Perfil sócio demográfico e profissional dos graduados em Estatística no Brasil

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA

DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CURSO DE ESTATÍSTICA

JOSÉ EDSON FERREIRA NUNES JÚNIOR

Perfil sócio demográfico e profissional dos graduados em Estatística no

Brasil

NATAL 2016

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JOSÉ EDSON FERREIRA NUNES JÚNIOR

Perfil sócio demográfico e profissional dos graduados em Estatística no

Brasil

Monografia apresentada junto a Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN, como parte dos requisitos necessários para título de Bacharel em Estatística.

Orientação: Prof. Dr. Marcelo Bourguignon Pereira.

NATAL 2016

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Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / SISBI / Biblioteca Setorial Centro de Ciências Exatas e da Terra – CCET.

Nunes Júnior, José Edson Ferreira.

Perfil sócio demográfico e profissional dos graduados em Estatística no Brasil / José Edson Ferreira Nunes Júnior. - Natal, 2016.

34 f. : il.

Orientador: Prof. Dr. Marcelo Bourguignon Pereira.

Monografia (Graduação) – Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Ciências Exatas e da Terra. Departamento de Estatística.

1. Estatísticos – Monografia. 2. Grade of membership – Monografia. 3.

Perfil – Monografia. 4. Rendimento – Monografia. I. Pereira, Marcelo Bourguignon. II. Título.

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José Edson Ferreira Nunes Júnior

Perfil sócio demográfico e profissional dos graduados em Estatística no

Brasil

Monografia apresentada junto a Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN, como parte dos requisitos necessários para título de Bacharel em Estatística.

_______________________________________________ Prof. Dr. Marcelo Bourguignon Pereira (UFRN)

(Orientador)

_______________________________________________ Prof. Dr. Pledson Guedes de Medeiros (UFRN)

(Examinador interno)

_______________________________________________ Profa. Dra. Jeanete Alves Moreira (UFRN)

(Examinador interno)

Resultado: APROVADO Em: 23/11/2016

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AGRADECIMENTOS

Primeiramente agradeço à minha família, suporte para todos os momentos.

Agradeço ao professor, amigo e companheiro de time Marcelo, por topar ser meu orientador e auxiliar na construção dessa monografia. Assim como agradeço aos professores do Departamento de Estatística, que durante meus três anos de curso se mostraram sempre dispostos a me ajudar quando solicitados.

Por fim, agradeço aos meus amigos, todos que fiz enquanto aluno da UFRN, das mais diversas graduações e pós-graduações. Por se tratar de uma monografia referente ao curso de graduação em Estatística, não posso deixar de agradecer de forma especial aos meus amigos do referido curso, em especial os amigos e amigas da coorte de 2014, da qual faço parte. De forma ainda mais especial, agradeço a quatro integrantes da minha coorte, pessoas que compartilhei grandes momentos neste período, e espero que a vida permita que assim continue.

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RESUMO

O presente trabalho tem como objetivo definir o perfil sócio demográfico e profissional daquelas pessoas cuja formação superior se deu no curso de Estatística em qualquer estado brasileiro. Trata-se de um levantamento quantitativo em que foram utilizados os microdados amostrais do censo demográfico do ano de 2010 para uma análise descritiva e também a aplicação do método grade of membership para a determinação dos perfis de classificação para os estatísticos. O método grade of membership consiste na estimação da probabilidade de resposta l a uma variável j no perfil k, gerando um grau de pertinência de cada individuo a um determinado perfil extremo. O estudo em questão permitiu uma visão geral sobre as características dos estatísticos brasileiros e revelou a existência de três perfis extremos dentre os estatísticos avaliados: i) um perfil com maior rendimento, englobado por pessoas de idade mais avançada e centrado nas regiões Sudeste e Centro-Oeste; ii) um perfil de rendimento intermediário, composto por jovens e também centrado no Sudeste; iii) um perfil de rendimento inferior, consistindo de pessoas de idade intermediária que residem e trabalham nas demais regiões. Através dessa classificação foi possível observar as diferenças pessoais, profissionais e demográficas dos estatísticos nas regiões geográficas brasileiras.

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ABSTRACT

This study aims to define the socio demographic and professional profile of those people whose higher education was given in the course of Statistics in any Brazilian state. This is a quantitative survey in which the sample data from demographic census 2010 was used to a descriptive analysis and applied to the grade of membership method for determining the classification profiles for statisticians. The grade of membership method consists of estimating the probability of l response to a j variable on k profile, creating a degree of relevance of each individual to a certain extreme profile. The study in question allowed an overview of the characteristics of the Brazilian statistical and revealed the existence of three extreme profiles among the evaluated statistics: i) a profile with higher income, encompassed by aged people and centered in the Brazilian Southeast and Center-West regions; ii) an intermediate income profile, composed of young people and also centered in the Southeast Brazilian region; iii) lower income profile, consisting of people of middle age who live and work in other regions. Through this classification was possible to observe personal differences, professional and demographic statistical in geographical regions.

