Nesse modelo ampliado foram extraídos nove fatores que, juntos, representam 69% da variância total do conjunto de dados (27 variáveis), o que demonstra que essa variância acumulada é satisfatória para analise nas ciências
sociais (HAIR et al 2009), assim como descrito na tabela 8. As estatísticas que verificam adequabilidade da amostra constataram que essa é adequada para o procedimento de análise fatorial, pois o teste de Bartlett Test of Sphericity verificou- 5462,636 p 0,001- e, o Índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) obtido foi de 0,803.
Tabela 8 - Autovalores e percentual da variância explicada pelos fatores após rotação pelo método Varimax
Fator Autovalor Variância explicada pelo fator (%) Variância acumulada (%)
1 7,099 25,352 25,352
2 2,558 9,135 34,487
3 2,088 7,455 41,943
4 1,709 6,103 48,046
5 1,636 5,844 53,89
6 1,239 4,427 58,316
7 1,046 3,736 62,052
8 1,023 3,654 65,706
9 0,977 3,49 69,195
Fonte: Dados da Pesquisa
Assim como no primeiro modelo, para a interpretação e composição dos fatores da matriz rotacionada (Tabela 9), foram consideradas apenas as cargas fatoriais com magnitudes acima de 0,50, elas se apresentam de forma positiva ou negativa (destacadas em negrito). É importante ressaltar que a maioria das variáveis tem sua variabilidade representada pelos nove fatores obtidos, entretanto, duas variáveis D4.13(% da população em domicílios com coleta de lixo) e D8.23 (Taxa de Suicídio), apresentaram cargas inferiores 0,50, em todos os fatores extraídos. Ressalta-se a importância de observar que no primeiro modelo cinco variáveis apresentaram cargas inferiores 0,50, tais como: D1.4; D3.9; D4.11; D5.16 e D7.22.
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Tabela 9 - Matriz rotacionada: cargas fatoriais das 27 variáveis relacionadas à Qualidade de Vida dos municípios baianos no ano de 2010
Variáveis/
Cargas fatoriais
Cargas fatoriais
Fator 1 Fator 2 Fator 3 Fator 4 Fator 5 Fator 6 Fator 7 Fator 8 Fator 9
D1.1-Esperança de Vida ao nascer 0,627 0,002 -0,183 0,126 0,105 -0,024 -0,115
0,048
-0,066 0,039
D1.2-.Gasto com Saúde Per Capita 0,182 -0,017 0,063 0,806 0,050 0,021 0,162 0,047
D1.3-Número de Hospitais 0,626 0,008 -0,167 -0,196 -0,011 0,108 0,315 -0,109 0,097
D1.4- Óbitos sem assistência médica 0,224 -0,114 0,086 0,106 -0,184 -0,030 -0,123 0,338 -0,589 D2.5-Empregados do Setor formal 0,715 -0,044 0,033 0,382 -0,174 -0,080 -0,013 0,001 -0,057
D2.6-Renda Per Capita 0,947 0,013 0,077 0,011 -0,018 0,009 0,064 0,082 -0,030
D2.7-% da renda proveniente de rendimentos do trabalho 0,677 0,007 0,350 0,000 -0,223 -0,310 -0,011 0,171 -0,073 D3.8-% de pessoas com 18 anos ou mais com fundamental
completo 0,851 0,029 0,050 0,103 -0,122 0,235 -0,072 0,076 -0,081
D3.9-% de 6 a 17 anos na escola -0,043 0,074 -0,109 0,117 0,105 0,810 0,013 0,055 -0,021
D3.10-% de pessoas com 25 anos ou mais com superior completo 0,858 0,033 -0,111 -0,028 -0,061 -0,008 0,122 0,052 0,004 D4.11-% da população em domicílios com banheiro e água
encanada 0,587 -0,061 0,407 0,124 0,185 0,132 -0,116 -0,038 -0,086
