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BA STA
BOLETIM DE ANÁLISE ESTATÍSTICO
Analise Exploratório de Indicadores Sintéticos e Analíticos
relacionados ao GPS para Países da PUCSP como parte do Projeto
do Observatório da Rede Iberoamericana de Prospectiva - ORIBER
BASTA 2015 V1
RECURSOS BASICOS: AGUA, ALIMENTO, ENERGIA JOÃO ALMEIDA SANTOS
SEGURANÇA E PAZ. PAULO GUSTAVO DA SILVA
DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL DE GÊNERO MARIANA LIMA PRATES
O FUTURO DA EDUCAÇÃO E DO TRABALHO MARILÚ RODRIGUEZ E RODRIGUES
LONGEVIDADE JUÇARA PEREIRA DA COSTA NEVES
MUDANÇAS CLIMÁTICAS E ENERGIAS RENOVÁVEIS JORGE TENÓRIO FERNANDO
DEMOCRACIA E REDES SOCIAIS AGRIS LAIMONIS DUMPE JUNIOR
GOVERNANÇA E EMPODERAMENTO DO CIDADÃO GERALDO CARLOS SILVESTRE
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
Trabalho 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
TEMA 1. RECURSOS BASICOS: AGUA, ALIMENTO, ENERGIA
Disciplina: METODOS QUANTITATIVOS e QUALITATIVOS DA PESQUISA EMPIRICA
Prof. Dr. Arnoldo José de Hoyos Guevara
João Almeida Santos
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1. INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos ao tema que possui um conjunto de vinte variáveis previamente selecionadas que refletem o desenvolvimento humano considerando 132 países, conforme mostrado no Quadro 1 que apresenta as Variáveis e sua categorização em três e dezessete quantitativas, enquanto a Tabela 1 que apresenta algumas variáveis relacionadas com os 132 países. Iniciamos o trabalho apresentando o objetivo do Programa Países Sustentáveis - Guia GPS – Gestão Pública Sustentável uma publicação do Núcleo de Estudos Futuros da PUC-SP –Pontifícia Universidade Católica. Depois partimos para o entendimento dos dados apresentando: média, mínimo, máximo, padronização e normalização dos dados e, por fim, a análise exploratória dos dados sobre o tema: recursos básicos: agua, alimento, energia (basic features: water, food, energy) empregando software estatístico MINITAB, em especial seus recursos: Display Descriptive Statistics que está no link principal Basic Statistics, ele permite obter a média, o valor mínimo e o valor máximo do objeto estudado. Seguimos com a aplicação do link principal Data, acessando o Code – Numeric to Numeric, sendo que este recurso permite que os dados ausentes que aparecem na tabela com o símbolo asterisco (*) seja substituído pelo valor determinado que é a média encontrada. Na sequencia temos que fazer a normalização dos dados que é um ajuste nos dados com vista a afastar os outliers, ou seja, é como se dos dados analisados não possuíssem uma distribuição normal então fazemos o ajuste para que todos fiquem dentro de uma certa normalidade. No nosso caso, usamos como parâmetro médio entre o mínimo e o máximo obtido na coleta de dados. Temos que apresentar os valores simétricos (os dados das variáveis analisadas devem ser os mais próximos ou iguais possíveis) para que a análise e interpretação não sejam distorcidas. Para essa etapa usamos o link da barra de ferramentas do MINITAB denominada Calculator e aplicamos a fórmula desejada indicando uma coluna para que os novos valores (agora normalizados) sejam gerados. Por fim, esse trabalho apresentamos os gráficos gerados pelo recurso Graphical Summary que está no item Basic Statistic que por sua vez está no item Static na barra de ferramentas. O Objetivo é explorar os dados sobre recursos básicos: agua, alimento, energia (basic features: water, food, energy) de tal modo que possamos com os recursos citados anteriormente apresentar conclusões de correlações entre as variáveis que compõem o tema. 2. ENTENDENDO OS DADOS Antes da apresentação dos indivíduos desta análise que envolve 132 países e os indicadores de desenvolvimento humano selecionados a partir de referência internacional, citamos a origem do trabalho que é o Projeto ORIBER. 2.1 O tema de pesquisa: recursos básicos: agua, alimento, energia (basic features: water, food, energy) A análise dos conceitos que compõem o tema foi extraída do material de aula Programa Países Sustentáveis - Guia GPS – Gestão Pública Sustentável uma publicação do Núcleo de Estudos Futuros da PUC-SP –Pontifícia Universidade Católica. Nesse estudo são apresentadas as informações teóricas de outros indicadores, cuja análise e interpretação estão sob responsabilidade de outros colegas desse curso. Vale destacar o desafio citado no GPS e sua proposta de solução:
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Desafio: “A grande maioria dos países Ibero-americanos se depara com o seguinte desafio: - como equilibrar a necessária dinâmica econômica com a sustentabilidade ambiental e o equilíbrio social, no contexto de uma gestão aberta, democrática e participativa?” Solução: “GPS - Guia para Gestão Pública Sustentável propõe então uma forma de contribuir na superação desses desafios, que consiste na promoção, a partir das secretarias de planejamento de cada país, de sinergias entre os setores científico-tecnológico, sociocultural e institucional, que harmonizem os processos e impactos do desenvolvimento ao nível local, tornando-o sustentável, procurando sempre estimular a participação dos cidadãos como forma de contribuir para a melhoria da qualidade de vida, e aproveitando de modo efetivo a troca de informações e experiências com outros países da região ibero-americana e suas redes de contatos.” Para chegar a uma conclusão do estágio em que se encontra o país e como é possível adotar uma solução, o GPS propõe um levantamento dos dados a partir da análise SWOT, conforme se apresenta na figura 1.
Na figura 1 é possível obter informações sobre o país analisado considerando sua Forças – quais são os seus pontos fortes em cada um dos eixos temáticos. As fragilidades, ameaças e oportunidades que cada eixo temático apresenta para o país em questão. Como exemplo inicial desse trabalho que tem o tema: recursos básicos: água, alimento, energia (basic features: water, food, energy) podemos destacar o alimento. Supondo que o país analisado seja um grande produtor de alimento (ponto forte) e que tenha uma estiagem em seu território (fragilidade) e que perceba uma ameaça (outro país produtor) mas percebe uma oportunidade a de planejar a produção daquele alimento usando sistema de irrigação por gotejamento a partir do armazenamento e do uso racional desse recurso. Para ajudar o leitor a entender a contribuição da matriz SWOT, o GPS apresenta um exemplo com o tema: Bens naturais Comuns, citado na figura 2.
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Se tomarmos como ponto de partida o quadrante do Ponto Forte Rica diversidade e avançarmos no sentido horário da matriz encontraremos a relação com pouca área verde por habitante que indica a fragilidade. Aparece como fragilidade a Exigência de qualificação da mão de obra jovem e em seguida como oportunidade o fato de a região se tornar um Polo tecnológico. Note que as variáveis vão sendo encontradas e analisadas como proposta de solução para o problema do tema desse país. 2.2 Os indivíduos Os indivíduos desta análise são os 132 países analisados por uma série de indicadores de referência internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.3. As Variáveis do tema: recursos básicos: água, alimento, energia (basic features: water, food, energy) Este tema da pesquisa apresenta vinte variáveis, sendo três categóricas e dezessete quantitativas. Elas ainda podem ser divididas em: índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores, a saber:
• Índices sintéticos: São sete: Índice de Progresso Social, 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), o Índice de Saúde dos Oceanos – OHI (Ocean Health Index) e o Índice de Gini para os países selecionados.
• Indicadores ou variáveis componentes: Inclui oito variáveis como:
Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO), Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas), Access to piped water (% of pop.)(água encanada), Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana),
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Access to improved sanitation facilities (% of pop.)(agua tratada zona rural e urbana), Access to electricity (% of pop.)(eletricidade), Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade), Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce), conforme apresentado no Quadro 1 que classifica o tipo de variável e a unidade de medida.
Quadro 1. As 16 Variáveis do Eixo temático: Recursos Básicos: água, alimento e energia
Variável Significado Tipo Unidade de Medida
Acesso a Água e saneamento Básico
Porcentagem da população que tem uma ou mais torneiras de água encanada tratada. Inclui ainda a população com melhores condições de saneamento, canalização de esgoto, fossas sépticas, latrinas com laje ou melhoradas para as condições sanitárias adequadas
Variável Quantitativa
Percentual
Tratamento de resíduos
Considera o percentual de tratamento de águas após sua aplicação em indústria ou uso em casa para esgoto, por exemplo.
Variável Quantitativa
Percentual Utilização e Desperdício de Água por setor
Acesso da água rural e urbana que é aproveitada para ser potável.
Variável Quantitativa
Percentual
Área Florestal Remanescente
Recursos de água doce internos renováveis em rios e águas subterrâneas interno da chuva.
Variável Quantitativa
Metros cúbicos
Área Agrícola Utilizada
Ceteris paribus, considera o total de subnutridos multiplicado pelo número médio de consumo da dieta mínima. Isto revela o déficit de alimentos do país.
Variável Quantitativa
Percentual
Acesso a Eletricidade
Percentual de pessoas com acesso a energia elétrica. Variável
Quantitativa
Percentual
Qualidade no fornecimento de energia elétrica
Usando Escala Likert 1 não confiável e 7 extremamente confiável para mostrar a qualidade do fornecimento de energia elétrica.
Variável
Quantitativa
Indicador nominal que varia de 1 a 7
Desperdício de Alimentos
Percentual da população com ingestão de alimentos suficiente. Os dados com 5% ou menor indica desnutrição
Variável Quantitativa
Percentual
IDH – índice Desenvolvimento humano
Mede o progresso de um país por indicadores de qualidade de vida: renda, saúde e educação são os principais.
Variável Quantitativa
Indicador nominal que varia de 0 a 1
Governança Indica como os governos são indicados. Como a autoridade do país é exercida e como as politicas são implementadas e qual a capacidade de formulá-las.
Variável
Quantitativa
Percentual
EPI- Indice de desempenho ambiental
Classifica o desempenho dos países em questões ambientais principais: proteção à saúde humana e proteção do ecossistema ambiental
Variável
Quantitativa
Percentual
HPI – Bem estar sustentável do país
Medida de bem estar sustentável país oferece uma vida feliz sustentável a longo prazo para as pessoas que vivem nelas.
Variável
Quantitativa
Percentual
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OHI – Índice de saúde do Oceano
Pontos de referência para a realização de dez objetivos sócio ecológicos e como os países colocam em prática.
Variável
Quantitativa
Percentual
GINNI index Mede a distribuição de renda e de despesas das famílias
Variável Quantitativa
Percentual
Fonte: autor a partir dos dados da planilha estatística e do GPS p.16 2.3.1 A Tabela de Dados Em função da extensão da tabela, vamos representar aqui apenas alguns países e algumas variáveis selecionadas para corroborar o Quadro 1. Tabela 1: Países e variáveis selecionadas
país
Soci
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Albania 69,13 <5.0 52 81,8 1,8 93,9 Algeria 59,13 <5.0 22 73,7 6,0 95,1 Angola 39,93 27,4 176 20,0 31,6 58,7 Brazil 69,97 6,9 55 91,7 15,1 80,8 Bulgaria 70,24 <5.0 52 96,8 0,7 100,0 Burkina Faso 47,33 25,9 185 6,9 22,3 18,0 Canada 86,95 <5.0 5 87,7 1,0 99,8 El Salvador 64,70 12,3 80 71,8 12,8 70,0 Estonia 81,28 <5.0 23 90,3 2,3 97,9 Finland 86,91 <5.0 8 99,4 0,0 100,0 France 81,11 <5.0 2 100,0 0,0 100,0 Hungary 73,87 <5.0 9 94,3 0,0 100,0 Iceland 88,07 <5.0 6 100,0 0,0 100,0 India 50,24 17,5 125 25,2 6,8 35,1 Kuwait 70,66 <5.0 11 0,0 100,0 Paraguay 62,65 25,5 182 65,6 33,4 70,8 Peru 66,29 11,2 71 75,3 24,7 71,6 Philippines 65,86 17,0 106 42,7 0,7 74,2 Poland 77,44 <5.0 5 98,0 89,3 Portugal 80,49 <5.0 2 99,7 0,0 100,0 Russia 60,79 <5.0 12 82,0 6,6 70,4 Rwanda 49,46 28,9 196 3,6 13,1 61,3 Saudi Arabia 64,38 <5.0 18 66,7 0,0 100,0 South Africa 62,96 <5.0 16 68,8 19,7 74,0 Spain 80,77 <5.0 8 99,3 0,1 100,0 Sri Lanka 59,71 24,0 211 29,5 7,3 91,1
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Venezuela 63,78 <5.0 16 86,8 19,1 90,9 Yemen 40,23 32,4 215 40,2 25,4 53,0 Zambia 49,88 47,4 345 15,0 35,9 42,1
Fonte: autor com base na Base de Dados da aula Métodos Quantitativos Vale destacar que os dados da tabela da coluna Desnutrição foram corrigidos para o valor 5,0 em lugar do representado por <5.0. 3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS Apresentamos o gráfico circular ou gráfico de pizza ou gráfico de torta elaborado pelo MINITAB com as regiões dos países selecionados. Gráfico 1: Região dos Países Selecionados
Northern AfricaNorthern AmericaNorthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouth AmericaSouthern AfricaSouthern AsiaSouthern EuropeWestern AfricaWestern Asia
Australia and New Zealand
Western Europe
CaribbeanCenrtral AsiaCentral AsiaEastern AfricaEastern AsiaEastern EuropeIBEMiddle Africa
CategoryWestern Europe
4,5%Western Asia
9,1%
Western Africa8,3%
Southern Europe6,8%
Southern Asia4,5%
Southern Africa4,5%South America
0,8%South-Eastern Asia4,5%
Northern Europe7,6%
Northern America1,5%
Northern Africa3,8%
Middle Africa3,8%
IBE15,2%
Eastern Europe7,6%
Eastern Asia3,0%
Eastern Africa7,6%
Central Asia1,5%
Cenrtral Asia1,5%
Caribbean2,3%
Australia and New Zealand1,5%
GRAFICO DAS REGIÕES DOS PAISES SELECIONADOS
3.1 – Variáveis Quantitativas Como apresentado terceira coluna e corroborado pelo indicador de medida na quarta coluna do Quadro 1, as variáveis são denominadas quantitativas. Essa informação aparece na Tabela 1 com uma seleção de países e indicadores com os números em percentual. Com isso, a variável é denominada quantitativa pois mostra as que ela pode ser medida em uma escala quantitativa, isto é, com números (SANTOS; PARRA FILHO, 2011). Elas são Variáveis Continuas porque assumem valores fracionados já que estão em percentual (IDH e GINNI ). 3.2 – Média, Mínimo e Máximo das variáveis com uso do MINITAB Para facilitar o acompanhamento das análises vamos expor os dados do MINITAB citando com títulos que representem a situação de estudo.
• Valor de N é o total de elementos da amostra que nota caso ela é total: 132 países
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• N* indica o total de dados ausentes na tabela em cada variável. Por exemplo, a variável Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas) mostra que não tem uma informação que o Iraque.
• Mean (média) mostra o valor médio da variável para os 132 países. • SE Mean mostra o erro padrão da amostra, isto é, ele mostra o quanto a média varia em
relação as outra da amostra. • StDev é o desvio padrão mostra a distância estimativa entre a média e os valores
individuais da amostra. Quanto maior for o desvio padrão maior a dispersão ou distância dos dados em relação a média.
• Minimum mostra o valor mínimo dos dados dos 132 países • Maximum mostra o valor máximo dos dados dos 132 países
Tabela com dados originais da base de dados do tema: recursos básicos: água, alimento, energia (basic features: water, food, energy)
Descriptive Statistics: Social Progr; Undernourish; Depth of foo; ... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 14,20 32,60 88,24 Undernourishment (% of p 132 0 13,03 1,03 11,89 5,00 73,40 Depth of food deficit (c 131 1 82,85 8,79 100,66 1,00 660,00 Access to piped water (% 129 3 63,98 3,03 34,36 2,53 100,00 Rural vs. urban access t 131 1 12,67 1,26 14,42 -0,00 63,62 Access to improved sanit 130 2 73,75 2,55 29,09 9,58 100,00 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 32,23 4,00 100,00 Quality of electricity s 121 11 4,515 0,142 1,567 1,273 6,754 Renewable internal fresh 130 2 15518 4740 54040 0 526313 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,0144 0,1611 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 1,88 21,59 15,22 100,00 EPI Score(indice desempe 132 0 52,48 1,44 16,55 18,43 87,67 EV - Water Resources(tra 132 0 27,77 2,85 32,71 0,00 98,82 Happy Planet Index(bem e 129 3 42,673 0,796 9,040 22,591 64,036 OHI (indice de saúde do 98 33 64,975 0,881 8,722 45,050 82,140 GINNI Index 118 14 39,095 0,786 8,533 24,820 63,140
Análise: Selecionamos o Indice de Progresso Social para esse comentário que mostra a Média de 63,67 em uma escala até 100, indicando que de uma maneira geral os países estão dentro da escala normal. Embora o valor mínimo observado é de 32,60 cujo país desse número é o Chad no centro da África com 12,300 milhões de pessoas e tem seus vizinhos: Líbia, Egito, Nigeria e Sudão. E o valor máximo observado foi 88,24 para o país Nova Zelândia que é um país formado por um conjunto de ilhas sendo as maiores denominadas: Ilha do Norte e Ilha do Sul. Por ter uma característica de economia desenvolvida esse indicador confirma essa qualidade. 3.2.1 – Usando o link principal Data, acessando o Code – Numeric to Numeric para substituir os dados ausentes que aparecem na tabela com o símbolo asterisco (*) pela média encontrada. Foram substituídos: Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas) incluímos a média 82,85 no Iraque Access to piped water (% of pop.)(água encanada) incluímos em três países a média 63,98: Austrália, Kwait, Estados unidos
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Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana) apenas um país incluímos a média 12,67 na Polônia. Access to improved sanitation facilities (% of pop)(acesso a instalações sanitárias melhoradas) Aqui tivemos dois países que são Itália e Nova Zelândia com média de 73,75. Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade) esse dado esta com 11 países sem a informação, logo o uso do recurso Data, acessando o Code – Numeric to Numeric para substituir os dados ausentes que aparecem na tabela com o símbolo asterisco (*) pela média encontrada foi bem vindo. Os países são: Belarus (Bielorussia), República Centro Africana, República do Congo, Cuba, Djibout ou Jibout (Republica do Djibuti – Africa), Iraque, Nigéria, Sudão, Tajiquistão, Togo, Uzebesquitão. Foi substituído o dado ausente pela média de 4,515. Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce) aqui apenas dois dados ausentes dos países: República Centro Africana e Montenegro e receberam o valor médio de 15518. IDH – Indice de desenvolvimento Humano contava com sete países sem a informação: Argélia, Cazaquistão, República da Coreia, Quirguistão, Letônia, República da Mauricia, Holanda. Happy Planet Index(bem estar sustentável - o país oferece vida feliz sustentável) com três países: Lesoto, Montenegro, Reino da Suazilândia (África austral) que receberam o valor de 42,673. OHI (indice de saúde do oceano) com 33 países: Armenia, Austria, Belarus (Bielorussia), Benin, Bosnia-Herzegovina, Burkina-Faso, Burundi, Republica Centro Africana, Chade, Cuba, Hungria, Cazaquistao, Kuait, Quirguistão, República do Laos, Lesoto, Macedonia, Malawe, Mali, Moldavia, Mongolia, Nepal, Nigeria, Paraguai, Ruanda, Servia, Eslovenia, Sri Lanka, Reino da Suazilândia (África austral), Suiça, Tajiquistão, Uganda, Uzbequistão. Vale registrar que Zambia não possuía o (*) asterisco, ou seja, o dado estava vazio, então, citamos a média de 64,975. Isto elevou para 34 o total de países sem informação nesse item. GINNI Index estava com 14 países sem informação: Bangladesh, Cuba, Alemanha, Nova Guiné, Islandia, Kwite, Libano, República da Mauricia, Montenegro, Nepal, Paquistão, Arabia Saudita, Sri Lanka, Emirados Arabes. Esses países receberam o valor da média: 39,095. Tabela Confirmando a eliminação dos dados ausentes depois que foram substituídos pela Média de cada uma das variáveis. Descriptive Statistics: Social Progr; Undernourish; Depth of foo; ... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 14,20 32,60 88,24 Undernourishment (% of p 132 0 13,03 1,03 11,89 5,00 73,40 Depth of food deficit (c 132 0 82,85 8,73 100,27 1,00 660,00 Access to piped water (% 132 0 63,98 2,96 33,97 2,53 100,00 Rural vs. urban access t 132 0 12,67 1,25 14,36 -0,00 63,62 Access to improved sanit 132 0 73,75 2,51 28,87 9,58 100,00 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 32,23 4,00 100,00 Quality of electricity s 132 0 4,515 0,131 1,500 1,273 6,754 Renewable internal fresh 132 0 15518 4668 53626 0 526313 IDH - 2013 132 0 0,6899 0,0136 0,1567 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 1,88 21,59 15,22 100,00 EPI Score(indice desempe 132 0 52,48 1,44 16,55 18,43 87,67 EV - Water Resources(tra 132 0 27,77 2,85 32,71 0,00 98,82 Happy Planet Index(bem e 132 0 42,673 0,778 8,936 22,591 64,036 OHI (indice de saúde do 132 0 64,975 0,653 7,505 45,050 82,140 GINNI Index 132 0 39,095 0,702 8,064 24,820 63,140
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Análise: Após a substituição dos dados ausentes identificados por asterisco (*) pela média de cada variável foi rodado novamente os indicadores de número de elementos (N), dados ausentes (N*), média, erro da média (SE mean), desvio padrão (Stdev), valor mínimo e máximo; apenas para confirmar se foram lançados corretamente. Portanto, sem alteração nos respectivos valores. 3.2.3 – Normalização dos dados Para a normalização foram empregadas as seguintes rotinas: 1 – Estabeleceu como parâmetro para normalização o valor máximo e o mínimo. Primeiro: Clique em Calc no menu e abrirá uma janela, então, siga a rotina: Clique em calc (calculadora no MINITAB) em seguida aparece várias opções, então, clique em Calculator e aparece uma janela pedindo: Store result in variable (indique a coluna para onde vai o dado) logo abaixo está: Expression (insira a fórmula: (c9-MIN(c9))/(MAX(c9)-MIN(c9)). Importante lembrar que o C9 aqui é o número da coluna do exemplo e você deve substituir pela coluna de sua pesquisa que quer alterar); Depois clique OK e vai aparecer os dados alterados na coluna que você indicou. 2 – Deixar os resultados com duas casas depois da virgula, foi empregado a fórmula: 0,01*ROUND(100*número da coluna desejada). Exemplo: se o interesse era alterar os dados da Coluna 22, então no lugar do número da coluna inserimos C22 e o MINITAB gerou os valores com duas casas depois da virgula. Rotina: Clique em calc (calculadora no MINITAB) em seguida aparece várias opções, então, clique em Calculator e aparece uma janela pedindo: Store result in variable (indique a coluna que quer alterar) logo abaixo está: Expression (insira a expressão 0,01*ROUND(100*número da coluna desejada). Após a normalização e deixar os resultados com duas casas depois da vírgula rodamos novamente os valores de estatística descritiva: N, N*, Mean, SE mean, StDev, Minimo e máximo; conforme se apresentam a seguir: Descriptive Statistics: Social Progr; Undernourish; Depth of foo; ... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Maximum Social Progress Index_1 132 0 55,84 2,22 25,52 0,00 100,00 Undernourishment (% of p 132 0 11,74 1,51 17,38 0,00 100,00 Depth of food deficit (c 132 0 12,42 1,32 15,22 0,00 100,00 Access to piped water (% 132 0 63,05 3,03 34,85 0,00 100,00 Rural vs. urban access t 132 0 19,91 1,96 22,57 0,00 100,00 Access to improved sanit 132 0 70,97 2,78 31,93 0,00 100,00 Access to electricity (% 132 0 77,43 2,92 33,57 0,00 100,00 Quality of electricity s 132 0 59,15 2,38 27,36 0,00 100,00 Renewable internal fresh 132 0 2,948 0,887 10,189 0,000 100,000 IDH - 2013_1 132 0 58,13 2,25 25,82 0,00 100,00 1. Governança_1 132 0 45,02 2,22 25,46 0,00 100,00 EPI Score(indice desempe 132 0 49,18 2,08 23,90 0,00 100,00 EV - Water Resources(tra 132 0 28,10 2,88 33,10 0,00 100,00 Happy Planet Index(bem e 132 0 48,45 1,88 21,56 0,00 100,00 OHI (indice de saúde do 132 0 48,45 1,88 21,56 0,00 100,00 GINNI Index_1 132 0 37,25 1,83 21,04 0,00 100,00
11
Os dados foram normalizados, isto é, forma eliminados os outliers pelo valor mínimo de cada variável e foram lançados nas colunas do MINITAB de número C22 até C37. A seguir apresentamos os dados da média, mínimo e máximo considerando as colunas com os dados normalizados, isto é, de número C22 a C37. Análise: Após a normalização dos dados observou-se que as variáveis tiveram alteração porque o critério estabelecido foi a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo, dado pela expressão: (c9-MIN(c9))/(MAX(c9)-MIN(c9)). Novamente o registro de que o C9 é apenas referencia da coluna no exemplo. Então, a coluna C4 que representa Social Progress Index originalmente apresentava uma média de: 63,67 e com a normalização passou para 55,84 com duas casas depois da vírgula. Isto foi observado em outra variáveis como a coluna C5 que mostra os dados de Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO) com valor médio original de 13,03 e passou com a normalização para 11,74. Isto não elimina o poder de interpretação e análise mesmo com a diferença para menor.
• Considerando o desvio padrão (StDev) – que mostra a distância estimativa entre a média e os valores individuais da amostra. Quanto maior for o desvio padrão maior a dispersão ou distância dos dados em relação a média. Nesse caso podemos citar como exemplo EV - Water Resources(tratamento águas residuais) que tem média de 28,10 e desvio padrão de 33,10, IDH com média de 58,13 e desvio de 25,82. Outros indicadores serão explorados ao longo do trabalho.
4. ANÁLISE COMPARATIVA E CONSIDERAÇÕES FINAIS Aqui são apresentados os gráficos gerados pelo Graphical Summary de acordo com a rotina: Primeiro: clique em Stat em seguida passe o mouse sobre Basic Statistics e aparece uma janela onde o Graphical Summary é o terceiro de cima para baixo. Clique nele. Segundo: Após clicar, abriu uma janela e você deve escolher a coluna que quer o gráfico na janela da Variables logo a primeira. Está escrito o grau de confiança de 95,0. Clique OK e o gráfico será gerado em uma janela. Copie e cole no seu trabalho.
