Parte I Análise Multivariada de Dados Qualitativos
4. Análise dos resultados
4.2. Aplicação de técnicas multivariadas qualitativas
4.2.1. HOMALS
4.2.1.1. HOMALS por partes
a) HOMALS nas variáveis socioeconómicas
O grupo de variáveis que carateriza socioeconomicamente o residente é composto por 7 variáveis, que totalizam 24 categorias. Duas variáveis apresentam valores omissos (Tabela 4.7).
Tabela 4.7: Variáveis socioeconómicas envolvidas na caraterização do residente e respetivas categorias com as
frequências marginais
Variável Categoria (Codificação / Frequência marginal)
Género Feminino (1/80); Masculino (2/170).
Estado civil Casado (1/186); Divorciado (2/14); Solteiro (3/41); Viúvo (4/9).
Idade Menos de 35 anos (1/58); 35 a 46 anos (2/ 69); 47 a 56 anos (3/57); Mais (ou igual) de 56 anos (4/66).
Habilitações Ensino básico (1/137); Ensino secundário (2/58); Ensino pós secundário (3/55).
Rendimento Menos de 1000 euros (1/ 130); 1000 a 2000 euros (2/84); Mais de 2000 euros (3/35).
Dimensão Familiar 1(1/29); 2(2/61); 3(3/79); Mais de 3 pessoas (4/80).
Emprego Empregado (1/200); Desempregado (2/20); Reformado (3/19); Outros (4/11).
Procedeu-se à HOMALS com a averiguação do número de dimensões a reter, analisaram-se os
valores próprios de 19 dimensões (𝑟𝑚𝑎𝑥 = 24 − 5 = 19).
A Tabela 4.8 apresenta os valores próprios das três primeiras dimensões. Aliado ao Alfa de
Cronbach optou-se pela retenção de 2 dimensões para prosseguir a análise.
•HOMALS Conjunta •Analisar a estrutura dos dados Delineamento de grupos homogéneos •Definir as novas variáveis Dimensões retidas •Viabilizar os clusters formados Análise de clusters
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Tabela 4.8: Alfa de Cronbach, valor próprio e inércia das 19 dimensões
Dimensão Alfa de
Cronbach
Variância contabilizada Valor próprio Inércia
1 0,633 2,186 0,312 2 0,573 1,964 0,281
3 0,484 1,709 0,244
… … … …
Total 18,039 2,577
A Tabela 4.9 mostra a contribuição de cada variável na formação das duas primeiras dimensões, a cor cinza intensifica-se nas variáveis com maior valor discriminante. Na primeira tem-se a
Idade (31%, 0,672
2,186× 100 = 31), Emprego (17%) e Habilitações (15%) com valores superiores
à respetiva inércia (0,312). A segunda dimensão, com um valor de inércia de 0,281, é definida principalmente pelo Estado civil (37%) e pela Dimensão familiar (30%). A variável Rendimento contribui para as duas dimensões (11% na primeira e 7% na segunda) e a variável Género revela-se insignificante.
Tabela 4.9: Medidas de discriminação nas duas primeiras dimensões
Variáveis Dimensão 1 2 Género 0,020 0,067 Estado civil 0,212 0,725 Idade 0,672 0,303 Habilitações 0,336 0,015 Rendimento 0,247 0,147 Emprego 0,374 0,124 Família 0,327 0,583 Total 2,186 1,964
A Figura seguinte representa as medidas de discriminação no plano, mediante as duas dimensões, e a forma como se organizam permite defini-las. A primeira dimensão reflete uma associação entre as categorias que caraterizam os residentes profissionalmente, Idade, Emprego e Habilitações, levando a defini-la como a dimensão que avalia a estrutura profissional do residente no ADV. A segunda dimensão avalia a sua estrutura familiar, destaca-se uma articulação entre as categorias do Estado civil, Idade e a Dimensão familiar (Figura 4.11).
