Poder de compra e renda - Pesquisa de opini˜ao p´ ublica

2.3 Pesquisa de opini˜ao p´ ublica

2.3.5 Poder de compra e renda

O poder aquisitivo do consumidor (possibilidade de adquirir mercadorias e servi¸cos), é determinado não apenas por sua renda, mas também pelos pre¸cos. O poder de compra do consumidor poderia ser dobrado tanto em virtude da duplica¸cão de sua renda como de uma redu¸cão, pela metade, de todos os pre¸cos das mercadorias que viesse, a adquirir.

Dadas as preferências e as restri¸cões or¸camentárias, pode-se então determinar como os consumidores escolhem quanto comprar de cada mer-

cadoria. Suponha que eles fa¸cam essa escolha de maneira racional; com isso diz-se que eles decidem a quantidade de cada bem visando a maximizar o grau de satisfa¸cão que poderão obter, considerando o or¸camento limitado do que dispõem (Pendick & Rubinfeld, 2002). .

Se aumenta a renda de um consumidor, este normalmente desejar´a gastar mais e demandar´a maior quantidade de bens (Troster & Mochon, 1994).

3 METODOLOGIA

3.1 Pontes e Lacerda

Pontes e Lacerda é um munic´ıpio brasileiro do estado de Mato Grosso que se localiza à margem direita do Rio Guaporé a uma latitude 15º13’34”sul e a uma longitude 59º20’07”oeste, estando a uma altitude de 254 metros. Sua popula¸cão estimada em 2004 era de 40 830 habitantes. Possui uma área de 13.169,5 km2_.

A sede do munic´ıpio distancia-se 430 km da capital Cuiab´a e 1025 km de Porto Velho, capital de Rˆondonia, sendo cortada pela Br-174 que une as duas capitais.

O relevo é composto pelo Planalto dos Parec´ıs com depressão do Guaporé, Plan´ıcies e Pantanais do Médio e Alto Guaporé. O solo predo- minante é o podizólico eutrófico, acompanhado por latossolo, com areias quartizosas e hidromórficos.

O munic´ıpio é banhado pelo Rio Guaporé, que guarda o ponto de estrangulamento oeste do maior divisor de águas na América Latina. A média da temperatura máxima diária é de 38º C e a média da m´ınima é de 14º, e com temperatura média de 24º C. A altitude em rela¸cão ao n´ıvel do mar é de 254 metros. (Anônimo, 2002).

e Lacerda dividido em setores (e n˜ao bairros) e seus respectivos n´umeros de domic´ılios.

3.1.1 Hist´oria do munic´ıpio

Os primeiros habitantes da região foram os ´ındios do povo nam- bikwára. Os paulistas devassadores da região, nos primeiros tempos, deno- minaram esses ´ındios de cabichis ou cavichis.

Apesar da dizima¸cão da tribo por preias dos paulistas e problemas da acultura¸cão, ainda hoje uma parte do povo nambikwára mantém vida or- ganizada no munic´ıpio, em área ind´ıgena denominada Sararé. Nesta mesma área, em 1987, habitavam 41 ´ındios.

Em 1906 a região passou a ser objeto de trabalho da Comissão de Linhas Telegráficas Estratégicas do Mato Grosso ao Amazonas, (Comissão Rondon). Pontes e Lacerda era esta¸cão telegráfica na linha variante entre Cáceres (cidade então denominada São Lu´ıs de Cáceres) e Mato Grosso (Vila Bela da Sant´ıssima Trindade).

A denomina¸cão Pontes e Lacerda é recente, mas tem origem nos nomes dos astrônomos e cartógrafos Antonio Pires da Silva Pontes, que era mineiro e Francisco José de Lacerda e Almeida, que era paulista. Ambos eram diplomados pela Universidade de Coimbra - Portugal. O binômio Pontes e Lacerda honram os dois astrônomos.