12
4.1 SPI – Índice de Progresso Social
100806040200
Median
Mean
6058565452
1st Q uartile 34,737Median 56,1853rd Q uartile 73,942Maximum 100,000
51,450 60,239
51,426 60,340
22,771 29,038
A -Squared 0,71P-V alue 0,062
Mean 55,845StDev 25,523V ariance 651,437Skewness -0,077581Kurtosis -0,810252N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Social Progress Index_1
Análise: Variável: Social Progress Index – índice de Progresso Social Origem e definição dado pelo portal: http://pt.knoema.com/jklbfre/the-social-progress-index O Índice de Progresso Social é o resultado de um processo de dois anos de pesquisas envolvendo uma equipe renomada de especialistas que inclui, entre outros, os economistas Hernando de Soto e Michael Porter e do presidente da Fundação Rockefeller Dr. Judith Rodin. O índice sintetiza um total extenso de dados pesquisados para identificar as dimensões do desempenho das sociedades e medir o progresso social de forma abrangente e rigorosa. O Índice foi estruturado em torno de 12 componentes e 54 indicadores distintos consolidadas em três dimensões do Progresso Social: necessidades humanas básicas, Fundações de Bem-estar e oportunidade. A primeira dimensão, necessidades humanas básicas, avalia o quão bem um país prevê necessidades essenciais de seu povo através da medição se as pessoas têm comida suficiente e estão recebendo cuidados médicos básicos, se tiverem acesso a água potável, se tiverem acesso a uma habitação condigna com serviços básicos, e se eles são seguros e protegidos.
Análise dos dados da nossa pesquisa mostra que a distribuição aproxima-de da normal, considerando os 132 países.
Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre 35 e 45 com apenas 7 observações, e o mesmo fenômeno se repete para a faixa de pontuação 75 à 85, que também apresenta apenas 7 observações. O maior número de observações encontra-se na faixa de 45 a 55, com 24 observações. Esta faixa corresponde a última faixa imediatamente inferior à mediana e corresponde a um nível de desenvolvimento considerado “médio” pelo índice. A mediana de 56,185 e o terceiro quartil de 73,942 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 11 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.
13
4.2 – Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO)
100806040200
Median
Mean
15,012,510,07,55,02,50,0
1st Q uartile 0,000Median 0,0753rd Q uartile 21,090Maximum 100,000
8,751 14,736
0,000 5,222
15,505 19,772
A -Squared 13,74P-V alue < 0,005
Mean 11,743StDev 17,379V ariance 302,029Skewness 1,81616Kurtosis 4,34133N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Undernourishment (% of pop.) _1
Análise: Undernourishment (% of pop.) (DESNUTRICAO) Definição dado por: http://pt.knoema.com/search?query=undernourishment%20o%20que%20%C3%A9 Proporção da população em estado de subnutrição. A desnutrição refere-se à condição de pessoas cujo consumo de energia alimentar é continuamente abaixo de um requisito de energia da ração mínima para a manutenção de uma vida saudável e da realização de uma atividade física leve, com um corpo de peso mínimo aceitável para atingido altura. População abaixo do nível mínimo de consumo de energia da dieta (também referida como prevalência de desnutrição) mostra a percentagem da população com a ingestão de alimentos é insuficiente para atender às necessidades de energia na dieta de forma contínua. Mostrando os dados como 5 significa uma prevalência de desnutrição abaixo de 5%. A análise na nossa pesquisa indica que a distribuição com a curtose (curva do gráfico) para a esquerda o que indica que os dados estão entre -5 e 5,0 com 76 observações. Nessa situação indicada pelo MINITAB está a Malásia com valor zero. Na análise apresentada pelo Knoema em 2009 mostrava que a Malásia juntamente com Egito, Republica Dominicana, Jordania e Kwait apresentavam fatores igual a 5,0 %.
Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre 45 e 55 com apenas 4 observações, e 10 observações para a faixa de pontuação 35 à 45. O maior número de observações encontra-se na faixa de -5 a 5, com 76 observações. A mediana de 0,075 e o terceiro quartil de 21,090 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 6 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.
14
4.3 – Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas)
100806040200
Median
Mean
15,012,510,07,55,0
1st Q uartile 1,210Median 5,9953rd Q uartile 19,540Maximum 100,000
9,801 15,041
4,332 8,306
13,576 17,311
A -Squared 8,63P-V alue < 0,005
Mean 12,421StDev 15,216V ariance 231,534Skewness 2,12228Kurtosis 7,44687N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Depth of food deficit (calori_1
Análise: Depth of food deficit (calories/undernourished person)(déficit alimentar ou calorias consumidas) mostra a quantidade de calorias consumidas por cada habitante dentro de cada país. Pode dar uma ideia da oferta de alimentos, do poder de compra de cada pessoa para comprar alimentos, qual a capacidade do país de manter a população com saúde e mais agregado o Indice de Progresso Social. De acordo com http://www.fao.org/docrep/018/i3434e/i3434e.pdf de 1990 para 1992 houve uma diminuição de 17% no total de pessoas subnutridas. No período 2011-2013 de cada oito pessoas no mundo pelo menos uma estava sofrendo de fome crônica, ou seja, com consumo de alimento muito inferior a qualquer dado considerado ideal. Este volume representava cerca de 842 milhoes de pessoas sem comida suficiente para ter uma vida ativa. Na nossa análise encontramos uma concentração de 60 países com intervalo de -5 e 5% no consumo de calorias diárias. Apenas 6 entre 35 e 45 % das calorias. O estudo da FAO – FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS aponta ainda que subnutrição e desnutrição podem coexistir. No entanto, em alguns países, as taxas de desnutrição, indicado pela proporção de crianças raquíticas, são consideravelmente mais elevada do que a prevalência de subalimentação, tal como indicado pela incapacidade de abastecimento de energia da dieta. Nesses países, intervenções de melhoria da nutrição são cruciais para melhorar os aspectos nutricionais de segurança alimentar. Melhorias exigem uma gama de segurança alimentar e intervenções nutricionais-reforço na agricultura, saúde, higiene, abastecimento de água e educação, especialmente dirigidas às mulheres (2013).
15
4.4 – Access to piped water (% of pop.)(água encanada)
100806040200
Median
Mean
858075706560
1st Q uartile 24,388Median 74,1503rd Q uartile 94,905Maximum 100,000
57,046 69,047
64,080 84,363
31,094 39,650
A -Squared 6,53P-V alue < 0,005
Mean 63,047StDev 34,851V ariance 1214,612Skewness -0,56856Kurtosis -1,20180N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Access to piped water (% of p_1
Análise: Access to piped water (% of pop.)(água encanada) mostra quantas residências possuem agua encanada ou outro tipo de processo que leva a água tratada para o consumo. A análise da pesquisa mostrada no gráfico com uma tendência quase normal porque existem dois extremos quase distintos. Do lado esquerdo do gráfico estão 3 estratos distintos, sendo o mais próximo da origem com 12 países dentro de um intervalo de -5 e 5%, do lado deste estrato está o estrato com 8 países entre 5 e 15% e colado está o estrato com 13 países entre 15 e 25. A mediana é 74,150 com o terceiro quartil com o valor de 94,905 com 11 estratos distintos. Vale o registro do lado esquerdo do gráfico com os estratos bem aparentes entre o 80 e 0 100. Sendo na faixa dos 80 temos 9 países entre 75 e 85; 22 países entre 85 e 95 e 33 países entre 95 e 105. De acordo com os dados da UNICEF (2010) a evolução da utilização de diferentes tipos de fontes de água a partir de 1990-2010, por regiões do MDG - Millenium Development Goals (objetivos de desenvolvimento do milênio) apresentou dois grupos distintos de evolução. O primeiro é um conjunto de regiões em que a utilização de água canalizada para uma habitação, terreno ou quintal é baixa (30 por cento ou menos). Ele inclui a Afica sub-saariana,
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Oceania, Sul da Ásia e do Sudeste Asiático. Embora os ganhos na utilização de água canalizada nas instalações foram feitas nessas regiões, o progresso foi principalmente na qualidade da origem da água. Destacamos que 65 por cento da população do sul da Ásia estão usando outras fontes naturais ao invés de água encanada no local. O segundo conjunto de regiões é composto por Ásia oriental, África do Norte, Ásia Ocidental e na América Latina e no Caribe, onde pelo menos 70 por cento da população está usando água encanada. Ásia Oriental (destaque para a China) teve um aumento significativo no abastecimento de água canalizada desde 1990, ganhando 35 pontos percentuais na cobertura nesta categoria em 20 anos. Isto representa 562 milhões de novos usuários que foram adicionados durante um período em que o mundo como um todo aumentou apenas 9 %. Ásia Oriental é também a região com o aumento mais expressivo no uso de água potável de diversas fontes com qualidade, a partir de 68 por cento em 1990 e passou para 91 por cento de cobertura em 2010. Isso representa um aumento de 23 ponto percentual, muito maior que qualquer outra região. http://www.unicef.org/media/files/JMPreport2012.pdf 4.5 – Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana)
100806040200
Median
Mean
252015105
1st Q uartile 0,940Median 11,0503rd Q uartile 31,445Maximum 100,000
16,022 23,795
6,957 17,460
20,139 25,681
A -Squared 7,05P-V alue < 0,005
Mean 19,909StDev 22,573V ariance 509,543Skewness 1,28570Kurtosis 1,17883N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Rural vs. urban access to imp_1
Análise: Rural vs. urban access to improved water source (absolute difference between % of pop.)(agua tratada zona rural e urbana)
17
Mostra o percentual da população que possui acesso a água tratada na zona rural em relação a zona urbana. O gráfico apresenta uma curtose para a esquerda com a média de 19,909 e a mediana 11,05. Indicando que 49 países estão entre o indicado -5 e 5 positivo. Outro estrato bem acentuado está do lado direito com 25 países entre 5 e 15. O gráfico identifica 3 outlier: um na linha 119 que é o Togo, outro na linha 91 que a República do Niger e por fim, o outro país é República do Congo. Eles estão com valore que expressam a falta de acesso a água com qualidade. 4.6 - Access to improved sanitation facilities (% of pop)(acesso a instalações sanitárias melhoradas)
100806040200
Median
Mean
95908580757065
1st Q uartile 48,023Median 84,9253rd Q uartile 98,385Maximum 100,000
65,476 76,472
75,951 91,262
28,486 36,325
A -Squared 8,23P-V alue < 0,005
Mean 70,974StDev 31,929V ariance 1019,448Skewness -0,905621Kurtosis -0,549585N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Access to improved sanitation_1
Análise: Access to improved sanitation facilities (% of pop)(acesso a instalações sanitárias melhoradas) Os dados apresentados estão com a concentração do lado direito com uma média de 70,974 e mediana de 84,925, sendo que o terceiro quartil está com 98,385 indicando que esse esdtrato possui 43 países com melhores condições sanitárias. Do lado oposto estão 6 países com indicadores -5 e 5 positivos. Do lado a este estrato estão 6 países com valores entre 5 e 15. Os países estão na tabela a seguir: Tabela 2 – Países com valores entre -5 e 15 no item Acesso a instalações sanitárias melhoradas
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4.7 – Access to electricity (% of pop.)(eletricidade)
100806040200
Median
Mean
100959085807570
1st Q uartile 56,252Median 98,9603rd Q uartile 100,000Maximum 100,000
71,651 83,212
93,750 100,000
29,950 38,191
A -Squared 18,19P-V alue < 0,005
Mean 77,431StDev 33,569V ariance 1126,897Skewness -1,22038Kurtosis -0,14208N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Access to electricity (% of p_1
Análise: Access to electricity (% of pop.)(eletricidade)
País Índice Benin 5,08 Burkina Faso 9,33 República do Chade
2,38
República do Congo
9,06
Ghana 4,29 Republica da Guine
9,84
Libéria 9,53 Madagascar 4,51 Mali 13,31 Moçambique 10,48 Republica do Niger
0,00
Tanazania 2,58 Republica do Togo
2,01
19
Este indicador mostra o percentual da população de cada país que tem acesso a energia elétrica. De uma maneira geral existe um grande número de pessoas com acesso a energia elétrica com o estrato entre 95 e 105 para 75 países, com média de 77,431 e mediana de 98,96. Isto quer dizer que metade da população mais significativa tem energia elétrica e outra metade bem menor não tem. Isto aparece no estrato entre 5 e 15 com 12 países. 4.8 – Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade)
100806040200
Median
Mean
70,067,565,062,560,057,555,0
1st Q uartile 37,078Median 62,6603rd Q uartile 79,455Maximum 100,000
54,437 63,859
59,150 70,440
24,411 31,128
A -Squared 1,72P-V alue < 0,005
Mean 59,148StDev 27,361V ariance 748,603Skewness -0,426228Kurtosis -0,771613N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Quality of electricity supply_1
Análise: Quality of electricity supply (1=low; 7=high)(qualidade fornecimento eletricidade) Ter acesso a energia não significa que ela esteja disponível 24 horas por dia ou sempre que o consumidor necessitar. Esse item procura identificar a qualidade do fornecimento da energia e o gráfico mostra uma distribuição normal entre os dados. A média está com o valor de 59,148 e mediana 62,66, sendo que o terceiro quartil com 79,455 representado pelo estrato com 21 países. 4.9 - Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce)
20
100806040200
Median
Mean
543210
1st Q uartile 0,205Median 0,5803rd Q uartile 2,105Maximum 100,000
1,194 4,703
0,443 0,874
9,091 11,592
A -Squared 31,19P-V alue < 0,005
Mean 2,948StDev 10,189V ariance 103,819Skewness 7,9050Kurtosis 69,2127N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Renewable internal freshwater_1
Análise: Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters) 2013(renovação água doce) A concentração dos valores estão voltados para o lado esquerdo do gráfico com estrato do terceiro quartil de 2,105 com 115 países. Isto mostra que a renovação de água doce presente nesses países está sendo realizada em média de 2,948 com mediana de 0,58. Ou seja, é um valor muito pequeno considerando a necessidade de renovar por ser um recurso escasso. O gráfico mostra diversos outliers, sendo o mais extremo é a Islândia que tem renovação maior que os demais. 4.10 IDH (2013) - Índice de Desenvolvimento Humano (IDH/PNUD) O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013. O trabalho publicado preliminar publicado por PNUD - Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo sobre o desenvolvimento humano em 2014 aponta que o IDH é progresso real da população em relação a expectativa de vida, educação, saúde, habitação, segurança e condições para um desenvolvimento sustentável. http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr14-summary-es.pdf
21
100806040200
Median
Mean
67,565,062,560,057,555,0
1st Q uartile 38,385Median 62,3553rd Q uartile 78,707Maximum 100,000
53,686 62,576
59,489 67,174
23,032 29,370
A -Squared 1,75P-V alue < 0,005
Mean 58,131StDev 25,816V ariance 666,449Skewness -0,484421Kurtosis -0,662286N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for IDH - 2013_1
O gráfico para o IDH aproxima-se de uma distribuição normal, mas deslocada para a direita, com uma concentração maior de países dos 65 aos 75 pontos, totalizando 25 países. Isso pode ser constatado também pela mediana, em 62,355. No estrato do 55 a 65 pontos, encontra-se o Paraguai, com IDH de 55,85 pontos. Do lado extremo esquerdo do gráfico estão 3 paíss no estrato de -5 e 5 pontos. Estes são considerados países de baixo desenvolvimento ou subdesenvolvidos. 4.11 Índice de Governança
22
100806040200
Median
Mean
50,047,545,042,540,037,535,0
1st Q uartile 25,833Median 39,2103rd Q uartile 65,050Maximum 100,000
40,634 49,403
36,039 43,888
22,718 28,969
A -Squared 2,50P-V alue < 0,005
Mean 45,018StDev 25,463V ariance 648,384Skewness 0,579184Kurtosis -0,579574N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1. Governança_1
Análise: Governança: World Economic Fórum ressalta que as estratégias de atuação: Simplificar os processos administrativos e fazer uso de alianças regionais e de tecnologia para coibir a corrupção e os abusos; aprimorar os instrumentos e mecanismos regionais que possibilitem uma ação coletiva capaz de prevenir violações da democracia e garantir a preservação da ordem democrática (http://www3.weforum.org/docs/LA11/WEF_LA11_Report_PT.pdf).
O gráfico para a variável GOV aproxima-se de uma distribuição normal deslocada para a esquerda, o primeiro quartil de 25,833 e a mediana de 39,21 confirmam esse deslocamento, indicando uma concentração crescente de países entre as faixas de 5 a 15 (13 países), de 15 a 25 (15 países), de 25 a 35 (22 países) até chegar ao pico – a faixa 35 a 45 (29 países). Essas faixas agrupam o equivalente a 60% dos países analisados. Em relação ao pico, os países mais bem colocados são a Macedônia (44,74), a Turquia (44,69) e o Kuwait (44,24) e na faixa inferior ficam Argentina (35,30), Benin (35,75) e Indonesia (35,96). Aparentemente trata-se de grupo bastante heterogêneo, não sendo possível estabelecer relações imediatas.
23
4.12 EPI - Pontuação no Índice de Proteção Ambiental
100806040200
Median
Mean
545250484644
1st Q uartile 30,138Median 48,6053rd Q uartile 69,282Maximum 100,000
45,067 53,299
44,383 52,814
21,327 27,195
A -Squared 0,88P-V alue 0,023
Mean 49,183StDev 23,904V ariance 571,404Skewness 0,072672Kurtosis -0,928002N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for EPI Score(indice desempenho a_1
Análise: A análise dos dados do Índice de Proteção Ambiental apresenta uma distribuição
normal, com média de 49,18 e mediana de 48,60, ou seja, um ligeiro deslocamento para a esquerda. Há apenas 1 país no estrato superior (nota normalizada acima de 95), que é a Suiça, com EPI de 87,67 , seguida por 9 países no segundo estrato ( de 85 a 95), sendo todos países de alto IDH e IPS ( Austrália, República Tcheca, Alemanha, etc) sendo o último país do estrato a Dinamarca com EPI de 76,92. Já nos dois estratos inferiores temos a seguinte composição: no primeiro estrato (nota normalizada até 5) há dois países – Mali (EPI = 18,43) e Lesoto (EPI = 20,81) , seguidos por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a15. Destes 10 países, 9 encontram-se na África, sendo Bangladesh a única exceção do grupo. O país melhor colocado é Angola, com EPI de 39,93. Já a faixa de pico, que vai de 45 a 55, é composta da seguinte maneira: na parte inferior, Algéria (EPI = 50,08) e Libano (EPI = 50,15) seguindo por um grupo heterogêneo de 26 países nos quais Jordânia (EPI =55,78) e Montenegro (EPI= 55,52).
24
4.13 HPI - Pontuação no Happy Planet Index.
100806040200
Median
Mean
54525048464442
1st Q uartile 33,770Median 48,3403rd Q uartile 64,143Maximum 100,000
44,742 52,167
43,219 52,858
19,236 24,529
A -Squared 0,31P-V alue 0,556
Mean 48,454StDev 21,560V ariance 464,837Skewness -0,023201Kurtosis -0,646559N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Happy Planet Index(bem estar _1
Análise: A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal,
com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau, com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno número de países : Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia (FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53). No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana, com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9 paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27). Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB. A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os melhores colocados do grupo. O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana, evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às situações adversas. Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.
25
4.14 OHI - Pontuação no Índice de Saúde dos Oceanos
100806040200
Median
Mean
54525048464442
1st Q uartile 33,770Median 48,3403rd Q uartile 64,143Maximum 100,000
44,742 52,167
43,219 52,858
19,236 24,529
A -Squared 0,31P-V alue 0,556
Mean 48,454StDev 21,560V ariance 464,837Skewness -0,023201Kurtosis -0,646559N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for OHI (indice de saúde do ocean_1
Análise: O gráfico para o Índice de Saúde dos Oceanos (OHI) chama atenção pela grande concentração de países entre o marco do 45 e 55 na escala normalizada (46 países) , o que equivaleria as pontuações de Algeria (62,01), Namíbia (62,96) e Quênia (64,12) no estrato inferior e Togo (65,19) e Japão (65,09) no estrato superior.
É preciso registrar, contudo, que faltavam dados para 34 países do OHI, e que conforme relatado acima, aos valores faltantes, foi atribuída a média das pontuações do OHI dos países disponível no momento de elaboração deste estudo. A média foi de 64,97, que ao ser normalizado de 0 à 100, tornou-se 53,721, que foi o valor atribuído a estes 34 países. Isso explica a grande concentração de países na faixa que vai de 45 a 55 do OHI, e por isso o pico não tem significância estatística. Os melhores colocados foram a Dinamarca (82,14), Finlândia (81,4) e Noruega (80,11) e os piores colocados foram a Nicarágua (45,05), a Libéria (47,54) e Angola (42,66).
26
4.15 Índice de GINI
100806040200
Median
Mean
424038363432
1st Q uartile 21,795Median 37,2503rd Q uartile 48,882Maximum 100,000
33,629 40,876
31,454 38,902
18,775 23,942
A -Squared 1,02P-V alue 0,011
Mean 37,252StDev 21,044V ariance 442,861Skewness 0,634991Kurtosis 0,336690N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for GINNI Index_1
Análise: Para o Índice de Gini, que mede a desigualdade de renda, faltaram dados relativos a 13
países, que foram substituídos pela média da distribuição original, que foi de 39,02, que normalizado de 0 a 100 tornou-se 62,93, o que explica o pico registrado na coluna entre 55 e 65 – dos 33 países, na realidade apenas 20 tem sua pontuação original registrada neste intervalo. Assim percebemos uma distribuição basicamente uniforme, com tendência para concentração de países mais a direita, como já demonstra o primeiro quartil, em 51,11. São 6 países no estrato superior, acima de 95 pontos na escala normalizada, conforme a Tabela 13, abaixo, que como podemos ver é formada pelos antigos países socialistas Tabela 13 – Países com menor índice de Gini ‘ PAÍS CÓD REGIÃO GINI Ukraine UKR Eastern Europe 24,820 Slovenia SVN Southern Europe 24,870 Sweden SWE Northern Europe 26,080 Czech Republic CZE Eastern Europe 26,390 Belarus BLR Eastern Europe 26,460 Slovakia SVK Eastern Europe 26,580
27
Os países com maior desigualdade de renda estão dividos nos três primeiros estratos : de 5 a 15 (2 países – África do Sul e Namíbia), de 15 a 25 (3 países – Botswana, Zâmbia e Honduras) e de 25 a 35 (2 países – República Central Africana e Lesoto). Tabela 13 – Países de maior índice de Gini (mais desiguais) PAÍS CÓD REGIÃO GINI Lesotho LSO Southern Africa 54,170 Central African Republic CAF Eastern Africa 56,300 Honduras HND IBE 57,400 Zambia ZMB Middle Africa 57,490 Botswana BWA Southern Africa 60,460 Namibia NAM Southern Africa 61,320 South Africa ZAF Southern Africa 63,140
Botswana, Namíbia e África do Sul aparecem como outliners no gráfico. Considerações Finais Os índices apresentados a partir de dados de pesquisa de 132 paises que refletem o grau de evolução no quesito humano, principalmente o tema deste trabalho que é: RECURSOS BASICOS: AGUA, ALIMENTO, ENERGIA (BASIC FEATURES: WATER, FOOD, ENERGY). Depois de ter feito a apresentação dos dados pela estatística descritiva como média, desvio padrão e variância; por exemplo, é possível deduzir que os países de uma forma geral corroboram o que as análises macroeconômica de diversos organismos tais como: UNICEF, Banco Mundial, WEF – World Economica Forum, FAO e outros órgãos preocupados em identificar a evolução dos povos do globo. Indicadores como o IDH – índice de Desenvolvimento econômico apresentado nesse trabalho com a normalização não muda a situação real da economia analisada. Por exemplo: quando se pegam os dados de países da Africa Sub-saariana, Republica centro-africana, Lesotho apresentam indicadores que mostram que as variáveis que fazem parte deste indicador como saúde, educação, uso de água potável, instalações sanitária que podem refletir a qualidade de vida estão baixos quando comparados com outros países. Especificamente a Zambia difere dos demais principalmente quando analisamos seus dados de IDH de 1998 para 2013. Esse indicador salta de 0,41 em 1998 para 0,56 em 2013, ou seja, o indicador nos diz que quanto mais próximo de um melhor a qualidade de vida da população. http://pt.knoema.com/atlas/Z%C3%A2mbia/%C3%8Dndice-de-Desenvolvimento-Humano Para melhor entendimento dos dados estatísticos sugerimos que o pesquisador examine a definição do conceito na estatística para aplicar ao fato analisado. Dessa maneira, temos que a mediana que divide a metade inferior da metade superior. Como temos 132 países, a mediana é calculada pela média dos dois centrais despois de coladas em ordem crescente os valores. Por exemplo: se pegarmos a variável IDH (poderia ser qualquer uma) e colocarmos em ordem crescente os valores dos 132 países, a mediana estará entre os números da posição 66 e 67 na linha do excel. Logo, se somarmos os valores e dividirmos por 2 temos a mediana. Isto que o MINITAB fez e encontrou valores como 56,185 para o IPS, para o Déficit de Calorias 5,995 dentre outros.
28
Analisando a mediana do IPS 56,185 mostra que existe metade com a média de 55,84 e a outra metade abaixo da média. O mesmo vale para o Déficit de Alimentos com 5,995 mostrando que existe metade acima da média de 12,42 e a outra metade abaixo da média. De qualquer maneira, como o valor da média é baixo a parte que fica acima da média também é baixo porque a mediana também indica valor proporcionalmente baixo.
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
Trabalho 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
Tema 3. SEGURANÇA E PAZ
Disciplina: Métodos Quantitativos
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos
PAULO GUSTAVO DA SILVA
2
1. INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados
relativos a um conjunto de 16 (dezesseis) variáveis de desenvolvimento humano selecionados
previamente, com o objetivo de explicar relações entre segurança e paz num universo de 132
países, sendo três categóricas e vinte variáveis quantitativas.
Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos
indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os
significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.
Na sequência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma
de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.
Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de
ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana,
quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-
Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software
estatístico utilizado é o MINITAB.
2. ENTENDENDO OS DADOS
2.1 Os Indivíduos
Os indivíduos desta análise são os 132 países (Quadro 1) analisados por uma serie de
indicadores de referencia internacional. Os dados analisados de cada pais são as variáveis que
descrevemos a seguir.