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Figura 4.12: Representação gráfica das medidas de discriminação das variáveis socioeconómicas
A Figura 4.13, o Biplot, com conjugação das quantificações das categorias (através do seu centróide) das variáveis em estudo e as quantificações dos scores dos residentes, permite visualizar a presença de dois perfis diferentes que se diferenciam nas duas dimensões, na Idade, Emprego, Família e Estado Civil. Um grupo de residentes mais novos, com menos de 35 anos, solteiros, unifamiliares, de rendimentos mais baixos, estudantes, estagiários e as domésticas (E4), localizado no quarto quadrante. O outro grupo é formado pelos residentes com mais de 35 anos, empregados, casados, com uma maior dimensão familiar (mais de 3 pessoas), que se dispersam pelo primeiro e segundo quadrante. Adicionalmente, verifica-se um afastamento de residentes reformados (3.ºQ). As Habilitações não são diferenciadoras na formação destes dois perfis, habilitações mais elevadas (H2 e H3) estão sobrepostas, com scores positivos na dimensão 1, e as mais baixas (H1) opõem-se, com um score negativo na dimensão 1, próximas dos residentes mais velhos (I4) e dos reformados.
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Figura 4.13: Biplot, Scores dos residentes (1 a 250) nas duas primeiras categorias e os centróides das categorias
das variáveis mais discriminantes: E1 (Empregado), E2 (Desempregado), E3 (Reformado) e E4 (Outros); EC1 (Casado), EC2 (Divorciado); EC3 (Solteiro) e EC4 (Viúvo); F1 (Unifamiliar), F2 (Dois elementos), F3 (Três elementos) e F4 (Mais de três elementos); G1 (Feminino) e G2 (Masculino); H1 (Ensino básico), E2 (Ensino Secundário) e E3 (Ensino pós secundário); I1 (Menos de 35 anos), I2 (35 a 46 anos), I3 (47 a 56 anos) e I4 (Mais de 56 anos); R1 (Menos de 1000 euros), R2 (Entre 1000 a 2000 euros) e R3 (Mais de 2000 euros).
A leitura gráfica da distribuição das categorias pelas duas dimensões leva à formação das estruturas principais na caraterização socioeconómica do residente do ADV, a profissional e a familiar. Esta permite a formação de dois grupos de residentes relativamente homogéneos: os que se manifestam ativos profissionalmente, empregados, casados e com uma idade entre os 35 e os 56 anos; os residentes sem atividade, mais novos, com menos de 35 anos, as domésticas, estagiários e os estudantes (situações incluídas na categoria outros) e solteiros. No entanto, é necessário entender que esta é uma caraterização primária da amostra em estudo, onde não estão incluídas as secções de inquérito sobre a opinião dos residentes sobre o ADV.
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Em suma, a aplicação da HOMALS, com retenção das duas primeiras dimensões ortogonais, permitiu definir as estruturas essenciais na caraterização socioeconómica do residente do ADV, a profissional (dimensão 1) e a familiar (dimensão 2). O posicionamento dos residentes no mapa bidimensional permitiu-nos delinear dois grupos distintos, segundo a sua atividade, que explicam 59% da variabilidade total das variáveis socioeconómicas, com uma consistência interna baixa (𝛼 = 0,626 e 𝛼 = 0,572).
b) HOMALS nas variáveis que caraterizam os benefícios económicos
O conjunto de variáveis consideradas na secção que carateriza os benefícios económicos dos residentes do ADV, referentes à ligação da rede UNESCO, é composto por 14 variáveis. No
entanto como nem todos os residentes inquiridos as partilham66, optou-se por incluir na
aplicação da HOMALS 11 variáveis que totalizam 27 categorias, onde 8 variáveis apresentam valores omissos (Tabela 4.10).