A Lei Estadual nº 4.167, de 29 de dezembro de 1979, de autoria do deputado Ubiratan Spinelli e sancionada pelo governador Frederico Campos, criou o munic´ıpio de Pontes e Lacerda, com território desmembrado do munic´ıpio de Vila Bela da Sant´ıssima Trindade. A instala¸cão oficial deu-se somente em janeiro de 1981, ocasião em que tomou posse o Sr. Gercino Rodrigues de Souza, na ocasião, primeiro prefeito municipal nomeado. Dois

anos depois entregou o cargo ao Sr. Dionir de Freitas, primeiro prefeito eleito.

3.1.2 Vias de acesso

Rodovia

Br-364, situada no Km 227. Esta rodovia passa dentro do per´ımetro urbano do munic´ıpio na região norte, numa extensão de 80 Km e segue em dire¸cão a Porto Velho, capital do estado de Rôndonia.

Br-473. Ramificada da Br-174, corta o munic´ıpio na região sul numa extensão de 150 km possibilitando acesso às principais áreas de produ¸cão pecuária, inclusive com acesso até a Bol´ıvia.

Br-174. Rodovia de acesso ao munic´ıpio de Vila Bela da Sant´ıssima Trindade numa extens˜ao de 75 Km.

Hidrovias

Hidrovia Paraguai - Paraná. Faz a integra¸cão com o Continente Americano. Possui 3.442 Km de extensão de Cáceres a Buenos Aires/Ar- gentina. Distância de Pontes e Lacerda a Cáceres 220 Km.

Hidrovia Madeira Amazonas. Utiliza-se a Br-364 para levar as mercadorias a Porto Velho (RO) onde são embarcadas e despachadas através do Rio Madeira até Itacoatiara (AM).

Aerovia

Aeroporto Municipal. Com capacidade de pouso de aeronaves de grande porte e opera¸c˜ao de linhas a´ereas comerciais.

3.2 A amostragem

Em outubro de 2006, na cidade de Pontes e Lacerda, uma pesquisa foi realizada em domic´ılios particulares (familiares), para investigar o consumo médio de energia, de água, área constru´ıda, renda familiar (R$) e as variáveis do Critério Brasil (número de televisores, rádios, banheiros, automóveis, empregadas mensalistas, aspiradores de pó, máquinas de lavar, video cassete e/ou DVD, geladeiras e freezers; e grau de instru¸cão do chefe de fam´ılia).

Coletou-se, preliminarmente, uma amostra piloto, sorteando-se dez bairros, de acordo com a Tabela 5. Dentro de cada bairro sorteado, foi feita uma amostragem aleat´oria sistem´atica dos domic´ılios. Por sua vez, em cada um desses domic´ılios foi feita uma entrevista com o chefe de fam´ılia.

Logo, pode-se determinar alguns parâmetros sobre a renda da popula¸cão, como: média, mediana, moda e variância. Com a estimativas desses parâmetros, calculou-se a variância combinada (S2

p) e definiu-se o tamanho

da amostra com um erro de 5% da média (renda) e 95% de confian¸ca. A partir das informa¸cões descritivas da amostra piloto, a amostragem foi expandida para mais treze bairros da cidade; os bairros foram classifica- dos em três grupos, de acordo com a localiza¸cão.

Informa¸cões do estudo piloto sugerem que a renda varia em fun¸cão da distância deles ao centro da cidade. Por isso, os bairros foram informalmente divididos em três grupos de acordo com a Figura 6:

1) bairros afastados do centro: menor classe econˆomica

2) bairros centralizados: maior classe econˆomica

3) bairros intermediários: classes econômicas intermediárias

por localiza¸cão de bairros associados à distância do centro da cidade (estratos).

Como base para compor o banco de dados, adotou-se esquema de amostragem aleatória estratificada informal, constituindo três grupos dife- rentes por localiza¸cão dos bairros, centro (2, 3, 5, 8, 13, 18), periférico (4, 7, 9, 12, 17, 23) e intermediário (1, 6, 10, 11, 14, 15, 16, 19, 20, 21, 22), e dentro de cada grupo (conglomerado), sortearam-se bairros dos quais foram amostrados 750 domic´ılios. Embora nunca se tenha pretendido atingir o n´ıvel de sofistica¸cão dessas investiga¸cões, conduzidas em n´ıvel nacional por órgãos especializados na execu¸cão de censos, procurou-se seguir uma metodologia similar que viesse facilitar uma posterior expansão do experimento para outras cidades do Estado de Mato grosso-MT.

