PROJETO ORIBER TEMA. Eixos ODS: PESSOAS

(1)

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO

FEA - Faculdade de Economia e Administração

Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração

PROJETO ORIBER

TEMA

Eixos ODS: PESSOAS

ANALISE DISCRIMINATE

Disciplina:

METODOS QUANTITATIVOS e QUALITATIVOS DA PESQUISA EMPIRICA

Prof. Dr. Arnoldo José de Hoyos Guevara

(2)

1. INTRODUÇÃO

Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise da capacidade explicativa de

modelos baseados em regressões logísticas para caracterizar os dos agrupamentos de

observações das principais variáveis que compõe as novas quatro Componentes Principais

para o EIXO PESSOAS para 132 países, bem como estas últimas. É complementar ao

emprego da análise discriminante, de modo que os principais resultados dos modelos com

funções linear e quadrática são também trazidos neste trabalho para comparação com aqueles

a serem obtidos com as regressões logísticas ordinais e nominais.Seis das variáveis originais

foram atualizadas. O critério de atualização foi possuírem estas variáveis bases de dados de

2015. A análise exploratória dos dados foi realizada através dos dados obtidos nas fontes de

cada variável. Todas as variáveis originais foram normalizadas e as observações faltantes

foram substituídas pela média das observações não faltantes. Empregou-se o Minitab ® para

as análises estatísticas.

2. ENTENDENDO OS DADOS – BREVE APRESENTAÇÃO DO PROJETO ORIBER

2.1 Introdução ao EIXO PESSOAS

Um dos cinco eixos centrais dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável – ODS, o EIXO

PESSOAS tem como meta e visão “Acabar com a pobreza e a fome, em todas as suas formas

e dimensões, e para assegurar que todos os seres humanos possam desenvolver todo seu

potencial em dignidade e igualdade em um ambiente saudável.” Os outros eixos são

PLANETA, POBREZA, PAZ e PARCERIA

2.2 Variáveis do EIXO PESSOAS

Este tema da pesquisa apresenta dezessete variáveis, sendo oito índices sintéticos. Todas as

variáveis são quantitativas. Elas ainda podem ser divididas em: índices sintéticos e variáveis

componentes ou indicadores, a saber:

 Índices sintéticos: Índice de Progresso Social (SPI), o Índice de Desenvolvimento

Humano – IDH, publicado pelo PNUD – ONU, Índice de Governança, o Índice de

Proteção Ambiental – EPI (Environmental Protection Index), o Happy Planet Index

(HPI),Índice de Felicidade Planetária (HPI), Índice de Democracia, , Índice de

observação etária (Age Watch Index), e o Índice de Ginni para os países selecionados.

 Indicadores analíticos (ou variáveis componentes): Habitação (shelter), Taxa de

não nascidos (stillbirth rate), acesso a água potável, acesso a saneamento básico

melhorado, taxa de homicídios, percentual de usuários de internet sobre a população,

cooperação internacional, disponibilidade de rede, eficiência das estruturas legais em

resolver disputas.

2.3. As Variáveis do EIXO PESSOAS

Este tema da pesquisa apresenta dezessete variáveis, sendo dez índices sintéticos. Todas as

variáveis são quantitativas. Elas ainda podem ser divididas em: índices sintéticos e variáveis

componentes ou indicadores, a saber:

(3)

Quadro 1. As 17 Variáveis do EIXO PESSOAS

Índice Significado

Fonte

Tipo

Unidade de

medida

IDH

(atualizado

para 2014)

O Índice de Desenvolvimento Humano

(IDH) mede o progresso de uma nação a

partir de três dimensões: renda, saúde e

educação

PNUD Quantitativa

%

1. Governança

Governança eficácia de governo -

consiste nas tradições e instituições pelas

quais a autoridade de um país é exercido.

Isso inclui o processo pelo qual os

governos são selecionados, monitorados

e substituídos; a capacidade do governo

para formular e implementar com

eficácia políticas sólidas; eo respeito dos

cidadãos e do Estado pelas instituições

que governam as interações econômicas e

sociais

World Bank - World

Governance Index

Quantitativa %

Happy Planet

Index

O Happy Planet Index (HPI) é a medida

líder global de bem-estar sustentável.

happyplanetindex.org Quantitativa

%

Índice Ginni

Indice de Gini mede a extensão em que a

distribuição de renda (ou, em alguns

casos, a despesa de consumo) entre

indivíduos ou famílias dentro de uma

economia desvia de uma distribuição

perfeitamente igual. Um índice de Gini

de 0 representa a igualdade perfeita,

enquanto um índice de 100 indica

desigualdade perfeita.