Tabela 4.10: Variáveis de perceção dos residentes sobre os benefícios da chancela UNESCO e respetivas
categorias com as frequências marginais
Variável Categorias (Codificação/ Frequência marginal)
Residência67 Cima Corgo (1/145); Baixo Corgo (2/95); Douro Superior (3/10)
Tempo na atual morada Menos de 13 anos (1/36); Mais (ou igual) de 13 anos (2/214) Natural do ADV Não (1/41), Sim (2/209)
Setor profissional Primário (1/105); Secundário (2/7); Terciário (3/133)
Tempo no atual emprego Menos de 10 anos (1/63); 10-17 anos (2/ 59); 18-30 anos (3/63); Mais de 30 anos (4/57)
Local de trabalho No ADV (1/237); Fora do ADV (2/10) Influência do estatuto no local de residência Não (1/217); Sim (2/32)
Influência do estatuto na profissão Não (1/186); Sim (2/63) Influência do estatuto no retorno económico Não (1/166); Sim (2/83)
Área de atividade profissional Vitivinicultura (1/158); Comércio (2/55); Turismo e outros (3/29) Situação Proprietário (1/191); Por conta de outrem (2/50)
Os valores próprios levaram à retenção de 2 dimensões, uma vez que da segunda para a terceira dimensão se verifica uma discrepância no seu valor (1,959 para 1,447), na inércia e no Alfa de
Cronbach, Tabela 4.11.
Tabela 4.11: Alfa de Cronbach, valor próprio e inércia nas primeiras dimensões
Dimensão Alfa de Cronbach Variância contabilizada
Total (valor próprio) Inércia
1 0,596 2,184 0,199 2 0,538 1,959 0,178 3 0, 340 1,447 0,132 … … … … Total ____ 16,354 1,487
66 Os residentes proprietários fizeram uma avaliação mais específica sobre o impacto da chancela na sua área de atividade, como referido na
análise descritiva.
67 A variável residência do inquirido originalmente está dividida por concelhos, no entanto para a aplicação da HOMALS será categorizada
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A formação das duas dimensões surge da contribuição das variáveis iniciais. A primeira dimensão é caraterizada pelas variáveis ligadas à atividade profissional: Duração no atual emprego (20%), Setor de atividade económico (denominado setor profissional, 17%), Influência do estatuto na profissão (12%), Área de atividade (12%) e Tempo na atual morada (10%), todas com valores de medida discriminante, nessa dimensão, superior à respetiva inércia (0,199). A segunda dimensão, com um valor de inércia de 0,179, é caraterizada, principalmente, pelas variáveis que analisam a perceção do residente sobre a influência do estatuto UNESCO no seu percurso de vida: Local de residência (16%), Profissão (23%) e Retorno económico (25%). As variáveis Residência, Naturalidade e Local de trabalho revelam-se pouco discriminantes na formação das duas primeiras dimensões (Tabela 4.12).
Tabela 4.12: Medidas de discriminação nas duas primeiras dimensões
Variáveis Dimensão Variáveis Dimensão
1 2 1 2
Residência 0,031 0,037 Influência na residência 0,175 0,323 Tempo na atual morada 0,218 0,033 Influência na profissão 0,262 0,459
Natural do ADV 0,119 0,098 Influência económica 0,115 0,487
Setor profissional 0,381 0,135 Área de atividade 0,264 0,129
Duração no atual emprego 0,44 0,192 Situação 0,179 0,055
Local de trabalho 0,001 0,022 Total 2,186 1,970
Uma análise detalhada das categorias (ponto-categoria) no plano que compõem as variáveis mais discriminantes permite nomear as dimensões. A primeira assume a avaliação dos benefícios do residente na sua escolha profissional, uma vez que existe uma aproximação das categorias com scores negativos, dos Setores primário e secundário (S1 e S2), Vitivinicultores (A_V), Proprietários (S_p) e que trabalham no ADV há mais de 18 anos (Pd4). Com scores positivos e contíguas estão as categorias do Setor terciário (S3), as referentes à área do Turismo e Comércio (A_C e A_T), exerce ou exerceu (desde 2001) uma atividade profissional por conta de outrem (S_o), que trabalham há menos de 10 anos no atual emprego (Pd1) e moram no ADV há menos de 13 anos (T1).