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SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ... 10

2. METODOLOGIA ... 12

2.1 Fonte de dados ... 12

2.2 Variáveis ... 12

2.3 Método Grade of Membership (GoM) ... 13

2.3.1 Definição dos perfis ... 15

2.3.2 Caracterização dos perfis extremos ... 16

3. ANÁLISE DE RESULTADOS ... 17

3.1 Análise descritiva dos dados ... 17

3.1.1 Características Gerais ... 17 3.1.2 Migração ... 20 3.1.3 Trabalho e renda ... 22 3.2 Análise de perfis ... 26 4. CONCLUSÃO ... 34 REFERÊNCIAS ... 35

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1. INTRODUÇÃO

A Estatística é uma ciência que pode ser utilizada em praticamente todas as áreas do conhecimento. As técnicas estatísticas podem ser utilizadas, por exemplo, na medicina, agricultura, ciências sociais, jornalismo, engenharia e diversas outras áreas. A palavra “estatística” é proveniente do latim status (estado), e a utilização de suas técnicas datam desde a antiguidade, quando os estados viram como necessário o conhecimento relativo à sua população e território (BORIM; COUTINHO, 2005).

As técnicas estatísticas buscam a otimização de serviços, o estabelecimento de parâmetros e/ou controle de qualidade de produtos ou serviços, a interpretação de dados, o mapeamento do tipo de cliente que atende ao seu mercado, previsão de vendas, lucros, características comuns dos clientes, planejamento de um levantamento amostral, experimentação laboratorial e industrial, estudar fenômenos através de curvas ou modelos, coletar, analisar e resumir dados, dentre outros. O amplo leque de possibilidades para o uso da estatística justifica a profissão ser uma das mais necessárias e importantes no mercado, independente da área de atuação.

No Brasil, a estatística deu seus primeiros passos através da Real Academia de Artilharia, Fortificação e Desenho, que foi criada em 1792 e teve seu programa matemático ampliado em 1810, introduzindo o estudo de “Cálculo de Probabilidades” (recém-consolidado por Laplace) em sua grade. Em 1934 foi criado o INE (Instituto Nacional de Estatística), que em 1938 foi fundido ao Conselho Brasileiro de Geografia e passou a ser chamado de IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). A profissão de Estatístico no Brasil foi estabelecida em 1965, através da lei nº 4739, e regulamentada em 1968 pelo decreto nº 62497, em que foi criada a CONFE (Conselho Federal de Estatística) e os CONRE’s (Conselho Regional de Estatística).

Cabe ao CONFE “orientar, supervisionar, disciplinar e fiscalizar o exercício da profissão de Estatísticos em todo o território nacional e contribuir para o desenvolvimento da Estatística no país” (CONFE; 1972; p.5). O CONFE também funciona como órgão consultivo do governo, no que tange os interesses profissionais da profissão. Os CONRE’s são órgãos vinculados ao CONFE e constituem junto a este uma autarquia vinculada ao Ministério do Trabalho (CONFE; 1974). No total, existem sete CONRE’s, cada um possui uma jurisdição e uma sede atribuídas através da resolução CONFE nº 2, de 1968. “O CONRE é o órgão executivo da Autarquia na área de sua jurisdição, responsável [...] pela aplicação e execução

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da Lei e do Regulamento que dispõe sobre o exercício da profissão de Estatístico [...].” (CONFE; 1974; p.2)

Atualmente, segundo o CONFE1, o Brasil possui 32 cursos de graduação em Estatística, distribuídos por todo o país. E segundo o Censo Demográfico de 2010 (utilizando-se dos pesos demográficos distribuídos para cada indivíduo entrevistado na amostra), estima-se que existam no Brasil mais de 11 mil estatísticos formados.

Dadas estas informações, o presente trabalho teve como objetivo estudar os graduados em Estatística no Brasil que foram entrevistados através do questionário amostral do censo demográfico de 2010, realizado pelo IBGE. Foi realizado um levantamento demográfico, migratório, social e profissional dos Estatísticos, em que foi possível a visualização de diversas informações a respeito dos formados. Além disso, foi utilizado o método Grade of Membership (GoM) -detalhado no capítulo posterior- para a determinação de uma tipologia referente aos estatísticos através do delineamento de perfis característicos.

A metodologia do presente trabalho é inédita no tocante a sua aplicação específica em estatísticos formados. Informações sobre os bacharéis em Estatística no Brasil são vagas e a literatura não apresenta estudo específico sobre o tema. Espera-se que o presente trabalho amplie a visão demográfica e profissional sobre os estatísticos no Brasil e possibilite e estimule a elaboração de trabalhos futuros com base nesta temática.

Além deste capítulo introdutório, a presente monografia apresenta outros três capítulos. As poucas informações referentes ao tema abordado pela presente monografia tornaram inviável a elaboração de um capítulo exclusivo de referencial teórico. Assim, coube ao presente capítulo realizar uma breve introdução sobre a situação da Estatística no Brasil. O capítulo dois possui natureza metodológica, dando informações sobre os dados utilizados, assim como informações referentes às técnicas estatísticas aplicadas sobre estes dados. O terceiro capítulo possui os resultados obtidos e análises realizadas sobre eles. O capítulo três pode ser visualizado em duas principais seções: a primeira apresenta resultados descritivos sobre os dados, visualizados sobre algumas dimensões específicas, e a segunda apresenta um resultado tipológico dos dados, em que o foco das análises são os perfis delineados pelo GoM. O quarto e último capítulo apresenta as considerações finais do trabalho, que tenta exibir de forma sintética os resultados verificados.

1

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2. METODOLOGIA

2.1 Fonte de dados

Para o exercício desta atividade, foram utilizados dados coletados por meio do Censo Demográfico brasileiro de 2010. O Censo Demográfico é coordenado pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) em realizações decenais, abrangendo todo o território nacional e sua população, e coleta as mais diversas informações referentes às características pessoais e domiciliares através de um questionário básico.