O delineamento da amostragem conduz a uma amostra probabil´ıs- tica, cujo tamanho ´e fun¸c˜ao:

• do(s) parˆametro(s) a estimar;

• do n´ıvel de confian¸ca desej´avel;

• do erro toler´avel ou ´ındice de precis˜ao escolhidos; e

• do grau de dispers˜ao da popula¸c˜ao.

Podendo, ainda, depender do tamanho da popula¸c˜ao e de outros parˆametros espec´ıficos.

A amostragem foi realizada em dois est´agios:

1) Amostra piloto em 10 bairros da cidade de Pontes e Lacerda-MT 2) Complementa¸c˜ao da amostra em mais 13 bairros da cidade, com- pletando um total de 23 bairros amostrados

¸cão da cidade em bairros (chamados estratos) seguindo alguma(s) caracte- r´ıstica(s) conhecida(s) na popula¸cão (estudo piloto), variância dos bairros e, de cada um desses estratos, foram selecionadas amostras em propor¸cões convenientes.

No plano amostral utilizou-se de amostragem sistemática em cada estrato para a extra¸cão das amostras probabil´ıstica de domic´ılios, estratificada e conglomerada em dois estágios, para cada bairro de abrangência da pesquisa. Foi feita a sele¸cão das unidades primárias de amostragem (bairros) e posteriormente das unidades secundárias de amostragem. As unidades pri- márias de amostragem da pesquisa são as estratifica¸cão da cidade de Pontes e Lacerda por bairros, as unidades secundárias de amostragem foi a sele¸cão dos domic´ılios através de amostragem sistemática, com probabilidade pro- porcional ao total de domic´ılios ocupados obtida pelo Censo Demográfico de 2006 realizado nessa cidade pela Prefeitura Municipal. Após a sele¸cão dos bairros, e com base na listagem atualizada de domic´ılios nestes estratos, faz-se, então, a sele¸cão dos mesmos através de amostragem sistemática simples. A sele¸cão dos domic´ılios da amostra é feita a partir do sorteio de um domic´ılio e, a partir deste, manter-se intervalos equidistantes de sele¸cão de domic´ılios até a composi¸cão da amostra

T´ecnica de coleta

Nos domic´ılios selecionados pela pesquisa, o chefe da fam´ılia foi sub- metido a um question´ario atrav´es de entrevista.

Tamanho da amostra

O tamanho da amostra, fornecido pela amostra piloto, foi determinado pela variabilidade da renda, com um n´ıvel de confian¸ca de 95% e um erro de 5% da m´edia, de acordo com o Censo Demogr´afico de 2006 realizado nessa cidade, pela Prefeitura Municipal.

4 RESULTADOS E DISCUSS ˜AO

De acordo com estudo piloto, Tabela 5, pesquisou-se a renda de 367 chefes de fam´ılia de Pontes e Lacerda-MT, determinando-se a estimativa da renda média por classe econômica. Calculou-se a variância combinada

S_p2, para o dimensionamento do tamanho da amostra, que totalizou-se em 1088 domic´ılios. Portanto, voltou-se a campo para a complementa¸c˜ao da amostra, ou seja, para serem observados mais 735 domic´ılios.

TABELA 5: Renda m´edia familiar em R$, variˆancia da renda familiar e tamanho da amostra em dez bairros da cidade de Pontes e Lacerda, MT

Bairro M´edia Variˆancia Tamanho da amostra

1 1.658,33 1.519.842 37 2 2.451,00 5.459.881 33 3 2.708,89 3.165.210 36 4 647,70 172.785 44 5 2.168,00 586.011 40 6 1.568,70 2.745.078 40 7 912,30 632.334 39 8 2.068,60 2.886.067 40 9 1.089,70 1.397.463 29 10 949,60 464.824 29

FONTE: Levantamento amostral, mar¸co de 2007.