A segunda dimensão concentra a perceção do residente sobre a influência do estatuto, onde as quantificações positivas pertencem à categoria Não e as negativas à Sim, sendo esta a dimensão mais importante na formação de dois grupos homogéneos (Figura 4.14).
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Figura 4.14: Categorias das variáveis em estudo nas duas primeiras dimensões: A_V (Vitivinicultura), A_C
(Comércio) e A_T (Turismo); Pd1 (Menos de 10 anos), Pd2 (10 a 17 anos), Pd3 (18 a 30 anos) e Pd4 (mais de 30 anos); ie_ñ (Não sente a influência do estatuto no retorno económico) e ie_s (Sente a influência do estatuto no retorno económico); ip_ñ (Não sente a influência do estatuto na profissão) e ip_s (Sente a influência do estatuto na profissão); ir_ñ (Não sente a influência do estatuto na residência) e ir_s (Sente a influência do estatuto na residência); L_d (Trabalha no ADV) e L_f (Trabalha fora do ADV); R_ñ (Não é natural do ADV) e R_s (Natural do ADV); BC (Baixo Corgo), CC (Cima Corgo) e DS (Douro Superior); S1 (Setor primário), S2 (Setor secundário) e S3 (Setor terciário); S_p (Proprietário) e S_o (Trabalhador por conta de outrem); T1 (Vive no ADV há menos de 13 anos) e T2 (Vive no ADV há mais de 13 anos)
A caraterização de dois perfis de residentes homogéneos, caraterizados pela sua perceção, de acordo com as variáveis em estudo nesta parte, é reforçada com a representação gráfica conjunta dos scores das categorias e dos residentes, nas duas primeiras dimensões. Um grupo considera que a chancela não afetou do seu percurso de vida (scores positivos na dimensão 2), com trabalhadores por conta de outem (S_o), do setor terciário nas áreas do Comercio e Turismo, dispersos pelo primeiro e segundo quadrante. O outro considera que o estatuto de Património da Humanidade influenciou as suas três vertentes estruturantes: residência, profissão e retorno económico (scores negativos na dimensão 2), representados no 4.º quadrante. Próximo das categorias Vitivinicultura (A_V), Setor primário e Secundário (S1 e S2), Proprietários (S_p, a verde escuro) que trabalham há mais tempos (Pd4), Figura 4.15.
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Figura 4.15: Biplot, scores dos residentes (1 a 250) nas duas primeiras dimensões e os centróides das categorias
das variáveis: A_V (Vitivinicultura), A_C (Comércio) e A_T (Turismo); Pd1 (Menos de 10 anos), Pd2 (10 a 17 anos), Pd3 (18 a 30 anos) e Pd4 (mais de 30 anos); ie_ñ (Não sente a influência do estatuto no retorno económico) e ie_s (Sente a influência do estatuto no retorno económico); ip_ñ (Não sente a influência do estatuto na profissão) e ip_s (Sente a influência do estatuto na profissão); ir_ñ (Não sente a influência do estatuto na residência) e ir_s (Sente a influência do estatuto na residência); L_d (Trabalha no ADV) e L_f (Trabalha fora do ADV); R_ñ (Não é natural do ADV) e R_s (Natural do ADV); BC (Baixo Corgo), CC (Cima Corgo) e DS (Douro Superior); S1 (Setor primário), S2 (Setor secundário) e S3 (Setor terciário); S_p (Proprietário) e S_o (Trabalhador por conta de outrem); T1 (Vive no ADV há menos de 13 anos) e T2 (Vive no ADV há mais de 13 anos).