Existe também no Censo Demográfico um questionário amostral, aplicado em uma parcela da população em cada município. O percentual da população que compõe o banco de dados amostral varia de acordo com o tamanho populacional de seu município. No censo de 2010 foram utilizadas cinco frações diferentes, de municípios com população de até 2.500 habitantes que tiveram 50% de sua população entrevistada pelo questionário amostral, a municípios com mais de 500.000 habitantes, em que apenas 5% de sua população respondeu ao questionário amostral (ALBIERI; FREITAS, 2008).

Este trabalho concentra-se nas pessoas que responderam, no questionário amostral, que possuem graduação em Estatística, independente de nacionalidade ou outros fatores. Um total de 691 estatísticos foi identificado pelo censo em todas as regiões brasileiras. Para a aplicação do método GoM, apenas estatísticos que realizavam alguma atividade remunerada na data de referência do censo (537 indivíduos) foram levados em consideração.

2.2 Variáveis

As variáveis utilizadas abrangeram as mais diversas informações referentes aos estatísticos. Questões pessoais, educacionais, profissionais e migratórias foram utilizadas tanto para análise descritiva quanto para aplicação do método GoM. A listagem completa de variáveis pode ser encontrada no dicionário de descrição das variáveis, disponibilizados no sítio eletrônico do IBGE2.

As variáveis foram trabalhadas por meio dos softwares Microsoft Excel 2010 e IBM SPSS Statistics 22. Onde foram abordadas de forma descritiva e também foram configuradas para ser possível a aplicação do método GoM.

2

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2.3 Método Grade of Membership (GoM)

Para a criação de uma tipologia referente aos estatísticos, será utilizado o método Grade of Membership (GoM). “O GoM é um método de modelagem de dados categorizados que permite o agrupamento dos indivíduos utilizando a lógica dos conjuntos difusos” (CARDOSO et. al., 2011, p.337). Ou seja, o método em questão analisa os dados utilizados e, através deles, gera perfis extremos de pertinência, em que cada perfil possui características estimadas pelo próprio método.

É com o objetivo de superar as maiores dificuldades na construção de uma classificação, que são a identificação dos grupos (perfis) e a descrição das diferenças entre eles, que o GoM é utilizado (MANTON et at., 1994), pois o mesmo consegue lidar com estes problemas, apresentando vantagem em relação a outros métodos de classificação. O GoM se utiliza do método de máxima verossimilhança e é necessária a presença exclusiva de variáveis discretas para sua utilização. Ou seja, caso existam variáveis contínuas no conjunto de dados, elas devem ser categorizadas, ou então o processo de aplicação do GoM será inviabilizado.

O GoM classifica os indivíduos em grupos através da lógica difusa (fuzzy sets), que se baseia na atribuição pós-análise de um grau de pertinência (ou grau de pertencimento, ou score GoM) para cada elemento referente a cada perfil extremo gerado. Ou seja, um indivíduo pode pertencer parcialmente a mais de um perfil, algo que não ocorre na maioria dos métodos estatísticos padrões (análise de agrupamentos, por exemplo), que se utilizam da lógica discreta (crisp sets), em que cada indivíduo apresenta uma pertinência dicotômica para cada perfil (ou o indivíduo faz parte ou o indivíduo não faz parte do perfil).

Este grau de pertinência é denotado por gik e seus valores variam no intervalo [0,1]. Um elemento i com grau de pertinência 0 (zero) não pertence ao perfil de referência k, ao passo que o grau de pertinência 1 (um) indica que o elemento possui todas as características do k-ésimo perfil (SALEJ, 2009). Na medida em que um elemento apresenta um alto grau de pertencimento em relação a um perfil extremo, mais distante ele estará dos demais perfis. Existe ainda a possibilidade de o indivíduo pertencer parcialmente a mais de um perfil, ocasionando assim a criação de perfis mistos.

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i. 0 gik 1i,k; ii. g i K k ik  



 1 1 .

Define-se Yijl como a resposta do indivíduo i, à categoria l, da variável j, sendo esta uma variável binária, assumindo valor 1 (um) caso a resposta pertença à l-ésima categoria ou 0 (zero), caso contrário. As seguintes suposições são necessárias para a formulação do modelo:

1) As variáveis aleatórias Yijl são independentes para diferentes valores de i, ou seja, as respostas das diferentes unidades de estudo são independentes;

2) Os valores de gik, k = 1, 2,..., K são realizações das componentes do vetor aleatório ξi = (ξ1, ξ2, ξ3, ... ξk) com função de distribuição H(x) = P( ξi ≤ x ).

3) Se o grau de pertinência gik é conhecido, as respostas de cada elemento i, para as várias questões (Yijl) são independentes para as categorias de cada variável;

4) A probabilidade da resposta l, para a j-ésima variável, pelo elemento com k-ésimo perfil extremo é denotada por λkjl. Por pressuposto do modelo, existe pelo menos um elemento que é membro bem definido do k-ésimo perfil. Este pressuposto dá a probabilidade de resposta, para este elemento, para os vários níveis de cada variável. Os valores de λkjl obedecem às seguintes restrições:

iii. 0_kjl 1k,j,l;

iv.



 

i

kjl 1 k,j

 .

5) A probabilidade de uma resposta l para a j-ésima variável pelo elemento i, condicionada aos escores gik, é dada por:



   K k kjl ik ijl g Y P 1 ) 1 (  .

Com base nas informações é possível formular o modelo de probabilidade para estimação de máxima verossimilhança. O modelo de probabilidade, para uma amostra aleatória, é o produto do modelo multinomial com a probabilidade de cada elemento dado por:

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

  K k kjl ik ijl g Y E 1 ) (  ,

em que cada gik e λkjl são conhecidos e satisfazem as restrições i, ii, iii e iv.