A variˆancia combinada (S2

S2_p = (n1− 1)s21+ (n2− 1)s22+ · · · + (n10− 1)s210 n1+ n2+ · · · + n10− 10 = P₁₀ i=1(ni− 1)s2i P₁₀ i=1ni− 10 = 1.863.163 reais2

A renda média familiar, que pertence à classe média B2, foi estimada em R$ 1622,30 reais pelo Critério Brasil. O tamanho da amostra para se cometer 5% de erro na estima¸cão da média foi estimado por

n = µ_Z α 2Sp d ¶2 = 1.088 domic´ılios. sendo, Zα

2 = Valor cr´ıtico da distribui¸c˜ao normal

S_p2 = Desvio-padr˜ao combinado

d = diferen¸ca a ser determinada, obtida como 5% da m´edia geral (81, 08 reais)

Pode-se observar, nos primeiros dez bairros da Figura 6, amostra piloto, que a similaridade de posicionamento da mediana dos box-plot sugere a existência de três grupos que se diferenciam quanto à renda. Por exemplo, os bairros 4, 7 e 9 parecem determinar um conjunto de bairros com menor renda mediana; os bairros 2, 3, 5 e 8, de maior renda; e 1, 6 e 10, bairros de renda intermediária.

Além disso, a maior proximidade entre o segundo quartil e a mediana de cada box-plot, do que entre a mediana e o terceiro quartil, sugere que a distribui¸cão da renda sempre se apresenta de forma assimétrica à direita. Vale ressaltar que o segundo e terceiro quatis de um box-plot, no desenho, são representados pelo in´ıcio e final do retângulo que determinam a caixinha.

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Bairros Renda (R$)

FIGURA 6: Box-plot da renda, R$, dos 23 bairros amostrados, ressaltando a amostra piloto (1 a 10).

erificou-se, ainda, que os bairros mais centralizados têm rendimentos médios maiores que os mais afastados do centro da cidade, o que, de um modo geral, é verificado em diversas cidades. Uma idéia para contornar o problema da estratifica¸cão por renda, é a estratifica¸cão informal dos bairros, quanto a distância destes em rela¸cão ao centro da cidade.

De acordo com a Figura 6, os 10 primeiros bairros, que foram selecionados para esse trabalho, são referentes a uma amostra piloto. Observa-se que existe uma distribui¸cão assimétrica à direita dentro de cada bairro com maior aglomera¸cão de renda no primeiro e segundo quartil.

E D C B2 B1 A2 A1 Classes econômicas Proporção 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

FIGURA 7: Propor¸cões das classes econômicas em Pontes e Lacerda, MT, destacando-se, na parte superior do retângulo hachurado, a estima¸cão pon- tual, e a parte superior do retângulo em branco o limite superior do intervalo de confian¸ca para propor¸cão com 95% de confian¸ca.

A Figura 7 mostra as propor¸cões estimadas da popula¸cão em Pontes e Lacerda-MT, por classe econômica, e seus respectivos limites superiores dos intervalos de confian¸ca (95%).

As classes A1, A2 e E, de acordo com a Figura 7, apresentam intervalos sobrepostos, apresentando as menores propor¸c˜oes, ao passo que as demais classes referenciadas possuem o maior percentual.

A Figura 8 é um histograma da renda (R$) em Pontes e Lacerda, que destaca a assimetria da distribui¸cão dessa variável e a não conhecidência da média, mediana e moda.

Renda (R$)

Densidade de freqüência relativa

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 1 2 3 4 5 6 7 Moda = 350,00 Mediana = 1000,00 Média = 1556,00 Mo Md Me

FIGURA 8: Histograma da renda (R$) em Ponte de Lacerda, MT, destacando-se a moda, a m´edia e a m´edia.

Observou-se ainda que a média não consegue dar uma idéia da renda da popula¸cão de Pontes e Lacerda, MT, logo, não é uma boa medida da realidade da popula¸cão. De acordo com a Figura 8, percebe-se que a média expressa um valor muito acima da renda modal. O mesmo acontece em rela¸cão à mediana, porém em menor intensidade. Uma vez verificada a assimetria, assume-se que a melhor medida de posi¸cão é a moda.