Quadro 1 – Países analisados QUANT. PAÍSES REGIÃO
1 Albania Southern Europe 2 Algeria Northern Africa 3 Angola Middle Africa 4 Argentina IBE 5 Armenia Western Asia 6 Australia Australia and New Zealand 7 Austria Western Europe 8 Azerbaijan Western Asia 9 Bangladesh Southern Asia 10 Belarus Eastern Europe 11 Belgium Western Europe
3
12 Benin Western Africa 13 Bolivia IBE 14 Bosnia and Herzegovina Southern Europe 15 Botswana Southern Africa 16 Brazil IBE 17 Bulgaria Eastern Europe 18 Burkina Faso Western Africa 19 Burundi Eastern Africa 20 Cambodia South-Eastern Asia 21 Cameroon Middle Africa 22 Canada Northern America 23 Central African Republic Eastern Africa 24 Chad Middle Africa 25 Chile IBE 26 China Eastern Asia 27 Colombia IBE 28 Congo, Republic of Middle Africa 29 Costa Rica IBE 30 Croatia Southern Europe 31 Cuba Caribbean 32 Czech Republic Eastern Europe 33 Denmark Northern Europe 34 Djibouti Eastern Africa 35 Dominican Republic IBE 36 Ecuador IBE 37 Egypt Northern Africa 38 El Salvador IBE 39 Estonia Northern Europe 40 Finland Northern Europe 41 France Western Europe 42 Georgia Western Asia 43 Germany Western Europe 44 Ghana Western Africa 45 Greece Southern Europe 46 Guatemala IBE 47 Guinea Western Africa 48 Guyana South America 49 Honduras IBE 50 Hungary Eastern Europe 51 Iceland Northern Europe 52 India Southern Asia 53 Indonesia South-Eastern Asia 54 Iran Southern Asia 55 Iraq Western Asia 56 Ireland Northern Europe
4
57 Israel Western Asia 58 Italy Southern Europe 59 Jamaica Caribbean 60 Japan Eastern Asia 61 Jordan Western Asia 62 Kazakhstan Central Asia 63 Kenya Eastern Africa 64 Korea, Republic of Eastern Asia 65 Kuwait Western Asia 66 Kyrgyzstan Central Asia 67 Laos South-Eastern Asia 68 Latvia Northern Europe 69 Lebanon Western Asia 70 Lesotho Southern Africa 71 Liberia Western Africa 72 Lithuania Northern Europe 73 Macedonia Southern Europe 74 Madagascar Eastern Africa 75 Malawi Southern Africa 76 Malaysia South-Eastern Asia 77 Mali Western Africa 78 Mauritania Western Africa 79 Mauritius Eastern Africa 80 Mexico IBE 81 Moldova Eastern Europe 82 Mongolia Eastern Asia 83 Montenegro Southern Europe 84 Morocco Northern Africa 85 Mozambique Eastern Africa 86 Namibia Southern Africa 87 Nepal Southern Asia 88 Netherlands Western Europe 89 New Zealand Australia and New Zealand 90 Nicaragua IBE 91 Niger Western Africa 92 Nigeria Western Africa 93 Norway Northern Europe 94 Pakistan Southern Asia 95 Panama IBE 96 Paraguay IBE 97 Peru IBE 98 Philippines South-Eastern Asia 99 Poland Eastern Europe 100 Portugal IBE 101 Romania Eastern Europe
5
102 Russia Eastern Europe 103 Rwanda Eastern Africa 104 Saudi Arabia Western Asia 105 Senegal Western Africa 106 Serbia Southern Europe 107 Slovakia Eastern Europe 108 Slovenia Southern Europe 109 South Africa Southern Africa 110 Spain IBE 111 Sri Lanka Southern Asia 112 Sudan Northern Africa 113 Swaziland Southern Africa 114 Sweden Northern Europe 115 Switzerland Western Europe 116 Tajikistan Central Asia 117 Tanzania Eastern Africa 118 Thailand South-Eastern Asia 119 Togo Western Africa 120 Trinidad and Tobago Caribbean 121 Tunisia Northern Africa 122 Turkey Western Asia 123 Uganda Eastern Africa 124 Ukraine Eastern Europe 125 United Arab Emirates Western Asia 126 United Kingdom Northern Europe 127 United States Northern America 128 Uruguay IBE 129 Uzbekistan Central Asia 130 Venezuela IBE 131 Yemen Western Asia 132 Zambia Middle Africa
2.2 As Variáveis
Esta pesquisa é composta por 16 variáveis quantitativas e 3 categóricas – o nome dos
países, seu código e região. As mesmas são melhor explicadas no Quadro 2. As variáveis
podem ainda ser divididas em índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores
6
Quadro 2 - As variáveis de pesquisa Variável Significado Tipo Unidade de
Medida País Nome dos países que serão analisados. Variável
Categórica N/A
Código do país Abreviação que representa o país. Variável Categórica
N/A
Região Região em que o país está localizado. Variável Categórica
N/A
Índice de Progresso Social
Índice que mede múltiplas dimensões do progresso social de um país.
Variável Numérica
De 0 a 100
Taxa de homicídios Representa o índice de assassinatos. Variável Numérica
Escala de 1 a 5
Nível de crime violento
Indica a criminalidade do país. Variável Numérica
1 = baixo; 5 = alto
Criminalidade percebida
É o nível de segurança interna e do grau em que os outros cidadãos podem ser confiáveis.
Variável Numérica
1 = baixo; 5 = alto
Terror político Nível de violência política e terror de um país com base e experiência em 5 níveis.
Variável Numérica
1 = baixo; 5 = alto
Mortes no trânsito Mortalidade devido ao tráfego rodoviário. Variável Numérica
Mortes / 100.000
Índice de Liberdade de Imprensa
É o grau que os jornalistas, internautas e órgãos de noticias têm em cada país.
Variável Numérica
0 = mais livre; 100 = menos
livre Corrupção Índice de percepção de corrupção do setor público com
base na opinião de especialistas. Variável Numérica
0 = alto; 100 = baixo
Discriminação e violência contra as minorias
Trata da descriminação, falta de poder, violência étnica, violência comunitária e religiosa.
Variável Numérica
0 = baixo; 10 = alto
Rede de segurança comunitária
Apresenta o grau de segurança que os entrevistados têm em relação a parentes e amigos caso venha a precisar deles.
Variável Numérica
0 = baixo; 100 = alto
Corrupção percebida Index 2014 CPI
Indica o grau de percepção referente a corrupção entre os funcionários públicos e políticos por empresários e analistas do país.
Variável Numérica
100 (altamente limpo) e 0
(muito corrupto).
IDH-2013 Índice de Desenvolvimento Humano. Variável Numérica
Pontuação do país, em
escala centesimal.
Governança Composta pelas tradições e instituições pelas quais as autoridades são exercidas. É a capacidade do governo de formular políticas sólidas.
Variável Numérica
Pontuação do país, em
escala centesimal.
Índice de desenvolvimento ambiental (EPI)
É o Índice de Desempenho Ambiental. Variável Numérica
Pontuação do país, em
escala centesimal.
Happy Planet Index Índice que mede a eficiência com que uma nação converte os seus recursos naturais em vidas longas e felizes para os seus cidadãos.
Variável Numérica
Pontuação do país, em
escala centesimal.
Índice de GINI (estimado)
É um instrumento para medir o grau de concentração de renda em determinado grupo. Ele aponta a diferença entre os rendimentos dos mais pobres e mais ricos.
Variável Numérica
Pontuação do país, em
escala
7
2.3 Dados
A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab.
3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS
3.1 Variáveis Categóricas
Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos
do tipo pie chart, conforme abaixo.
3.1.1 Variáveis: País e Código do País em função da Região
Nossa amostra totaliza 132 países, que estão listados categoricamente em países e
seus respectivos códigos, agrupados pela região do mundo em que estão localizados. O
Gráfico I abaixo mostra a distribuição de países por região.
No Gráfico I é possível observar as regiões a qual os países fazem parte.
8
3.2 Variáveis Quantitativas
3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria
A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de
ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e
dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5
números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling.
O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias (marcadas com
asterisco) pelo valor médio das variáveis em cada variável. Na análise abaixo foi possível
identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável.
Descriptive Statistics: Social Progr; Homicide rat; Level of vio; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Homicide rate (1= <2/100 132 0 2,682 1,000 5,000 Level of violent crime ( 132 0 2,7614 1,0000 5,0000 Perceived criminality (1 132 0 3,1212 1,0000 5,0000 Political terror (1=low; 132 0 2,4583 1,0000 5,0000 Traffic deaths (deaths/1 132 0 16,571 2,800 41,700 Press Freedom Index (0=m 132 0 30,91 6,38 73,40 Corruption (0=high; 100= 132 0 43,39 11,00 91,00 Discrimination and viole 132 0 5,990 1,000 10,025 Community safety net (0= 132 0 79,42 30,00 98,00 Corruption Perceived Ind 132 0 44,04 11,00 92,00 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 129 3 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 119 13 39,024 24,820 63,140
Num segundo passo, foi substituído os valores faltantes pela média de cada variável,
abaixo na qual verificou-se que os valores faltantes foram zerados sem impacto na média da
distribuição: Descriptive Statistics: Social Progr; Homicide rat; Level of vio; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Homicide rate (1= <2/100 132 0 2,682 1,000 5,000 Level of violent crime ( 132 0 2,7614 1,0000 5,0000 Perceived criminality (1 132 0 3,1212 1,0000 5,0000 Political terror (1=low; 132 0 2,4583 1,0000 5,0000 Traffic deaths (deaths/1 132 0 16,571 2,800 41,700
9
Press Freedom Index (0=m 132 0 30,91 6,38 73,40 Corruption (0=high; 100= 132 0 43,39 11,00 91,00 Discrimination and viole 132 0 5,990 1,000 10,025 Community safety net (0= 132 0 79,42 30,00 98,00 Corruption Perceived Ind 132 0 44,04 11,00 92,00 IDH - 2013 132 0 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 0 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 132 0 39,024 24,820 63,140
A seguir, lista-se o países que tiveram suas variáveis preenchidas com a média.
IDH-2013: Holanda, Ilhas Maurícias, Latvia, Quirguistão, República da Coreia, Cazaquistão e
Argélia.
Happy Planet Index – Lesoto, Montenegro, Suazilândia.
GINI – Emirados Árabes Unidos, Sri Lanka , Arábia Saudita, Paquistão , Nepal, Montenegro,
Ilhas Maurícias, Líbano, Kuwait, Islândia, Guiné, Cuba e Bangladesh.
Após o tratamento dos dados foram gerados os gráficos e as analises se apresentam a
seguir.
3.3 Variáveis: Índice de Progresso Social
O índice de progresso social apresenta um bom modelo para medir as múltiplas
dimensões do Progresso Social de um país. Tal índice aborda questões relacionadas a
necessidade humana (nutrição e cuidados médicos básicos, água e saneamento, moradia e
segurança pessoal), fundamentos de bem-estar (acesso ao conhecimento básico, acesso à
informação e comunicação, saúde e bem-estar e sustentabilidade dos ecossistemas) e
oportunidades (direitos individuais, liberdades individuais, tolerância e inclusão e acesso à
educação superior). No Gráfico 2 é apresentado o índice de Progresso Social dos 132 países
que fazem parte da amostra.
10
Gráfico 2 - IPS
100806040200
Median
Mean
6058565452
1st Q uartile 34,737Median 56,1833rd Q uartile 73,940Maximum 100,000
51,450 60,239
51,428 60,339
22,771 29,037
A -Squared 0,71P-V alue 0,062
Mean 55,845StDev 25,522V ariance 651,397Skewness -0,077546Kurtosis -0,810241N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
10
13
7
1819
24
7
15
11
6
2
95% Confidence Intervals
Índice de Progresso Social
De acordo com o gráfico, a média do índice de progresso social é de 55,84% e há
uma distribuição normal tendo em vista que o P-Value está acima de 5%. Constata-se que os
países que tem o maior índice de progresso social são: Nova Zelândia, Suiça, Islândia,
Holanda, Noruega, Suécia, Canadá, Finlândia, Dinamarca e Austrália. Dos 10 primeiros
colocados 7 são da Europa. O último colocado foi o Chade, país da África, já o Brasil
encontra-se na 46ª posição.
Observa-se ainda que o número de países que estão classificados entre 35 e 45 com
apenas 7 localidades, e o mesmo se repete com a faixa de 75 a 85 que também apresenta 7
localidades.
3.4 Variáveis: Taxa de homicídios
Na análise do número de homicídios (Gráfico 3) foram definidos como morte
deliberadamente infligida a uma pessoa por outra pessoa, por 100.000 pessoas. Pontuado em
uma escala de 1-5:
1 = 0 – 1.99
2 = 2 – 5.99
3 = 6 – 9.99
4 = 10 – 19.99
5 = > 20
11
Gráfico 3 – Taxa de Homicídios – IPS
100806040200
Median
Mean
504540353025
1st Q uartile 0,000Median 25,0003rd Q uartile 75,000Maximum 100,000
35,546 48,545
25,000 50,000
33,677 42,944
A -Squared 7,41P-V alue < 0,005
Mean 42,045StDev 37,746V ariance 1424,792Skewness 0,34075Kurtosis -1,39410N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
24
0
23
00
12
0
33
00
40
95% Confidence Intervals
Taxa de homicídios
Analisando o Gráfico 3 verifica-se que a média do índice da taxa de homicídios é de
42,04% e não há uma distribuição normal tendo em vista que o P-Value está abaixo de 5%.
O Brasil faz parte da escala 5 onde se encontram os países com maior insegurança. Entre as
24 localidades com a maior taxa de homicídios lideram o ranking: República Centro Africana,
Burundi, Guiné, Iraque, Tanzânia, Uganda, República Democrática do Congo, Malawi,
Lesoto, Zâmbia, entre outros. A Nova Zelândia, Suiça, Islândia, Austrália e Canadá fazem
parte do grupo dos 40 países com maior índice de segurança.
3.5 Variáveis: Nível de Crimes Violentos
A avaliação do nível de crimes violentos teve como base a seguinte pergunta: "É
crime violento suscetível de constituir um problema significativo para o governo e/ou
negócios ao longo dos próximos dois anos?" Medido em uma escala de 1 (não muito) a 5
(fortemente sim). No Gráfico 4 observa-se que a média foi de 44,03% e a maior concentração
de países estão na escala de 2 e 3.
12
Gráfico 4 – Crimes Violentos - IPS
100806040200
Median
Mean
504846444240
1st Q uartile 25,000Median 50,0003rd Q uartile 50,000Maximum 100,000
39,288 48,780
40,907 50,000
24,591 31,358
A -Squared 4,37P-V alue < 0,005
Mean 44,034StDev 27,563V ariance 759,699Skewness 0,233755Kurtosis -0,490344N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
10
0
20
01
46
1
36
01
17
95% Confidence Intervals
Nível de crimes violentos
A P-Value indica que não tem uma distribuição normal nessa variável. Os países que
lideram negativamente, ou seja, tem um alto nível de crimes violentos são: República Centro
Africana, El Salvador, Guatemala, Honduras, Iraque, Jamaica, México, África do Sul,
Trinidad e Tobago, os mesmos estão bem distantes da média apresentando-se como outline. O
Brasil também deixa a desejar na questão de crimes violentos tendo sua participação no grupo
composto por 20 países que quase se igualam com o grupo de 10 países que estão na liderança
como os mais violentos. A Suiça, Islândia e Noruega são alguns dos países que compõem o
grupo com um baixo índice de crimes violentos.
3.6 Variáveis: Criminalidade Percebida
Medido em uma escala de 1 (maioria dos outros cidadãos pode ser confiável) a 5
(muito alto nível de desconfiança). Essa variável representa o nível de segurança interna e do
grau em que os outros cidadãos podem ser confiáveis. De acordo com o Gráfico 5 o único
país que está na primeira escala, onde indica que a maioria dos outros cidadãos podem ser
confiáveis é a República Tcheca.
13
Gráfico 5 – Criminalidade Percebida - IPS
100806040200
Median
Mean
5856545250
1st Q uartile 25,000Median 50,0003rd Q uartile 75,000Maximum 100,000
49,194 56,867
50,000 50,000
19,879 25,350
A -Squared 7,10P-V alue < 0,005
Mean 53,030StDev 22,282V ariance 496,472Skewness 0,283825Kurtosis -0,483475N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
9
0
33
00
56
0
33
001
95% Confidence Intervals
Criminalidade percebida
Existe uma concentração de países na escala entre 25 e 50, porém o Brasil encontra-
se no grupo composto por 33 países que estão em subsequência dos 9 primeiros países com
maior criminalidade percebida. A república Tcheca que se encontra em 23ª posição no índice
de progresso social, nesta variável aparece em primeiro lugar de maneira positiva. A média é
de 53,03% e o P-Value mostra que não existe uma distribuição normal nessa variável.
3.7 Variáveis: Terror Político
Esta variável que verifica o nível de violência política e terror que um país tem com
base em experiências é apresentada com 5 níveis denominadas "escala de terror":
1 = Países sob uma regra de seguro de direito, as pessoas não estão presos por suas opiniões, e
a tortura é raro ou excepcional. Assassinatos políticos são extremamente raros.
2 = Há uma quantidade limitada de prisão para a atividade política não-violenta. No entanto,
poucas pessoas são afetadas; tortura e espancamentos são excepcionais. Assassinato político é
raro.
3 = Não são extensa prisão política ou história recente de tal prisão. Execução ou outros
assassinatos políticos e brutalidade pode ser comum. Ilimitada detenção, com ou sem um
julgamento, por pontos de vista políticos é aceito.
14
4 = Violações dos direitos civis e políticos têm se expandido para um grande número da
população. Assassinatos, desaparecimentos e tortura são uma parte comum da vida. Apesar de
sua generalidade, neste terror nível afeta aqueles que se interessam pela política ou ideias.
5 = Terror tem se expandido para toda a população. Os líderes dessas sociedades colocam
limites para os meios ou rigor com que eles perseguem objetivos pessoais ou ideológicas.
O Gráfico 6 apresenta o desenvoltura dos 132 países analisados.
Gráfico 6 – Terror Político - IPS
100806040200
Median
Mean
42,540,037,535,032,530,0
1st Q uartile 12,500Median 37,5003rd Q uartile 50,000Maximum 100,000
32,137 40,780
28,407 37,500
22,391 28,553
A -Squared 2,25P-V alue < 0,005
Mean 36,458StDev 25,097V ariance 629,870Skewness 0,202160Kurtosis -0,596678N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
22
12
0
10
27
24
21
0
11
23
95% Confidence Intervals
Terror político
Verifica-se que a média é de 36,45% e que os países que estão no nível máximo de
terror político são Sudão, Paquistão, Iêmen e Sri Lanka. Já o país que está em primeiro lugar,
se enquadrando no nível da escala número 1 é a Nova Zelândia, entre 23 países.
3.8 Variáveis: Mortes no trânsito
Nesta variável o índice constata a mortalidade devido a lesão do tráfego rodoviário,
por 100.000 pessoas, conforme a idade. O Gráfico 7 mostra que a média é de 35,40% e que o
P-Value é superior a 5%, sendo assim, existe uma distribuição normal.
15
Gráfico 7 – Mortes no Trânsito - IPS
100806040200
Median
Mean
403836343230
1st Q uartile 20,758Median 35,4763rd Q uartile 48,843Maximum 100,000
31,765 39,035
29,049 39,954
18,834 24,017
A -Squared 0,66P-V alue 0,085
Mean 35,400StDev 21,110V ariance 445,646Skewness 0,519799Kurtosis 0,091214N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
12
3
5
8
21
27
2019
16
10
95% Confidence Intervals
Mortes no trânsito
A Islândia lidera positivamente o ranking sendo o país com o menor índice de mortes
no trânsito. A Suécia e o Reino Unido são os dois países que vem em sequencia após a
Islândia. Percebe-se que as maiorias dos países estão concentrados no 3º quartil onde
demonstram ter um nível considerável de mortes no transito. O país que tem o maior índice de
o maior índice de morte no transito e que está como outline distante da média é a República
Dominicana.
3.9 Variáveis: Índice de Liberdade de Imprensa
Nesta variável verifica-se o grau de liberdade que os jornalistas, organizações de
notícias, e internautas desfrutam em cada país, e os esforços envidados pelas autoridades para
respeitar e fazer respeitar essa liberdade. O Gráfico 8 mostra que a média é de 36,59%.
16
Gráfico 8 – Liberdade de Imprensa - IPS
100806040200
Median
Mean
4038363432
1st Q uartile 24,717Median 32,9383rd Q uartile 46,762Maximum 100,000
32,733 40,462
32,013 36,259
20,026 25,537
A -Squared 2,25P-V alue < 0,005
Mean 36,597StDev 22,446V ariance 503,821Skewness 0,811595Kurtosis 0,829134N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
43
24
8
16
23
36
1413
9
95% Confidence Intervals
Índice de liberdade de imprensa
A Finlândia, Holanda, Noruega e Dinamarca lideram os países que tem maior
liberdade de imprensa. Nesta variável houve uma concentração no 3º quartil onde se sobrepõe
os demais. Os países que tem baixa liberdade de imprensa são: Irã, China, Cuba, Sudão,
Iêmen, Laos, Djibouti, Uzbequistão e Arábia Saudita, estes compõe o grupo de países
representados na coluna 4, 3 e 2, os mesmos se apresentam como outlines e estão bem
distantes da média.
3.10 Variáveis: Corrupção
O nível de percepção de corrupção no setor público com base na opinião de
especialistas, medido em uma escala de 0 (muito corrupto) a 100 (muito limpo). Apresenta-se
no Gráfico 9 com a média de 40,48%.
17
Gráfico 9 – Corrupção - IPS
100806040200
Median
Mean
45,042,540,037,535,032,530,0
1st Q uartile 21,563Median 33,7503rd Q uartile 52,500Maximum 100,000
36,392 44,574
31,250 38,750
21,197 27,029
A -Squared 3,97P-V alue < 0,005
Mean 40,483StDev 23,758V ariance 564,448Skewness 0,894771Kurtosis -0,033415N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
45
10
4
7
13
19
3129
9
1
95% Confidence Intervals
Corrupção
O Sudão apresenta-se como o país mais corrupto, e o Brasil está na 53ª posição na
relação desta variável. Os 4 países que estão liderando o ranking de baixa corrupção são
Dinamarca, Nova Zelândia, Finlândia e Suécia. Em seguida, o grupo dos 5 países que também
tem baixo índice são: Noruega, Suíça, Holanda, Austrália e Canadá.
A P-Value indica que não tem uma distribuição normal nessa variável.
3.11 Variáveis: Discriminação e violência contra as minorias
A discriminação, falta de poder, violência étnica, a violência comunitária, a violência
sectária e violência religiosa, foram medidas usando como parâmetro uma escala de 0 (baixa
pressão) a 10 (pressões muito altas) onde os resultados estão apresentados no Gráfico 10.
18
Gráfico 10 – Discriminação e Violência - IPS
100806040200
Median
Mean
6058565452
1st Q uartile 38,226Median 55,4003rd Q uartile 74,045Maximum 100,000
51,442 59,146
52,076 59,530
19,959 25,451
A -Squared 0,51P-V alue 0,193
Mean 55,294StDev 22,371V ariance 500,466Skewness -0,124046Kurtosis -0,501176N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
5
7
20
15
20
16
2120
32
3
95% Confidence Intervals
Discriminação e violência contra as minorias
Nesta variável obteve-se a média em 55,29% e o país que está em primeiro lugar, ou
seja, com baixo índice da variável analisada é a Dinamarca, em seguida a Nova Zelândia e
Finlândia. Já os países com o maior nível de discriminação contra as minorias estão: Sudão,
Iraque, Uzbequistão, Iémen e Chade. Há uma distribuição normal tendo em vista que o P-
Value está acima de 5%.A maior concentração de países encontra-se no 3º quartil conforme
apresentado no gráfico 10.
3.12 Variáveis: Rede de segurança comunitária
Essa variável foi mensurada levando em consideração o percentual de entrevistados
que respondem sim à pergunta, "se você estava em apuros, você tem parente ou amigos que
você pode contar para ajudá-lo sempre que você precisar deles, ou não?"
Sendo assim, apresenta o grau de segurança que os entrevistados têm em relação a parentes e
amigos caso venha a precisar deles. O Gráfico 11 apresenta os resultados.
19
Gráfico 11 – Segurança Comunitária
100806040200
Median
Mean
807876747270
1st Q uartile 63,235Median 76,4713rd Q uartile 86,765Maximum 100,000
69,474 75,869
73,529 79,412
16,567 21,126
A -Squared 3,03P-V alue < 0,005
Mean 72,672StDev 18,569V ariance 344,800Skewness -1,24851Kurtosis 1,82874N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
3
3736
19
16
87
3111
95% Confidence Intervals
Rede de segurança comunitária
A média é de 72,67% e a escala utilizada foi (0 = baixo; 100 = alto), sendo assim os
países que aparecem nas 3 primeiras colunas foram o Iraque, Sudão e Nigéria. Já os países
que estão como destaque e se encontram em primeiro lugar na questão da segurança
comunitária são: Suécia, Islândia e Finlândia. Percebe-se ainda que Togo, Burundi, República
Centro-Africana estão longe da média e apresentam-se como outlines.
3.13 Variáveis: Índice de Corrupção Percebida
CPI 2014 Score - Refere-se ao grau em que a corrupção é percebida a existir entre os
funcionários públicos e políticos por empresários e analistas do país. Pontuação varia entre
100 (altamente limpo) e 0 (muito corrupto). O Gráfico 12 apresenta os resultados desta
variável e mostra que a média é de 40,48%.
20
Gráfico 12 – Corrupção Percebida
100806040200
Median
Mean
44424038363432
1st Q uartile 22,531Median 33,3333rd Q uartile 53,086Maximum 100,000
36,747 44,828
32,099 39,506
20,938 26,700
A -Squared 3,86P-V alue < 0,005
Mean 40,788StDev 23,469V ariance 550,777Skewness 0,864117Kurtosis -0,093181N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
3
6
10
3
7
1615
34
27
10
1
95% Confidence Intervals
Índice corrupção percebida 2014
Observa-se que o maior número de países está no 3º quartil e os 3 países que tem o
maior índice de corrupção percebida é o Sudão, Iraque e Uzbequistão. Já o país que tem o
menor índice é a Dinamarca, sendo assim o país apresenta-se como um outline por ficar com
pontuação longe da média.
3.14 Variáveis: IDH 2013
O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a
partir de três dimensões: renda, saúde e educação. O IDH, apresentado pelo Gráfico 13 teve a
média de 58,05% .
21
Gráfico 13 – Índice de Desenvolvimento Humano.
100806040200
Median
Mean
67,565,062,560,057,555,0
1st Q uartile 38,386Median 62,3563rd Q uartile 78,707Maximum 100,000
53,608 62,497
58,056 67,171
23,031 29,368
A -Squared 1,68P-V alue < 0,005
Mean 58,052StDev 25,814V ariance 666,352Skewness -0,475288Kurtosis -0,667508N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
4
19
13
24
22
13
7
109
8
3
95% Confidence Intervals
IDH - 2013
Os países que apresentaram melhores resultados foram Noruega, Austrália, Suécia,
Estados Unidos. A pior colocação foi o Níger. O índice de IDH apresenta uma distribuição
normal, porem um pouco concentrada para a direita nos países com pontuação 55 aos 75
pontos.
3.15 Variáveis: Governança
A governança é composta pelas tradições e instituições pelas quais as autoridades são
exercidas. É a capacidade do governo de formular políticas sólidas. A média desta variável
(Gráfico 14) foi de 53,38% e o país que obteve maior índice foi a Finlândia acompanhada da
Noruega, Suécia, Nova Zelândia e Dinamarca.
22
Gráfico 14 - Governança
907560453015
Median
Mean
57,555,052,550,047,545,0
1st Q uartile 37,114Median 48,4573rd Q uartile 70,364Maximum 99,996
49,665 57,099
45,772 52,427
19,260 24,560
A -Squared 2,50P-V alue < 0,005
Mean 53,382StDev 21,588V ariance 466,024Skewness 0,579168Kurtosis -0,579550N 132
Minimum 15,217
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
54
6
4
2
87
44
11
141413
18
67
32
95% Confidence Intervals
Governança
O gráfico de governança apresenta uma distribuição normal, porém tem uma
concentração para a esquerda.
3.16 Variáveis: Índice de Desenvolvimento Ambiental
EPI, que é o índice de Desenvolvimento Ambiental, classifica o desempenho dos
países em questões ambientais de alta prioridade em duas grandes áreas de intervenção:
proteção da saúde humana do mal e proteção dos ecossistemas ambiental. Usam os dados
mais recentes para acompanhar o desempenho do outro lado as questões de política de alta
prioridade, que vão desde a qualidade do ar e da água no setor das pescas e do clima; e dá
acesso a dados para comparar o desempenho ambiental dos países uns contra os outros,
juntamente com outros indicadores-chave, tais como o crescimento econômico e
populacional. O Gráfico 15 apresenta uma média de 49,18% e há uma distribuição normal
tendo em vista que o P-Value está acima de 5%.