Considerando os pressupostos, a função de máxima de verossimilhança pode ser escrita como: 𝐿(𝑌) = ∏ ∏ ∏ (∑ 𝑔𝑖𝑘𝜆𝑘𝑗𝑙 𝐾 𝑘=1 ) 𝑦𝑖𝑗𝑙 𝐿𝑗 𝑙=1 𝐽 𝑗=1 𝐼 𝑖=1

O processo de cálculo é iterativo e incremental. A principal vantagem da caracterização pelo método GoM é que nenhuma suposição sobre a distribuição das variáveis (Yij) é necessária. Isso ocorre porque os parâmetros de pertencimento (gik)

não são considerados como seguindo uma distribuição e os parâmetros de probabilidade (λkjl) são estimados simultaneamente a eles. Dessa forma a

distribuição dos elementos de análise é absorvida na estimação de gik sem

contaminar ou influenciar os λkjl. (SALEJ, 2009, p.7)

2.3.1 Definição dos perfis

Um indivíduo i pertencerá a um determinado perfil extremo k se:

gik ≥ 0.75 , para um determinado k, ou

0.5 ≤ gik < 0.75, para um determinado k; e gik < 0.25, para os demais k’s.

O perfil de um indivíduo i é considerado misto se:

0.5 ≤ gik < 0.75, para o valor k de características principais, e

0.25 ≤ gik < 0.5, para o valor k de características secundárias, e

gik < 0.25, para o valor k restante.

Para indivíduos que apresentem: gik < 0.5, para todos os perfis extremos k’s, o perfil é considerado “Não Definido”.

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2.3.2 Caracterização dos perfis extremos

Quando os valores estimados de λkjl superam a frequência percentual de uma determinada variável-resposta em um determinado percentual, pode-se considerar esta característica pertencente ao referido perfil. Este valor é arbitrário e sua escolha dependerá do grau de heterogeneidade que se queira apreender da amostra. Quanto maior este valor, mais restritivo será o processo de inclusão de categorias de variáveis a um determinado perfil. Para o presente trabalho o valor definido foi de 20%, valor este utilizado de forma majoritária na literatura (CERQUEIRA, 2004; CARDOSO, 2011).

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3. ANÁLISE DE RESULTADOS

3.1 Análise descritiva dos dados

3.1.1 Características Gerais

O estudo aqui realizado abordou informações referentes aos estatísticos presentes nos microdados amostrais do censo demográfico de 2010 em todo o Brasil. Foram contabilizados 691 estatísticos, em que mais da metade reside na região sudeste brasileira (Figura 1), demonstrando como a região é de fato o grande polo brasileiro referente à profissão de estatístico. Devido à presença de empresas e melhores oportunidades, os estatísticos formados residem em quase sua totalidade em zonas urbanizadas (Figura 2).

Figura 1 - Distribuição de graduados em Estatística, no Brasil, segundo região de moradia, 2010.

Fonte: Censo demográfico 2010, resultados da amostra.

0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0

Norte Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste

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Figura 2- Distribuição de graduados em Estatística segundo zona domiciliar, Brasil, 2010.

A questão sexo-idade apresentou frequências equilibradas. O número de homens entrevistados foi levemente superior ao de mulheres (Figura 3). A análise etária quinquenal demonstrou um destaque para as faixas etárias 25 a 29 anos, 30 a 34 anos e 60 anos ou mais, porém, as demais faixas etárias também seguem em proporções próximas (Figura 4). No tocante à cor/raça, os graduados em estatística se autodeclaram majoritariamente como Brancos (70%), enquanto os autodeclarados negros ou pardos são 26% da amostra (Figura 5).

Figura 3- Distribuição de graduados em Estatística segundo sexo, Brasil, 2010.

98% 2% Urbana Rural 53% 47% Masculino Feminino

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Figura 4 - Distribuição de graduados em Estatística segundo faixa etária, Brasil, 2010.

Figura 5 - Distribuição de graduados em Estatística segundo cor/raça, Brasil, 2010.

A Figura 6 exibe o nível acadêmico mais alto cursado pelos estatísticos. Observa-se o percentual de 74% para os indivíduos que encerram seus estudos após a graduação, demonstrando que apenas uma pequena proporção seguiu se qualificando no âmbito acadêmico. A pequena parcela de mestres e doutores entrevistados surpreende, podendo indicar que há dados incompletos ou mal coletados no questionário amostral do Censo Demográfico 2010. 8,0 14,5 13,5 8,8 9,0 10,1 12,2 10,3 13,7 20 a 24 25 a 29 30 a 34 35 a 39 40 a 44 45 a 49 50 a 54 55 a 59 60+ % A n o s 70% 26% 4% Branca Preta/Parda Outros

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Figura 6 - Distribuição de graduados em Estatística segundo curso mais elevado frequentado, Brasil, 2010.

3.1.2 Migração

A temática migração ajuda a identificar os polos migratórios dos estatísticos no Brasil, para onde os graduados mais se locomovem, qual localidade com mais emigração, qual o fluxo migratório nas regiões, etc.

Em nível municipal, a Figura 7 identifica, por região, a proporção de estatísticos que está residindo no mesmo município onde nasceu. O norte e o sudeste são as regiões onde a maioria dos estatísticos reside na mesma cidade de nascimento. O centro-oeste apresentou situação bem oposta, pouco mais de 70% dos estatísticos que lá residem nasceram em outras cidades, sendo um demonstrativo de como a região possui algum município ou municípios com grande tendência imigratória, cita-se a capital federal brasileira, Brasília, como maior exemplo e provável causa dessa estatística.