World Bank

Development Research

Group

Quantitativa

Indicador

nominal de

0 a 100

SPI - Índice de

Progresso

Social

O SPI mede progresso social como “a

capacidade de uma sociedade para

satisfazer as necessidades humanas

básicas dos seus cidadãos, estabelecer os

blocos de construção que permitem que

os cidadãos e as comunidades melhorem,

manter a qualidade de suas vidas, e criar

as condições para todos os indivíduos

atingirem seu pleno potencial. O SPI

mede uma ampla gama de componentes

do desempenho social e ambiental e

agrega-os num quadro geral.” Fonte:

Social progress imperative.

Social Progress

Imperatives

empregando dados da

World Health

Organization

(WHO)-UNICEF

Quantitativa %

AgeWatch

Index

Índice de HelpAge International

AgeWatch Mundial classifica os países

por quão bem conduzem o processo de

envelhecimento da população. Mensura

quatro domínios que são elementos

fundamentais do bem-estar das pessoas

idosas: renda, saúde, capacidade e

ambiente favorável.

(4)

EPI –

Environmental

Protective

Index

O Índice de Desempenho Ambiental

(EPI) classifica o desempenho dos países

em

questões ambientais de alta prioridade em

duas grandes áreas políticas: proteção da

saúde humana do mal e proteção dos

ecossistemas ambiental.

Yale University

Quantitativa

%

Democracy

Index

O Índice de Democracia é baseado em

cinco categorias: processo eleitoral e

pluralismo; liberdades civis; o

funcionamento do governo; participação

política; e cultura política. Com base nas

suas pontuações em uma série de

indicadores dentro dessas categorias,

cada país é então classificado como um

dos quatro tipos de regime: "democracias

plenas"; "democracias imperfeitas";

"regimes híbridos"; e "regimes

autoritários".

The Economist

Intelligence Unit

Quantitativo %

Stillbirth rate

(deaths/1,000

live births)

Mensura a taxa de não nascidos por

milhar de habitantes de uma população

nacional segundo a premissa de mortes

no terceiro trimestre fetal (> 1000 gramas

ou> 28 semanas), por 1.000 nascidos

vivos .

World Health

Organization

Quantitativo Índice

Shelter

Composição de quatro indicadores de

moradia, acesso a eletricidade e poluição.

UN Habitat

Quantitativo

%

Acesso a água

canalizada

A percentagem da população com

canalização de serviço de água conectada

com canalização interna para um ou mais

torneiras ou uma conexão de água

canalizada a uma torneira colocada no

quintal ou terreno fora da casa.

WHO-UNICEF Quantitativa %

Acesso a

instalações

sanitárias

melhoradas

(atualizado

para 2015)

A percentagem da população com

saneamento melhorado, incluindo

autoclismos, sistemas de tubulações de

esgoto, fossas sépticas, lavar / derramar

rente à latrina, latrinas ventiladas

melhoradas (VIP), latrina com laje, e

banheiros de compostagem

WHO-UNICEF Quantitativa %

Taxa de

Homicídios

(1=

<2/100,000; 5=

>20/100,000

Número de homicídios, definida como a

morte deliberadamente causados a uma

pessoa por outra pessoa, por 100.000

pessoas. Pontuado em uma escala 1-5:

1 = 0-1,99

2 = 2-5,99

3 = 6-9,99

Institute for

Economics and Peace

Global Peace Index

(5)

4 = 10-19,99

5 => 20

Internet users

Percentual de usuários de internet sobre o

total da população, baseado no acesso

através de qualquer equipamento nos

últimos 12 meses

International

Telecommunications

Union

Quantitativa %

International

Cooperation

Mensura a intencionalidade e capacidade

de cooperação da liderançade cooperar

com apoiadores externos

Bertelsman - BTI

Project

Quantiativa %

Network

readiness

As medidas Networked Readiness Index,

estabelecem uma escala de 1 (pior) a 7

(melhor) para o desempenho de 148

economias em alavancar tecnologias de

informação e comunicação para aumentar

a competitividade e bem-estar.