A aplicação da HOMALS, com retenção das duas primeiras dimensões ortogonais, permitiu definir a perceção dos benefícios económicos dos residentes do ADV, após inclusão da região na lista de Património Mundial. A primeira dimensão avalia a estrutura profissional do residente, a segunda avalia a influência do estatuto percecionada pelo residente. O posicionamento dos residentes no mapa bidimensional permite identificar dois grupos
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distinguidos pela sua perceção, os que sentiram a influência da chancela e os que não a identificam. A aplicação deste método permite explicar 38% da variabilidade total das variáveis desta parte, com uma consistência interna baixa (𝛼 = 0,597 e 𝛼 = 0,542).
c) HOMALS nas variáveis que caraterizam a perceção de benefícios e problemas gerais
A perceção dos residentes sobre o impacto da inclusão do ADV na lista da UNESCO, quanto a benefícios e problemas gerais, presente na secção 3 do inquérito, é feita por 16 variáveis, 10 traduzem os benefícios e 6 os problemas. Transformou-se o grau de concordância de cada variável, inicialmente com 5 categorias (Discordo completamente; Discordo; Nem concordo nem discordo; Concordo; Concordo plenamente) em 3 categorias (Discordo; Indiferente; Concordo), dada a reduzida frequência marginal de algumas categorias. Totalizam-se 48 categorias, onde todas as variáveis apresentam valores omissos (Tabela 4.13).
Tabela 4.13: Frequência marginal das categorias das variáveis qua caracterizam a perceção dos residentes sobre
os benefícios e problemas gerais
Variáveis
Categorias / Codificação
Discordo/1 Indiferente/2 Concordo/3
Oportunidades para a família desfrutar (B1) 42 58 147 Boa imagem para a região (B2) 5 4 238 Maior envolvimento da comunidade (B3) 27 63 157 Orgulho na região (B4) 10 16 220 Preservação do património cultural (B5) 15 31 201 Entrada de capital para a região (B6) 37 40 170 Novos visitantes (B7) 15 22 210 Investimento na região (B8) 35 34 178 Criação de emprego (B9) 61 51 135 Valorização imobiliária (B10) 59 51 137 Aumento da sazonalidade (P1) 55 70 121 Aumento do custo de vida (P2) 51 61 137 Congestionamento (P3) 101 71 74 Pessoas estranhas (P4) 85 56 103 Segurança nas ruas (P5) 104 74 68 Restrições de uso importantes (P6) 85 85 75
A título exploratório, para uma retenção adequada das dimensões, aplicou-se a HOMALS, calcularam-se os valores próprios e o Alfa de Cronbach nas 4 primeiras dimensões. Verifica- se um decréscimo significativo do valor próprio entre a segunda e terceira, portanto aplicou-se a HOMALS retendo duas dimensões (Tabela 4.14).
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Tabela 4.14: Alfa de Cronbach, valores próprios e inércia nas primeiras 4 dimensões
Dimensão Alfa de Cronbach Variância contabilizada Total (valor próprio) Inércia 1 0,836 4,632 0,290 2 0,795 3,925 0,245 3 0,719 3,064 0,192 4 0,556 2,090 0,131
As variáveis discriminantes nas duas primeiras dimensões dividem-se de acordo com a sua separação inicial: Benefícios e Problemas. Para a dimensão 1 contribuem, principalmente, as variáveis que traduzem os benefícios, sobressaindo B8 (Investimento na região, 13%), B9 (Criação de emprego,13%), B6 (Entrada de capital para a região,12%), B10 (Valorização imobiliária,11%), B5 (Preservação do património cultural, 9%), B3 (Maior envolvimento da comunidade, 9%) e B7 (Novos visitantes, 9%).