D4.12-% da população em domicílios com energia elétrica 0,366 -0,081 0,460 -0,005 -0,004 0,573 -0,071 0,017 -0,006 D4.13-% da população em domicílios com coleta de lixo 0,127 -0,038 0,322 0,201 0,280 -0,270 0,371 -0,048 -0,148 D4.14-%da população em domicílios com densidade > 2 por
dormitório -0,006 -0,011 0,082 0,018 0,757 0,287 0,224 -0,070 0,128
D4.15-Deslocamento -0,015 -0,054 0,063 -0,079 0,749 -0,100 -0,139 0,064 -0,036
D5.16-Taxa de Homicídio -0,558 0,015 -0,116 0,129 0,462 0,117 0,124 0,080 0,117
D5.17-Gastos Segurança Pública Per capita -0,007 -0,038 0,033 0,020 0,006 0,007 0,863 0,066 0,046 D6.18-Razão 20% mais ricos / 40% mais pobres -0,069 0,034 0,882 0,036 0,062 -0,024 0,060 -0,020 0,029 D6.19-% de vulneráveis á pobreza e dependentes de idosos -0,550 -0,031 -0,159 0,062 -0,076 -0,005 0,074 -0,382 0,069
D6.20-% de extremamente pobres 0,654 0,001 0,681 0,034 0,030 -0,071 0,039 0,068 -0,033
D7.21-Gastos com Cultura em Per Capita -0,017 -0,051 0,015 0,849 -0,061 0,096 0,001 -0,009 -0,046 D7.22-Gastos com Desporto e Lazer Per Capita 0,073 0,016 -0,037 0,134 0,029 0,060 0,077 0,853 0,000
D8.23- Taxa de Suicídio 0,021 0,003 0,012 0,004 -0,018 -0,056 0,006 0,064 -0,005
D9.24-% de Pessoas desocupadas 0,020 -0,458 0,043 0,093 -0,031 -0,029 -0,030 0,190 0,688
D9.25-% PEA Feminina 0,061 0,689 0,079 -0,046 -0,052 -0,078 -0,143 0,090 0,390
D10.26-Taxa de Alfabetismo Feminina 0,019 0,925 -0,012 -0,015 0,001 0,050 0,023 -0,037 -0,114 D10.27-Taxa de Alfabetismo Masculina -0,021 0,915 -0,029 -0,021 -0,040 0,051 0,013 0,012 -0,178
% da variância explicada (pelo fator) 25,3 9,1 7,4 6,1 5,8 4,4 3,7 3,6 3,4
Fonte: Dados da pesquisa.
Observa-se que o Fator 1, o qual representa a maior parcela de variância entre os noves fatores extraídos (25,3%), e está de forma forte e positiva correlacionado com as variáveis D1.1 (esperança de Vida ao nascer), D1.3 (número de hospitais), D2.5 (empregados do setor formal), D2.6 (renda per capita), D2.7 (% da renda proveniente de rendimentos do trabalho), D3.8 (% de jovens e adultos com 18 anos ou mais com fundamental completo), D3.10 (% da população com 25 anos ou mais com curso superior completo) e D4.11(% da população em domicílios com banheiro e água encanada). Dessa forma, quanto maior o índice de elevação das cargas fatoriais, maior é o nível de qualidade de vida de determinado município. O resultado desse fator comparado com do primeiro modelo, apresenta grande semelhança, a diferença consiste apenas na inclusão de mais duas variáveis D1.1 e D4.11.
No entanto, o Fator 1, está negativamente forte associado com as variáveis D5.16 (Taxa de Homicídio) e D6.19 (% de pessoas vulneráveis à pobreza e dependente de idosos), mostrando que os aspectos relacionados à vulnerabilidade (D6) e segurança diminuem a qualidade de vida da população, novamente apresenta semelhança com os resultados encontrados no primeiro modelo.
A leitura e interpretação desse conjunto de fatores, permite nomear o Fator 1 como “mais amplo em relação à QV”, pois permeia por seis domínios dos dez existentes, tais como: saúde (D1), renda (D2), educação (D3), Habitação (D4), Segurança (D5) e vulnerabilidade (D6).