Global information

technology report

Quantitativo escalar

Efficiency of

legal

framework in

settling

disputes, 1-7

(best)

Mensura quão eficiente é o quadro

jurídico para as empresas privadas na

resolução de litígios: [1 = extremamente

ineficiente; 7 = extremamente eficiente

World Economic

Forum

Quantitativo Escalar

Fonte: preparado pelo autor a partir dos dados da planilha de dados e das fontes consultadas

2.4. O objeto de análise (indivíduos)

O objeto de análise deste trabalho constitui-se nos 132 países sobre os quais se dispõe de

indicadores de referência internacional. Foram selecionadas dezessete variáveis, das bases de

dados de 177 variáveis do GPS – Guia para o Desenvolvimento Sustentável. Descreve-se a

seguir as variáveis analisadas.

2.5. AVALIAÇÃO E SELEÇÃO DO TIPO DE REGRESSÃO QUE MELHOR

REPRESENTA OS GRUPOS DE PAÍSES ORGANIZADOS A PARTIR DAS

QUATRO COMPONENTES PRINCIPAIS.

Ao aplicar-se o método de construção de clusters por ligação completa e distancia Manhattan,

definindo-se como resultado esperado quatro clusters, obteve-se os seguintes resultaods que

são o ponto de partida para definir a variável dependente da regressão:

(6)

Within distance distance Number of cluster sum from from observations of squares centroid centroid Cluster1 VERMELHO 32 83,511 1,53313 2,73551 Cluster2 LARANJA 42 168,697 1,87297 3,75273 Cluster3 AZUL 17 56,251 1,65681 3,27974 Cluster4 VERDE 41 233,455 2,29234 3,54600

Cluster Centroids

Variable Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 Grand centroid PC1 0,16468 -3,64920 -0,04299 3,62750 0,0000000 PC2 -1,52155 0,62389 0,43323 0,36882 -0,0000000 PC3 -0,14385 -0,44082 2,27974 -0,38141 -0,0000000 PC4 -0,25939 0,00520 -0,39646 0,36151 0,0000000

Distances Between Cluster Centroids

Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 Cluster1 0,00000 4,39396 3,12360 4,00082 Cluster2 4,39396 0,00000 4,53915 7,29013 Cluster3 3,12360 4,53915 0,00000 4,59705 Cluster4 4,00082 7,29013 4,59705 0,00000

Dendrogram

107 86 104 92 119 54 65 118 67 63 69 62 127 121 106 105 95 102 93 123 64 89 60 56 131 73 61 96 51 132 11882 83 76 114 72 99 116 117 108 77 2 47 41 33 27 45 40 46 42 31 29 25 30 24 37 34 23 48 22 115 68 59 75 36 32 44 43 109 90 39 26 28 20 97 94 100 71 35 129 38 19 18 103 58 74 14 12 11 16 80 10 17 8 6 4 15 13 5 3 110 91 124 84 128 70 82 53 57 52 111 120 78 113 55 21 9 7 98 87 85 122 101 66 79 130 50 126 125 81 49 1 0,00 33,33 66,67 100,00 Observations Si m ila ri ty

Dendrogram

Complete Linkage; Manhattan Distance

Procedeu-se a um teste Anova para verificar e caracterizar os graus de diferença entre os

quatro clusters a que chegamos no dendograma. A variável escolhida para análise é o IDH em

sua forma normalizada (HDI no original em inglês), que altamente relacionada ao SPI, um das

variáveis encontradas no estudo das componentes principais e empregadas na construção dos

clusters. Uma das vantagens do emprego do IDH em substituição ao SPI é que o primeiro é

(7)

mais facilmente encontrado para diversos níveis, países, cidades, etc, enquanto o último é

calculado somente para países. Piores IDHs concentram-se no grupo 2, com média de 29,91.

Os grupos 1 e 3 (onde concentram-se os países do AIBER) tem IDHs mais próximos, com o

primeiro ligeiramente superior e com menor dispersão. Pode-se esperar que alguns países do

grupo 3 possuam IDH superiores a elementos do grupo 1. Já o grupo 4, onde se classificaram

os países do AVECO, possuem IDH médio de 86,9, muito superior também ao grupo 1, de

65,3 e ao 3, 59,5, e são mais homogêneos entre si.