Na segunda dimensão as variáveis relativas aos problemas, principalmente P6 (Restrições de uso importantes, 11%), P5 (Segurança nas ruas, 10%) e P3 (Congestionamento,10%). A variável P1 (Aumento da sazonalidade, 6%) apresenta uma contribuição reduzida, inferior ao valor de inércia. Adicionalmente, B2 (Boa imagem para a região) contribui igualmente para as duas dimensões, uma vez que concentra os residentes na categoria concordo, apresenta uma fraca variabilidade (Tabela 4.15).
Tabela 4.15: Medidas de discriminação nas duas primeiras dimensões
Variáveis Dimensão Variáveis Dimensão
1 2 1 2 B1 0,332 0,126 P1 0,028 0,241 B2 0,200 0,210 P2 0,029 0,281 B3 0,406 0,113 P3 0,074 0,378 B4 0,325 0,235 P4 0,024 0,318 B5 0,411 0,177 P5 0,116 0,378 B6 0,570 0,204 P6 0,036 0,420 B7 0,394 0,183 Total 4,632 3,925 B8 0,609 0,25 B9 0,585 0,246 B10 0,495 0,167
Para especificar a designação das dimensões, a análise da distribuição das quantificações das categorias no plano é crucial.
Na dimensão 1, com uma maior contribuição das variáveis relativas aos benefícios, surgem as categorias Discordo, Indiferente e Concordo em oposição neste eixo. As categorias Discordo, posicionadas no segundo quadrante, apresentam quantificações elevadas negativas. As
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categorias Indiferente, na maioria têm quantificações negativas próximas de zero, revela-se pouco discriminante, afastando-se das categorias Discordo. As categorias Concordo apresentam quantificações positivas, mas próximas de zero.
Na segunda dimensão, as categorias Discordo e Concordo, das variáveis que caraterizam os problemas estão contíguas (dispostas no plano no primeiro e segundo quadrante), com quantificações positivas e próximas de zero. Com sinal negativo, nesta dimensão, estão as quantificações da categoria indiferente (surgindo no quarto quadrante no plano), Figura 4.16. Figura 4.16: Quantificações das categorias das variáveis originais nas duas primeiras dimensões. Benefícios de
B1 a B10: D (Discordo), I (Indiferente) e C (Concordo). Problemas de P1 a P6: Dp (Discordo), Ip (Indiferente) e Cp (Concordo).
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Da Figura 4.17, com a sobreposição das categorias e dos scores dos objetos, depreende-se a formação de três grupos de residentes, que se distinguem de acordo com a sua perceção. A primeira dimensão leva à separação dos residentes que discordam dos que concordam com os benefícios. A segunda dimensão separa, na generalidade, os residentes que se manifestam indiferentes aos problemas e benefícios, dos concordantes e discordantes. Destaca-se ainda o afastamento de alguns residentes, não apresentam variabilidade de resposta nos benefícios e problemas. Por exemplo, os residentes 72.º e 73.º não manifestam qualquer tipo de perceção, concordante ou discordante, dada a sua proximidade da categoria indiferente, surgindo em destaque no grupo dos indiferentes.
Figura 4.17:Biplot,scores dos residentes (1 a 250) nas duas primeiras dimensões e os centróides das categorias
das variáveis mais discriminantes: Benefícios de B1 a B10, D (Discordo), I (Indiferente) e C (Concordo); Problemas de P1 a P6, Dp (Discordo), Ip (Indiferente) e Cp (Concordo).
72.º 73.º
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Sintetizando, a aplicação da HOMALS com a retenção de duas dimensões permite obter três grupos de residentes com perceções semelhantes: os discordantes dos benefícios; os indiferentes aos problemas e benefícios; os concordantes dos benefícios e discordantes dos problemas. A primeira dimensão avalia a perceção dos benefícios e a segunda a perceção dos problemas sobre o impacto da chancela. Explicam 54% da variabilidade total das variáveis
dispostas nesta parte, com uma consistência interna elevada (𝛼1 = 0,836 e 𝛼2 = 0,795).