A Tabela 6 e 7 mostra os modelos objetivo e h´ıbrido para toda a cidade de Pontes e Lacerda-MT.

Os procedimentos Stepwise, Backward e Forward aplicados por meio do software ( R Development Core Team (2007), foram usados para a sele- ¸c˜ao dos melhores modelos. No caso do modelo objetivo, os procedimentos

Stepwise e Backward levaram ao mesmo modelo (4.1) e o Forward levou a um modelo menos parcimonioso (4.2).

O modelo objetivo a seguir descrito foi obtido por Stepwise e Backward:

yi = − 718, 9 + 55, 62xi1− 0, 8146x2i1+ 2, 8xi2+ 0, 006523x2i2+ 9, 324xi3−

− 0, 01432x2_i3+ 0, 1122x_i1x_i3+ 639, 9b_i2+ 773, 2b_i3+ 656, 4b_i5− − 613, 9b_i10− 532, 5b_i12+ 778, 9b_i18, (4.1)

em que yi é a renda estimada da i-ésima fam´ılia; xi1 representa o i-ésimo

consumo de água; x_i2 representa o i-ésimo consumo de energia; x_i3 repre- senta a área constru´ıda da i-ésima residência; bi2, bi3, bi5, bi10, bi12, bi18 são

variáveis dicotômicas que indicam a presen¸ca (1) ou ausência (0) da i-ésima residência nos bairros 2, 3, 5, 10, 12 e 18, respectivamente.

O modelo objetivo a seguir descrito foi obtido por Forward:

yi = − 789, 7 + 64, 46xi1− 0, 8372x2i1+ 2, 72xi2+ 0, 006523x2i2+ 8, 68xi3−

− 0, 01689x2_i3+ 0, 119xi1xi3− 0, 0523xi1xi2+ 0, 007824xi2xi3+

+ 633, 4bi2+ 853, 4bi3+ 695, 8bi5− 590, 6bi10+ 410, 6bi13+

+ 864, 3b_i18, (4.2)

em que yi é a renda estimada da i-ésima fam´ılia; xi1 representa o i-ésimo

consumo de água; x_i2 representa o i-ésimo consumo de energia; x_i3 repre- senta a área constru´ıda da i-ésima residência; bi2, bi3, bi5, bi10, bi13, bi18 são

variáveis dicotômicas que indicam a presen¸ca (1) ou ausência (0) da i-ésima residência nos bairros 2, 3, 5, 10, 13 e 18, respectivamente.

Para se decidir qual modelo adotar, foi feito um teste F (p<0,05) para compará-los. Em ambos os modelos (objetivo e h´ıbrido), aqueles selecionados por Stepwise foram considerados os melhores e mais parcimoniosos. Também, por isso, apenas o procedimento Stepwise foi usado na sele¸cão de modelos dentro de cada bairro.

TABELA 6: Modelo Objetivo: compara¸c˜ao dos modelos 4.1 e 4.2, estimados por Stepwise e backward vs forward

GLRes´ıduo SQRes´ıduos GL SQ F p-valor

1072 1179113695

1070 1175358220 2 3755476 1,7094 0,1815

FONTE: Modelos estimados, com dados da pesquisa, mar¸co de 2007.

Analogamente para o modelo h´ıbrido, os procedimentos de Stepwise e Backward levaram ao mesmo modelo:

yi= − 1315 + 11, 8xi1+ 0, 005975x2i2+ 4, 802xi3− 0, 007903x2i3+

+ 0, 007194xi2xi3+ 629, 4bi2+ 610, 9bi3+ 487, 5bi5+ 506, 6bi6+

+ 536, 8bi13+ 432, 7bi15+ 734, 3bi18+ 441, 1bi19+ 457, 3bi20+

+ 123, 5xi4, (4.3)

em que y_i é a renda estimada da i-ésima fam´ılia; x_i1 representa o i-ésimo consumo de água; xi2 representa o i-ésimo consumo de energia; xi3 repre-

senta a área constru´ıda da i-ésima residência; b_i2, b_i3, b_i5, b_i6 , b_i13, b_i15,

bi18, bi19, bi20 são variáveis dicotômicas que indicam a presen¸ca (1) ou au-

sência (0) da i-ésima residência nos bairros 2, 3, 5, 6, 13, 15, 18, 19 e 20, respectivamente; e xi4 os pontos no Critério Brasil da i-ésima fam´ılia;