One-way ANOVA: MN - (HDI)_1 versus 4 CLUSTERS MANHATTAN

Source DF SS MS F P 4 CLUSTERS MANHATTAN 3 68679 22893 162,92 0,000 Error 128 17987 141

Total 131 86666

S = 11,85 R-Sq = 79,25% R-Sq(adj) = 78,76%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ---+---+---+---+-- 1 32 65,29 9,82 (-*-) 2 42 29,91 15,74 (-*-) 3 17 59,53 10,80 (--*--) 4 41 86,93 8,63 (*-) ---+---+---+---+-- 40 60 80 100 Pooled StDev = 11,85

Os grupos resultantes são agrupados por maior similaridade. Chega-se a algumas

caracterizações. Nos grupos 1 e 2 predominam países de OUTRAS Regiões (OTHERS),

sendo que no primeiro enquadram-se os países mais desenvolvidos de OTHERS, acrescido de

alguns países de AIBER, e no grupo 2 os menos desenvolvidos. No grupo 3 encontra-se a

maioria dos países de AIBER acrescidos de alguns países de OTHERS. E no grupo 4

encontram-se TODOS os países de AVECO, acrescidos de alguns de AIBER (Portugal,

Espanha e Uruguai) e outros de OTHERS.

4 CLUSTERS MANHATTAN

Grupo 1 - 32 países Grupo 2 - 42 países Grupo 3 - 17 países Grupo 4 - 41 países

País Região País Região País Região País Região

Argentina AIBER Bolivia AIBER Brazil AIBER Portugal AIBER

Cuba AIBER Angola OTHE

RS Chile AIBER Spain AIBER

Ecuador AIBER Bangladesh OTHE

RS Colombia AIBER Uruguay AIBER

Venezuela AIBER Benin OTHE

RS Costa Rica AIBER Australia

AVEC O Albania OTHE RS Burkina Faso OTHE RS Dominican

Republic AIBER Austria AVEC

O Algeria OTHE

RS Burundi

OTHE

RS El Salvador AIBER Belgium

AVEC O Armenia OTHE

RS Cambodia

OTHE

RS Guatemala AIBER Canada

AVEC O Azerbaijan OTHE

RS Cameroon

OTHE

RS Honduras AIBER Czech Republic AVEC O Belarus OTHE RS Central African Republic OTHE

RS Mexico AIBER Denmark

AVEC O Bosnia and Herzegovina OTHE RS Chad OTHE

RS Nicaragua AIBER Estonia AVEC

(8)

China OTHE

RS Congo, Republic of

OTHE

RS Panama AIBER Finland

AVEC O

Egypt OTHE

RS Djibouti

OTHE

RS Paraguay AIBER France

AVEC O

Iran OTHE

RS Ghana

OTHE

RS Peru AIBER Germany

AVEC O Iraq OTHE RS Guinea OTHE RS Botswana OTHE RS Greece AVEC O Jordan OTHE RS India OTHE RS Guyana OTHE RS Iceland AVEC O Kazakhstan OTHE RS Indonesia OTHE RS Jamaica OTHE RS Ireland AVEC O Kuwait OTHE RS Kenya OTHE RS Namibia OTHE RS Israel AVEC O Kyrgyzstan OTHE RS Laos OTHE RS Italy AVEC O Lebanon OTHE RS Lesotho OTHE RS Japan AVEC O Macedonia OTHE RS Liberia OTHE RS Korea, Republic of AVEC O Moldova OTHE RS Madagascar OTHE RS Latvia AVEC O Morocco OTHE RS Malawi OTHE RS Netherlands AVEC O Romania OTHE RS Mali OTHE RS New Zealand AVEC O Russia OTHE RS Mauritania OTHE RS Norway AVEC O Saudi Arabia OTHE

RS Mongolia OTHE RS Slovakia AVEC O Tajikistan OTHE RS Mozambique OTHE RS Slovenia AVEC O Thailand OTHE RS Nepal OTHE RS Sweden AVEC O Trinidad and Tobago OTHE RS Niger OTHE RS Switzerland AVEC O Tunisia OTHE RS Nigeria OTHE RS United Kingdom AVEC O Turkey OTHE RS Pakistan OTHE RS United States AVEC O Ukraine OTHE RS Philippines OTHE RS Bulgaria OTHE RS Uzbekistan OTHE RS Rwanda OTHE RS Croatia OTHE RS Senegal OTHE RS Georgia OTHE RS