A Figura 8 identifica questões de migração interestadual em cada região brasileira. Identifica-se no centro-oeste uma predominância de imigrantes de origem do sudeste, seguidos pelos imigrantes do nordeste. No sul, a imigração interestadual é advinda de estados da própria região. O sudeste e o nordeste apresentam dados semelhantes, a imigração nestas regiões é de origem de estados do sudeste, seguidos de imigrantes nordestinos. A região norte apresenta uma forte migração interestadual interna, com quase 60% dos imigrantes saindo de estados da própria região.

74,1

23

2,8 _0,2

Graduação Especialização Mestrado Doutorado

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Figura 7 - Graduados em Estatística que residem em município de nascimento, Brasil, 2010.

Figura 8 - Graduados em Estatística segundo migração interestadual, Brasil, 2010.

Quando os estados são observados de forma individual (Figura 9), percebe-se que o estado de São Paulo é aquele que mais recebe imigrantes em seu território, seguido do Rio de Janeiro e do Distrito Federal. Pode-se então considerar estes estados como os principais polos do mercado de Estatística. Destacam-se também os estados do Paraná, Bahia e Minas Gerais.

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Norte Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste

% Região Sim Não 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Norte Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste Região de nascimento Re gi ão d e resi d ên cia Centro-Oeste Sul Sudeste Nordeste Norte

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Figura 9 - Distribuição de graduados em Estatística migrantes, segundo UF de destino, Brasil, 2010.

3.1.3 Trabalho e renda

Dos 691 estatísticos entrevistados na amostra do censo 2010, 18% são aposentados ou pensionistas. A parcela de 3,8% estava desempregada e 0,4% realizavam trabalhos não remunerados (Figura 10). Dos que estavam trabalhando no período de referência do censo, predominou-se os trabalhadores com carteira de trabalho assinada, seguido dos funcionários públicos e daqueles que trabalham por conta própria. Os dados também foram compostos por empregadores, militares e empregados sem carteira de trabalho assinada.

No tocante a renda bruta mensal, os empregadores apresentam a maior renda dentre os tipos de trabalho, apresentando uma média de R$6.841,00 mensais. Na sequência aparecem os funcionários públicos, seguidos dos empregados com carteira assinada e dos trabalhadores autônomos.

A renda média dos estatísticos no Brasil em 2010 (Figura 12) apresentou valor de R$4.212,00 mensais. A maior média salarial por região foi registrada pela região centro-oeste, com média salarial de R$7573,00 mensais. Na sequência aparece o sudeste (R$4.733,00), nordeste (R$3.288,00), sul (R$3.038,00) e por fim o norte (R$2.132,00).

24,0% 14,0% 10,0% 8,0% 6,0% 6,0% 32%

São Paulo Rio de Janeiro

Distrito Federal

Paraná Bahia Minas Gerais

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Figura 10 - Distribuição de graduados em Estatística segundo tipo de trabalho, Brasil, 2010.

Tabela 1 - Média salarial de graduados em Estatística segundo tipo de trabalho, Brasil, 2010.

Tipo de trabalho Frequência Média

salarial

Empregado com carteira de trabalho assinada 324 4163

Militar do exército, marinha, aeronáutica, policia militar ou

corpo de bombeiros 6 3583

Empregado pelo regime jurídico dos funcionários públicos 95 4761

Empregado sem carteira de trabalho assinada 34 2491

Conta própria 61 3906

Empregador 17 6841

Total 537 3678

0,4% 0,9% 2,5% 3,8% 4,9% 8,8% 13,7% 18,2% 46,7% Não remunerado Militar do exército, marinha, aeronáutica, policia militar

ou corpo de bombeiros

Empregador Desempregados Empregado sem carteira de trabalho assinada Conta própria Empregado pelo regime jurídico dos funcionários

públicos

Aposentados/Pensionistas Empregado com carteira de trabalho assinada

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Figura 11 - Média salarial de graduados em Estatística segundo tipo de trabalho, Brasil, 2010.

Figura 12 - Média salarial de graduados em Estatística segundo região de trabalho, Brasil, 2010.

Os estatísticos entrevistados que estavam inseridos no mercado de trabalho apresentaram os mais diversos cargos profissionais. O cargo mais frequente foi de estatístico, seguidos de escriturários, professores de ensino fundamental, analistas de sistemas, contadores, professores de ensino médio e diversos outros cargos, muitos sem vínculo com a graduação em estatística. 2.491,15 3.583,33 3.905,92 4.163,48 4.760,55 6.841,18 Empregado sem carteira de trabalho assinada

Militar Conta própria Empregado com carteira de trabalho

assinada

Funcionário público Empregador

R$ Tipo de trabalho 2.132 3.288,00 4.733,00 3.038,00 7.573,00 4.212,00

Norte Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste Brasil

R$

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Figura 13 - Graduados em estatística segundo cargo profissional, Brasil, 2010.

