiro (ADV). Inicia-se com sua contextualização, no capítulo 1, o ADV Património da Humanidade, classificada em 2001, pela UNESCO, como paisagem cultural evolutiva viva. Os criadores desta obra são os residentes durienses, que apesar de serem os elementos chave (Lourenço, 2003), transformaram ao longo de várias gerações uma paisagem agreste num ambiente de uma beleza ímpar, pelo que se torna relevante conhecer a sua perceção e o impacto da chancela nas suas decisões e bem-estar económico.

A formalização de alguns temas importantes comuns em estudos estatísticos, o inquérito e o plano amostral, foi feito nos capítulos 2 e 3. O delineamento do estudo estatístico contempla a explanação de todas as seções presentes no inquérito, bem como o tipo de variáveis envolvidas, sendo constituído por 4 secções (benefícios económicos, custos, benefícios e problemas gerais e os dados socioeconómicos) que totalizaram 50 variáveis medidas em várias escalas (capítulo 2). Na elaboração do plano amostral (capítulo 3) foram contempladas várias etapas, dando especial atenção à dimensão amostral e à recolha da amostra no ADV, de forma a garantir a sua representatividade, viabilizando os dados recolhidos e a robustecendo os resultados.

No Capítulo 4 (secção 4.1.) procedeu-se à análise estatística univariada e em alguns casos bivariada, com recurso a testes de hipóteses adequados (teste de independência do Qui-

quadrado e o teste não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney).

Relativamente à análise dos resultados relativos aos benefícios/custos decorrentes da ligação à rede UNESCO para os residentes, emergiram algumas conclusões importantes, do ponto de vista de gestão do bem. Verifica-se que na estrutura demográfica, segundo a opinião dos residentes, o estatuto veio melhorá-la. Nomeadamente: influenciou a fixação na região de 13% (5% mudou de residência de um outro concelho para um pertencente ao ADV); persuadiu a atividade profissional de 25%; capacitou a melhoria do retorno económico de 33%.

Em relação à estrutura económica e empresarial, na maioria, os residentes proprietários consideram que a chancela veio melhorá-la, especialmente na área do turismo, onde apenas 6% indica um decréscimo na sua dinâmica económica (retorno económico, oferta e procura de serviços).

Não obstante, os vitivinicultores, que representam 54% da amostra, não têm percecionado de modo homogéneo o efeito da chancela. Embora 48%, 58% e 56% considerem que o efeito da

130

chancela foi maior ou muito maior, no retorno económico, na procura de vinhos e na valorização dos vinhos, respetivamente. São os mais reticentes, alguns não conseguiram canalizar os benefícios do estatuto, de 23% a 38% avaliam a sua dinâmica económica como menor ou muito menor, sendo importante delinear um plano interventivo, que auxilie estes residentes a canalizar os benefícios da chancela.

No comércio, os residentes proprietários revelam uma perceção moderada pois, 51% assume que o impacto da chancela foi o mesmo no seu retorno económico, 47% na oferta e 56% na procura de serviços considera o efeito foi maior ou muito maior.

Do estudo bivariado, sobre a análise de dependência entre a perceção do proprietário e a área de atividade no seu retorno económico, conclui-se que esta não é a mesma, os proprietários da área do turismo sentem um efeito maior.

Da análise de dependência entre o rendimento mensal líquido do agregado familiar e a dinâmica económica dos proprietários, surge apenas uma dependência entre o rendimento do vitivinicultor e a procura de vinho. A existência de famílias que vivem exclusivamente da vitivinicultura contribuíram para essa dependência, a população agrícola familiar também sente que a chancela UNESCO melhorou o seu rendimento familiar através da procura de vinho (no total dos vitivinicultores, 58% considera que foi maior ou muito maior contra os 23% que acha que foi menor ou muito menor) o que irá dar continuidade à atividade agrícola e ao seguimento da obra ADV.

Em suma, na opinião dos habitantes da região, a chancela UNESCO, veio melhorar os dois indicadores, demográficos e económicos, cruciais na sustentabilidade do ADV, uma paisagem cultural evolutiva viva.