South Africa OTHE

RS Hungary

OTHE RS

Sri Lanka OTHE

RS Lithuania OTHE RS Sudan OTHE RS Malaysia OTHE RS Swaziland OTHE RS Mauritius OTHE RS Tanzania OTHE RS Montenegro OTHE RS Togo OTHE RS Poland OTHE RS Uganda OTHE RS Serbia OTHE RS Yemen OTHE RS United Arab Emirates OTHE RS Zambia OTHE RS

2.6. REGRESSÃO LOGÍSITCA

(9)

A variável dependente é definida como o pertencimento a cada um dos 4 clusters gerados na

etapa anterior. E as variáveis independentes utilizadas são as oito variáveis relevantes

constituintes dos componentes principais:

Social Progress Index

Access to improved sanitation

Network Readiness

Democracy índex

Efficiency of the legal framework to settle disputes

GINNI

Happy Planet Index

International Cooperation

Estas foram extraídas das equações obtidas anteriormente:

PC1 - INDICADORES DE PROGRESSO E DESENVLVIMENTO HUMANO.

PC1 = - 8,02 + 0,0333 MN - (HDI)_1 + 0,0639 MN - Social Progress Index_1 + 0,0138 MN-Access to improved sanitatio

+ 0,0274 MN The Networked Readiness Inde

PC2 - RESOLUTIVIDADE LEGAL, RECURSOS SANITÁRIOS E DEMOCRACIA.

The regression equation is

PC2 = - 1,09 - 0,0274 MN-Access to improved sanitatio

+ 0,0280 MN - Democracy index_1 + 0,0323 MN Efficiency of legal framewor

PC3 - FELICIDADE, COOPERAÇÃO E EQUIDADE.

PC3 = - 1,72 - 0,0251 MN - GINNI + 0,0323 MN - Happy Planet Index_1 + 0,0294 MN - International Cooperati_1

PC4 - COOPERAÇÃO, EQUIDADE E RESOLUTIVIDADE LEGAL.

PC4 = - 2,60 + 0,0233 MN - GINNI + 0,0389 MN - International Cooperati_1 - 0,0219 MN Efficiency of legal framewor

São testadas funções logísticas ordinal (onde os valores atribuídos ao pertencimento a cada

cluster são organizados de forma crescente de 1 a 4 de modo a auxiliar com esta

caracterização significativa da variável à execução da regressão logística; e nominal, onde não

se estabelece este ordenamento.

Ao final do trabalho os resultados são adicionados e comparados com os obtidos com as

funções de regressão multivariada linear e quadrática.

(10)

2.6.1. TESTE DA FUNÇÃO LINEAR

A maior distância entre grupos, medida como distancia quadrática, é encontrada entre os

grupos 2 e 4 (33,25). As demais distâncias ficam entre 11,57 (1 e 4), 13,43 (1 e 3), 16,66(1 e

2), 18,08 (2 e 3), e 18,16(3 e 4).

Squared Distance Between Groups 1 2 3 4 1 0,0000 16,6602 13,4267 11,5721 2 16,6602 0,0000 18,0818 33,2466 3 13,4267 18,0818 0,0000 18,1596 4 11,5721 33,2466 18,1596 0,0000

O teste da função linear obteve 92,4% de acertos em predizer a classificação dos países, ou

122 acertos e dez erros de classificação dentre as 132 observações (países).

Summary of Misclassified Observations

True Pred Squared

Observation Group Group Group Distance Probability ARGENTINA 1** 1 3 1 11,42 0,374 2 34,72 0,000 3 10,59 0,568 4 15,17 0,058 EQUADOR 9** 1 3 1 5,808 0,475 2 19,376 0,001 3 5,636 0,517 4 14,071 0,008 BANGLADESH54 2 3 1 17,749 0,007 2 9,785 0,360 3 8,658 0,633 4 35,303 0,000 GEORGIA 71** 4 1 1 3,041 0,777 2 17,344 0,001 3 6,181 0,162 4 8,158 0,060 GUYANA 74** 3 1 1 5,689 0,638 2 12,783 0,018 3 6,939 0,342 4 17,944 0,001 MACEDONIA91** 1 4 1 10,242 0,380 2 23,232 0,001 3 19,696 0,003 4 9,278 0,616 MONTENEGRO ** 4 3 1 9,569 0,133 2 23,234 0,000 3 6,425 0,640 4 8,499 0,227 NAMIBIA 103** 3 2 1 35,79 0,000 2 15,87 0,567 3 16,41 0,432 4 43,22 0,000 FILIPINAS08** 2 3 1 8,062 0,051 2 11,652 0,009 3 2,255 0,937 4 13,707 0,003 SRI LANKA17** 2 1 1 8,589 0,717 2 14,313 0,041 3 10,771 0,241 4 22,376 0,001