23
Gráfico 15 - EPI
100806040200
Median
Mean
545250484644
1st Q uartile 30,138Median 48,6063rd Q uartile 69,284Maximum 100,000
45,067 53,298
44,378 52,812
21,327 27,196
A -Squared 0,88P-V alue 0,023
Mean 49,183StDev 23,904V ariance 571,410Skewness 0,072672Kurtosis -0,928049N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
1
9
15
1312
26
1617
1110
2
95% Confidence Intervals
Índice de desenvolvimento ambiental
O país que está em primeiro lugar no índice analisado é a Suíça e na pior posição
estão Mali e Lesoto, seguido por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a 15,
onde dos 10 países 9 se encontram na África.
3.17 Variáveis: Happy Planet Index
O Happy Planet Index (HPI) é a medida líder global de medidas sustentáveis bem-
estar. No HPI o que importa é a medida em que os países oferecem uma vida feliz, sustentável
a longo prazo para as pessoas que vivem nelas. O Índice utiliza dados globais sobre a
expectativa de vida, experimentou bem-estar e da pegada ecológica para calcular isso. O
índice é uma medida de eficiência, que classifica os países em quantas vidas longas e felizes
produzem por unidade de insumo ambiental. O Gráfico 16 apresenta uma média de 48,45% e
demonstra que há uma distribuição normal tendo em vista que o P-Value está acima de 5%.
24
Gráfico 16 - HPI
100806040200
Median
Mean
54525048464442
1st Q uartile 33,769Median 48,3423rd Q uartile 64,144Maximum 100,000
44,742 52,167
43,218 52,857
19,236 24,529
A -Squared 0,31P-V alue 0,556
Mean 48,454StDev 21,560V ariance 464,838Skewness -0,023212Kurtosis -0,646593N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
1
3
1314
23
20
22
17
99
1
95% Confidence Intervals
Happy Planet Index
A Costa Rica é o país com maior índice de HPI e o pior índice é da Botswana que
fica na África. É notório que a maioria dos países estão inseridos no terceiro quartil.
3.18 Variáveis: Índice GINI
Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda (ou, em alguns casos,
a despesa de consumo) entre os indivíduos ou agregados familiares dentro de uma economia
desvia de uma distribuição perfeitamente igual. A curva de Lorenz traça os percentuais
cumulativos de rendimento total recebido contra o número acumulado de beneficiários,
começando com o indivíduo ou famílias mais pobres. As índice de Gini mede a área entre a
curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta, expressa em percentagem da
superfície máxima abaixo da linha. Assim, um índice de Gini de 0 representa igualdade
perfeita, enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita. É um instrumento para
medir o grau de concentração de renda em determinado grupo. Ele aponta a diferença entre os
rendimentos dos mais pobres e mais ricos. Análise no Gráfico 17 a pontuação dos países com
relação ao GINI.
25
Gráfico 17 - GINI
60,052,545,037,530,0
Median
Mean
414039383736
1st Q uartile 33,065Median 39,0243rd Q uartile 43,553Maximum 63,140
37,630 40,418
36,302 39,726
7,224 9,212
A -Squared 1,01P-V alue 0,011
Mean 39,024StDev 8,097V ariance 65,566Skewness 0,645165Kurtosis 0,313131N 132
Minimum 24,820
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
21
3
1
6
1
6
1112
27
7
1616
12
8
3
95% Confidence Intervals
Índice GINI
O Gráfico 17 apresenta uma média de 39,02% e o P-Value demonstra que tem uma
distribuição normal. A Ucrânia, Eslovenia e Suécia com os índices mais altos. Já África do
Sul, Mamíbia, Botswana, Zâmbia e Honduras tem o menor índice.
O Gráfico apresenta outlines que são os países: Paraguai, México e Costa Rica, onde
essas localidades se encontrar com o valor distante da média.
4. CONCLUSÃO
Conclui-se que os indicadores das variáveis quantitativas analisadas vem agregar
valor para a transformação de como se calcula os resultados econômicos e de
desenvolvimento dos países. O índice mostra uma correlação positiva entre o desempenho
econômico e o progresso social. Países com rendimentos mais elevados tendem a desfrutar de
maior progresso social. A Nova Zelândia está entre os primeiros colocados em diversas
variáveis, ficando assim como o país que tem melhor índice de progresso social. Analisando
os 10 primeiros colocados percebeu-se que 7 países fazem parte da Europa. Os países da
África tiveram baixos resultados, ficando assim como os com piores índices.
26
A maioria dos países da América Latina e do Caribe excedeu as expectativas e se
saiu melhor que o esperado, levando em conta sua força econômica. O Brasil foi o sexto
colocado entre os latino-americanos. O país mais bem-sucedido da região foi a Costa Rica,
em seguida vem o Uruguai, Chile, Panamá e Argentina. Apesar desse índice positivo os países
da região precisam progredir na questão da Governabilidade.
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
Trabalho 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
TEMA 5. DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL DE GÊNERO
MARIANA LIMA PRATES
1. INTRODUÇÃO O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a 132 países, separados por regiões, relativos a desigualdade e inclusão social de gêneros. Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados. Na seqüência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão. Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software estatístico utilizado é o MINITAB.
2. ENTENDENDO OS DADOS DISPONÍVEIS NA BASE “DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL DE GÊNERO” 2.1. Variáveis
Nº Variável Descrição Tipo de
variável Unidade de medida Fonte
Pais País. Variável categórica. N/A N/A
CodPais Código País. Variável categórica. N/A N/A
Regiao Região. Variável categórica. N/A N/A
1 Social Progress Index
Índice que oferece um modelo de medição do Progresso Social. A performance das nações é baseada em 52 indicadores nas áreas de necessidades humanas básicas, bem-estar e oportunidades ao crescimento. É calculado pela associação sem fins lucrativos Social Progress Imperative.1
Variável quantitativa. IPS
2 Gender parity in secondary enrollment (girls/boys)
Taxa de meninos e meninas matriculados no secondary level em escolas públicas e privadas.
Variável quantitativa. IPS
3 Satisfied demand for contraception
Necessidade de contraceptivos para mulheres na idade entre 15-49 anos casados ou em união estável.
Variável quantitativa. % IPS
1 Fonte: Wikipedia. Disponível em http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_Social_Progress_Index. Acesso em 19 mar 2015.
4 Women treated with respect
Percentual de mulheres que respondem ‘sim’ para a pergunta “Você realmente acredita que a mulher é tratada com respeito e dignidade nesse país?”
Variável quantitativa. % IPS
5 Women's average years in school
Média de anos de estudo das mulheres com idade entre 25-34 anos.
Variável quantitativa. Anos IPS
6 Gender Inequality Index Value 2013
Índice de Desigualdade entre os sexos, que reflete a desigualdade no rendimento entre homens e mulheres nos quesitos saúde reprodutiva, capacitação e mercado de trabalho.
Variável quantitativa. HDR 2014
7 Share of seats in parliament held by woman
Proporção de assentos ocupados por mulheres no parlamento nacional.
Variável quantitativa. % HDR 2014
8 Labour Force Participation rate Female
Percentual da população no mercado de trabalho referente a mulheres com idade de 15 anos ou mais.
Variável quantitativa. % HDR 2014
9 Labour Force Participation rate Male
Percentual da população no mercado de trabalho referente a homens com idade de 15 anos ou mais.
Variável quantitativa. % HDR 2014
10
Gender-related development index Female to male
Relação homem-mulher do HDI 2013. (HDI: Índice com a média de 3 dimensões de desenvolvimento humano – vida longa e saudável, conhecimento e bom nível de vida)
Variável quantitativa. % HDR 2014
11
Gender-related development index GDI rank
Relação homem-mulher do GDI.
Variável quantitativa.
# HDR 2014
12
Gender-related development index Human development index value - Female 2013
Variável quantitativa. HDR 2014
13
Gender-related development index Human development index value - Male 2013
Variável quantitativa. HDR 2014
14
Life expectancy at birth Female 2013
Expectativa de vida feminina ao nascer.
Variável quantitativa. Anos HDR 2014
15
Life expectancy at birth Male
Expectativa de vida masculina ao nascer.
Variável quantitativa. Anos HDR 2014
16
Mean years of schooling Woman
Média de anos de estudo feminino.
Variável quantitativa. Anos HDR 2014
17
Mean years of schooling Male
Média de anos de estudo masculino.
Variável quantitativa. Anos HDR 2014
18
Expected years of schooling Female
Expectativa de anos de estudo feminina.
Variável quantitativa. Anos. HDR 2014
19
Expected years of schooling Male
Expectativa de anos de estudo masculina.
Variável quantitativa. Anos. HDR 2014
20
Estimated GNI per capita Female
Renda per capita estimada feminina.
Variável quantitativa. US$ HDR 2014
21
Estimated GNI per capita Male 2013
Renda per capita estimada masculina.
Variável quantitativa. US$ HDR 2014
22 IDH - 2013
O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação.
Variável quantitativa. IDH 2013
23 Governança
Governança é composto pelas 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 de forma eficaz e implementar políticas sólidas e o respeito dos cidadãos e do Estado às instituições que governam as interações econômicas e sociais entre eles.
Variável quantitativa. WGI 2014
24 EPI Score
Classificação do desempenho dos países em questões ambientais de alta prioridade em
Variável quantitativa. EPI 2014
duas grandes áreas políticas: proteção da saúde humana do mal e proteção dos ecossistemas ambiental.
25 Happy Planet Index Medida de bem-estar
sustentável. Variável quantitativa. HPI 2014
26 GINI Index
Medida de desigualdade social utilizada para medir a desigualdade na distribuição de renda, ou desigualdade da riqueza.
Variável quantitativa. Banco Mundial
2.2. Ajustes na base
2.2.1. Alguns ajustes nas variáveis foram necessários, como: adequação das regiões (erros de digitação), transformação de percentuais em base número, exclusão de pontos e adequação das casas após a vírgula.
2.2.2. Adequação da base para início das análises
Variable Count N N* Mean SE Mean StDev Minimum Social Progress Index 132 132 0 63,67 1,24 14,20 32,60 Gender parity in seconda 132 132 0 94,68 1,56 17,89 0,00 Satisfied demand for con 132 131 1 74,58 1,68 19,18 20,30 Women treated with respe 132 129 3 61,57 1,67 19,01 17,00 Women average years in s 132 131 1 9,471 0,327 3,743 1,300 Gender Inequality Index 132 125 7 35,49 1,76 19,69 0,00 Share of seats in parlia 132 131 1 21,966 0,932 10,669 0,728 Labour Force Participati 132 130 2 52,73 1,38 15,71 14,70 Labour Force Participati 132 130 2 74,095 0,749 8,543 43,300 Gender-related developme 132 122 10 93,364 0,651 7,195 71,445 Gender-related developme 132 122 10 72,34 4,04 44,63 1,00 Gender-related developme 132 122 10 67,30 1,58 17,47 27,53 Gender-related developme 132 122 10 71,32 1,39 15,30 36,95 Life expectancy at birth 132 132 0 73,232 0,840 9,647 48,290 Life expectancy at birth 132 132 0 68,268 0,743 8,542 48,218 Mean years of schooling 132 130 2 7,818 0,301 3,437 0,649 Mean years of schooling 132 130 2 8,545 0,253 2,890 1,111 Expected years of school 132 126 6 13,118 0,303 3,405 4,800 Expected years of school 132 126 6 13,082 0,230 2,577 6,100 Estimated GNI per capita 132 130 2 11535 1010 11517 390 Estimated GNI per capita 132 130 2 20744 1730 19728 499 IDH - 2013 132 132 0 65,28 1,92 22,05 0,00
Governança 132 132 0 53,38 1,88 21,59 15,22 EPI Score 132 132 0 52,48 1,44 16,55 18,43 Happy Planet Index 132 129 3 42,673 0,796 9,040 22,591 GINI Index 132 119 13 39,024 0,782 8,532 24,820
Os dados que estavam em branco foram substituídos pela média:
Variable Q1 Median Q3 Maximum Social Progress Index 51,93 63,86 73,74 88,24 Gender parity in seconda 90,55 98,60 103,13 138,75 Satisfied demand for con 66,90 82,20 88,30 96,20 Women treated with respe 47,50 62,00 77,50 99,00 Women average years in s 6,600 10,400 12,500 15,000 Gender Inequality Index 16,81 37,47 51,65 73,35 Share of seats in parlia 13,919 19,802 28,696 51,887 Labour Force Participati 44,60 52,95 62,02 88,10 Labour Force Participati 67,875 74,650 80,825 91,000 Gender-related developme 89,718 95,703 98,680 104,243 Gender-related developme 31,50 72,00 112,00 147,00 Gender-related developme 53,36 70,65 81,80 94,02 Gender-related developme 59,83 74,94 82,84 94,40 Life expectancy at birth 67,188 76,681 80,529 86,951 Life expectancy at birth 62,163 70,261 74,627 80,309 Mean years of schooling 5,056 8,472 10,620 12,967 Mean years of schooling 6,615 8,790 10,830 13,337 Expected years of school 10,600 13,100 15,900 20,300 Expected years of school 11,275 13,100 15,200 19,400 Estimated GNI per capita 2393 7244 17805 56994 Estimated GNI per capita 5596 15359 29160 114532 IDH - 2013 52,70 71,55 81,47 94,40 Governança 37,11 48,46 70,36 100,00 EPI Score 39,30 52,09 66,40 87,67 Happy Planet Index 36,163 42,463 49,286 64,036 GINI Index 32,780 38,160 44,550 63,140
3. Análise de cada variável
3.1. Variáveis categóricas
Pode-se entender a base a partir da divisão de países e suas regiões em um Pie Chart, totalizando 132 países. Verificamos que os países da denominada AIBER constituem 15,9% da base, com 21 países.
Northern AmericaNorthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouthern AfricaSouthern AsiaSouthern EuropeWestern AfricaWestern AsiaWestern Europe
AIBERAustralia and New ZealandCaribbeanCentral AsiaEastern AfricaEastern AsiaEastern EuropeMiddle AfricaNorthern Africa
Category
6; 4,5%
12; 9,1%
11; 8,3%
9; 6,8%
6; 4,5%
6; 4,5%
6; 4,5%
10; 7,6% 2; 1,5% 5; 3,8%5; 3,8%
10; 7,6%
4; 3,0%
10; 7,6%
4; 3,0%
3; 2,3%2; 1,5%
21; 15,9%
Pie Chart of Regiao
3.2 Variáveis quantitativas
3.2.1 Social Progress Index
908070605040
Median
Mean
666564636261
1st Q uartile 51,928Median 63,8603rd Q uartile 73,740Maximum 88,240
61,227 66,117
61,215 66,173
12,670 16,156
A -Squared 0,71P-V alue 0,062
Mean 63,672StDev 14,201V ariance 201,660Skewness -0,077546Kurtosis -0,810241N 132
Minimum 32,600
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Social Progress Index
O gráfico nos mostra que a distribuição é simétrica, e a média é de 63,672.
3.2.2 Gender parity in secondary enrollment (girls/boys)
1209060300
Median
Mean
10098969492
1st Q uartile 90,546Median 98,6033rd Q uartile 103,130Maximum 138,753
91,604 97,765
97,499 100,394
15,963 20,356
A -Squared 9,02P-V alue < 0,005
Mean 94,684StDev 17,893V ariance 320,143Skewness -2,6476Kurtosis 11,3235N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Gender parity in secondary enro
3.2.3 Satisfied demand for contraception
9075604530
Median
Mean
85,082,580,077,575,072,570,0
1st Q uartile 66,950Median 82,2003rd Q uartile 88,300Maximum 96,200
71,350 77,934
79,582 84,764
17,058 21,751
A -Squared 8,13P-V alue < 0,005
Mean 74,642StDev 19,119V ariance 365,535Skewness -1,29479Kurtosis 0,66038N 132
Minimum 20,300
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Satisfied demand for contracept
3.2.4 Women treated with respect
907560453015
Median
Mean
64626058
1st Q uartile 48,000Median 62,0003rd Q uartile 77,000Maximum 99,000
58,340 64,812
60,273 65,000
16,768 21,382
A -Squared 0,58P-V alue 0,127
Mean 61,576StDev 18,794V ariance 353,208Skewness -0,231782Kurtosis -0,587812N 132
Minimum 17,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Women treated with respect
É possível verificar que os dados são bastante pulverizados, visto que o mínimo é de 17%, contrastando com os 99% identificados. Esta variável mostra que há muitos países ainda que devem rever suas políticas de inserção e respeito às mulheres.
3.2.5 Women's average years in school
1512963
Median
Mean
11,511,010,510,09,59,0
1st Q uartile 6,6250Median 10,40003rd Q uartile 12,5000Maximum 15,0000
8,8359 10,1201
9,3273 11,6000
3,3271 4,2426
A -Squared 3,92P-V alue < 0,005
Mean 9,4780StDev 3,7291V ariance 13,9063Skewness -0,680117Kurtosis -0,704700N 132
Minimum 1,3000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Women average years in school
Verifica-se uma distância grande entre o mínimo observado (1,3 anos) e a média obtida (9,47 anos), o que mostra que no mundo observado, há muito a ser feito no quesito políticas públicas para anos de estudo.
3.2.6 Gender Inequality Index Value 2013
75604530150
Median
Mean
424038363432
1st Q uartile 18,727Median 37,4703rd Q uartile 50,550Maximum 73,347
32,293 38,890
34,081 41,191
17,092 21,795
A -Squared 1,40P-V alue < 0,005
Mean 35,592StDev 19,157V ariance 367,000Skewness -0,161622Kurtosis -0,991806N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Gender Inequality Index Value
3.2.8 Share of seats in parliament held by woman
50403020100
Median
Mean
24232221201918
1st Q uartile 13,921Median 19,8023rd Q uartile 28,694Maximum 51,887
20,120 23,780
18,597 22,539
9,484 12,094
A -Squared 1,22P-V alue < 0,005
Mean 21,950StDev 10,630V ariance 112,996Skewness 0,490000Kurtosis -0,286934N 132
Minimum 0,728
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Share of seats in parliament Wo
Esta variável nos demonstra que, em média, 21,95% dos assentos são ocupados pelas mulheres. O valor máximo observado também surpreende por ser 51,88% dos assentos, contrastando a média de 19%.
Verifica-se que as mulheres, em geral, têm muito espaço para ocupar e, por isso, muitas mudanças políticas devem ser feitas no mundo como um todo.
3.2.9 labour Force Participation rate Female
907560453015
Median
Mean
56555453525150
1st Q uartile 44,725Median 52,9503rd Q uartile 61,900Maximum 88,100
50,048 55,414
50,900 55,700
13,904 17,731
A -Squared 1,09P-V alue 0,007
Mean 52,731StDev 15,585V ariance 242,883Skewness -0,216926Kurtosis 0,300399N 132
Minimum 14,700
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Labour Force Participation rate
Esta variável pode nos trazer muitos questionamentos. Seria este mínimo observado (14,7%) uma dificuldade enfrentada pelas mulheres para se inserirem no mercado de trabalho uma questão de preconceito, de uma sociedade machista onde as mulheres não podem trabalhar ou de condições financeiras favoráveis às
mulheres se dedicaram ao cuidado dos filhos e do lar?
3.2.10 Labour Force Participation rate Male
888072645648
Median
Mean
777675747372
1st Q uartile 67,950Median 74,6503rd Q uartile 80,625Maximum 91,000
72,644 75,564
71,900 76,618
7,564 9,645
A -Squared 0,31P-V alue 0,560
Mean 74,104StDev 8,478V ariance 71,874Skewness -0,340802Kurtosis 0,297141N 132
Minimum 43,300
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Labour Force Participation ra_1
A análise desta variável não é uma surpresa, visto que em média, 74,104% da força de trabalho é masculina. Meu questionamento será um complemento da análise anterior.
3.2.11 Gender-related development index - Female to male
1029690847872
Median
Mean
9695949392
1st Q uartile 90,500Median 95,7033rd Q uartile 98,524Maximum 104,243
92,346 94,737
95,012 96,232
6,195 7,899
A -Squared 4,73P-V alue < 0,005
Mean 93,541StDev 6,943V ariance 48,207Skewness -1,15118Kurtosis 0,84456N 132
Minimum 71,445
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Gender-related dvlpm Fem to mal
3.2.12 Gender-related development index GDI rank
1501209060300
Median
Mean
8075706560
1st Q uartile 36,000Median 72,0003rd Q uartile 108,500Maximum 147,000
64,933 79,704
61,000 79,727
38,270 48,800
A -Squared 1,37P-V alue < 0,005
Mean 72,318StDev 42,894V ariance 1839,913Skewness 0,03155Kurtosis -1,13375N 132
Minimum 1,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Gender-related dvlpm GDI
3.2.13 Gender-related development index Human development index value - Female 2013
90807060504030
Median
Mean
7270686664
1st Q uartile 53,926Median 70,6503rd Q uartile 80,608Maximum 94,022
64,588 70,364
67,781 71,996
14,966 19,085
A -Squared 2,17P-V alue < 0,005
Mean 67,476StDev 16,775V ariance 281,397Skewness -0,561038Kurtosis -0,596648N 132
Minimum 27,528
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Gender-related dvlpm HDI Female
3.2.14 Gender-related development index Human development index value - Male 2013
908070605040
Median
Mean
76747270
1st Q uartile 62,259Median 74,9403rd Q uartile 82,019Maximum 94,403
69,053 74,127
72,481 75,966
13,146 16,764
A -Squared 1,96P-V alue < 0,005
Mean 71,590StDev 14,735V ariance 217,124Skewness -0,572966Kurtosis -0,466650N 132
Minimum 36,948
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Gender-related dvlpm HDI Male
3.2.15 Life expectancy at birth Female 2013
82,575,067,560,052,5
Median
Mean
78777675747372
1st Q uartile 67,188Median 76,6813rd Q uartile 80,529Maximum 86,951
71,571 74,893
74,384 77,567
8,607 10,975
A -Squared 4,48P-V alue < 0,005
Mean 73,232StDev 9,647V ariance 93,066Skewness -0,899768Kurtosis -0,173540N 132
Minimum 48,290
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Life expectancy at birth Female
Sabe-se que, em média, as mulheres vivem mais do que os homens, provado pelas duas variáveis analisadas. O intervalo entre o mínimo (48,29) e o máximo (86,95) é bastante preocupante, e pode nos mostrar que há
muitas regiões ainda bastante carentes de recursos.
3.2.16 Life expectancy at birth Male
80757065605550
Median
Mean
727170696867
1st Q uartile 62,163Median 70,2613rd Q uartile 74,627Maximum 80,309
66,798 69,739
68,000 71,441
7,621 9,718
A -Squared 1,85P-V alue < 0,005
Mean 68,268StDev 8,542V ariance 72,967Skewness -0,591320Kurtosis -0,476964N 132
Minimum 48,218
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Life expectancy at birth Male
Sabe-se que, em média, as mulheres vivem mais do que os homens, provado pelas duas variáveis analisadas. O intervalo entre o mínimo (48,29) e o máximo (86,95) é bastante preocupante, e pode nos mostrar que há
muitas regiões ainda bastante carentes de recursos.
3.2.17 Mean years of schooling Woman
12108642
Median
Mean
9,59,08,58,07,57,0
1st Q uartile 5,1349Median 8,47203rd Q uartile 10,5649Maximum 12,9665
7,2404 8,4152
7,6364 9,2509
3,0436 3,8811
A -Squared 2,20P-V alue < 0,005
Mean 7,8278StDev 3,4114V ariance 11,6376Skewness -0,470506Kurtosis -0,881561N 132
Minimum 0,6488
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Mean years of schooling Female
3.2.18 Mean years of schooling Male
12108642
Median
Mean
9,509,259,008,758,508,258,00
1st Q uartile 6,6900Median 8,79003rd Q uartile 10,7518Maximum 13,3373
8,0549 9,0425
8,1867 9,5453
2,5586 3,2627
A -Squared 0,98P-V alue 0,014
Mean 8,5487StDev 2,8678V ariance 8,2243Skewness -0,465226Kurtosis -0,479104N 132
Minimum 1,1106
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Mean years of schooling Male
3.2.19 Expected years of schooling – Female
18151296
Median
Mean
14,0013,7513,5013,2513,0012,7512,50
1st Q uartile 10,725Median 13,1003rd Q uartile 15,850Maximum 20,300
12,544 13,690
12,727 13,889
2,967 3,784
A -Squared 0,62P-V alue 0,104
Mean 13,117StDev 3,326V ariance 11,062Skewness -0,248857Kurtosis -0,473173N 132
Minimum 4,800
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Expected years of schooling Fem
3.2.20 Expected years of schooling - Male
181614121086
Median
Mean
13,613,413,213,012,812,6
1st Q uartile 11,325Median 13,1003rd Q uartile 15,100Maximum 19,400
12,649 13,516
12,700 13,400
2,246 2,864
A -Squared 0,28P-V alue 0,645
Mean 13,083StDev 2,518V ariance 6,339Skewness -0,0921055Kurtosis -0,0881262N 132
Minimum 6,100
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Expected years of schooling Mal
3.2.21 Estimated GNI per capita – Female
100806040200
Median
Mean
25,022,520,017,515,012,510,0
1st Q uartile 3,597Median 12,1093rd Q uartile 30,496Maximum 100,000
16,095 23,056
8,432 16,919
18,032 22,994
A -Squared 6,76P-V alue < 0,005
Mean 19,576StDev 20,211V ariance 408,502Skewness 1,42491Kurtosis 1,76818N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Estimated GNI per cap Female NO
3.2.22 Estimated GNI per capita Male 2013
100806040200
Median
Mean
22201816141210
1st Q uartile 4,611Median 13,0313rd Q uartile 24,586Maximum 100,000
14,725 20,640
9,509 17,696
15,326 19,543
A -Squared 4,82P-V alue < 0,005
Mean 17,682StDev 17,178V ariance 295,080Skewness 1,62617Kurtosis 3,70843N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Estimated GNI per cap Male NO
3.2.23 IDH – 2013
9075604530150
Median
Mean
75,072,570,067,565,062,560,0
1st Q uartile 52,700Median 71,5503rd Q uartile 81,475Maximum 94,400
61,486 69,078
66,227 74,473
19,668 25,081
A -Squared 3,75P-V alue < 0,005
Mean 65,282StDev 22,045V ariance 485,995Skewness -1,31996Kurtosis 1,81604N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for IDH - 2013
3.2.24 Governança
907560453015
Median
Mean
57,555,052,550,047,545,0
1st Q uartile 37,114Median 48,4573rd Q uartile 70,364Maximum 99,996
49,665 57,099
45,772 52,427
19,260 24,560
A -Squared 2,50P-V alue < 0,005
Mean 53,382StDev 21,588V ariance 466,024Skewness 0,579168Kurtosis -0,579550N 132
Minimum 15,217
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Governança
3.2.25 EPI Score
9075604530
Median
Mean
56545250
1st Q uartile 39,297Median 52,0853rd Q uartile 66,403Maximum 87,670
49,634 55,334
49,157 54,997
14,767 18,830
A -Squared 0,88P-V alue 0,023
Mean 52,484StDev 16,551V ariance 273,944Skewness 0,072672Kurtosis -0,928049N 132
Minimum 18,430
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for EPI Score
3.2.26 Happy Planet Index
60,052,545,037,530,022,5
Median
Mean
454443424140
1st Q uartile 36,587Median 42,4633rd Q uartile 49,175Maximum 64,036
41,130 44,207
40,503 44,498
7,972 10,166
A -Squared 0,31P-V alue 0,549
Mean 42,668StDev 8,936V ariance 79,845Skewness -0,021585Kurtosis -0,646702N 132
Minimum 22,591
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Happy Planet Index
3.2.27 GINI Index
100806040200
Median
Mean
25,022,520,017,515,012,510,0
1st Q uartile 3,597Median 12,1093rd Q uartile 30,496Maximum 100,000
16,095 23,056
8,432 16,919
18,032 22,994
A -Squared 6,76P-V alue < 0,005
Mean 19,576StDev 20,211V ariance 408,502Skewness 1,42491Kurtosis 1,76818N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for GINI Index
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
TRABALHO 1
ANALISE EXPLORATORIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
Tema 6. O FUTURO DA EDUCAÇÃO E DO TRABALHO
Métodos Quantitativos
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos Guevara
Marilú Rodriguez e Rodrigues
1. INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados elaborados:
Pelo Núcleo de Estudos do Futuro (NEF), do Guia para a Gestão Pública Sustentável o
“GPS”, que servirá como “mapa do caminho” que orientará as equipes das secretarias
responsáveis pelas gestões locais a elaborarem um diagnóstico, um prognóstico e um plano
diretor com suas prioridades estratégicas e um plano de metas centrado no desenvolvimento
sustentável, para e a partir do contexto local, mais sem esquecer o regional. Para tal, iniciamos
com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos temas e das variáveis, suas
classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida,
além da apresentação da tabela de dados. Na sequência, analisamos cada uma das variáveis
separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e
dispersão. Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas,
gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média,
mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de
Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O
software estatístico utilizado é o MINITAB.