No que concerne à avaliação da influência da chancela na realização de custos/investimentos, esta é assumida por 34% (de 32 residentes) na recuperação /manutenção de Muros de Xisto, 26% (de 27 residentes) na recuperação /manutenção de Imóveis e 29% (de 70 residentes) na plantação/replantação de Vinha. Os gastos mencionados nas diversas tipologias, dos que assumem e os que não identificam a influência da classificação, são semelhantes.

Quanto a benefícios gerais para a região, destacam-se a boa imagem, orgulho na região e novos visitantes. A segurança e o congestionamento não são problemas sentidos pelos residentes do

131

ADV. Mas há alguma preocupação com a sazonalidade, aumento do custo de vida e a presença de pessoas estranhas na região.

A aplicação dos dois métodos descritos na primeira parte da tese, a HOMALS e a CATPCA, articulando posteriormente com a Análise de Clusters, nos dados descritos possibilita uma comparação a nível de resultados, permitindo atingir o objetivo operacional:

- Aplicação e comparação de técnicas multivaridas qualitativas, que pressupõem optimal

scaling distintos para “conhecer a perceção dos residentes sobre o impacto da chancela UNESCO atribuído ao ADV”.

Na análise de homogeneidade seguiram-se dois processos distintos, a HOMALS por partes e a conjunta. A HOMALS por partes, articulada com a Análise de Clusters (método k-médias) levou à identificação de dois grupos de residentes distinguidos pela concentração respondentes de acordo com a sua idade, área de trabalho e pela concentração, embora ténue, dos residentes indiferentes aos benefícios e problemas gerais relativos ao impacto da chancela no ADV. Concluindo-se que os residentes indiferentes à chancela são os mais novos, que trabalham por conta de outrem, especialmente na área do comércio e turismo. Já os residentes com uma noção do impacto do estatuto estão ligados à área da vitivinicultura, proprietários, mais velhos e com menos habilitações.

Na HOMALS conjunta evidenciou-se, num grupo, uma maior porção com os residentes discordantes e concordantes e no outro concentram-se os residentes indiferentes, principalmente dos problemas, sugerindo a definição dos grupos segundo a sua perceção: os residentes que manifestam uma opinião sobre o impacto da chancela e os que se revelam indiferentes. O grupo de residentes com uma perceção definida, reúne mais residentes concordantes e discordantes, são mais velhos, maioritariamente proprietários e trabalham há mais tempo, revelam mais experiência sobre o ADV. O grupo de residentes que se revelam indiferentes à chancela, têm menos experiencia sobre o ADV, são mais novos e trabalham há menos tempo.

Por fim, da aplicação da CATPCA, com retenção de três componentes (benefícios, experiência no ADV e problemas) resultam dois grupos de residentes que se distinguem mediante a sua perceção sobre o impacto da chancela na região: perceção positiva ou negativa. A Análise de

132

percentagem de residentes centrados em cada grupo, onde sobressaem as variáveis que caraterizam os benefícios. Um grupo reúne a maior porção de residentes concordantes com os benefícios e no outro concentram-se os residentes discordantes, possibilitando a definição dos grupos segundo a sua perceção: os residentes que manifestam uma opinião positiva sobre o impacto da chancela e os que se revelam uma perceção negativa. Relativamente às restantes variáveis, os dois grupos têm caraterísticas muito semelhantes, mas percentagem de proprietários e de trabalhadores no setor terciário é maior no grupo com a perceção negativa. A percentagem de residentes que trabalham na vitivinicultura, assim como o tempo médio na atual residência e emprego, é superior nos residentes com perceção positiva.

Da aplicação das técnicas multivaridas, a HOMALS e a CATPCA, emergiram resultados distintos e perceções diferentes devido, principalmente, à implementação de restrições exigidas aquando da inclusão das propriedades métricas das variáveis (ordem e distância) originais, levando a quantificações diferenciadas para as categorias. Assim, a aplicação de optimal scaling distintos possibilitou-nos conhecer as diferentes perceções dos residentes do ADV sobre o impacto da chancela UNESCO. A CATPCA, com a aplicação de quantificações diferenciadas às variáveis originais, revelou resultados mais claros, relativamente à HOMALS, sobre a perceção dos residentes.