(11)

Conforme os quadros abaixo, do grupo 1, com 32 países, 29 foram corretamente classificados

e os três restantes foram classificados dois no grupo 3 um no grupo 4. Para o grupo 2, 39

acertos e três erros de classificação, 1 no grupo 1 e dois no grupo 3. Para o grupo 3, 15 acertos

e dois erros, um para o grupo 1 e outro no grupo 2. E grupo 4, 39 acertos e dois erros, 1 no

grupo 1 e outro no grupo 3.

Discriminant Analysis: 4 CLUSTERS M versus MN - Social ; MN-Access to; ...

Linear Method for Response: 4 CLUSTERS MANHATTAN

Predictors: MN - Social Progress Index_1; MN-Access to improved sanitatio; MN The Networked Readiness Inde; MN - Democracy index_1; MN Efficiency of legal framewor; MN - GINNI;

MN - Happy Planet Index_1; MN - International Cooperati_1

Group 1 2 3 4 Count 32 42 17 41

Summary of classification

True Group

Put into Group 1 2 3 4 1 29 1 1 1 2 0 39 1 0 3 2 2 15 1 4 1 0 0 39 Total N 32 42 17 41 N correct 29 39 15 39 Proportion 0,906 0,929 0,882 0,951

N = 132 N Correct = 122 Proportion Correct = 0,924

Squared Distance Between Groups 1 2 3 4 1 0,0000 16,6602 13,4267 11,5721 2 16,6602 0,0000 18,0818 33,2466 3 13,4267 18,0818 0,0000 18,1596 4 11,5721 33,2466 18,1596 0,0000

Linear Discriminant Function for Groups

1 2 3 4 Constant -34,404 -20,489 -36,334 -51,704 MN - Social Progress Index_1 0,359 0,126 0,374 0,516 MN-Access to improved sanitatio 0,180 0,006 0,095 0,157 MN The Networked Readiness Inde 0,016 -0,019 0,048 0,157 MN - Democracy index_1 -0,139 -0,031 -0,065 -0,055 MN Efficiency of legal framewor 0,097 0,184 0,059 0,032 MN - GINNI 0,250 0,229 0,103 0,242 MN - Happy Planet Index_1 0,114 0,113 0,208 0,062 MN - International Cooperati_1 0,204 0,242 0,310 0,245

(12)

A maior distância entre grupos, medida como distancia quadrática, é encontrada entre os

grupos 2 e 4 (127,20), ou seja, entre os menos e os mais desenvolvidos dos grupos.

From Generalized Squared Distance to Group Group 1 2 3 4

1 39,42 53,66 96,69 60,64 2 89,01 42,27 72,45 127,20 3 52,26 59,25 34,71 59,97 4 66,06 70,92 106,93 39,48

O teste da função linear retorna um resultado ainda melhor do que o obtido pela Linear, com

96,2% de acertos contra 92,4%, para predizer a classificação dos países, ou 127 acertos e 5

erros de classificação dentre as 132 observações (países).

Conforme os quadros abaixo, do grupo 1, com 32 países, 31 foram corretamente classificados

e um classificado no grupo 2. Para o grupo 2, 41 acertos e um erro de classificação, no grupo

3. Para o grupo 3, nenhum erro, e para o grupo 4, três erros, incluídos no grupo 1.

Os países que foram classificados de forma equivocada no modelo linear foram:

Discriminant Analysis: 4 CLUSTERS M versus MN - Social ; MN-Access to; ...