Entretanto, novamente o procedimento Forward levou a um modelo menos parcimonioso:

yi = − 1299 + 27, 15xi1− 0, 3878x2i1− 1, 132xi2+ 0, 00855x2i2+ 4, 733xi3−

− 0, 00977x2_i3+ 0, 05571xi1xi3− 0, 01507xi1xi2+ 0, 006293xi2xi3+

+ 614, 5bi2+ 589, 4bi3+ 473, 8bi13+ 652, 2bi18+ 124xi4, (4.4)

em que y_i é a renda estimada da i-ésima fam´ılia; x_i1 representa o i-ésimo consumo de água; xi2 representa o i-ésimo consumo de energia; xi3 repre-

senta a área constru´ıda da i-ésima residência; bi2, bi3, bi13, bi18, são variáveis

dicotômicas que indicam a presen¸ca (1) ou ausência (0) da i-ésima residên- cia nos bairros 2, 3, 13 e 18, respectivamente; e xi4 os pontos no Critério

Brasil da i-´esima fam´ılia;

TABELA 7: Modelo H´ıbrido: compara¸c˜ao dos modelos 4.3 e 4.4, estimados por Stepwise e backward vs forward

GLRes´ıduo SQRes´ıduos GL SQ F p-valor

1073 983470142

1069 979626204 4 3843938 1,0487 0,3809

FONTE: Modelos estimados, com dados da pesquisa, mar¸co de 2007.

Portanto, de acordo com as Tabelas 6 e 7, os modelos 4.1 e 4.3 foram eleitos os mais parcimoniosos para estimar a renda de domic´ılios em Pontes e Lacerda. Eles foram selecionados os modelos objetivo e h´ıbrido, respectivamente.

De acordo com o tópico 2.2.4, foi feito o teste de significância para o R2 _{(p<5%). O resultado desse teste é mostrado na coluna 5 da Tabela 8,} para os 23 bairros da cidade de Pontes e Lacerda, onde foram analisados os p-valores para cada bairro, destacando-se em vermelho os R2 _{que não foram} significativos (quinta coluna da Tabela 8).

Nota-se que ambos os modelos, objetivo e h´ıbrido, se ajustaram com

o que pode ser considerado um bom resultado, j´a que os valores preditos pelo modelo objetivo n˜ao ficam distantes dos valores esperados.

De acordo com a coluna 3 da Tabela 8, observa-se que o R2, ajustado nos 23 bairros de Pontes e Lacerda, para os modelos de regressão, baseados em covariáveis objetivas: modelo objetivo (Ob) e variáveis objetivas e sub- jetivas: modelo h´ıbrido (Hb), mostra um ´ındice de desvio equivalente, erram muito ou pouco dentro de um mesmo bairro, o que pode ser considerado um bom resultado, visto que os valores preditos pelo modelo objetivo não ficam distantes dos valores esperados, sabido que o modelo h´ıbrido tem efeito do questionário Critério Brasil.

A Tabela 8 tráz a ra´ız quadrada do erro quadrático médio (EQM), da renda de Pontes e Lacerda-MT, para os modelos objetivo e h´ıbrido, baseado em um teste da χ2. O teste mostra que não se pode afirmar que o EQM dos três modelos se difere estat´ısticamente, o que nos leva a concluir que não fazer entrevista gera um erro estat´ıstico igual a fazer, com 95% de confian¸ca

De acordo com a Tabela 9 e 10, o modelo objetivo e o modelo h´ı- brido não são representados pelas mesmas variáveis. No modelo objetivo, as variáveis que mais se destacaram foram: e, e2_{, a, ag explicada na mai-} oria dos bairros, enquanto que, no modelo h´ıbrido, as mais significativas foram: e, e2_{, ea, cb, isso mostra que o efeito de água e área constru´ıda} foram substitu´ıdos pelo efeito Critério Brasil.