A conjugação das estatísticas simples (univariada e bivarida) e a análise multivariada possibilitou o alcance do objetivo geral, sendo assim possível conhecer os benefícios/custos decorrentes da ligação à rede UNESCO para os residentes. Na generalidade, os residentes consideram que o estatuto veio melhorar seu bem-estar económico, sendo que o grupo de residentes que possui uma perceção positiva, dada a concentração de residentes concordantes dos benefícios gerais (descritos na secção III do inquérito), é muito maior (representando 81,6% da amostra), sendo importante continuar a dinamizar ações para o desenvolvimento e promoção da região, para assim conservar esta ideia tão otimista dos construtores da paisagem. Os que têm uma perceção negativa, são genericamente mais velhos, reformados, com menos habilitações e que trabalham no setor primário, um público mais resistente às mudanças. Adicionalmente, da HOMALS conjunta, emerge um grupo de residentes mais novos e trabalhadores por conta de outrem, indiferente à chancela, sendo necessário implementar uma política interventiva, estimulando a participação dos mais jovens no desenvolvimento da região.

133

Em síntese, esta tese, através da Estatística, especificamente a aplicação de técnicas multivariadas para dados qualitativos, vem dar um potencial contributo para o conhecimento de uma problemática relevante para o ADV, a perceção dos residentes sobre o impacto da chancela UNESCO, permitindo conhecer o reflexo desta inclusão na região e no bem-estar económico dos perpetuadores da paisagem. Tendo por base as conclusões extraídas, devem ser implementadas estratégias de valoração do ADV adequadas à realidade dos que lá vivem. Ainda assim, esta investigação deixa em aberto questões e orientações para uma investigação futura: uma análise inferencial mais profunda, de algumas das questões abordadas no inquérito, no sentido de perceber melhor o porquê das respostas obtidas e dos perfis delineados; uma dimensão amostral superior tornaria possível a aplicação de testes paramétricos, que poderia robustecer ainda mais os resultados apresentados.

134

BIBLIOGRAFIA

R

EFERÊNCIAS

- Aaker D., Kumar V. e Day G. (2001). Marketing Research.Nova York: John Wiley & Sons. - Aguiar F. (2002). “O Alto Douro Vinhateiro, uma paisagem cultural, evolutiva e viva”. Douro

– Estudos & Documentos, vol. VII (13), p.143-152. Disponível em: http://ler.letras.up.pt.

- Almeida C. (2006). História do Douro e do vinho do Porto. História Antiga da Região

Duriense. Edições Afrontamento.

- Andresen T. e Rebelo J. (2013). Avaliação do Estado de Conservação do Bem Alto Douro

Vinhateiro - Paisagem Cultural Evolutiva Viva. Relatório de Avaliação. Porto: CCDRN/EMD,

CIBIO UP/UTAD.

- Benzécri J. (1982). Histoire et préhistoire de L´Analyse des Donnés. Partie V: l'analyse des

correspondances. Paris: Dunod.

- Carvalho H. (1998). Variáveis Qualitativas na Análise Sociológica: Exploração de Métodos

Multidimensionais. Lisboa: Dissertação de Doutoramento, ISCTE.

- Carvalho H. (2000). “Homogeneidade e Correspondências Múltiplas - Comparação de dois métodos de análise”, in Elisabete Reis, Manuel Ferreira e outros, Temas em Métodos

Quantitativos 1. Lisboa: Edições Sílabo, p.239 – 269.

- Carvalho H. (2004), Análise Multivariada de Dados Qualitativos – Utilização do HOMALS

com o SPSS. Lisboa: Edições Sílabo.

- Costa G. (2014). “Análise de homogeneidade de localidades da cidade do Rio de janeiro quanto a preços de locação: um estudo de caso”, Gestão da Produção, Operações e Sistemas, Bauru, Ano 9, n.º 2. Brasil, p. 121-137.

- De De Leeuw J., Mair P. (2009), “Gifi Methods for Optimal Scaling in R: The Package HOMALS”. Journal of Statistical Software.