2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Temas Os temas desta análise são baseados no Observatório da Rede Ibero-americana de Prospectiva
(ORIBER), discriminados na tabela abaixo:
O tema que será analisado por mim, é O Futuro da Educação e o Trabalho.
TEMAS
1 RECURSOS BÁSICOS: ÁGUA, ALIMENTO E ENERGÍA 2 MORADIA 3 SEGURANÇA E PAZ 4 SAÚDE E MEIO AMBIENTE 5 DESIGUALDADE E INCLUSÃO SOCIAL E GÊNERO 6 O FUTURO DA EDUCAÇÃO E O TRABALHO 7 TRANSFORMAÇÃO PRODUTIVA E INOVAÇÃO SUSTENTÁVEL 8 INTEGRAÇÃO E ALIANÇAS ESTRATÉGICAS 9 TENDENCIAS DE LONGEVIDADE
10 MUDANÇA CLIMÁTICA E ENERGÍAS RENOVÁVEIS 11 BIODIVERSIDADE, CAPITAL NATURAL E SOCIAL 12 RESILIÊNCIA 13 DEMOCRACIA E REDES SOCIAIS 14 GOVERNANÇA E EMPODERAMENTO CIDADÃO 15 BEM-ESTAR E QUALIDADE DE VIDA
2.2 As Variáveis
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a
um conjunto de 21 (vinte e uma) variáveis de desenvolvimento humano selecionados
previamente, com o objetivo de explicar relações entre o futuro educação e trabalho num
universo de 132 países, sendo vinte e umas variáveis quantitativas.
As variáveis numéricas são os 132 países, as variáveis categóricas e as variáveis quantitativas
são os temas definidos no GPS, neste trabalho é o tema 6: O Futuro da Educação e do
Trabalho, no qual será analisado todas as suas variáveis.
1) Social Progress Index - Índice de Programa Social (variável quantitativa);
2) Acess to information and Communications - Acesso a informação e comunicações
(variável quantitativa);
3) Acess to Advanced Education - Acesso à Educação Avançada (variável qualitativa);
4) Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+) - Taxa de adultos alfabetizados (variável
quantitativa);
5) Primary school enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no
ensino fundamental ou equivalente (variável quantitativa);
6) Lower secondary school enrollment (% of children) – Percentual de taxa baixa de
crianças que estão estudando (variável quantitativa);
7) Upper secondary schol enrollment (% of children) – Percentual de crianças
matriculadas no ensino médio ou equivalente) (variável quantitativa);
8) Internet users (% of pop.) – Percentual da população com acesso à Internet - (variável
quantitativa);
9) Years of tertiary schooling – Anos que permanecem estudando - (variável
quantitativa);
10) Inequality in the attainment of education (0=low; 1=high) – A desigualdade na
condução da educação - (variável quantitativa);
11) Number of globally ranked universities (0=none; 5= >50) – Número de Universidades
classificadas globalmente (variável quantitativa);
12) Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013 - A taxa de desemprego total em
2013 - (variável quantitativa);
13) Total Labor Force (% Global) - Percentual do número de trabalhadores - (variável
quantitativa);
14) Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO
estimate) 2013 – O desemprego, o percentual da juventude com idade de 15-24, que
está trabalhando, estimado conforme ILO – 2013 - (variável quantitativa);
15) IDH - 2013 - Índice de Desenvolvimento Humano dos Países Subdesenvolvidos -
(variável quantitativa);
16) Governança - Sistema que avalia como o país, conduz questões éticas, ligadas
corrupção, eficiência econômica, conflitos de interesse entre os acionistas - (variável
quantitativa);
17) Knowledge and Technology - Conhecimento e Tecnologia - (variável quantitativa);
18) Creative Outputs - Alternativas Criativas - (variável quantitativa);
19) EPI SCORE - Medição dos países que usam equipamentos de proteção individual,
para segurança no trabalho - (variável quantitativa);
20) Happy Planet Index - Índice da felicidade está ligado ao bem estar do indivíduo.
(Variável quantitativa);
21) GINNI Index – Índice de desigualdade renda - (variável quantitativa)
Os anos de referência são especificados na tabela 1, abaixo.
Tabela 1. As Variáveis
Variável Significado Tipo Unidade de Medida Original
PAÍS É o nome do país. Variável Categórica
N/A
PAÍS _COD É o código de três letras atribuído a cada país.
Variável Categórica
N/A REG É a região em que o país está localizado, dentre
20 regiões do mundo.
Variável
Categórica N/A
SPI Pontuação no Índice de Progresso Social Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala centesimal.
Acess to information and Communications
Acesso a informação e a comunicações Variável Quantitativa
(% Ocorrência)
Acess to Advanced Education
Acesso à Educação Avançada
Variável Quantitativa
(% Ocorrência)
Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+)
Taxa de adultos alfabetizados Variável Quantitativa
(% Ocorrência)
Primary school enrollment (% of children)
Percentual de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente
Variável Quantitativa
(% of children)
Lower secondary school enrollment (% of children)
Percentual de taxa baixa de crianças que estão estudando
Variável Quantitativa
(% of children)
Upper secondary schol enrollment (% of children)
Percentual de crianças matriculadas no ensino médio ou equivalente)
Variável Quantitativa
(% of children)
Internet users Percentual da população com acesso à Internet Variável Quantitativa
(% of pop.)
Years of tertiary schooling
Anos que permanecem estudando Variável Quantitativa
(% of children)
Inequality in the attainment of education (0=low;
A desigualdade na condução da educação Variável Quantitativa
Probabilidade
(%)
1=high)
Number of globally ranked universities (0=none; 5= >50)
A desigualdade na condução da educação Variável Quantitativa
Probabilidade
(%)
Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013
A taxa de desemprego total em 2013 Variável Quantitativa
(% of children)
Total Labor Force (% Global)
Percentual do número de trabalhadores Variável Quantitativa
(% of children)
Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) 2013
O desemprego, o percentual da juventude com idade de 15-24, que está trabalhando, estimado conforme ILO – 2013
Variável Quantitativa
(% of total labor force ages 15-24)
IDH2013
O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Governança Índice que avalia como o país, conduz questões éticas, ligadas corrupção, eficiência econômica, conflitos de interesse entre os acionistas
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Knowledge and Technology
Conhecimento e Tecnologia Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Creative Outputs Saídas Criativas Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
EPI Score Medição dos países que usam equipamentos de proteção individual, para segurança no trabalho
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Happy Planet Index
Índice da felicidade está ligado ao bem estar do indivíduo
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
GINNI Index Índice de desigualdade renda Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
2.3 A Tabela de Dados
A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab.
3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS
O que é uma variável?
Variável é uma característica dos elementos (unidades experimentais) estudados que tende a
variar de elemento para elemento.
Variáveis se diferenciam em termos de precisão, elas podem ser:
Contínuas quando assumem qualquer valor em dado intervalo (p. ex., 10 ou 10,2365)
Discretas quando assumem apenas certos valores especificados dentro de um determinado
intervalo (p. ex., 9 ou 10)
Categóricas quando os valores assumidos são categorias, em vez de valores puramente
numéricos (p. ex., gênero: masculino ou feminino)
Tipos de variáveis:
Qualitativa:
- Nominal: Profissão, Gênero
- Ordinal: Escolaridade, Ranking
Quantitativa:
- Discreta: Número de filhos, Número de Benefícios
- Contínua: Salário, Altura
3.1 Tipos de técnicas gráficas:
- histogramas de frequências
- diagramas de caule e folhas
- diagramas de caixa e bigodes (box plot)
- diagramas de dispersão (scattergrams)
3.2 – Análise descritiva das varáveis
Total Variable Count N * Mean Minimum Median Maximum Social Progress Index 132 132 0 63,67 32,60 63,86 88,24 Access to Information an 132 132 0 61,07 13,25 62,48 98,82 Access to Advanced Educa 132 132 0 39,78 4,72 41,74 89,37 Adult literacy rate (% o 132 132 0 84,91 25,31 93,73 100,00 Primary school enrollmen 132 132 0 90,838 40,621 93,716 100,000 Lower secondary school e 132 132 0 87,26 21,51 94,93 150,47 Upper secondary school e 132 132 0 72,71 6,76 76,36 174,48 Internet users (% of pop 132 132 0 41,96 1,22 41,87 96,21 Years of tertiary school 132 132 0 0,4364 0,0100 0,3500 1,7100 Inequality in the attain 132 132 0 0,1942 0,0130 0,1800 0,4980 Number of globally ranke 132 132 0 0,879 0,000 0,000 5,000 Unemployment Total (% of 132 132 0 8,948 0,300 7,150 31,000 Unemployment, youth tota 132 132 0 19,10 0,70 15,70 60,40 IDH - 2013 132 132 0 0,6911 0,3370 0,7220 0,9440 1. Governança 132 132 0 53,38 15,22 48,46 100,00 1.5 Knowledge and Techno 132 132 0 29,42 2,40 26,60 60,90 1.6 Creative Outputs 132 132 0 32,57 0,60 32,60 66,10 EPI Score 132 132 0 52,48 18,43 52,09 87,67 Happy Planet Index 132 132 0 42,668 22,591 42,463 64,036 GINNI Index 132 132 0 38,939 24,820 38,160 63,140
1) Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+) - Taxa de adultos alfabetizados (variável qualitativa)
Existem dois países com índices baixos iguais de alfabetização de adultos, com percentual de 28,7 são Burkina Faso e Benin ambos na África Ocidental, a Finlândia e Noruega possuem percentual de 100 de adultos alfabetizados.
2) Primary school enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente (variável qualitativa)
O único país que tem 100 % de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente é a China, o país que tem o menor índice de 40,6% é a LIBÉRIA na África Ocidental. 3) Lower secondary school enrollment (% of children) – Percentual de baixa taxa de crianças que estão estudando (variável qualitativa)
A Nigéria tem um índice de 2,1 % de crianças em atividade escolar, a Zâmbia tem um índice outlier 150,5 % de crianças em atividade escolar, informação a ser checada.
4) Upper secondary schol enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no ensino médio ou equivalente (variável qualitativa) O país República Central da África tem o menor índice de 9,3 % de crianças matriculadas no
ensino médio ou equivalente, a Austrália tem o maior índice de crianças matriculadas no
ensino médio ou equivalente com 174,5 %.
5) Internet users (% of pop.) – Percentual da população com acesso à Internet - (variável
qualitativa)
O país Burundi na África Oriental tem o menor percentual de 1,2 da população com acesso à
internet, o único país com índice superior a 96,0 % é a Islândia.
6) Years of tertiary schooling – Anos que permanecem estudando - (variável qualitativa)
Esse índice foi complicado a análise, pois o país que tem o menor índice 0,1 % sendo o Iêmen
na Ásia, país extremamente fechado devido a sua forte cultura religiosa, em contra partida
temos o Estados Unidos com 1,71 % com contrates bem diferentes culturais, econômicos e
sociais.
7) Inequality in the attainment of education (0=low; 1=high) – A desigualdade na condução
da educação - (variável qualitativa)
O país que tem o menor índice 0, 5 % é o Iêmen na Ásia, o Uzbequistão tem o maior índice de
desigualdade na condução da educação no país de 0,01 %.
8) Number of globally ranked universities (0=none; 5= >50) – Número de Universidades
classificadas globalmente (variável qualitativa)
O Reino Unido e os Estados Unidos são os únicos países que tem o índice 5= >50, sendo que
84 países não têm nenhuma universidade globalmente classificada.
9) Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013 - A taxa de desemprego total em 2013
- (variável quantitativa)
O país da África Ocidental com a maior taxa de desemprego é a Mauritânia com 31,0 %
Camboja é o país com a menor taxa de desemprego 0,30 %.
10) Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) 2013.
O país que tem o maior índice de jovens de 15 – 24, sem estar trabalhando é a Bósnia
Herzegovina com 60,40%, o país que possui o menor índice de jovens trabalhando é o
Camboja com 0,70%.
11) IDH 2013
A Noruega tem o maior IDH com 0,944 %, a Nigéria tem o menor índice de 0,337 %.
12) Governança
A Finlândia possui 100 % no índice de governança, o Sudão apresenta o índice de 15,2 %.
13) GINNI Index
A África do Sul tem o índice de 63,14 % de desigualdade de renda, a Ucrânia é o país com menor índice de desigualdade de renda 24,82 %.
Todos os 13 gráficos têm medidas descritivas, que descrevem aspectos importantes das
distribuições de frequência, permitindo uma melhor análise dessas distribuições.
Medidas de posição: (de tendência central)
Média, mediana (valor central), moda (valor que mais se repete) e quartis.
Medidas de dispersão:
Amplitude (diferença entre o maior e o menor valor), desvio médio absoluto, variância
(quadrado do desvio padrão), desvio-padrão e intervalo interquartil.
Moda: valor mais frequente na amostra.
Mediana: valor central de um conjunto de dados ordenado.
Média:
3.3 Apresentações gráfica das variáveis positivadas
1) Adult literacy rate (% of pop. Aged 15+) - Taxa de alfabetização de adultos
9075604530
Median
Mean
9692888480
1st Quartile 73,375Median 93,7263rd Quartile 99,000Maximum 100,000
81,675 88,147
90,054 97,031
16,766 21,379
A-Squared 10,30P-Value < 0,005
Mean 84,911StDev 18,792Variance 353,133Skewness -1,46186Kurtosis 1,45039N 132
Minimum 25,308
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Adult literacy rate (% of pop.
O P-Value não possui P > 0,05 que é o nível de significância, portanto os dados no gráfico
não apresentam distribuição normal, existe uma enorme variação entre o país que possui 100
% de alfabetização de adultos, com o país que tem somente 25,308 % de adultos
alfabetizados. Existem vários outliers por definição, pois os países com melhores condições
econômicas, políticas, sociais possuem mais adultos alfabetizados.
O país com 100 % de adultos alfabetizados é Finlândia, e o país com a menor taxa de
adultos alfabetizados é Guiné.
2) Primary school enrollment (% of children) – Percentual de crianças matriculadas no ensino
fundamental ou equivalente
100908070605040
Median
Mean
95949392919089
1st Quartile 88,066Median 93,7163rd Quartile 97,408Maximum 100,000
89,121 92,554
92,900 94,963
8,895 11,342
A-Squared 8,94P-Value < 0,005
Mean 90,838StDev 9,969Variance 99,388Skewness -2,21983Kurtosis 6,03021N 132
Minimum 40,621
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Primary school enrollment (% of
O P-Value não possui P > 0,05 que é o nível de significância, portanto os dados no gráfico
não apresentam distribuição normal, existe uma enorme variação entre o país que possui 100
% de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente, comparado com o país que
tem somente 40,621 % de crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente.
Existem vários outliers por definição, pois os países com melhores condições econômicas,
políticas, sociais possuem mais crianças matriculadas no ensino fundamental ou equivalente.
O país com 100 % de crianças matriculadas no ensino fundamental é China, e o país
com a menor taxa de crianças matriculadas no ensino fundamental é Libéria.
3) Lower secondary school enrollment (% of children) Percentual de baixa taxa de crianças estudando
14012010080604020
Median
Mean
100959085
1st Quartile 71,605Median 94,9313rd Quartile 102,472Maximum 150,469
82,886 91,637
91,509 97,877
22,674 28,913
A-Squared 5,03P-Value < 0,005
Mean 87,261StDev 25,414Variance 645,870Skewness -0,792020Kurtosis 0,124587N 132
Minimum 21,508
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Lower secondary school enrollme
O P-Value não possui P > 0,05 que é o nível de significância, portanto os dados no gráfico
não apresentam distribuição normal, existe uma enorme variação entre o país que possui
150,46% de crianças com baixa taxa que estão estudando, contra o país que tem 21,50% de
crianças com baixa taxa que estão estudando. Existem vários outliers por definição, pois os
países com melhores condições econômicas, políticas, sociais não possuem crianças que não
estejam estudando.
O país com 150,46 % de crianças que não estão estudando é Zâmbia, e o país com a
menor taxa de crianças que estão estudando é a Nigéria com percentual de 21,50.
4) Upper secondary schol enrollment (% of children) Percentual de crianças matriculadas
No ensino médio ou equivalente
150120906030
Median
Mean
8580757065
1st Quartile 41,797Median 76,3553rd Quartile 96,821Maximum 174,481
66,866 78,549
70,681 84,539
30,268 38,597
A-Squared 1,02P-Value 0,011
Mean 72,708StDev 33,925Variance 1150,926Skewness -0,036201Kurtosis -0,446102N 132
Minimum 6,763
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Upper secondary school enrollme
O P- Value > 0,05 apresenta gráfico com distribuição normal, onde não existe uma
discrepância
entre os 132 países, significando que aparentemente o problema seria a pré-escola. Os outliers
estão praticamente distribuídos, pois quando a criança consegue ingressar na escola, sem
nenhuma interrupção ela termina o ensino médio ou equivalente.
O país com a maior de crianças estudando no ensino médio é Austrália, o país que tem a
menor número de crianças estudando no ensino médio é a Nigéria, conforme número no
gráfico acima.
5) Internet users (% of pop.)
9075604530150
Median
Mean
47,545,042,540,037,535,0
1st Quartile 14,824Median 41,8713rd Quartile 64,750Maximum 96,210
37,006 46,905
33,833 47,937
25,646 32,703
A-Squared 2,21P-Value < 0,005
Mean 41,955StDev 28,745Variance 826,278Skewness 0,20140Kurtosis -1,19678N 132
Minimum 1,220
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Internet users (% of pop.)
O P- Value não é > 0,05, portanto não é uma distribuição normal, existem vários países que
são outliers, mas existem alguns países que estão abaixo dos outliers, por limitação a
utilização da internet com restrições a sites, assim como existem países que não possuem
tecnologia, outras restrições religiosas, essa variável é um mix a ser analisado, sendo que o
mundo hoje é praticamente digital.
O país com a maior número de internet users em percentual é Irlanda, o país com
menor taxa de internet em percentual users é Burundi, conforme gráfico acima.
6) Years of tertiary schooling
1,51,20,90,60,30,0
Median
Mean
0,500,450,400,350,30
1st Quartile 0,15250Median 0,350003rd Quartile 0,60750Maximum 1,71000
0,37598 0,49690
0,32273 0,38727
0,31328 0,39949
A-Squared 4,10P-Value < 0,005
Mean 0,43644StDev 0,35114Variance 0,12330Skewness 1,30874Kurtosis 1,69623N 132
Minimum 0,01000
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Years of tertiary schooling
O P- Value não é maior que 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Existem vários
outliers, os países com melhores condições econômicas, sociais, políticas, possuem mais
alunos nas escolas estudando por maior número de tempo, ao contrário dos países menos
favorecidos do qual apresentam um enorme índice de alunos fora da escola.
O país que apresenta um maior número de alunos na escola em anos é USA, o país com
o menor número de alunos na escola em anos é Malai.
7) Inequality in the attainment of education (0=low; 1=high)
0,50,40,30,20,10,0
Median
Mean
0,220,200,180,160,14
1st Quartile 0,06150Median 0,180003rd Quartile 0,29700Maximum 0,49800
0,17025 0,21805
0,13555 0,19800
0,12384 0,15792
A-Squared 2,74P-Value < 0,005
Mean 0,19415StDev 0,13881Variance 0,01927Skewness 0,478644Kurtosis -0,917770N 132
Minimum 0,01300
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Inequality in the attainment of
O P- Value não é maior 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Existem vários países
que são outliers, ou seja muitos países em condições muitos melhores na condução da
educação, não ocorrendo tanta desigualdade, de quem está estudando ou não. Por outro lado,
existem países muitos piores, onde existe uma desigualdade superior.
O país que apresenta o menor índice de desigualdade em relação a educação é o Iêmen,
o país que apresenta o maior índice de desigualdade é o Uzbequistão.
8) Number of globally ranked universities (0=none; 5= >50) – Número de Universidades
classificadas globalmente (variável qualitativa)
543210
Median
Mean
1,21,00,80,60,40,20,0
1st Quartile 0,00000Median 0,000003rd Quartile 2,00000Maximum 5,00000
0,64185 1,11573
0,00000 0,00000
1,22771 1,56555
A-Squared 18,68P-Value < 0,005
Mean 0,87879StDev 1,37608Variance 1,89359Skewness 1,39937Kurtosis 0,72816N 132
Minimum 0,00000
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Number of globally ranked unive
Nesse gráfico, o P-Value é menor que 0,05, é notável que é necessário investir muito nesse
item, são poucos os países que possuem Universidades globalmente ranqueadas, além disso os
países que tem 5 Universidades ranqueadas também são inexpressivos. Estamos em um
mundo global, onde é possível se conectar com a grande maioria dos países, por que então
não existe um investimento em 100% Universidades on-line gratuitas.
Os únicos dois países que possuem 5 Universidades globalmente ranqueadas são USA e o
Reino Unido, 84 países dos 132 não tem Universidades globalmente ranqueadas.
9) Unemployment Total (% of total Labor Force) 2013 - A taxa de desemprego total em 2013
(variável quantitativa)
3024181260
Median
Mean
109876
1st Quartile 4,6750Median 7,15003rd Quartile 11,1000Maximum 31,0000
7,8580 10,0378
6,3545 7,9727
5,6473 7,2013
A-Squared 5,54P-Value < 0,005
Mean 8,9479StDev 6,3297Variance 40,0655Skewness 1,49687Kurtosis 2,17129N 132
Minimum 0,3000
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Unemployment Total (% of total
Esse índice demonstra o desequilíbrio mundial, não é uma distribuição normal P-Value é
menor 0,05. Existem vários outliers, que estão retomar os negócios depois das últimas crises
financeiras, mas não estão dando sinais de sustentabilidade, por outro lado temos muito países
com índices expressivos do número de desempregados, seja pelas crises, pelas guerras civis,
religiosas e etc.
O país com maior taxa de desemprego em 2013 é a Mauritânia, o país com menor taxa de desemprego é o Camboja.
10) Unemployment, youth total (% of total labor force ages 15-24) (modeled ILO estimate) 2013.
6050403020100
Median
Mean
2220181614
1st Quartile 9,950Median 15,7003rd Quartile 24,575Maximum 60,400
16,858 21,333
13,527 18,500
11,592 14,781
A-Squared 3,64P-Value < 0,005
Mean 19,095StDev 12,992Variance 168,802Skewness 1,17744Kurtosis 1,13847N 132
Minimum 0,700
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Unemployment, youth total (% of
Esse item só reforça a análise anterior do gráfico 9, só que com um maior destaque ao número de jovens desempregados concentrados na região europeia, na análise do sumário o país com maior índice de jovens desempregados é a Bósnia Herzegovina, país com constantes guerras civis, por isso na minha análise foi descartado esse país, considerando países com índice iguais, mas com problemas econômicos financeiros graves.
O país com menor número de jovens desempregados é a Tailândia, e o país com maior número de jovens desempregados é a Bósnia Herzegovina.
11) IDH – 2013
0,90,80,70,60,50,4
Median
Mean
0,740,720,700,680,66
1st Quartile 0,57000Median 0,722003rd Quartile 0,81475Maximum 0,94400
0,66410 0,71812
0,69855 0,74473
0,13995 0,17846
A-Squared 1,99P-Value < 0,005
Mean 0,69111StDev 0,15686Variance 0,02461Skewness -0,506813Kurtosis -0,655636N 132
Minimum 0,33700
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for IDH - 2013
O P- Value menor 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Nesse gráfico, temos outliers onde é demonstrado que os países com melhores condições econômicas, sociais e financeiras, apresentam índices superiores aos países em desenvolvimento ou subdesenvolvidos.
O país com melhor desempenho no índice IDG é a Noruega, o país com o pior desempenho é a República do Congo.
12) Governança
907560453015
Median
Mean
57,555,052,550,047,545,0
1st Quartile 37,114Median 48,4573rd Quartile 70,364Maximum 99,996
49,665 57,099
45,772 52,427
19,260 24,560
A-Squared 2,50P-Value < 0,005
Mean 53,382StDev 21,588Variance 466,024Skewness 0,579168Kurtosis -0,579550N 132
Minimum 15,217
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1. Governança
Nesse gráfico, o P-Value é menor que 0,05, portanto não é uma distribuição normal. Existe uma concentração de países que exercem a governança em seu país, mas também existe um número significante de países que não exercem a governança.
O país com o índice de 99,96% do índice de governança é a Finlândia, o país com menor índice de governança é o Sudão.
13) GINNI Index
100806040200
Median
Mean
706866646260
1st Quartile 51,116Median 65,1883rd Quartile 78,484Maximum 100,000
59,514 66,795
61,100 70,037
18,862 24,052
A-Squared 1,10P-Value 0,007
Mean 63,155StDev 21,141Variance 446,961Skewness -0,676053Kurtosis 0,334850N 132
Minimum 0,000
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for GINNI
O gráfico é uma distribuição normal, com P-Value maior 0,05, comprovando que existe
desigualdade de renda entre os 132 países, fator decisivo para os investimentos em
educação e no trabalho, demonstrado nos índices anteriores.
O país com 100 % no índice GINI é a Ucrânia, o país com 0 % é a África do Sul.
3.4 Apresentações gráfica das variáveis comuns:
1) Social Progress Index
908070605040
Median
Mean
666564636261
1st Quartile 51,928Median 63,8603rd Quartile 73,740Maximum 88,240
61,227 66,117
61,215 66,173
12,670 16,156
A-Squared 0,71P-Value 0,062
Mean 63,672StDev 14,201Variance 201,660Skewness -0,077546Kurtosis -0,810241N 132
Minimum 32,600
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Social Progress Index
Nesse gráfico, o P-Value é maior que 0,05 portanto distribuição normal. Existem outliers
que são identificam no gráfico como países desenvolvidos, portanto investem mais do que
os países em desenvolvimento ou sub desenvolvidos. Sendo a Irlanda, o país com o maior
índice de 88,24% e Chad com menor índice de 32,60%.