52,5% 1,7% 1,8% 2,0% 2,0% 2,2% 2,2% 2,2% 2,4% 2,6% 2,6% 2,6% 4,4% 5,7% 12,9% Demais cargos AGENTES DE SEGUROS DIRIGENTES DE VENDAS E COMERCIALIZAÇÃO GERENTES (BANCOS, SERVIÇOS FINANCEIROS E DE…

PROFESSORES DE UNIVERSIDADES E DO ENSINO… PROFISSIONAIS DA PUBLICIDADE E DA… SECRETÁRIOS (GERAL) SERVIÇOS ESTATÍSTICOS, FINANCEIROS E DE…

ANALISTAS DE GESTÃO E ADMINISTRAÇÃO PROFESSORES DO ENSINO MÉDIO CONTADORES ANALISTAS DE SISTEMAS PROFESSORES DO ENSINO FUNDAMENTAL ESCRITURÁRIOS GERAIS MATEMÁTICOS, ATUÁRIOS E ESTATÍSTICOS

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3.2 Análise de perfis

Trabalhos que utilizam o GoM, como Cerqueira (2004), tendem a utilizar como 3 o número de perfis a serem delineados. Isto é justificado pelo fato de que, com três perfis extremos, o número de perfis mistos será de 6, além do perfil amorfo (não definido). Ou seja, o GoM atribui aos indivíduos do estudo um total de 10 perfis de classificação. Trabalhando-se com quatro perfis extremos, por exemplo, o total de perfis passaria a ser de 16 (além do amorfo), dificultando a interpretação dos resultados. Baseando-se nesta justificativa, optou-se por utilizar na presente monografia o total de 3 perfis extremos, por consequência, gerando outros 6 perfis mistos.

Para realização desta etapa, o método GoM foi aplicado no conjunto de dados dos estatísticos que na data de referência do censo 2010 exerciam alguma atividade remunerada, criando assim uma tipologia profissional para os graduados em Estatística no Brasil. Os Quadro 1 e 2 mostram os perfis extremos e suas características.

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Quadro 1 – Fatores delineadores de perfis extremos, frequência marginal relativa e estimativas de coeficientes λkjl dos estatísticos, Brasil, 2010.(continua)

Variável Descrição Frequência

percentual

Probabilidades de

respostas Perfis extremos

λ1jl λ2jl λ3jl Perfil 1 Perfil 2 Perfil 3 Região de residência Norte 4,8 0,169 0,000 0,000 3,53 0,00 0,00 Nordeste 19,4 0,627 0,000 0,000 3,23 0,00 0,00 Sudeste 57,4 0,000 0,896 0,744 0,00 1,56 1,30 Sul 13,9 0,204 0,104 0,133 1,47 0,75 0,96 Centro Oeste 4,4 0,000 0,000 0,123 0,00 0,00 2,79 Sexo Masculino 55,6 0,134 0,491 1,000 0,24 0,88 1,80 Feminino 44,4 0,866 0,510 0,000 1,95 1,15 0,00 Idade Até 30 anos 28,9 0,000 0,832 0,000 0,00 2,88 0,00 De 31 a 39 anos 21,1 0,363 0,168 0,145 1,72 0,79 0,69 de 40 a 50 anos 26,3 0,637 0,000 0,253 2,42 0,00 0,96 Acima de 50 anos 23,7 0,000 0,000 0,602 0,00 0,00 2,54 Cor/Raça Branco 70,2 0,425 0,690 0,948 0,60 0,98 1,35 Negro/Pardo 26,3 0,576 0,265 0,000 2,19 1,01 0,00 Outros/NR 3,5 0,000 0,045 0,052 0,00 1,29 1,49 Nasceu no município?

Sim, sempre morou 45,6 0,347 0,670 0,327 0,76 1,47 0,72 Sim, morou fora 8,1 0,085 0,044 0,115 1,05 0,55 1,42 Não 46,3 0,567 0,286 0,558 1,23 0,62 1,20 Estado Civil Casado(a) 44,1 0,683 0,000 0,733 1,55 0,00 1,66 Separado(a) judicialmente 2,4 0,000 0,000 0,066 0,00 0,00 2,75 Divorciado(a) 6,9 0,000 0,000 0,186 0,00 0,00 2,70 Viúvo(a) 1,9 0,048 0,000 0,015 2,52 0,00 0,79 Solteiro(a) 44,8 0,269 1,000 0,000 0,60 2,23 0,00 Curso mais elevado frequentado Graduação 74,1 0,739 0,773 0,710 1,00 1,04 0,96 Especialização 23,0 0,222 0,180 0,285 0,97 0,78 1,24 Mestrado 2,8 0,039 0,047 0,000 1,39 1,69 0,00 Doutorado 0,2 0,000 0,000 0,006 0,00 0,00 3,00 Quantidade de trabalhos Um 90,6 0,754 1,000 0,929 0,83 1,10 1,03 Dois ou mais 9,4 0,246 0,000 0,071 2,61 0,00 0,76 Tipo de trabalho Empregado com carteira assinada 60,1 0,118 0,992 0,554 0,20 1,65 0,92 Militar 1,2 0,000 0,008 0,023 0,00 0,71 2,07 Funcionário Público 17,7 0,652 0,000 0,000 3,71 0,00 0,00 Empregado sem carteira assinada 6,4 0,231 0,000 0,000 3,66 0,00 0,00 Conta própria 11,4 0,000 0,000 0,321 0,00 0,00 2,84 Empregador 3,2 0,000 0,000 0,087 0,00 0,00 2,82

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Quadro 1 – Fatores delineadores de perfis extremos, frequência marginal relativa e estimativas de coeficientes λkjl dos estatísticos, Brasil, 2010.(continuação)