Nota-se que o Fator 2, representando 9,1% da variância total, pode ser nomeado como “acesso a educação e mercado de trabalho”, pois está positivamente forte correlacionado D10.26 (taxa de alfabetismo Feminina, D10.27 (taxa de alfabetismo Masculina) e D9.25 (% PEA Feminina). Ao avaliar as cargas fatoriais desse fator, observa-se um aspecto importante em relação a questão de gênero, porque quanto maior o percentual de mulheres alfabetizadas, maior também o percentual da PEA feminina, tendo em vista que essas variáveis estão associadas nesse Fator 2.
O Fator 3 apresentou o mesmo resultado do fator 2 no primeiro modelo, e explica 7,4% da variância total. Assim, pode ser nomeado como “desigualdade de renda”, pois está positivamente forte correlacionado com D6.18 (Razão 20% mais ricos / 40% mais pobres) e D6.20 (% de extremamente pobres). Ao analisar as cargas fatoriais desse fator, nota-se que, quanto maior for a razão entre os mais
ricos e mais pobres, maior será o percentual de extremamente pobres, influenciando assim, negativamente na qualidade de vida.
A leitura do Fator 4, cujo representa 6,1% da variância do total, apresentou o mesmo resultado do Fator 3 do primeiro modelo, nesse sentido, será nomeado
“acesso à cultura e saúde”, devido a carga positiva, que está associado ao D7.21(gastos com Cultura em per Capita) e D1.2 (gasto com Saúde per capita).
O quinto fator apresenta uma alta correlação positiva D4.14 (%da população em domicílios com densidade > 2 por dormitório) e D5.15 D4.15 (deslocamento) esse fator explica 5,8% da variância total. Como já mencionado anteriormente, locais em que se apresentam uma maior densidade traz consequência para população, e uma dessas, é o tempo de deslocamento, caso a densidade for alta, maior será o tempo de deslocamento, e vice-versa.
No entanto, o Fator 6 encontra-se relacionado e com cargas positivas ligadas às variáveis D3.9 (% de 6 a 17 anos na escola) e D4.12 (% da população em domicílios com energia elétrica). Nesse sentido, pode ser nomeado “acesso a infraestrutura e educação”, já que este fator permeia os domínios de Habitação e educação.
Os Fatores 7 e 8 apresentaram, cada um, relação com apenas uma variável do conjunto de dados que compõe a QV. O Fator 7encontra-se associado de forma positiva com D5.17 (gastos segurança pública - per capita), denominando-se assim
“gasto com segurança”, que explica 3,7% de sua variância. O oitavo fator está correlacionado de forma positiva com D7.22 (gastos com desporto e lazer per capita), representando 3,6% da variância, e por isso foi denominado como “acesso desporto e lazer”. É pertinente salientar que, nesse contexto, apesar dessas variáveis explicarem muito pouco da variância total do conjunto de dados, quanto maior forem os valores obtidos pelas mesmas, melhor será a qualidade de vida da população.
Por último, o fator 9 representa 3,4 da variância, e encontra-se relacionado de forma positiva com D9.24 (% de Pessoas desocupadas) e de forma negativa D1.4 (óbitos sem assistência médica). A leitura desse fator permite nomeá-lo de “aspecto vulnerável”.
6 ÍNDICES RELATIVO A QUALIDADE DE VIDA (IRQVS)
A partir dos resultados da análise fatorial foi possível construir dois índices relativos de qualidade vida: o primeiro baseado no modelo para Minas Gerais dos autores Cardoso e Silva (2015), que incluiu sete dimensões da qualidade de vida, representado pela sigla IRQV1. O segundo índice é uma proposta mais ampliada, cuja apresenta dez domínios para a QV, denominados como IRQV2. Os dois índices foram calculados para 416 municípios baianos, visto que o município de Dário Meira foi excluído da amostra devido à falta de alguns dados. O ano base para esse estudo é 2010.
6.1 Índices Relativo a Qualidade de Vida (IRQV1) baseado na metodologia de