- Dillon W. e Goldstein M. (1984). Multivariate Analysis: methods and applications. Nova Iorque: John Wiley and Sons.

- Farinha-Marques P. e Fernandes C. (2014). “Avaliação do património vegetal natural do Alto Douro Vinhateiro 2001 -2012”. Revista de Geografia e Ordenamento do Território (GOT), nº 5 (junho), Centro de Estudos de Geografia e Ordenamento do Território, p. 93-115. Disponível em: http://cegot.org.

- Fernando A. (2014). Analise Fatorial para Variáveis Ordinais. Porto: Universidade do Porto – Faculdade de Economia, tese de mestrado. Disponível em: http://repositorio-aberto.up.pt. - Ferreira M. e Tavares I. (2009). Notas sobre a História da Estatística. ALEA. Disponível em: http://alea-estp.ine.pt.

135

- Gifi A. (1990). Nonlinear Multivariate Analysis. England: John Wiley & Sons.

- Hair J., Black W., Babin B. e Anderson R. (2005).Multivariate Data Analysis. Upper Sadle

River, NJ: Prentice – Hall.

- Hill M. e Hill A. (2005). Investigação por Questionário. Lisboa: Edições Sílabo.

- Howell D. (1999). Fundamental Statistics for the Behavioural Sciences. Velmont CA: Duxbury Press.

- Instituto Nacional de Estatística (2012). Censos 2011 Resultados definitivos - Portugal. Lisboa: INE. Disponível em: https://www.ine.pt (Última consulta em junho de 2015).

- Kendall M. (1957). A Course in Multivariate Analysis. London: Griffin.

- Lavado N. (2004). Análise em Componentes Principais Não - Linear. Universidade de Lisboa: Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação, tese de mestrado.

- Lavado N. (2012). Extensões via splines da Análise em Componentes Principais Não-Linear. Lisboa: Instituto Superior de Ciências do Trabalho e da Empresa e Instituto Universitário de Lisboa , tese de doutoramento.

- Lima P. (2001). “UNESCO deu parecer favorável. Douro é Património Mundial da

Humanidade” in Diário de Trás os Montes. Vila Real. Disponível em:

http://www.diariodetrasosmontes.com/douro.html (consultado em 20/10/2014)

- Linting M., Meulman J., Groenen P. e Kooij A. (2007). “Nonlinear Principal Components Analysis: Introduction and Application” Psychological Methods Vol. 12, No. 3. Leiden, p. 336– 358.

- Lourenço L. (2003). Provisão Eficiente de Bens Culturais Públicos: Alto Douro Vinhateiro

Património da Humanidade. Universidade de Coimbra, tese de mestrado.

- Lourenço-Gomes L. (2009). Valoração Económica de Património Cultural: Aplicação da

Técnica de Escolhas Discretas ao Alto Douro Vinhateiro Património da Humanidade. Braga:

Universidade do Minho, tese de doutoramento.

- Martins E. (2005). Introdução à Probabilidade e à Estatística com complementos de Excel. Lisboa:

Departamento de Estatística e Investigação Operacional da FCUL e Sociedade Portuguesa de Estatística.

- Martins E. (2009). Análise de Dados. Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa.

- Marôco J. (2011). Análise Estatística com utilização do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo. - Marôco J. e Garcia Marques T. (2006). “Qual a fiabilidade do alfa de Cronbach? Questões antigas e soluções modernas?”, Laboratório de Psicologia. Lisboa: Instituto Superior de Psicologia Aplicada, p. 65-90.

- Mair P. e De De Leeuw J. (2009). “Rank and Set Restrictions for Homogeneity Analysis in R: the HOMALS Package”. Statistical Computing.

136

- Mattar F. (1994). Pesquisa de marketing: metodologia, planeamento, execução e análise. São Paulo: Atlas.

- Memória J (2004). Breve História da Estatística. Brasília: Embrapa Informação Tecnológica.

Disponível em: http://www.im.ufrj.br/~lpbraga/prob1/historia_estatistica.pdf (consultado em

No documento Estudo de estratégias de valorização económica do Alto Douro Vinhateiro: aplicação de técnicas multivariadas qualitativas (páginas 138-187)