Rendimento bruto mensal Abaixo do Quartil 1 25,2 0,858 0,000 0,000 3,41 0,00 0,00 Entre Quartis 1 e 2 33,5 0,142 0,833 0,000 0,42 2,49 0,00 Entre Quartis 2 e 3 18,5 0,000 0,167 0,352 0,00 0,90 1,90 Acima do Quartil 3 22,8 0,000 0,000 0,648 0,00 0,00 2,84 Horas semanais de trabalho Até 20h 9,6 0,327 0,000 0,000 3,40 0,00 0,00 20h às 30h 8,5 0,291 0,000 0,000 3,42 0,00 0,00 30h às 40h 56,7 0,383 1,000 0,358 0,67 1,76 0,63 Mais de 40h 25,2 0,000 0,000 0,642 0,00 0,00 2,55 Local de trabalho Próprio domicilio 15,7 0,000 0,165 0,271 0,00 1,05 1,72 Neste município 58 1,000 0,449 0,391 1,72 0,77 0,67 Outro município 24,6 0,000 0,386 0,293 0,00 1,57 1,19 Outro país 0 0,000 0,000 0,000 0,00 0,00 0,00 Mais de um município/país 1,7 0,000 0,000 0,046 0,00 0,00 2,69 Zona de moradia Área urbanizada 97,8 0,920 1,000 1,000 0,94 1,02 1,02 Área não urbanizada 2,2 0,080 0,000 0,000 3,65 0,00 0,00 Fonte primária: Censo demográfico 2010, resultados da amostra.

Através da observação das características destes perfis pode-se definir o perfil extremo 3 como o que concentra os estatísticos com maior poderio econômico, onde estão incluídos especialistas e doutores do sexo masculino. Eles são militares e empresários com idade predominante superior aos 50 anos. Trabalham mais de 40 horas por semana, geralmente no próprio domicílio ou em mais de um município/país. Os membros desse perfil extremo não são naturais do município de residência, ou são naturais porém já moraram em outros municípios. São casados ou divorciados e residem predominantemente nas regiões sudeste e centro-oeste do país.

O perfil extremo 2 pode ser considerado o perfil de rendimento médio, é composto de jovens solteiros de até 30 anos. São empregados com carteira assinada que trabalham em município diferente daquele em que reside. Sua jornada de trabalho é de 30 a 40 horas semanal. São predominantes do sudeste brasileiro.

Já o perfil extremo 1 é composto dos estatísticos com menor rendimento bruto. São predominantemente mulheres viúvas ou casadas, negras ou pardas, com idade entre 31 e 59 anos. São funcionários públicos ou empregados sem carteira assinada, predominantes de zonas rurais das regiões norte, nordeste ou sul do Brasil.

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Quadro 2 – Características dos perfis extremos dos estatísticos, Brasil, 2010.

Característica Perfil extremo 1 Perfil extremo 2 Perfil extremo 3

Região de residência Norte Nordeste Sul Sudeste Sudeste Centro-Oeste

Sexo Feminino - Masculino

Idade _{31 a 50 anos} _{Até 30 anos} _{Acima de 50 anos} Cor/Raça Negro/Pardo Outros/NR Branco

Outros/NR

Nasceu no

município? Não Sim, e sempre _morou. Sim, mas morou fora. _Não

Estado

Civil Casado Viúvo Solteiro

Casado

Separado judicialmente Divorciado

Curso mais elevado

frequentado Mestrado Mestrado

Especialização Doutorado Quantidade de trabalhos Mais de um - - Tipo de trabalho Funcionário público Empregado sem carteira

assinada Empregado com carteira assinada Militar Conta própria Empregador Rendimento bruto

mensal Abaixo do Quartil 1 Entre Quartil 1 e 2 Acima do Quartil 2 Horas

semanais de

trabalho Até 30h De 30 às 40h Mais de 40h Local de

trabalho Neste município Outro município

Mais de um município/país Próprio domicílio Zona de moradia Rural - - Fonte: Quadro 1.

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A Figura 14 exibe a distribuição percentual dos estatísticos em cada perfil extremo ou misto. Observa-se a predominância dos perfis extremos 3 e 2, indicando que os estatísticos presentes no perfil de menor rendimento são minoria dentre os entrevistados, representando 8,1% no perfil extremo 1 e 13,1% nos perfis mistos em que a predominância é o perfil extremo 1.

Figura 14 - Distribuição dos perfis extremos e mistos dos estatísticos no Brasil, 2010.

Fonte primária: Censo demográfico 2010, resultados da amostra.

Através da distribuição cruzada entre os perfis e a região de residência dos estatísticos (Figura 15) é possível perceber qual o perfil predominante em cada setor regional. O Norte e o Nordeste apresentam predominância do perfil 1 e seus derivados, com pouco mais de 60% e 50% de representatividade, respectivamente. O Nordeste, porém, apresenta o perfil 3 como a segunda maior frequência na região, representando cerca de 25% do total em sua área. O Sul apresenta o perfil de remuneração intermediária e avançada como os predominantes na região. Esta região também apresenta o menor percentual de estatísticos no perfil de rendimento baixo entre todas as regiões. O Sudeste apresenta um equilíbrio entre os perfis, com predominância para o perfil 3 e seus derivados. O Centro-Oeste consiste de mais de 60% dos estatísticos ocupando o perfil de maior remuneração e seus derivados, sendo a maior frequência entre todas as regiões.

11,1 18,0 7,0 10,9 18,3 8,3 5,0 8,1 7,2 5,9 %

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Figura 15 - Distribuição dos perfis extremos e mistos dos estatísticos no Brasil, segundo região, 2010.