2) Acess to Information and Communications
907560453015
Median
Mean
6664626058
1st Quartile 45,597Median 62,4753rd Quartile 75,950Maximum 98,820
57,628 64,517
57,836 65,702
17,847 22,759
A-Squared 0,40P-Value 0,363
Mean 61,072StDev 20,004Variance 400,169Skewness -0,090667Kurtosis -0,606747N 132
Minimum 13,250
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Access to Information and Commu
Nesse gráfico, temos a mesma informação do gráfico 1, países desenvolvidos com maior
acesso à informação, países desenvolvidos com menor acesso à informação. Distribuição
normal, com P-Value maior que 0,05. O país com o maior índice é a Irlanda, com o menor
índice é Cuba com 13,25 %.
3) Acess to Advanced Education
907560453015
Median
Mean
4442403836
1st Quartile 22,560Median 41,7453rd Quartile 52,480Maximum 89,370
36,327 43,233
37,032 44,116
17,892 22,815
A-Squared 0,84P-Value 0,030
Mean 39,780StDev 20,054Variance 402,159Skewness 0,116156Kurtosis -0,763385N 132
Minimum 4,720
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Access to Advanced Education
O P- Value maior que 0,05, também igual aos gráficos 1 e 2, países desenvolvidos melhor
acesso à educação avançada e países em desenvolvimento com menor acesso.
Posteriormente, pode ser feito um estudo mais detalhado, se existe uma congruência entre
os países. O país com melhor índice é o USA com 89,37 %, o Iêmen com o menor índice
de 4,72 %.
4) Total Labor Force (% Global)
24201612840
Median
Mean
1,21,00,80,60,40,20,0
1st Quartile 0,0723Median 0,16113rd Quartile 0,4557Maximum 23,9331
0,2806 1,1346
0,1407 0,2310
2,2126 2,8215
A-Squared 32,74P-Value < 0,005
Mean 0,7076StDev 2,4800Variance 6,1504Skewness 7,7579Kurtosis 66,1775N 132
Minimum 0,0057
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Não é uma distribuição normal, o P-Value é menor que 0,05. Existe um outlier importante
que é a China, que além de ser o maior importador do mundo é um dos países mais
populosos do mundo em números de habitantes, seguido da Índia e o menor país em
número de habitantes são a Albânia.
5) Knowledge and Technology
6050403020100
Median
Mean
31302928272625
1st Quartile 21,900Median 26,6003rd Quartile 36,500Maximum 60,900
27,379 31,465
25,427 28,173
10,584 13,496
A-Squared 2,53P-Value < 0,005
Mean 29,422StDev 11,863Variance 140,727Skewness 0,747423Kurtosis 0,238233N 132
Minimum 2,400
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1.5 Knowledge and Technology
Esse gráfico, não é uma distribuição normal P- Value < 0,05, existe um outlier importante
que é a Suíça com 60,9 %, além de outros países nórdicos terem índices semelhantes e a
China ter o índice de 59,0 %, com um índice bem inexpressivo aparece o Sudão.
6) Creative Outputs
6050403020100
Median
Mean
353433323130
1st Quartile 23,900Median 32,6003rd Quartile 40,750Maximum 66,100
30,426 34,709
30,018 33,518
11,095 14,148
A-Squared 0,44P-Value 0,284
Mean 32,567StDev 12,436Variance 154,655Skewness 0,114800Kurtosis 0,364452N 132
Minimum 0,600
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1.6 Creative Outputs
O P-Value é maior que 0,05, portanto é uma distribuição normal. Os países com melhores
condições econômicas, financeiras e sociais apresentam soluções mais criativas, são as
chamadas “Ideias fora da Caixa”, o país que tem o melhor índice é a Irlanda e país com o
menor índice é o Togo país sub desenvolvido da Àfrica.
7) EPI Score
9075604530
Median
Mean
56545250
1st Quartile 39,297Median 52,0853rd Quartile 66,403Maximum 87,670
49,634 55,334
49,157 54,997
14,767 18,830
A-Squared 0,88P-Value 0,023
Mean 52,484StDev 16,551Variance 273,944Skewness 0,072672Kurtosis -0,928049N 132
Minimum 18,430
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for EPI Score
O P-Value é maior que 0,05, portanto distribuição normal. O país com melhor índice de
87,57 % é a Suíça, e o menor índice é Mali, novamente os países nórdicos apresentam
índices superiores a 70%, essa informação é comprovada pois existem inúmeras empresas
multinacionais como ABB, Volvo que estão entre as primeiras em prevenção de acidentes
mundiais.
8) Happy Planet Index
60,052,545,037,530,022,5
Median
Mean
454443424140
1st Quartile 36,587Median 42,4633rd Quartile 49,175Maximum 64,036
41,130 44,207
40,503 44,498
7,972 10,166
A-Squared 0,31P-Value 0,549
Mean 42,668StDev 8,936Variance 79,845Skewness -0,021585Kurtosis -0,646702N 132
Minimum 22,591
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Happy Planet Index
O P-Value é maior que 0,05, portanto distribuição normal. O país com melhor índice é a
Costa Rica e o país com o pior índice é Bósnia Herzegovina. O índice Happy Planet mede
a capacidade que cada país tem para proporcionar um bem-estar sustentável aos seus
cidadãos. O Happy Planet Index não é uma forma de quantificar quais os países mais
felizes do mundo. É antes uma forma de medir a eficiência com que uma nação converte
os seus recursos naturais em vidas longas e felizes para os seus cidadãos.
4) Conclusões
O tema o futuro da educação e o trabalho, é um tema complexo que exige uma análise
mais profunda dos índices, pois nessa análise inicial é possível verificar que existem
países que se não forem retirados da análise dos 132 países, influenciaram negativamente
o estudo.
Por outro lado, esses mesmo países tem realidades atuais, que estão afetando de forma
inesperada outros países, transformando um mundo em um caldeirão de conflitos,
econômicos, sociais, políticos, religiosos, civis, geográficos com a invasão de territórios.
Na Europa temos os conflitos econômicos financeiros, oriundos de vários países que ainda
não conseguiram sair da crise, afetando o bloco como um todo. Milhares de jovens
desempregados, que não conseguem se sustentarem pois a crise é sem precedentes.
Hoje os ataques terroristas do estado islâmico, são uma realidade que atormenta a Europa,
com diversos jovens europeus se alistando no estado islâmico.
A Ucrânia tinha o menor índice de desigualdade de renda, no entanto com os atuais
conflitos com a Rússia será que o país continuará com esse índice?
Os países da África continuam apresentam índices muito baixos, em quase todos os
índices, inúmeros problemas desde a desnutrição das crianças, até o vírus Ebola que
dizimou milhares de pessoas.
A China com alto grau de escolaridade, mas com baixo índice de usuários que tem acesso
à internet, além de outras características que são peculiares ao país, que é extremamente
fechado ao mundo ocidental, mas é maior importador mundial, tendo os Estados Unidos
um dos seus principais compradores.
Os países da América Latina, que estão passando por momentos complicados, na
economia, na política, além de inúmeros escândalos de corrupção, como a Argentina e o
Brasil com a quebra da credibilidade dos agentes econômicos financeiros internacionais.
A América está conseguindo aos poucos se recuperar da crise econômica de 2008, só que
existem conflitos internos como a imigração dos latinos, que não foram resolvidos e talvez
nunca os serão e conflitos externos como o terrorismo mundial, além das guerras civis em
diversos países tendo o USA com o pior inimigo.
A tarefa de mudança no futuro da educação e o trabalho, é árdua pois existem diversos
interesses que nem sempre estão a favor de promover a educação para todos, e que essas
mudanças sejam usadas para transformar o futuro da educação e o trabalho, como novos
aprendizados para tornar o mundo um lugar em que todos, tenham as mesmas condições
de estudo e trabalho.
Variavel Número # 1 10 16 35 36 37 38 41 67 69 70 90 91 92 94 106 118 119 138 143 145
REG
IÃO
Socia
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form
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GINN
I Ind
ex
Albania ALB Southern Europe 69,13 69,18 39,58 96,8 80,0 92,6 82,5 54,7 0,25 0,12 0 16,00 0,0366 28,70 0,716 48,51 20.2 20.6 54,73 54,05118 28.96Algeria DZA Northern Africa 59,13 50,63 25,79 72,6 97,3 127,8 62,0 15,2 0,29 0 9,80 0,3750 24,00 34,23 19.5 14.0 50,08 52,181298 35.33Angola AGO Middle Africa 39,93 33,12 15,67 70,4 85,7 39,2 22,9 16,9 0,35 0 6,80 0,2381 10,60 0,526 27,83 24.8 18.1 28,69 33,201432 42.66Argentina ARG IBE 70,59 69,54 48,83 97,9 99,1 112,2 68,4 55,8 0,28 0,12 2 7,50 0,5760 19,90 0,808 45,15 25.2 36.9 49,55 54,055042 43.57Armenia ARM Western Asia 65,03 64,37 51,20 99,6 84,1 94,3 99,4 39,2 0,65 0,04 0 16,20 0,0454 33,10 0,73 50,16 31.8 33.6 61,67 46,003186 30.30Australia AUS Australia and New Zealand 86,10 83,36 75,32 99,0 96,4 111,6 174,5 82,3 1,12 0,02 4 5,70 0,3682 12,20 0,933 93,03 38.5 52.5 82,4 41,979812 34.01Austria AUT Western Europe 85,11 94,10 60,09 98,0 101,5 94,8 81,0 0,48 0,03 3 4,90 0,1334 9,10 0,881 92,06 41.1 49.9 78,32 47,085135 30.04Azerbaijan AZE Western Asia 62,44 63,46 46,85 99,8 86,6 92,0 115,2 54,2 0,08 0 5,50 0,1461 14,80 0,747 37,16 19.1 24.6 55,47 40,88457 33.03Bangladesh BGD Southern Asia 52,04 35,40 14,56 57,7 91,5 66,5 38,8 6,3 0,15 0,39 0 4,30 2,3414 9,20 0,558 32,16 22.2 17.2 25,61 56,292001Belarus BLR Eastern Europe 65,20 61,19 50,46 99,6 94,0 101,9 115,9 46,9 0,05 0 5,80 0,1355 12,20 0,786 33,73 38.8 28.6 67,69 37,414602 26.46
Belgium BEL Western Europe 82,63 88,83 67,56 99,0 98,8 119,1 100,7 82,0 0,93 0,08 3 8,40 0,1494 23,10 0,881 88,16 44.6 45.7 66,61 37,090528 33.14Benin BEN Western Africa 49,11 47,60 9,17 28,7 94,9 58,9 31,0 3,8 0,1 0,42 0 1,00 0,1300 1,70 0,476 45,53 15.0 21.2 32,42 31,083209 43.53Bolivia BOL IBE 62,90 59,44 34,31 91,2 83,4 90,5 70,5 34,2 0,54 0,28 0 2,60 0,1520 4,90 0,667 40,67 21.4 24.1 50,48 43,577908 46.64Bosnia and Herzegovina BIH Southern Europe 64,99 68,10 42,51 98,0 88,4 92,1 73,5 65,4 0,05 0 28,40 0,0441 60,40 0,731 48,49 29.2 21.8 45,79 42,35456 33.04Botswana BWA Southern Africa 65,60 61,37 28,16 85,1 83,8 89,9 68,3 11,5 0,14 0 18,40 0,0311 34,10 0,683 70,44 23.7 17.3 47,6 22,591174 60.46Brazil BRA IBE 69,97 67,69 38,09 90,4 95,0 114,0 95,3 49,8 0,25 0,25 2 5,90 3,2030 13,60 0,744 53,73 28.1 33.6 52,97 52,931996 52.67Bulgaria BGR Eastern Europe 70,24 69,33 51,42 98,4 96,5 84,1 101,2 55,1 0,59 0,06 0 12,90 0,1008 29,70 0,777 57,21 36.2 38.1 64,01 34,145379 34.28Burkina Faso BFA Western Africa 47,33 44,98 8,53 28,7 66,4 35,7 11,1 3,7 0,36 0 3,10 0,2321 4,90 0,388 42,42 23.1 23.9 40,52 31,79385 39.78Burundi BDI Eastern Africa 37,33 19,63 9,73 86,9 94,0 38,7 14,5 1,2 0,03 0 6,90 0,1404 10,70 0,389 27,23 12.3 16.2 25,78 30,515012 33.27Cambodia KHM 51,89 48,17 17,99 73,9 98,4 62,6 28,4 4,9 0,03 0,28 0 0,30 0,2596 0,70 0,584 36,02 26.4 22.6 35,44 40,322921 31.82Cameroon CMR Middle Africa 45,51 39,94 19,01 71,3 91,5 60,4 35,9 5,7 0,08 0,35 0 4,00 0,2692 7,40 0,504 31,34 21.8 27.1 36,68 33,686686 40.72Canada CAN Northern America 86,95 83,23 82,21 99,0 99,9 103,5 86,8 1,32 0,03 4 7,10 0,5867 13,80 0,902 93,91 43.7 48.3 73,14 43,559839 33.68Central African Republic CAF Eastern Africa 34,17 26,64 9,40 56,6 71,9 23,6 9,3 3,0 0,06 0,46 0 7,60 0,0660 12,50 0,341 15,99 42,94 25,256461 56.30Chad TCD Middle Africa 32,60 29,94 5,21 35,4 63,1 26,5 17,1 2,1 0,43 0 7,00 0,1429 10,80 0,372 23,02 31,02 24,681898 43.30Chile CHL IBE 76,30 71,28 52,45 98,6 93,1 97,9 86,2 61,4 0,74 0,14 1 6,00 0,2592 16,10 0,822 83,61 27.3 38.3 69,93 53,883338 52.06China CHN Eastern Asia 58,67 41,78 44,81 95,1 100,0 102,7 73,0 42,3 0,2 0,23 4 4,60 23,9331 10,10 0,719 41,36 59.0 35.7 43 44,660738 42.06Colombia COL IBE 67,24 61,84 40,67 93,6 83,9 101,3 75,9 49,0 0,36 0,22 2 10,50 0,7105 20,50 0,711 47,25 24.4 30.7 50,77 59,751023 53.53Congo, Republic of COG Middle Africa 47,99 53,67 26,44 83,8 90,2 64,2 37,8 6,1 0,09 0,25 0 8,00 0,8050 14,30 0,338 27,75 39,44 34,547037 40.17Costa Rica CRI IBE 77,75 78,12 43,41 96,3 94,1 118,7 75,3 47,5 0,61 0,16 0 7,60 0,0708 18,20 0,763 69,96 30.3 36.3 58,53 64,035926 48.61Croatia HRV Southern Europe 73,31 71,77 42,46 98,9 88,4 103,6 92,2 63,0 0,27 0,10 0 17,70 0,0560 51,50 0,812 64,83 34.9 37.9 62,23 40,623723 33.61Cuba CUB Caribbean 61,07 13,25 44,19 99,8 96,4 99,9 80,9 25,6 0,31 0 3,20 0,1615 6,90 0,815 39,60 55,07 56,186148Czech Republic CZE Eastern Europe 80,41 86,66 53,83 99,0 102,7 91,0 75,0 0,32 0,01 1 6,90 0,1608 18,80 0,861 75,31 46.4 47.3 81,47 39,353487 26.39Denmark DNK Northern Europe 86,55 97,83 61,02 99,0 95,9 117,4 121,6 93,0 0,63 0,03 2 7,00 0,0873 13,00 0,9 98,54 46.6 52.4 76,92 36,612369 26.88Djibouti DJI Eastern Africa 45,95 16,91 8,39 67,9 61,2 50,7 35,1 8,3 0,47 0 0,0091 0,467 35,87 28,52 37,238462 39.96Dominican Republic DOM IBE 63,03 61,55 34,25 90,1 88,2 84,4 70,5 45,0 0,44 0,27 0 14,90 0,1422 29,90 0,7 46,97 22.8 36.4 53,24 50,650114 45.68Ecuador ECU IBE 68,15 63,12 38,78 91,6 95,2 96,1 77,3 35,1 0,55 0,22 0 4,20 0,2281 10,10 0,711 39,93 14.4 28.1 58,54 52,481365 46.57Egypt EGY Northern Africa 59,97 60,31 26,72 73,9 95,6 100,8 52,9 44,1 0,29 0,41 1 12,70 0,8369 38,90 0,682 32,58 25.4 26.6 61,11 39,644642 30.75El Salvador SLV IBE 64,70 65,71 28,05 84,5 93,6 88,0 45,8 25,5 0,4 0,32 0 6,30 0,0832 12,10 0,662 50,34 13.6 29.8 43,79 58,886975 41.80Estonia EST Northern Europe 81,28 93,48 60,74 99,8 94,8 104,0 113,5 79,0 0,92 0,03 1 8,80 0,0209 18,30 0,84 81,10 39.1 53.4 74,66 34,945345 36.00Finland FIN Northern Europe 86,91 97,21 67,89 100,0 98,2 99,3 115,1 91,0 0,81 0,02 3 8,20 0,0820 19,60 0,879 100,00 54.2 53.4 75,72 42,687146 27.79France FRA Western Europe 81,11 82,64 64,18 99,0 98,3 106,4 114,7 83,0 0,64 0,09 4 10,40 0,9106 23,70 0,884 83,17 44.2 45.5 71,05 46,523476 32.74Georgia GEO Western Asia 63,94 66,34 51,55 99,7 98,3 110,3 81,2 45,5 0,03 0 14,30 0,0721 31,00 0,744 59,75 30.0 25.9 47,23 45,97214 41.35Germany DEU Western Europe 84,61 89,45 67,85 99,0 97,9 99,6 105,8 84,0 0,64 0,02 4 5,30 1,2662 7,80 0,911 90,63 53.1 50.4 80,47 47,200385 30.63Ghana GHA Western Africa 55,96 63,11 17,57 71,5 81,8 81,6 39,9 17,1 0,11 0,41 0 4,60 0,3333 8,70 0,573 56,17 31.1 22.9 32,07 40,298139 42.76Greece GRC Southern Europe 73,43 69,60 61,44 97,3 99,5 110,6 111,0 56,0 0,93 0,11 2 27,30 0,1511 58,40 0,853 62,10 30.6 33.3 73,28 40,525119 34.74Guatemala GTM IBE 61,37 57,18 16,92 75,9 92,8 70,6 56,4 16,0 0,1 0,36 0 2,80 0,1882 4,80 0,628 39,10 22.3 27.3 48,06 56,8612 52.35Guinea GIN Western Africa 37,41 32,02 6,17 25,3 74,4 44,3 30,8 1,5 0,42 0 1,80 0,1472 1,50 0,392 25,34 12.5 18.2 28,03 29,959929Guyana GUY South America 60,06 51,38 36,64 85,0 76,2 111,5 95,0 33,0 0,02 0,11 0 11,10 0,0095 23,90 0,638 44,52 18.6 36.7 38,07 51,169151 44.54Honduras HND IBE 61,28 49,73 26,29 85,1 94,0 74,6 70,8 18,1 0,21 0,28 0 4,20 0,0990 7,70 0,617 37,36 16.2 21.1 48,87 55,975607 57.40Hungary HUN Eastern Europe 73,87 74,56 53,94 99,0 92,5 100,2 101,3 72,0 0,53 0,04 1 10,20 0,1322 27,00 0,818 70,14 41.9 42.5 70,28 37,40091 28.94Iceland ISL Northern Europe 88,07 98,82 62,84 99,0 98,5 97,0 116,8 96,2 0,92 0,03 1 5,60 0,0057 11,10 0,895 90,67 36.6 66.1 76,5 40,155425India IND Southern Asia 50,24 39,87 27,24 62,8 93,3 86,5 54,8 12,6 0,21 0,42 3 3,60 14,5183 10,50 0,586 46,11 32.2 28.6 31,23 50,865482 33.90Indonesia IDN South-Eastern Asia 58,98 51,40 33,31 92,8 93,7 90,8 71,0 15,4 0,09 0,20 1 6,30 3,6290 21,60 0,684 45,70 23.2 39.2 44,36 55,481811 38.14Iran IRN Southern Asia 56,65 35,06 38,08 85,0 99,8 100,9 76,8 26,0 0,55 1 13,20 0,8029 29,70 0,749 27,25 20.0 18.1 51,08 41,693327 38.28Iraq IRQ Western Asia 44,84 42,32 22,17 78,5 91,8 65,8 39,5 7,1 0,33 0,33 0 16,00 0,2556 34,10 0,642 21,42 33,39 49,190337 29.54Ireland IRL Northern Europe 84,05 87,90 70,44 99,0 98,8 109,2 131,0 79,0 1,01 0,03 3 13,10 0,0657 26,70 0,899 89,40 53.2 46.9 74,67 42,402164 34.28Israel ISR Western Asia 71,40 74,99 72,82 97,1 97,1 102,5 101,4 73,4 1,22 0,08 3 6,30 0,1114 10,70 0,888 70,46 54.3 43.9 65,78 55,203542 42.78Italy ITA Southern Europe 76,93 70,22 57,37 99,0 97,2 106,3 97,4 58,0 0,33 0,13 4 12,20 0,7617 39,70 0,872 66,36 42.7 37.5 74,36 46,351937 35.52Jamaica JAM Caribbean 70,39 82,07 45,25 87,0 90,8 91,4 94,9 46,5 0,49 0,11 0 15,00 0,0378 35,50 0,715 54,60 21.9 29.4 58,26 58,533877 45.51Japan JPN Eastern Asia 84,21 76,75 77,74 99,0 99,9 100,5 103,1 79,1 1,21 4 4,00 1,9774 6,80 0,89 86,67 47.2 38.1 72,35 47,508172 32.11Jordan JOR Western Asia 61,92 59,36 40,26 95,9 97,5 95,1 76,8 41,0 0,49 0,22 0 12,60 0,0535 33,70 0,745 50,96 29.4 34.9 55,78 51,652226 33.69Kazakhstan KAZ Cenrtral Asia 59,47 57,60 53,16 99,7 86,0 102,4 87,0 53,3 0,6 0,07 1 5,20 0,2766 4,50 37,64 24.8 23.9 51,07 34,703785 28.56Kenya KEN Eastern Africa 50,20 51,95 25,83 72,2 81,8 90,4 43,9 32,1 0,1 0,31 0 9,20 0,5203 17,10 0,535 37,98 26.9 31.2 36,99 37,999642 47.68Korea, Republic of KOR Eastern Asia 77,18 83,90 65,05 97,9 98,9 98,9 94,7 84,1 1,13 0,26 3 3,10 0,7866 9,20 73,12 54.5 42.2 63,79 43,780882 31.59Kuwait KWT Western Asia 70,66 76,79 32,62 93,9 92,1 107,3 90,8 79,2 0,24 0 3,10 0,0523 19,60 0,814 52,72 33.8 28.1 63,94 27,111678Kyrgyzstan KGZ Cenrtral Asia 57,08 58,96 47,10 99,2 90,5 93,1 78,1 21,7 0,43 0,07 0 8,00 0,0811 15,60 34,84 21.1 14.1 40,63 49,082275 33.39Laos LAO South-Eastern Asia 52,41 31,87 18,14 72,7 95,9 58,1 31,6 10,7 0,16 0,31 0 1,40 0,1029 3,40 0,569 34,55 40,37 49,13023 36.22Latvia LVA Northern Europe 73,91 80,77 52,49 99,8 97,5 98,3 99,0 74,0 0,61 0,04 0 11,10 0,0314 20,30 71,67 36.8 44.1 64,05 34,869519 36.03Lebanon LBN Western Asia 60,05 64,42 42,29 89,6 93,2 86,3 62,6 61,2 0,24 1 6,50 0,0508 20,60 0,765 37,15 22.6 27.4 50,15 42,852911Lesotho LSO Southern Africa 48,94 44,88 28,69 75,8 81,6 62,4 35,3 4,6 0,04 0,24 0 24,70 0,0263 33,20 0,486 52,67 14.6 16.3 20,81 54.17Liberia LBR Western Africa 44,02 38,18 11,37 42,9 40,6 49,4 40,3 3,8 0,28 0,46 0 3,70 0,0455 4,50 0,412 34,68 23,95 35,176056 38.16Lithuania LTU Northern Europe 73,76 78,90 55,95 99,7 96,2 103,3 115,9 68,0 0,84 0,05 0 11,80 0,0461 21,90 0,834 74,45 30.3 36.2 61,26 34,550492 32.63Macedonia MKD Southern Europe 68,33 71,82 43,92 97,4 88,0 90,3 75,7 63,1 0,12 0 29,00 0,0292 52,20 0,732 53,15 28.2 32.6 50,41 28,27414 43.56Madagascar MDG Eastern Africa 44,28 31,35 20,73 64,5 99,0 50,6 19,3 2,1 0,30 0 3,60 0,3526 5,20 0,498 34,38 16.7 22.5 26,7 46,826085 40.63Malawi MWI Southern Africa 48,79 28,46 17,52 61,3 96,9 42,3 16,9 4,4 0,01 0,30 0 7,60 0,2242 13,50 0,414 44,14 24.7 19.8 40,06 42,46257 46.18Malaysia MYS South-Eastern Asia 70,00 67,06 50,19 93,1 97,0 92,0 48,6 65,8 0,38 2 3,20 0,3935 11,10 0,773 64,31 35.5 42.0 59,31 40,494529 46.21Mali MLI Western Africa 46,85 52,31 8,85 33,4 68,7 59,5 40,6 2,2 0,06 0,37 0 8,20 0,1603 10,70 0,407 35,08 18.7 28.7 18,43 26,037925 33.02Mauritania MRT Western Africa 43,11 53,88 10,36 58,6 69,6 32,0 19,3 5,4 0,07 0,42 0 31,00 0,0379 42,90 0,487 33,35 27,19 32,329172 40.46Mauritius MUS Eastern Africa 73,68 65,06 35,24 88,8 97,8 105,0 89,2 41,4 0,11 0,14 0 8,30 0,0184 23,60 74,06 26.6 43.4 58,09 36,57796Mexico MEX IBE 66,41 52,65 43,14 93,5 95,6 106,8 60,5 38,4 0,61 0,22 1 4,90 1,6260 9,40 0,756 50,65 26.9 32.9 55,03 52,89403 48.07Moldova MDA Eastern Europe 60,12 65,68 48,62 99,0 87,9 87,5 57,8 43,4 0,46 0,06 0 5,10 0,0365 14,80 0,663 46,88 40.8 43.3 53,36 47,960822 30.63Mongolia MNG Eastern Asia 58,97 57,31 42,44 97,4 97,3 93,5 121,6 16,4 0,42 0,09 0 4,90 0,0392 9,20 0,698 49,46 24.2 36.4 44,67 26,766451 36.52Montenegro MNE Southern Europe 66,80 69,86 48,54 98,5 98,4 92,8 89,2 56,8 0,03 0 19,80 0,0076 41,30 0,789 56,78 20.9 35.9 55,52Morocco MAR Northern Africa 58,01 63,71 14,37 67,1 96,9 84,0 54,4 55,0 0,3 0,46 0 9,20 0,3628 18,50 0,617 46,14 25.5 27.4 51,89 47,88698 40.88Mozambique MOZ Eastern Africa 45,23 31,10 18,96 50,6 86,2 34,2 12,4 4,8 0,02 0,18 0 8,30 0,3584 14,30 0,393 41,40 26.9 14.3 29,97 35,74847 45.66Namibia NAM Southern Africa 61,19 65,63 26,61 76,5 87,7 82,5 36,2 12,9 0,07 0,28 0 16,90 0,0262 34,10 0,624 62,67 12.7 27.9 43,71 38,882912 61.32Nepal NPL Southern Asia 51,58 41,35 9,68 57,4 97,4 88,5 47,5 11,1 0,1 0,44 0 2,70 0,4565 4,60 0,54 34,35 11.2 20.3 37 45,621832Netherlands NLD Western Europe 87,37 97,83 69,67 99,0 99,7 134,3 122,7 93,0 0,82 0,04 4 6,70 0,2707 11,00 95,93 53.8 61.7 77,75 43,088314 28.87New Zealand NZL Australia and New Zealand 88,24 96,74 76,84 99,0 99,1 105,0 138,3 89,5 1,47 3 6,20 0,0730 15,80 0,91 98,91 45.3 47.9 76,41 51,557033 36.17Nicaragua NIC IBE 62,33 51,49 28,74 78,0 91,8 79,1 53,8 13,5 0,52 0,33 0 7,20 0,0781 10,40 0,614 41,10 12.1 23.4 50,32 57,063404 45.73Niger NER Western Africa 40,10 33,92 7,39 28,7 62,8 21,5 6,8 1,4 0,04 0,40 0 5,10 0,1737 6,70 0,337 37,10 31.3 1.1 36,28 26,833261 31.16Nigeria NGA Western Africa 42,65 50,64 17,39 51,1 56,2 46,3 41,1 32,9 0,45 0 7,50 1,6350 13,60 0,504 26,58 21.1 32.8 39,2 33,62292 39.74Norway NOR Northern Europe 87,12 98,45 67,57 100,0 99,3 100,1 125,7 95,0 0,85 0,02 2 3,50 0,0810 9,10 0,944 99,07 40.1 57.5 78,04 51,42858 26.83Pakistan PAK Southern Asia 42,40 32,46 13,15 54,9 72,5 49,4 27,1 10,0 0,23 0,45 0 5,10 1,9782 8,50 0,537 27,54 21.9 23.2 34,58 54,139711Panama PAN IBE 72,58 66,25 47,14 94,1 91,2 89,1 78,8 45,2 0,78 0,18 0 4,10 0,0547 10,20 0,765 55,80 25.4 45.0 56,84 57,798587 51.90Paraguay PRY IBE 62,65 60,62 31,78 93,9 83,5 79,1 56,2 27,1 0,14 0 5,20 0,0975 11,30 0,676 38,38 17.5 36.9 39,25 45,825616 48.01Peru PER IBE 66,29 63,36 41,62 89,6 93,7 99,4 77,6 38,2 0,74 0,25 0 3,90 0,4974 8,90 0,737 48,45 20.2 33.1 45,05 52,369014 45.33Philippines PHL South-Eastern Asia 65,86 57,88 54,64 95,4 88,2 87,4 75,8 36,2 1,04 0,14 1 7,10 1,2746 16,70 0,66 46,87 27.1 26.5 44,02 52,354273 43.03Poland POL Eastern Europe 77,44 83,55 52,70 99,7 96,3 97,5 97,2 65,0 0,46 0,06 1 10,40 0,5585 27,20 0,834 74,68 31.2 36.7 69,53 42,580044 32.78Portugal PRT IBE 80,49 77,66 49,41 95,4 99,1 117,0 102,6 64,0 0,3 0,06 2 16,50 0,1622 37,80 0,822 77,98 32.7 44.7 75,8 38,677569 38.45Romania ROU Eastern Europe 67,72 73,32 47,52 97,7 87,9 96,0 96,0 50,0 0,33 0,05 0 7,30 0,2890 23,80 0,785 57,77 36.6 33.0 50,52 42,182449 27.33Russia RUS Eastern Europe 60,79 63,17 75,35 99,7 93,4 86,2 82,5 53,3 1,58 2 5,60 2,3223 14,50 0,778 37,01 37.6 31.4 53,45 34,518251 39.69Rwanda RWA Eastern Africa 49,46 25,69 17,67 65,9 98,7 36,7 25,3 8,0 0,04 0,29 0 0,60 0,1742 0,70 0,506 51,70 15.5 21.3 35,41 36,853996 50.82Saudi Arabia SAU Western Asia 64,38 57,82 43,34 87,2 93,4 118,0 110,4 54,0 0,45 2 5,70 0,3389 28,70 0,836 47,43 25.7 45.0 66,66 45,965383Senegal SEN Western Africa 53,52 52,35 8,53 49,7 73,3 39,9 16,7 19,2 0,12 0,45 0 10,30 0,1843 14,60 0,485 49,59 24.1 31.0 40,83 33,312415 40.31Serbia SRB Southern Europe 70,61 67,15 47,24 98,0 91,4 97,8 86,3 48,1 0,39 0,10 1 22,20 0,0949 48,90 0,745 51,77 33.8 29.6 69,13 41,276146 29.65Slovakia SVK Eastern Europe 78,93 88,21 50,20 99,6 97,0 90,1 80,0 0,38 0,02 0 14,20 0,0826 33,50 0,83 71,30 34.7 39.4 74,45 40,132383 26.58Slovenia SVN Southern Europe 81,65 79,53 50,83 99,7 97,2 95,6 99,6 70,0 0,51 0,03 0 10,20 0,0307 22,80 0,874 75,31 40.6 42.2 76,43 40,174398 24.87South Africa ZAF Southern Africa 62,96 70,52 40,66 93,0 85,0 111,0 96,0 41,0 0,17 0,21 2 24,90 0,5872 53,60 0,658 60,01 29.1 32.7 53,51 28,190112 63.14Spain ESP IBE 80,77 80,15 67,58 97,7 99,7 122,1 140,6 72,0 0,83 0,06 4 26,60 0,7028 57,30 0,869 74,67 43.1 42.1 79,79 44,062793 35.75Sri Lanka LKA Southern Asia 59,71 43,76 43,10 91,2 94,0 98,8 99,4 18,3 0,54 0,15 0 4,20 0,2543 17,60 0,75 45,95 26.5 27.6 53,88 49,382588Sudan SDN Northern Africa 38,45 32,90 20,50 71,9 53,8 28,4 21,0 0,09 0 15,20 0,3604 24,50 0,473 15,22 2.4 1.9 24,64 37,573654 35.29Swaziland SWZ Southern Africa 48,87 40,81 27,39 87,8 84,7 68,6 47,2 20,8 0,14 0,30 0 22,50 0,0135 42,40 0,898 41,63 14.4 22.5 37,35 51.49Sweden SWE Northern Europe 87,08 98,14 68,63 99,0 99,5 96,7 97,1 94,0 0,84 0,04 3 8,10 0,1541 23,80 0,917 99,00 58.8 55.4 78,09 46,172373 26.08Switzerland CHE Western Europe 88,19 95,41 64,30 99,0 93,6 110,2 86,3 85,2 0,62 0,02 3 4,40 0,1417 8,80 0,53 97,03 60.9 65.3 87,67 50,338647 32.35Tajikistan TJK Central Asia 56,05 44,58 41,36 99,7 98,4 94,8 63,1 14,5 0,24 0,12 0 10,70 0,1078 15,60 0,607 25,07 24.3 5.0 31,34 47,789313 30.77Tanzania TZA Eastern Africa 46,06 38,18 20,92 67,8 97,6 46,3 10,2 4,0 0,03 0,28 0 3,50 0,7301 6,50 0,488 43,01 17.5 20.9 36,19 30,740735 37.82Thailand THA South-Eastern Asia 65 14 54 86 41 87 93 5 95 6 98 6 75 7 26 5 0 35 0 18 2 0 70 1 1963 3 10 0 722 47 65 32 4 35 2 52 83 53 457642 39 37
PAÍS(132)
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Code
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
TRABALHO 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
TEMA 9. LONGEVIDADE
Disciplina: Métodos Quantitativos e Qualitativos de Pesquisa Empírica
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos
JUÇARA PEREIRA DA COSTA NEVES
2
1. INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a um conjunto de 27 variáveis de características humanas ou não selecionados previamente, que têm como objetivo explicar questões relacionadas a LONGEVIDADE HUMANA num universo de 132 países, sendo três categóricas e vinte e quatro variáveis quantitativas. Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.