Quadratic Method for Response: 4 CLUSTERS MANHATTAN

Group 1 2 3 4 Count 32 42 17 41

Summary of classification

True Group

Put into Group 1 2 3 4 1 31 0 0 3 2 1 41 0 0 3 0 1 17 0 4 0 0 0 38 Total N 32 42 17 41 N correct 31 41 17 38 Proportion 0,969 0,976 1,000 0,927

From Generalized Squared Distance to Group Group 1 2 3 4

1 39,42 53,66 96,69 60,64 2 89,01 42,27 72,45 127,20 3 52,26 59,25 34,71 59,97 4 66,06 70,92 106,93 39,48

(13)

True Pred Squared

Observation Group Group Group Distance Probability CHINA 66** 1 2 1 51,77 0,361 2 50,63 0,639 3 154,22 0,000 4 77,91 0,000 GEORGIA 71** 4 1 1 42,38 0,948 2 54,83 0,002 3 61,82 0,000 4 48,25 0,050 FILIPINAS08** 2 3 1 48,15 0,016 2 50,56 0,005 3 39,96 0,979 4 56,51 0,000 SERVIA 115** 4 1 1 46,27 0,536 2 71,66 0,000 3 79,76 0,000 4 46,56 0,464 UAE 129** 4 1 1 64,72 0,967 2 85,39 0,000 3 431,85 0,000 4 71,46 0,033

Discriminant Analysis: 3R CLUSTERS versus MN - Social ; MN-Access to; ...

Linear Method for Response: 3R CLUSTERS

Group AIBER AVECO OTHERS Count 21 27 84

Summary of classification True Group Put into Group AIBER AVECO OTHERS AIBER 19 0 12 AVECO 2 26 1 OTHERS 0 1 71 Total N 21 27 84 N correct 19 26 71 Proportion 0,905 0,963 0,845

Squared Distance Between Groups AIBER AVECO OTHERS AIBER 0,0000 15,1869 7,1121 AVECO 15,1869 0,0000 14,5139 OTHERS 7,1121 14,5139 0,0000

Linear Discriminant Function for Groups

AIBER AVECO OTHERS Constant -24,343 -37,927 -21,030 MN - Social Progress Index_1 0,194 0,210 0,053 MN-Access to improved sanitatio -0,054 -0,106 -0,035

(14)

MN The Networked Readiness Inde -0,031 0,104 -0,033 MN - Democracy index_1 -0,005 0,086 -0,015 MN Efficiency of legal framewor 0,152 0,203 0,235 MN - GINNI 0,174 0,311 0,268 MN - Happy Planet Index_1 0,215 0,139 0,128 MN - International Cooperati_1 0,194 0,124 0,200

Summary of Misclassified Observations

Squared

Observation True Group Pred Group Group Distance Probability 9** OTHERS AIBER AIBER 5,110 0,841 AVECO 25,204 0,000 OTHERS 8,440 0,159 15** OTHERS AIBER AIBER 10,74 0,883 AVECO 30,55 0,000 OTHERS 14,79 0,117 30** OTHERS AIBER AIBER 8,871 0,479 AVECO 11,504 0,128 OTHERS 9,270 0,393 48** OTHERS AIBER AIBER 4,264 0,587 AVECO 16,884 0,001 OTHERS 4,973 0,412 50** OTHERS AVECO AIBER 13,577 0,017 AVECO 6,012 0,763 OTHERS 8,499 0,220 59** OTHERS AIBER AIBER 1,662 0,990 AVECO 18,351 0,000 OTHERS 10,938 0,010 69** OTHERS AIBER AIBER 7,590 0,679 AVECO 25,050 0,000 OTHERS 9,093 0,320 83** OTHERS AIBER AIBER 5,047 0,513 AVECO 16,485 0,002 OTHERS 5,160 0,485 86** OTHERS AIBER AIBER 11,38 0,825 AVECO 28,39 0,000 OTHERS 14,48 0,174 87** OTHERS AIBER AIBER 4,893 0,538 AVECO 20,927 0,000 OTHERS 5,195 0,462 98** OTHERS AIBER AIBER 1,742 0,782 AVECO 12,027 0,005 OTHERS 4,341 0,213 99** OTHERS AIBER AIBER 10,54 0,601 AVECO 13,55 0,133 OTHERS 12,17 0,266 100** AIBER AVECO AIBER 13,176 0,056 AVECO 7,550 0,937 OTHERS 17,575 0,006 107** AVECO OTHERS AIBER 14,30 0,295 AVECO 14,23 0,305 OTHERS 13,69 0,400 110** AIBER AVECO AIBER 10,385 0,037 AVECO 3,897 0,957 OTHERS 14,314 0,005 118** OTHERS AIBER AIBER 3,591 0,576 AVECO 12,784 0,006 OTHERS 4,228 0,419

(15)