Observando-se as Tabelas 11 e 12, é fácil verificar alguns bairros com efeitos significativos, isto é, com valores acima da média. Logo, verifica- se que moradores residentes nesses bairros possuem uma classe econômica acima da moda.

Observa-se que o modelo h´ıbrido é mais rigoroso, na defini¸cão dos bairros com médias superiores à moda.

TABELA 8: Coeficiente de determina¸c˜ao ajustado (R2

aj), erro quadr´atico

m´edio na renda (EQMrenda) e p-valor do teste de significˆancia dos coefi-

cientes de determina¸c˜ao, m´ultiplos (R2_{), nos 23 bairros estudados, para os}

modelos de regress˜ao, baseados em covari´aveis objetivas (Ob) e o modelo h´ıbrido (Hb).

Bairro Modelo R2

√

EQMrenda p-valor

1 Ob 0,5554 773,2161 0,021423 Hb 0,5554 773,2161 0,021423 2 Ob 0,3832 1703,2260 0,050463 Hb 0,5062 1549,9870 0,032933 3 Ob 0,7576 799,5534 0,000681 Hb 0,8136 735,4409 0,003744 4 Ob 0,6199 231,8183 0,001136 Hb 0,6852 208,0019 0,000309 5 Ob 0,6646 408,7070 0,001706 Hb 0,8198 299,6223 0,000174 6 Ob 0,8047 668,6115 0,000230 Hb 0,8324 619,2347 0,000135 7 Ob 0,9356 179,9099 0,000001 Hb 0,9593 140,6249 0,000000 8 Ob 0,7846 724,3264 0,001541 Hb 0,8105 679,4584 0,001133 9 Ob 0,9581 210,4092 0,000001 Hb 0,9583 205,1091 0,000000 10 Ob 0,7163 343,8315 0,011432 Hb 0,8542 236,8403 0,000494 11 Ob 0,2478 693,4695 0,014344 Hb 0,4340 598,2080 0,001184 12 Ob 0,4167 445,3432 0,042184 Hb 0,7427 283,1737 0,000667 13 Ob 0,5518 1814,5800 0,000414 Hb 0,6160 1673,3050 0,000084 14 Ob 0,1848 773,4800 0,153865 Hb 0,5401 564,0989 0,006901

Bairro Modelo R2_aj √EQMrenda p-valor 15 Ob 0,5504 712,6766 0,002463 Hb 0,5893 694,8945 0,004779 16 Ob 0,1600 709,1946 0,137638 Hb 0,2464 665,1251 0,061043 17 Ob 0,6493 209,4731 0,000779 Hb 0,6796 197,7666 0,000337 18 Ob 0,7706 589,2603 0,000103 Hb 0,8106 541,5353 0,000104 19 Ob 0,3695 780,8816 0,029599 Hb 0,3985 772,6590 0,029342 20 Ob 0,6404 374,9098 0,003688 Hb 0,7355 316,7667 0,000739 21 Ob 0,2759 822,0142 0,081749 Hb 0,2759 822,0142 0,081749 22 Ob 0,4631 708,5775 0,006929 Hb 0,6536 561,6297 0,000439 23 Ob 0,5515 293,1831 0,003429 Hb 0,5728 286,1396 0,002684

FONTE: Dados da pesquisa, mar¸co de 2007.

De acordo com compara¸cões feitas na figura 9, entre as classes estimadas por meio do Critério Brasil (azul), modelo objetivo (verde), modelo h´ıbrido (vermelho) e classes econômicas reais (preto), a Figura 9 mostra formas conceituais de quatro curvas . É poss´ıvel ajustar um modelo baseado em covariáveis objetivas para estima¸cão de renda familiar (em reais), na cidade de Pontes e Lacerda-MT, tal modelo em média tem um ajuste considerável, de acordo com a Tabela 8.

De acordo com a figura 10, observa-se que os modelos não se diferenciam entre si, são estat´ısticamente iguais, podendo então utilizar o modelo

No documento DISSERTAÇÃO_Proposta de Modelos para Estimação de Renda Familiar (páginas 55-81)