4.1 DELINEAMENTO DO ESTUDO
O estudo será classificado como um estudo observacional, por não envolver intervenção experimental por parte do investigador sobre as unidades de investigação, que procura apenas observar e medir as unidades de investigação (Aguiar, 2007; Bonita, Beaglehole e Kjellstrom, 2010). Relativamente ao tipo de observação, este estudo é transversal repetido, pela medição ter sido realizada em dois momentos do tempo e analítico, por envolver testes estatísticos de hipóteses (Aguiar, 2007).
A escolha de uma metodologia quantitativa baseia-se no facto de ser a melhor abordagem para testar uma teoria, uma vez que assume que o fenómeno que está a ser estudado pode ser medido, através de uma análise estatística (Watson, 2015).
4.2 AMOSTRA
As bebidas adicionadas de açúcar ou outros edulcorantes que passaram a ser incluídas no IEC podem também ser denominadas por bebidas refrescantes não alcoólicas (BRNA). Constituídas à base de água, podem, opcionalmente, ser adoçadas com açúcar ou adoçantes artificiais, serem ou não gaseificadas, conterem fruta, sumo de fruta e/ou sais minerais. Estas BRNA abrangem diversas categorias de produtos, tais como os refrigerantes de sumo, as colas, as bebidas de extractos de lima-limão, as bebidas à base de chá, as tónicas, as bebidas energéticas e as águas aromatizadas (PROBEB, 2018).
Para a realização desta análise exploratória sobre as BRNA, os dados provêm de duas fontes distintas. Cada fonte corresponde a uma base de dados diferente.
A utilização de duas bases de distintas apresenta vantagens. A primeira, de recolha própria, com informação desagregada sobre cada bebida, que tem uma amostra mais pequena e de conveniência. Por outro lado, a segunda apresenta uma amostra maior, mas agregada em categorias que é cedida pela própria indústria.
• Base de dados “Compras”
Os dados aqui incluídos são dados primários, por não terem sido retirados de nenhuma base de dados já disponível, mas recolhidos para este estudo específico. Em dezembro de 2016 foram compradas as BRNA que estavam disponíveis para consumo nas superfícies comerciais (Continente e Pingo doce), na zona da Lourinhã e
das Caldas da Rainha. No período homólogo de 2017, adquiriram-se os mesmos produtos, nos mesmos hipermercados, de forma a ser possível estabelecer a comparação, perfazendo um total da amostra de 134 observações. Foram excluídas do estudo as bebidas com as alegações nutricionais “sem valor energético” e “sem açúcar”.
De forma a ir de encontro aos objetivos do estudo anteriormente citados, desta fonte de dados foram caracterizadas e analisadas estatisticamente as variáveis “g açúcar/100ml ” e “preço/L”.
• Base de dados “PROBEB”
A PROBEB (Associação Portuguesa de Bebidas Refrescantes Não Alcoólicas) é uma associação empresarial sem fins lucrativos, constituída por um conjunto de empresas responsáveis pela produção e comercialização de bebidas refrescantes não- alcoólicas, em território nacional. Os seus Associados representam 67% do mercado nacional total das BRNA (PROBEB, 2018).
Os dados aqui incluídos são secundários, recolhidos anualmente a 31 de Dezembro pela GlobalData e fornecidos por esta associação após pedido via e-mail ao Secretário Geral da PROBEB. Estão organizados em 8 categorias de BRNA (sumo com gás,
sumo sem gás, colas, lima limão, chá, energéticas/desportistas, tónicas/ginger- ale e águas aromatizadas) que dizem respeito a uma amostra de 61 marcas e 196
referências (sabores). As bebidas light das respectivas categorias foram incluídas na base de dados.
Para cada uma destas categorias foram fornecidas informações anuais, entre o período 2013-2017, relativas às vendas em mercado nacional, evolução calórica por 100ml e variação no teor de açúcar. Todas estas informações são em função do total de litros vendidos de cada uma das categorias de BRNA.
Assim, de forma a ir de encontro aos objetivos do estudo anteriormente citados, desta fonte de dados foram caracterizadas e analisadas estatisticamente as variáveis “vendas em mercado nacional (milhões de litros)”, “evolução calórica por 100ml” e “teor de açúcar (toneladas)”, por ano, no total e para cada uma das 8 categorias. A Tabela 1 sistematiza assim as variáveis em estudo.
Tabela 1 - Variáveis em estudo
4.3 TRATAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS
Após a recolha dos dados, estes foram inseridos numa matriz de dados informática e o seu tratamento estatístico foi realizado recorrendo aos programas Microsoft® Excel®
for Mac 2011 e IBM® SPSS® Statistics (Statistical Package for the Social Science),
versão 24.
• Base de dados “Compras”:
De forma a caracterizar a amostra, foi realizada uma análise descritiva. Por serem variáveis numéricas, foram determinadas medidas de tendência central: a média e a mediana e medidas de dispersão como o desvio padrão (dp), amplitude e variância. Pelo interesse comparativo de investigar as diferenças no açúcar das BRNA, entre o período 2016-2017, foi realizado um teste t de Student para amostras emparelhadas. O mesmo teste estatístico foi utilizado para analisar as diferenças entre o “preço/litro” das BRNA em estudo em 2016 e 2017. Este teste pode ser utilizado uma vez que os pressupostos dos testes paramétricos são cumpridos (Aguiar, 2007). Desta forma, foi possível analisar a existência de diferenças estatisticamente significativas nestas duas variáveis em estudo após a introdução do imposto.
Uma vez que a legislação define dois escalões de imposto consoante o teor de açúcar por litro da bebida (inferior a 80g açúcar/L e igual ou superior a 80g açúcar/L) (Decreto-
Nome Variável Indicador Nível Base de Dados
Açúcar g/100ml Ano Compras
Preço €/L Ano Compras
Vendas em Mercado Nacional
Milhares de litros Ano/Categoria PROBEB
Calorias kcal/100ml Ano/Categoria PROBEB
Açúcar Toneladas Ano/Categoria PROBEB
Lei nº 42/2016), foi realizado novamente teste t de Student para amostras emparelhadas com as bebidas que em 2016 se encontravam abaixo ou acima dos limiares acima descritos, com o propósito de analisar a presença de diferenças estatisticamente significativas. Como a unidade da variável açúcar é g/100ml, os limites utilizados foram convertidos a <8 g açúcar/100 ml e ≥8g açúcar/100ml.
Foi considerada uma significância de 5% para todos os testes de hipóteses utilizados.
• Base de dados “PROBEB”:
Primeiramente foi realizado uma caracterização da evolução das variáveis em estudo, entre os períodos 2013-2017 e 2016-2017, calculando a variação nos intervalos de tempo previamente citados.
A partir da variável “evolução calórica por 100ml” foi calculada uma nova variável “açúcar por 100ml”, permitindo assim a caracterização da evolução do açúcar por 100ml pelas diferentes categorias. O facto de o único nutriente que fornece valor calórico às BRNA ser o açúcar e considerando que 1g açúcar = 4 kcal, foi possível calcular essa nova variável.
Pelo interesse em comparar estatisticamente as diferenças ao longo do período 2013- 2016 e 2016-2017 foi aplicado um modelo de regressão linear (OLS). Esta técnica de estatística procura estudar o efeito numa variável dependente (vendas em mercado nacional, teor de açúcar, evolução calórica por 100ml) provocado por uma variável independente binária (ano 2017), em que o 0 corresponde ao ano 2017 e o 1 aos anos anteriores, ajustando pela covariável (tendência temporal, onde 2013 vale 0 e 2017 vale 4) (Aguiar, 2007).