Na seqüência analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.
Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software estatístico utilizado é o MINITAB. 2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são os 132 países analisados por uma serie de indicadores de referencia internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.2 As Variáveis Esta pesquisa é composta por 24 variáveis quantitativas e 3 categóricas – o nome dos países, seu código e região. As mesmas são melhores explicadas na Tabela 1. As variáveis podem ainda ser divididas em índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores, do seguinte modo: Das vinte e três variáveis quantitativas:
• 7 variáveis que são em realidade índices sintéticos;
• O Índice de Idade Assistida (Agewatch Index) é composto por 5 variáveis intrínsecas ao indicador e mais outras 8 variáveis que são indicadores diretamente extraídos do Banco Mundial (World Development Indicators). Destas últimas, 6 são referentes ao ano de 2013 e os outros dois, de 2012.
• O índice de progresso social é composto por 1 variável intrínseca a este índice e outras 2 obtidas diretamente do Relatório Anual de Desenvolvimento Humano (HDR – Human Development Report)
2.2.1 Índices sintéticos: São sete: Índice de Progresso Social, o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)1, Índice de Governança, Índice de Proteção Ambiental (EPI2), o Índice de Planeta Feliz (HPI3), Índice de Idade Assistida4 (Agewatch) e o Índice de Ginni para os países selecionados.
1 Índice publicado pelo PNUD – ONU 2 A sigla EPI se refere ao termo Environmental Protection Index.
3
2.2.2 Indicadores componentes do Índice de Progresso Social (IPS): São 3 indicadores, sendo 1 (Expectativa de Vida) referente à dimensão “Fundamentos do Bem-Estar” mais especificamente no grupo de componentes “Saúde e Bem-Estar”. Os outros 2 (expectativas de nascimento masculino e feminina) são indicadores presentes no Relatório Anual de Desenvolvimento Humano de 2013. 2.2.3 Indicadores componentes do Índice de Idade Assistida (Agewatch Index): São 7 indicadores promulgados pela Organização das Nações Unidade, divisão de Pesquisa e Estatística de População Humana. São eles: “Percentual da População de um país com idades igual ou superior a 65 anos”, “Crescimento anual da População”, “Percentual de População Feminina de um País”, “População Total de um País”, “Percentual de sobrevivência feminina até 65 anos”, “Percentual de sobrevivência masculina até 65 anos”. Os 5 primeiros indicadores se referem ao ano de 2013 e os dois últimos a 2012. Os outros 5 indicadores são promulgados pela Helpage Organization5. Estes indicadores são: “Percentual da População de um País acima de 60 anos”, “Condições de Saúde de Pessoas Idosas” (Health Status), “Aptidão, Inserção e Acesso de Pessoas Idosas no Emprego e na Educação” (Capability), “Independência Financeira de Pessoas Idosas” (Income Security), que é o percentual da população idosa que recebe proventos o suficiente para ser independente financeiramente de outras pessoas, e “Ambiente e Condições de Vida Favoráveis a Pessoas Idosas” (Enabling Enviroment), que se refere às condições de vida, de transporte público, cidadania e segurança voltadas às pessoas idosas. Tabela 1. As Variáveis e os Respectivos Anos de Referência
Variável Significado Tipo Unidade de Medida
País É o nome do país presente na base de dados. Variável Categórica N/A
Código do País É o código do país, composto de três letras atribuída a cada país em estudo (Country Code).
Variável Categórica N/A
Região
É a região geográfica em que o país está localizado. Existem ao todo 20 regiões no mundo: Austrália e Nova Zelândia; Ásia Central; Leste da Ásia; Oeste da Ásia; Sul da Ásia; Norte da Ásia; Norte da África; Sul da África; Leste da África; Oeste da África; África Central; Norte da Europa; Sul da Europa; Oeste da Europa; Leste da Europa; Ibero-América; Norte da América; América Central; Sul da América; Caribe;
Variável Categórica N/A
Índice de Progresso Social (IPS) Índice de Progresso Social Variável
Quantitativa Porcentagem
Expectativa de Vida Número médio de anos de vida das pessoas de um determinado país.
Variável Quantitativa Anos
Expectativa de Vida Masculina
Número médio de anos de vida que as pessoas do sexo masculino têm, em um dado país. Ano Base: 2013
Variável Quantitativa Anos
Expectativa de Vida Número médio de anos de vida que as pessoas do sexo Variável Anos
3 A sigla é devida a abreviação de Happy Planet Index. 4 Do Inglês Agewatch, que trata de política para idosos, 5 Helpage Organization é uma organização mundial em defesa das pessoas idosas. Analisa diversos indicadores relacionados às condições sócio-econômicas e vida das mesmas.
4
Feminina feminino têm, em um dado país. Ano Base: 2013 Quantitativa
IDH
O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de um país a partir de três dimensões: renda per capita, saúde e educação. Fonte/Ano Base: PNUD, 2013.
Variável Quantitativa Porcentagem
Índice de Governança Governamental
Indica o efetivo exercício das condições de governabilidade de um país, suas instituições e o exercício da autoridade e autonomia. Inclui os processos que os governos são eleitos, monitorados e substituídos, a capacidade de governança efetiva e implementação de soluções. Adoção de políticas e ações visando o bem social e do cidadão. É subdividido em cinco dimensões: Controle da Corrupção, Aplicação das Leis, Estabilidade Política, Qualidade Regulatória e Voz e Contabilidade;
Variável Quantitativa Porcentagem
Índice de Idade Assistida (Agewatch Index) - 2014
HelpAge International's Global AgeWatch Index ranks countries by how well their ageing populations are faring. It is based on four domains that are key enablers of older people's wellbeing: income, health, capability and enabling environment. The world is ageing fast. By 2030, there will be more people over 60 than under 10. Already there are more adults over 60 than children under 5. The Global AgeWatch Index has been developed and constructed by HelpAge International from international data sets drawn from the United Nations Department of Economic and Social Affairs, the World Bank, World Health Organization, International Labour Organization, UNESCO and the Gallup World Poll. It has benefited from a global advisory panel of more than 40 independent experts in ageing, health, social protection and human development. The need for a global ageing index. Data is needed for informed debate on ageing. Policy makers broadly agree that we can and should do better in measuring social and economic progress as a means to promote improvements. The result has been the emergence of a number of different indexes providing evidence that is useful for policy makers. However, none of the existing indexes provides a global picture of how well countries are doing to support the wellbeing of their ageing populations. For the first time the Global AgeWatch Index makes international comparisons of quality of life in older age possible. The Index is a tool to measure progress and aims to improve the impact of policy and practice on ageing populations. The Index brings together a unique set of internationally comparable data based on older people's income status, health status, capability (education and employment), and enabling environment. These domains have been selected because they were identified by older people and policy makers alike as key enablers of older people's wellbeing. Tradução para a língua portuguesa: Índice da HelpAge International AgeWatch Mundial classifica os países por quanto está sendo positivo o envelhecimento da população. Baseia-se quatro domínios que são elementos fundamentais de bem-estar das pessoas mais velhas: renda, saúde, capacidade e
Variável Quantitativa
Porcentagem
5
ambiente favorável. O mundo está envelhecendo rapidamente. Em 2030, haverá mais pessoas acima de 60 anos do que abaixo de 10 anos de idade. Já há mais adultos com mais de 60, do que crianças com menos de 5. O Índice AgeWatch global foi desenvolvido e construído pela HelpAge International a partir de conjuntos de dados internacionais extraídos do Departamento das Nações Unidas de Direitos Econômicos e dos Assuntos Sociais, o Banco Mundial, Organização Mundial da Saúde, Organização Internacional do Trabalho, a UNESCO e do Gallup World Poll. Ele se beneficiou de um painel consultivo global de mais de 40 especialistas independentes no envelhecimento, a saúde, a proteção social e o desenvolvimento humano. Há necessidade de um índice de envelhecimento global. Os dados são necessários para o debate informado sobre o envelhecimento. Os formuladores de políticas concordam amplamente que podemos e devemos fazer melhor na medição do progresso social e econômico como meio para promover melhorias. O resultado foi o surgimento de um número de diferentes índices que comprovam que é útil para a decisão política. No entanto, nenhum dos índices existentes fornece uma visão global de como os países estão fazendo para apoiar o bem-estar das suas populações envelhecidas. Pela primeira vez, o Índice Global de AgeWatch faz comparações internacionais de qualidade de vida na velhice possível. O índice é uma ferramenta para medir o progresso e tem o objetivo de melhorar o impacto das políticas e práticas sobre envelhecimento das populações. O índice reúne um conjunto único de dados internacionalmente comparáveis com base em (educação e emprego) na renda, estado de saúde, capacidade das pessoas mais velhas, e ambiente favorável. Estes domínios foram selecionados porque eles foram identificados por pessoas mais velhas e decisões políticas tanto quanto os fatores fundamentais de bem-estar das pessoas idosas.
% da População com mais de 60 anos
Quociente entre o número de pessoas com idade igual ou superior a 60 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONG “Helpage Organization”, 2014.
Variável Quantitativa Porcentagem
Income Security (Segurança Financeira)
Independência Financeira de Pessoas Idosas Fonte: Helpage Organization
Variável Quantitativa Porcentagem
Health Status Condições de Saúde de Pessoas Idosas Fonte: Helpage Organization
Variável Quantitativa Porcentagem
Capabilitiy Aptidão, Inserção e Acesso de Pessoas Idosas no Emprego e na Educação. Fonte: Helpage Organization
Variável Quantitativa Porcentagem
Enabling Environment
“Ambiente e Condições de Vida Favoráveis a Pessoas Idosas” que se refere às condições de vida, de transporte público, cidadania e segurança voltadas às pessoas idosas. Fonte: Helpage Organization.
Variável Quantitativa
Porcentagem
% da População com até 14 anos
Quociente entre o número de pessoas com idade até 14 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.
Variável Quantitativa Porcentagem
% da População entre 15 a 64 anos
Quociente entre o número de pessoas com idade entre 15 e 64 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.
Variável Quantitativa Porcentagem
6
% da População acima de 64 anos
Quociente entre o número de pessoas com idade acima de 64 anos, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.
Variável Quantitativa Porcentagem
% de Crescimento Anual População
Quociente entre o número de pessoas nascidas em um determinado ano, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.
Variável Quantitativa Porcentagem
% da População do sexo feminino
Quociente entre o número de pessoas do sexo feminino de um determinado ano, dividido pelo número total de pessoas de um país. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.
Variável Quantitativa Porcentagem
População Total de um País
Número total de pessoas que compõem a população de um País. Fonte/Ano Base: ONU, 2013.
Variável Quantitativa habitantes
% de Sobrevivência da População feminina até a idade de 65 anos
Quociente entre o número de pessoas do sexo feminino, com idades entre 0 e 65 anos, dividido pelo número total de pessoas do sexo feminino de um dado país. Fonte/Ano Base: ONU, 2012.
Variável Quantitativa Porcentagem
% de Sobrevivência da População masculina até a idade de 65 anos
Quociente entre o número de pessoas do sexo masculino, com idades entre 0 e 65 anos, dividido pelo número total de pessoas do sexo masculino de um dado país. Fonte/Ano Base: ONU, 2012.
Variável Quantitativa Porcentagem
Environmental Protection Index (EPI)
The Environmental Performance Index (EPI) ranks how well countries perform on high-priority environmental issues in two broad policy areas: protection of human health from environmental harm and protection of ecosystems. Fonte: EPI
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala centesimal.
Índice de Planeta Feliz (HPI)
The Happy Planet Index (HPI) is the leading global measure of sustainable well-being. The HPI measures what matters: the extent to which countries deliver long, happy, sustainable lives for the people that live in them. Fonte: HPI
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala centesimal.
Índice de Ginni Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household. The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality. Tradução para a língua Portuguesa: Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda (ou em alguns casos, despesa de consumo ) entre os indivíduos ou agregados familiares dentro de uma economia desvia de uma distribuição perfeitamente igual . Uma curva de Lorenz traça as percentagens cumulativas de rendimento total recebido contra o número acumulado de beneficiários , começando com o indivíduo ou agregado familiar mais pobre . As medidas de índice de Gini da área entre a curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta , expressa em percentagem da superfície máxima abaixo da linha . Assim, um índice de Gini de 0 representa igualdade perfeita , enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita.
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala centesimal.
OHI Pontuação no Índice de Saúde dos Oceanos – OHI. Fonte: HPI
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em
7
escala centesimal.
* As variáveis marcadas com * foram positivadas para as análises deste trabalho. 2.3 A Tabela de Dados A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab. 3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS 3.1 Variáveis Categóricas Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos do tipo pie chart, conforme abaixo. 3.1.1 Variáveis: Distribuição dos Países em Função das Regiões Geográficas. A base de dados considerada totaliza 132 países listados categoricamente em países e seus respectivos códigos, agrupados pela região do mundo em que estão localizados. O Gráfico I abaixo mostra a distribuição de países por região, a saber: Austrália e Nova Zelândia; Ásia Central; Leste da Ásia; Oeste da Ásia; Sul da Ásia; Norte da Ásia; Norte da África; Sul da África; Leste da África; Oeste da África; África Central; Norte da Europa; Sul da Europa; Oeste da Europa; Leste da Europa; Ibero-América; Norte da América; América Central; Sul da América; Caribe.
Northern AmericaNorthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouth AmericaSouthern AfricaSouthern AsiaSouthern EuropeWestern AfricaWestern AsiaWestern Europe
Australia and New ZealandCaribbeanCentral AsiaEastern AfricaEastern AsiaEastern EuropeIBEMiddle AfricaNorthern Africa
Category
4,5%
9,1%
8,3%
6,8%
4,5%
4,5%0,8%
4,5%
7,6% 1,5%3,8%3,8%
15,9%
7,6%
3,0%
7,6%
3,0%1,5%1,5%
Pie Chart of REGIÃO
8
Categorias: 1.
3.2 Variáveis Quantitativas 3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5 números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling. O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias ( marcadas com asterisco) pelo valor médio das variáveis em cada variável. Na análise abaixo (Tabela 3) foi possível identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável. Tabela 3 Total Variable Count N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 132 0 63,67 32,60 88,24 Life expectancy (years) 132 132 0 70,355 46,669 82,695
Life expectancy at birth 132 132 0 73,232 48,290 86,951 Life expectancy at birth 132 132 0 68,268 48,218 80,309 IDH - 2013 132 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 132 0 53,38 15,22 100,00 1. AgeWatch Index 2014 132 90 42 51,70 4,10 93,40
% População com mais de 132 90 42 15,298 3,700 32,800 1.1 Income Security 132 90 42 58,80 6,00 89,10 1.2 Health Status 132 90 42 52,94 18,80 83,90 1.3 Capabilitiy 132 90 42 35,36 1,60 76,20 1.4 Enabling Environment 132 90 42 66,070 45,100 83,700 Population ages 0-14 (% 132 132 0 27,337 13,051 50,093
Population ages 15-64 (% 132 132 0 63,842 47,289 84,289 Population ages 65 and a 132 132 0 8,821 0,418 25,078 Population growth (annua 132 132 0 1,2004 -1,0650 3,8545 Population, female (% of 132 132 0 50,281 29,926 54,285 Population, totalAno 201 132 132 0 48549054 323002 1357380000
Survival to age 65, fema 132 132 0 77,48 22,31 94,83 Survival to age 65, male 132 132 0 68,34 22,42 89,20 EPI Score 132 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 129 3 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 132 119 13 39,024 24,820 63,140
Num segundo passo, substituímos os valores faltantes pela média de cada variável, resultando na Tabela 3, abaixo, na qual verificamos que os valores faltantes foram zerados sem impacto na média da distribuição:
9
Total Variable Count N N* Mean Minimum Maximum
Social Progress Index 132 132 0 63,67 32,60 88,24 Life expectancy (years) 132 132 0 70,355 46,669 82,695 Life expectancy at birth 132 132 0 73,232 48,290 86,951 Life expectancy at birth 132 132 0 68,268 48,218 80,309 IDH - 2013 132 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 132 0 53,38 15,22 100,00
1. AgeWatch Index 2014 132 90 0 51,70 4,10 93,40 % População com mais de 132 90 0 15,298 3,700 32,800 1.1 Income Security 132 90 0 58,80 6,00 89,10 1.2 Health Status 132 90 0 52,94 18,80 83,90 1.3 Capabilitiy 132 90 0 35,36 1,60 76,20
1.4 Enabling Environment 132 90 0 66,070 45,100 83,700 Population ages 0-14 (% 132 132 0 27,337 13,051 50,093
Population ages 15-64 (% 132 132 0 63,842 47,289 84,289 Population ages 65 and a 132 132 0 8,821 0,418 25,078 Population growth (annua 132 132 0 1,2004 -1,0650 3,8545 Population, female (% of 132 132 0 50,281 29,926 54,285
Population, totalAno 201 132 132 0 48549054 323002 1357380000 Survival to age 65, fema 132 132 0 77,48 22,31 94,83 Survival to age 65, male 132 132 0 68,34 22,42 89,20 EPI Score 132 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 129 0 42,673 22,591 64,036
GINNI Index 132 119 0 39,024 24,820 63,140
3.2.2 Análise das variáveis Nesta seção utilizaremos as seguintes ferramentas estatísticas para analisar as 24 variáveis quantitativas : Histograma, Curva de Densidade, Box-Plot, Intervalo de confiança da média e mediana . Também poderemos considerar na análise dados como Média, desvio-padrão, variância, quantidade de observações, valores mínimos, máximos, informações dos quartis e o teste de normalidade de Anderson-Darling (A-Squared e P-Value), para todas as variáveis.
10
4. ANÁLISE COMPARATIVA
I- SPI – Índice de Progresso Social
A princípio a distribuição aproxima-de da normal. O gráfico registra a
pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados. Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre
35 e 45 com apenas 7 observações, e o mesmo fenômeno se repete para a faixa de pontuação 75 à 85, que também apresenta apenas 7 observações. O maior número de observações encontra-se na faixa de 45 a 55, com 24 observações. Esta faixa corresponde a última faixa imediatamente inferior à mediana e corresponde a um nível de desenvolvimento considerado “médio” pelo índice. A mediana de 56,183 e o terceiro quartil de 73,94 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 11 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.
II- Life Expectancy (years)
11
100806040200
Median
Mean
75,072,570,067,565,062,560,0
1st Q uartile 48,993Median 74,1943rd Q uartile 83,927Maximum 100,000
61,257 70,235
66,700 76,545
23,259 29,659
A -Squared 3,54P-V alue < 0,005
Mean 65,746StDev 26,069V ariance 679,616Skewness -0,801249Kurtosis -0,282675N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Life expectancy (years)
A princípio o indicador apresenta uma distribuição não simetrica, com desvio
para a esquerda, indicando uma maior concentração de países nos estratos superiores, prova disso é o primeiro quartil estimado em 48,99 e a mediana em 74,19. Ademais, há uma concentração especificamente nos paises com notas normalizadas de 65 a 75 e 75 a 85, registrando o maior pico nessa última faixa.
Registramos então 21 países na faixa de 65 a 75, 31 países na faixa subsequente (pico) depois 16 países com nota acima de 85 e 14 com nota acima de 95. Como é possível verificar na Tabela 6, o primeiro grupo é composto de países de alto IPS, em sua maioria localizados na Europa, com expectiva de vida mínima de 80 anos.