No tocante a faixa etária dos perfis, o perfil 1 e seus derivados estão concentrados entre as idades de 30 a 49 anos. O perfil 2, como exibido anteriormente, é o mais jovem. Sua faixa etária esta concentrada entre 20 e 34 anos. O perfil de alto rendimento é também o mais envelhecido, seus componentes apresentam a idade predominante na faixa dos 50 a 60 anos.

Tabela 2 - Distribuição do perfil dos estatísticos no Brasil segundo faixa etária, 2010. Faixa etária (anos) Não definido P1/PM12/PM13 P2/PM21/PM23 P3/PM31/PM32 Total 20-24 1,7% 4,3% 20,0% 0,0% 7,4% 25-29 11,7% 6,1% 42,9% 2,1% 16,9% 30-34 11,7% 18,3% 22,9% 8,8% 15,6% 35-39 6,7% 16,5% 5,3% 11,3% 10,0% 40-44 6,7% 15,7% 3,5% 14,4% 10,4% 45-49 20,0% 20,0% 2,4% 13,9% 12,2% 50-54 26,7% 12,2% 2,4% 18,6% 13,0% 55-60 10,0% 4,3% 0,6% 17,5% 8,5% >60 5,0% 2,6% 0,0% 13,4% 5,9%

0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00%

Norte Nordeste Sul Sudeste Centro Oeste

Não definido P1/PM12/PM13 P2/PM21/PM23 P3/PM31/PM32

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Quando os perfis são cruzados com o tipo de trabalho, é possível observar em quais perfis cada tipo de trabalho predomina. Empregados com carteira assinada estão concentrados no perfil intermediário, mas também são frequentes no perfil de alto rendimento, por exemplo. Destacam-se os empregadores (88%), autônomos (73%) e militares (66%), que se concentram majoritariamente no perfil de alto rendimento.

Tabela 3 - Distribuição do perfil dos estatísticos no Brasil segundo tipo de trabalho, 2010.

Tipo de trabalho Não

definido P1/PM12/PM13 P2/PM21/PM23 P3/PM31/PM32 Total Empregado com carteira assinada 8,64% 11,73% 47,84% 31,79% 100% Militar 16,67% 0,00% 16,67% 66,67% 100% Funcionário público 14,74% 56,84% 8,42% 20,00% 100% Empregado sem carteira assinada 17,65% 55,88% 11,76% 14,71% 100% Conta própria 14,75% 6,56% 4,92% 73,77% 100% Empregador 11,76% 0,00% 0,00% 88,24% 100%

O rendimento médio dos perfis foi de acordo com o nome dado para os mesmos. O maior valor foi apresentado pelo perfil extremo 3. As quatro seguintes médias salariais dentre os perfis são todas atribuídas a perfis mistos cujo perfil 3 está incluso, demonstrando assim que o perfil extremo 3, nomeado aqui de perfil de alto rendimento, realmente apresenta os maiores valores salariais dentre todos os perfis. Os menores salários médios são apresentados pelo perfil misto PM12 (R$1480,00), perfil misto PM21 (R$1713,00), e perfil extremo 1 (R$1975,00) indicando que o perfil de baixo rendimento realmente apresenta os menores índices salariais.

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Figura 16 - Distribuição dos perfis extremos e mistos dos estatísticos no Brasil segundo rendimento bruto médio, 2010.

3837 1975 1480 4537 2660 1713 4189 8326 5880 4363 Não definido P1 PM12 PM13 P2 PM21 PM23 P3 PM31 PM32 R$

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4. CONCLUSÃO

Os resultados obtidos neste trabalho descrevem os estatísticos, de modo geral, como pessoas brancas, do sexo masculino, residentes da zona urbana no sudeste brasileiro, funcionário de empresas privadas e possuindo salário bruto mensal de R$ 3.678,00.

Não é correto, no entanto, generalizar o estatístico brasileiro da forma acima. As proporções continentais do Brasil causam uma variação de características de região para região para qualquer tipo de estudo com essa temática. Cada região brasileira apresenta dimensões diferentes no tocante às características de mercado e de formação.

Observou-se, como esperado, a região Sudeste (em especial São Paulo e Rio de Janeiro) e Centro-Oeste (em especial o Distrito Federal) como os grandes polos da Estatística no Brasil. O Sudeste apresenta a maior concentração de estatísticos no país e a segunda maior renda bruta mensal média entre as regiões. O Centro-Oeste, por outro lado, possui a menor concentração de estatísticos no país; em contrapartida, possui a maior média salarial do país, demonstrando a força da profissão na região. O Nordeste também apresentou um forte mercado de trabalho, possuindo a segunda maior população de estatísticos e a terceira maior média salarial entre as regiões (destaca-se a Bahia como o estado que mais recebe imigrantes estatísticos na região).

O delineamento dos perfis através do GoM exibiu a diferença existente entre o Sudeste e o Centro-Oeste com relação às demais regiões. O perfil de maior rendimento englobou apenas as duas regiões citadas, enquanto as outras três regiões são dadas como significantes apenas no perfil extremo de menor rendimento salarial.

Apesar da diferença regional no salário bruto mensal recebido pelos estatísticos, pode-se afirmar que a média salarial do estatístico no Brasil, em comparação com o salário mínimo vigente à época do Censo 2010 (R$510,00), é alta. A média salarial dos estatísticos em todo o Brasil (R$ 4.212,00) é mais de oito vezes superior ao salário mínimo citado. Essas informações vão de encontro com outros resultados do Censo 2010, onde apontam a profissão estatístico como a segunda mais bem remunerada no Brasil.

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REFERÊNCIAS

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