Tabela 6 – Grupo de 14 países com maior expectativa de vida País CÓD Região IPS LIFE_EXP Switzerland CHE Western Europe 88,19 82,695 Japan JPN Eastern Asia 84,21 82,591 Iceland ISL Northern Europe 88,07 82,359 Spain ESP IBE 80,77 82,327 Italy ITA Southern Europe 76,93 82,088
Australia AUS Australia and New Zealand 86,10 81,85
Sweden SWE Northern Europe 87,08 81,802 Israel ISR Western Asia 71,40 81,756 France FRA Western Europe 81,11 81,668 Norway NOR Northern Europe 87,12 81,295 Netherlands NLD Western Europe 87,37 81,205 Canada CAN Northern America 86,95 81,068 Austria AUT Western Europe 85,11 81,03
12
New Zealand NZL Australia and New Zealand 88,24 80,905
Nos estratos inferiores, percebemos que não há outliners, indicando a
continuidade das faixas etárias, no entanto há diferenças significativas - chegando a 10 anos de expectativa de vida - entres últimos três estratos, que contém, respectivamente, dois, seis e sete países, Tabela 7. No primeiro estrato, Botswana e Lesotho figuram com 46,6 e 48, 2 anos respectivamente. No segundo estrato, vemos um aumento gradual até chegar na faixa de 51,7 anos ( Nigéria), aumentando continuamente até fechar o terceiro estrato com 55,6 anos ( Burkina Faso). É nítida a relação deste indicador com a nota no IPS, embora Botswana, o pior colocado, não está entre os piores colocados no IPS, o que denota que o país deve ter tido notas superiores em outros indicadores.
Tabela 7 : Os quinze países com pior expectativa de vida
III-Life expectancy at birth Female
País CÓD Região IPS LIFE_EXP Botswana BWA Southern Africa 65,60 46,669 Lesotho LSO Southern Africa 48,94 48,220 Swaziland SWZ Southern Africa 48,87 48,661 Central African Republic CAF Eastern Africa 34,17 48,793 Mozambique MOZ Eastern Africa 45,23 49,488 Chad TCD Middle Africa 32,60 50,236 Angola AGO Middle Africa 39,93 51,06 Nigeria NGA Western Africa 42,65 51,710 Burundi BDI Eastern Africa 37,33 53,137 Cameroon CMR Middle Africa 45,51 54,137 Malawi MWI Southern Africa 48,79 54,140 Mali MLI Western Africa 46,85 54,191 South Africa ZAF Southern Africa 62,96 55,296 Burkina Faso BFA Western Africa 47,33 55,440 Guinea GIN Western Africa 37,41 55,590
13
100806040200
Median
Mean
75,072,570,067,565,062,560,0
1st Q uartile 48,881Median 73,4363rd Q uartile 83,390Maximum 100,000
60,218 68,811
67,495 75,728
22,263 28,389
A -Squared 4,48P-V alue < 0,005
Mean 64,515StDev 24,953V ariance 622,651Skewness -0,899768Kurtosis -0,173540N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Life expectancy at birth Female
A princípio a distribuição apresenta uma curva não simétrica, deslocada para a
esquerda. O gráfico registra a pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados.
Percebe-se que a média do indicador é de 73 . A mediana corresponde a 64, o primeiro quartil corresponde a 48, o terceiro quartil corresponde a 83.
IV-Life expectancy at birth Male 2
14
100806040200
Median
Mean
72686460
1st Q uartile 43,455Median 68,6893rd Q uartile 82,295Maximum 100,000
57,896 67,063
61,645 72,367
23,748 30,283
A -Squared 1,85P-V alue < 0,005
Mean 62,480StDev 26,618V ariance 708,532Skewness -0,591320Kurtosis -0,476964N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Life expectancy at birth Male 2
A princípio a distribuição é assimétrica, deslocada para a direita. O gráfico
registra a pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados.
Percebe-se que a média de expectativa de vida de homens é de 62 anos, o mínimo é 0, e o máximo de expectativa de vida masculina é de 100 anos de idade. A mediana corresponde a 68 anos de idade, o primeiro quartil corresponde a 43 anos de idade, o terceiro quartil corresponde a 82 anos. V-IDH (2013) - Índice de Desenvolvimento Humano (IDH/PNUD)
15
O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.
O gráfico para o IDH aproxima-se de uma distribuição normal, mas deslocada para a direita, com uma concentração maior de países dos 55 aos 75 pontos, totalizando 46 países. Isso pode ser constatado também pela mediana, em 62,35. No estrato inferior, com 55,84 pontos, encontra-se o Paraguai, com IDH de 0,676 ( considerado “médio” nível de desenvolvimento humano) e no estrato superior, com 74,62 pontos encontra-se o Uruguai, com IDH de 0,79 , que é considerado “alto desenvolvimento humano” pelo PNUD. A partir destes dados é possível afirmar que 95, dos 132 países analisados tem nível de IDH “médio” ou superior.
16
VI- Índice de Governança
O gráfico para a variável GOV aproxima-se de uma distribuição assimétrica
deslocada para a esquerda, o primeiro quartil de 25,82 e a mediana de 39,21 confirmam esse deslocamento, indicando uma concentração crescente de países entre as faixas de 5 a 15 (13 países), de 15 a 25 (15 países), de 25 a 35 (22 países) até chegar ao pico – a faixa 35 a 45 (29 países). Essas faixas agrupam o equivalente a 60% dos países analisados. Em relação ao pico, os países mais bem colocados são a Macedônia (44,74), a Turquia (44,69) e o Kuwait (44,24) e na faixa inferior ficam Argentina (35,30), Benin (35,75) e Indonesia (35,96). Aparentemente trata-se de grupo bastante heterogêneo, não sendo possível estabelecer relações imediatas.
17
VII-AgeWatch Index 2014
100806040200
Median
Mean
56555453525150
1st Q uartile 45,297Median 53,3033rd Q uartile 59,043Maximum 100,000
50,069 56,536
53,303 53,303
16,755 21,365
A -Squared 4,75P-V alue < 0,005
Mean 53,303StDev 18,780V ariance 352,674Skewness -0,027503Kurtosis 0,895245N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1. AgeWatch Index 2014
O gráfico para a variável AgeWatch Index 2014, aproxima-se de uma distribuição relativamente simétrica ,com pico elevado em seu centro. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 53 , a mediana também corresponde a 53, o primeiro quartil corresponde a 45, o terceiro quartil corresponde a 59.
18
VIII- % População com mais de 60 anos
100806040200
Median
Mean
4442403836
1st Q uartile 21,048Median 39,8563rd Q uartile 55,241Maximum 100,000
36,057 43,653
39,856 39,856
19,681 25,097
A -Squared 2,91P-V alue < 0,005
Mean 39,855StDev 22,060V ariance 486,622Skewness 0,116944Kurtosis -0,569463N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for % População com mais de 60 ano
O gráfico para a variável % população com mais de 60 anos, aproxima-se de uma distribuição um pouco mais deslocada para a direita, porém com pico elevado na posição da central seguindo a direita. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 39 , a mediana também corresponde a 39, o primeiro quartil corresponde a 21, o terceiro quartil corresponde a 55.
19
IX- Income Security
100806040200
Median
Mean
6866646260
1st Q uartile 56,739Median 63,5383rd Q uartile 80,927Maximum 100,000
59,501 67,572
63,538 63,538
20,910 26,664
A -Squared 4,95P-V alue < 0,005
Mean 63,536StDev 23,437V ariance 549,292Skewness -1,00796Kurtosis 0,72417N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1.1 Income Security
O gráfico para a variável Income Security, aproxima-se de uma distribuição um pouco mais deslocada para a esquerda, porém com pico elevado na posição da central seguindo a direita. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 63 , a mediana também corresponde a 63, o primeiro quartil corresponde a 56, o terceiro quartil corresponde a 80.
20
X- Health Status
100806040200
Median
Mean
5654525048
1st Q uartile 40,783Median 52,4423rd Q uartile 68,318Maximum 100,000
48,382 56,512
52,442 52,442
21,065 26,861
A -Squared 3,20P-V alue < 0,005
Mean 52,447StDev 23,610V ariance 557,439Skewness -0,189928Kurtosis -0,379257N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1.2 Health Status
O gráfico para a variável Health Status, aproxima-se de uma distribuição relativamente simétrica ,com pico elevado em seu centro. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 52 , a mediana também corresponde a 52, o primeiro quartil corresponde a 40, o terceiro quartil corresponde a 68.
21
XI- Capabilitiy
100806040200
Median
Mean
48474645444342
1st Q uartile 34,685Median 45,2553rd Q uartile 51,240Maximum 100,000
42,198 48,318
45,255 45,255
15,855 20,218
A -Squared 3,53P-V alue < 0,005
Mean 45,258StDev 17,771V ariance 315,809Skewness 0,372629Kurtosis 0,773281N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1.3 Capabilitiy
O gráfico para a variável Capability, aproxima-se de uma distribuição
deslocada para a direita, porém com pico elevado na posição da central seguindo a direita. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados. . Percebe-se que a média do indicador é de 45, a mediana também corresponde a 45, o primeiro quartil corresponde a 34, o terceiro quartil corresponde a 51.
22
XII-Enabling Environment
100806040200
Median
Mean
454035302520
1st Q uartile 11,216Median 36,6753rd Q uartile 61,208Maximum 100,000
33,620 43,514
22,074 42,669
25,635 32,689
A -Squared 3,31P-V alue < 0,005
Mean 38,567StDev 28,733V ariance 825,561Skewness 0,41568Kurtosis -1,11590N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for 1.4 Enabling Environment
O gráfico para a variável Enabling Environment aproxima-se de uma
distribuição assimétrica deslocada para a esquerda. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países
analisados. O primeiro quartil é 11, a mediana 36, o terceiro quartil 61 e a média é de 38.
23
XIII- Population ages 0-14 (% of total :
100806040200
Median
Mean
454035302520
1st Q uartile 11,216Median 36,6753rd Q uartile 61,208Maximum 100,000
33,620 43,514
22,074 42,669
25,635 32,689
A -Squared 3,31P-V alue < 0,005
Mean 38,567StDev 28,733V ariance 825,561Skewness 0,41568Kurtosis -1,11590N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Population ages 0-14 (% of tota
O gráfico para a variável % population total ages 0-14, aproxima-se de uma
distribuição assimétrica deslocada para a esquerda. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países
analisados. O primeiro quartil é 11, a mediana 36, o terceiro quartil 61 e a média é de 38.
24
XIV-Population ages 15-64 (% of total
100806040200
Median
Mean
525048464442
1st Q uartile 35,298Median 48,5523rd Q uartile 57,112Maximum 100,000
41,730 47,745
46,456 51,338
15,586 19,874
A -Squared 2,85P-V alue < 0,005
Mean 44,737StDev 17,469V ariance 305,168Skewness -0,487202Kurtosis 0,131441N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Population ages 15-64 (% of tot
O gráfico para a variável % population total ages 15-64, aproxima-se de uma
distribuição assimétrica deslocada para a esquerda, com índices bastante baixos no lado direito do gráfico, e com um pico elevado na posição central.
O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados.
O primeiro quartil é 35, a mediana 48, o terceiro quartil 57 e a média é de 44.
25
XV-Population ages 65 and above (%
100806040200
Median
Mean
4035302520
1st Q uartile 12,685Median 24,5023rd Q uartile 54,913Maximum 100,000
29,960 38,190
19,814 34,763
21,323 27,190
A -Squared 5,49P-V alue < 0,005
Mean 34,075StDev 23,900V ariance 571,188Skewness 0,660541Kurtosis -0,837853N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Population ages 65 and above (%
O gráfico para a variável % population ages 65 above, aproxima-se de
uma distribuição assimétrica deslocada para a esquerda, com índices bastante baixos no lado direito do gráfico, e também bastante baixos no início do lado direito, com uma considerável elevação logo a direita após a queda inicial do lado direito do gráfico..
O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados.
O primeiro quartil é 12, a mediana 24, o terceiro quartil 54 e a média é de 34.
26
XVI-Summary for Population Growth (anual %) ano
100806040200
Median
Mean
52504846444240
1st Q uartile 27,283Median 46,5593rd Q uartile 61,665Maximum 100,000
42,222 49,876
39,037 51,774
19,828 25,285
A -Squared 0,75P-V alue 0,050
Mean 46,049StDev 22,224V ariance 493,927Skewness 0,151328Kurtosis -0,716731N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Population growth (annual %)Ano
O gráfico para a variável population growth (anual %) aproxima-se de
uma distribuição assimétrica deslocada para a esquerda, com índicas muito baixos no final do lado direito do gráfico.
O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados.
O primeiro quartil é de 27, a mediana 46, o terceiro quartil 61 e a média é de 46.
27
XVII-Summary for Population, female (%of total)
100806040200
Median
Mean
85,084,584,083,583,082,582,0
1st Q uartile 81,914Median 84,3633rd Q uartile 86,914Maximum 100,000
81,893 85,235
83,502 85,004
8,659 11,041
A -Squared 14,98P-V alue < 0,005
Mean 83,564StDev 9,705V ariance 94,184Skewness -5,6509Kurtosis 44,6881N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Population, female (% of total)
O gráfico para a variável Population, female (% of total), apresenta-se quase
que totalmente deslocado para a direita, formando um pico elevado nessa pequena região e logo em seguida, há também uma queda brusca no final do lado direito do gráfico.
O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados.
O primeiro quartil é de 81, a mediana 84, o terceiro quartil 86 e a média é de 83.
28
XVIII-Summary for Population, total Ano 2013
100806040200
Median
Mean
6543210
1st Q uartile 0,305Median 0,7573rd Q uartile 2,216Maximum 100,000
1,472 5,636
0,586 1,113
10,787 13,756
A -Squared 32,51P-V alue < 0,005
Mean 3,554StDev 12,091V ariance 146,192Skewness 7,0491Kurtosis 52,5123N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Population, totalAno 2013
O gráfico para esta variável, apresenta-se quase que totalmente deslocado para
a esquerda, formando um pico elevado nessa pequena região e uma queda brusca na região central e direita do mesmo.
O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132 países analisados.
O primeiro quartil é de 0, 305, a mediana 0, 757, o terceiro quartil 2,216 e a média é de 3,554.
29
XIX-Summary for Survivel to Age 65, female (%
100806040200
Median
Mean
8884807672
1st Q uartile 63,591Median 83,6653rd Q uartile 90,885Maximum 100,000
72,422 79,706
79,046 87,065
18,871 24,064
A -Squared 6,00P-V alue < 0,005
Mean 76,064StDev 21,152V ariance 447,391Skewness -1,27442Kurtosis 1,11389N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Survival to age 65, female (% o
O gráfico para essa variável apresenta-se deslocado para a direita, com
considerável queda do seu lado esquerdo. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132
países analisados. O primeiro quartil é de 63, a mediana 83, o terceiro quartil 90 e a média
é de 76.
30
XX-Summary for Survival to age 65, male (% of
100806040200
Median
Mean
75,072,570,067,565,0
1st Q uartile 52,235Median 73,0333rd Q uartile 88,292Maximum 100,000
64,982 72,544
67,621 75,845
19,592 24,983
A -Squared 1,47P-V alue < 0,005
Mean 68,763StDev 21,959V ariance 482,200Skewness -0,605176Kurtosis -0,174480N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Survival to age 65, male (% of
O gráfico para essa variável apresenta-se deslocado para a direita, com
considerável queda do seu lado esquerdo. O gráfico registra a pontuação no conjunto de observações para os 132
países analisados. O primeiro quartil é de 52, a mediana 73, o terceiro quartil 88 e a média
é de 68.
31
XXI- EPI - Pontuação no Índice de Proteção Ambiental . Fonte: EPI
A análise dos dados do Índice de Proteção Ambiental apresenta uma distribuição normal, com média de 49,18 e mediana de 48,60, ou seja, um ligeiro deslocamento para a esquerda. Há apenas 1 país no estrato superior ( nota normalizada acima de 95), que é a Suiça, com EPI de 87,67 , seguida por 9 países no segundo estrato ( de 85 a 95), sendo todos países de alto IDH e IPS ( Austrália, República Tcheca, Alemanha, etc) sendo o último país do estrato a Dinamarca com EPI de 76,92. Já nos dois estratos inferiores temos a seguinte composição : no primeiro estrato (nota normalizada até 5) há dois países – Mali (EPI = 18,43) e Lesoto (EPI = 20,81) , seguidos por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a15. Destes 10 países, 9 encontram-se na África, sendo Bangladesh a única exceção do grupo. O país melhor colocado é Angola, com EPI de 39,93. Já a faixa de pico, que vai de 45 a 55, é composta da seguinte maneira : na parte inferior, Algéria (EPI = 50,08) e Libano (EPI = 50,15) seguindo por um grupo heterogêneo de 26 países nos quais Jordânia (EPI =55,78) e Montenegro (EPI= 55,52).
32
XXII- HPI - Pontuação no Happy Planet Index. Fonte: HPI
A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal, com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau, com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno número de países : Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia (FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53). No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana, com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9 paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27). Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB. A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os melhores colocados do grupo. O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana, evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às situações adversas. Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.
33
XXIII-Índice de GINNI
Para o Índice de Gini, que mede a desigualdade de renda, faltaram dados relativos a 13 países, que foram substituídos pela média da distribuição original, que foi de 39,02, que normalizado de 0 a 100 tornou-se 62,93, o que explica o pico registrado na coluna entre 55 e 65 – dos 33 países, na realidade apenas 20 tem sua pontuação original registrada neste intervalo. Assim percebemos uma distribuição basicamente uniforme, com tendência para concentração de países mais a direita, como já demonstra o primeiro quartil, em 51,11. São 6 países no estrato superior, acima de 95 pontos na escala normalizada, conforme a Tabela 13, abaixo, que como podemos ver é formada pelos antigos países socialistas Tabela 13 – Países com menor índice de Gini ‘ PAÍS CÓD REGIÃO GINI Ukraine UKR Eastern Europe 24,820 Slovenia SVN Southern Europe 24,870 Sweden SWE Northern Europe 26,080 Czech Republic CZE Eastern Europe 26,390 Belarus BLR Eastern Europe 26,460 Slovakia SVK Eastern Europe 26,580
Os países com maior desigualdade de renda estão dividos nos três primeiros estratos : de 5 a 15 (2 países – África do Sul e Namíbia), de 15 a 25 (3 países – Botswana, Zâmbia e Honduras) e de 25 a 35 (2 países – República Central Africana e Lesoto). Tabela 13 – Países de maior índice de Gini (mais desiguais) PAÍS CÓD REGIÃO GINI Lesotho LSO Southern Africa 54,170
34
Central African Republic CAF Eastern Africa 56,300 Honduras HND IBE 57,400 Zambia ZMB Middle Africa 57,490 Botswana BWA Southern Africa 60,460 Namibia NAM Southern Africa 61,320 South Africa ZAF Southern Africa 63,140
Botswana, Namíbia e África do Sul aparecem como outliners no gráfico. XXIV- OHI - Pontuação no Índice de Saúde dos Oceanos
O gráfico para o Índice de Saúde dos Oceanos (OHI) chama atenção pela grande concentração de países entre o marco do 45 e 55 na escala normalizada (46 países) , o que equivaleria as pontuações de Algeria (62,01), Namíbia (62,96) e Quênia (64,12) no estrato inferior e Togo (65,19) e Japão (65,09) no estrato superior.
É preciso registrar, contudo, que faltavam dados para 34 países do OHI, e que conforme relatado acima, aos valores faltantes, foi atribuída a média das pontuações do OHI dos países disponível no momento de elaboração deste estudo. A média foi de 64,97, que ao ser normalizado de 0 à 100, tornou-se 53,721, que foi o valor atribuído a estes 34 países. Isso explica a grande concentração de países na faixa que vai de 45 a 55 do OHI, e por isso o pico não tem significância estatística. Os melhores colocados foram a Dinamarca (82,14), Finlândia (81,4) e Noruega (80,11) e os piores colocados foram a Nicarágua (45,05), a Libéria (47,54) e Angola (42,66).
35
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
Trabalho 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
Tema 10. MUDANÇAS CLIMÁTICAS E ENERGIAS RENOVÁVEIS
Disciplina: Métodos Quantitativos
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos
JORGE TENÓRIO FERNANDO
2
Material para a Aula de: 24/03/2015
1. INTRODUÇÃO O objetivo deste trabalho é realizar uma análise exploratória de dados relacionados a fatores de mudanças climáticas no contexto global. A ideia é realizar comparações sobre o impacto destes fatores em distintos países e regiões. Em primeiro lugar, buscamos compreender a base de dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados. Em seguida, analisamos cada uma das variáveis, observando sua forma de distribuição, os valores atípicos e as medidas de centro e dispersão com o emprego de gráficos e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling), por meio do o uso do software estatístico Minitab. Por fim, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável, apontando semelhanças e diferenças e seus efeitos. 2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são 132 países de todos os continentes, divididos em regiões tomando-se por base áreas geográficas, com exceção dos países ibero-americanos, agrupados pela língua comum (português e espanhol) em razão de terem sido colônia dos países da Península Ibérica. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.2 As Variáveis São 23 as variáveis desta pesquisa, além dos países. Elas são melhor explicadas na Tabela 1 apresentada a seguir. Tabela 1. As Variáveis Variável Significado Tipo Unid.
Medida 1 Região Área geográfica/ politica/ linguística comum Categórica Unidade
2 Índice de Progresso Social
Desempenho social por 1) Necessidades Básicas, 2) Bem-Estar, 3) Oportunidades
Quant 0 a 100
3 Acesso a eletricidade População com acesso à eletricidade Porcent 0 a 100 4 Qualidade do
fornecimento de eletricidade
Nível de serviço de fornecimento de eletricidade para a população (1 baixa 7 alta)
Quant
1 a 7
5 Mortes atribuídas à poluição atmosférica
Mortes resultantes de emissões de Co2, expressas em taxa por 100,000 pessoas.
Quant 0 a 100
6 Emissões de gases estufa
CO2 por PIB 4:<100; 3:100–200; 2:200–1000; 1:1000–2000; 0:>2000
Quant 0 a 4
3
7 Retirada de água Retirada de água em função da disponibilidade - Altíssima 4-5 (>80%); Alta 3-4 (40–80%); Méd.-alta 2-3 (20–40%); Méd.-baixa 1–2 (10–20%); Baixa 0–1(<10%)
Quant 0 a 5
8 Biodiversidade e habitat
Proteção do bioma em áreas terrestres/marítimas bem como de espécies ameaçadas (0=sem proteção; 100=alta proteção)
Quant 0 a 100
9 IDH – 2013 Progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação
Quant 0 a 100
10 Consumo de Energia Elétrica
Consumo de energia (kWh per capita) Quant 0 a 100
11 Uso de Energias alternativas e nuclear
Não produzem dióxido de carbono (hidro, nuclear, geotérmica) % da energia total
Porcent 0 a 100
12 Combustíveis renováveis e resíduos
Biomassa, biogás, e resíduos, medidos como % da energia total.
Porcent 0 a 100
13 Consumo energia de combustíveis fósseis
Carvão, óleo, petróleo e gás natural. % do total Porcent 0 a 100
14 Índice mundial de risco a desastres naturais
1) Exposição a desastres naturais; 2) Suscetibilidade; 3) Capacidade de enfrentar situações difíceis e 4) Capacidade de adaptação
Porcent 0 a 100
15 Exposição Exposição a desastres naturais Porcent 0 a 100
16 Vulnerabilidade Fatores físicos, econômicos ou ambientais que levem a 1) Suscetibilidade; 2) capacidade de enfrentar situações difíceis 3) capacidade de adaptação
Porcent 0 a 100
17 Suscetibilidade Probabilidade de sofrer perda, dano ou ruptura em evento extremo ou desastre natural em função da estrutura disponível (pública, moradia, nutrição, dist renda)
Porcent 0 a 100
18 Capacidade de enfrentar situações difíceis
Capacidades prontamente disponíveis para resolver/minimizar situações adversas
Porcent 0 a 100
19 Capacidade de adaptação
Medida da existência de estratégias de longo prazo para responder estruturalmente a situações adversas futuras
Porcent 0 a 100
20 Governança Capacidade de conduzir os processos de formulação, execução e avaliação de políticas públicas integrando instrumentos e mecanismos de gestão
Quant 0 a 100
21 EPI Score Mede 1) proteção da saúde frente a riscos ambientais e 2) proteção dos ecossistemas
Quant 0 a 100
22 Happy Planet Index Capacidade do país proporcionar bem-estar sustentável aos seus cidadãos.
Quant 0 a 100
23 GINNI Index Medida da distribuição igualitária de renda (0 igualdade total; 100 desigualdade total)
Quant 0 a 100
2.3 A Tabela de Dados A primeira visão da base de dados mostrou a seguinte configuração Descriptive Statistics Variable N N* Mean SE Mean Min Max Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 32,60 88,24 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 4,00 100,00 Quality of electricity s 121 11 4,515 0,142 1,273 6,754 Outdoor air pollution at 130 2 15,75 1,12 0,00 67,00 Greenhouse gas emissions 132 0 1177 228 170 28764
4
Water withdrawals as a p 131 1 1,933 0,136 0,000 5,000 Biodiversity and habitat 132 0 59,51 2,43 0,00 100,00 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,0144 0,3370 0,9440 Electric power consumpti 110 22 4289 586 92 52374 Alternative and nuclear 111 21 10,14 1,31 0,00 83,81 Combustible renewables a 112 20 18,96 2,30 0,00 93,08 Fossil fuel energy consu 110 22 69,54 2,44 4,21 100,00 Índice de risco mundial 131 1 6,959 0,363 1,170 28,250 Exposición (%) 131 1 14,514 0,682 2,930 52,460 Vulnerabilidad (%) 131 1 47,51 1,21 22,27 77,12 Suceptibilidad (%) 131 1 30,31 1,36 10,47 69,89 falta de capacidades pa 130 2 68,36 1,35 37,61 93,05 falta de capacidades de 131 1 43,79 1,09 20,96 71,21 1. Governança 132 0 53,38 1,88 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 1,44 18,43 87,67 Happy Planet Index 129 3 42,673 0,796 22,591 64,036 GINNI Index 119 13 39,024 0,782 24,820 63,140 3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS Notamos haver algumas variáveis que não continham dados registrados em alguns países, provavelmente pelo fato de não terem sido medidos ou disponibilizados na origem. Com isso, para poder trabalhar na base completa inserimos os valores médios de cada variável nos países faltantes, e, portanto, a tabela corrigida ficou assim: Descriptive Statistics Variable N N* Mean SE Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 1,24 32,60 88,24 Access to electricity (% 132 0 78,33 2,80 4,00 100,00 Quality of electricity s 132 0 4,515 0,131 1,273 6,754 Outdoor air pollution at 132 0 15,75 1,10 0,00 67,00 Greenhouse gás emissions 132 0 1177 228 170 28764 Water withdrawals as a p 132 0 1,933 0,135 0,000 5,000 Biodiversity and habitat 132 0 59,51 2,43 0,00 100,00 IDH - 2013 132 0 0,6894 0,0136 0,3370 0,9440 Electric power consumpti 132 0 4289 488 92 52374 Alternative and nuclear 132 0 8,69 1,14 0,00 83,81 Combustible renewables a 132 0 18,96 1,95 0,00 93,08 Fossil fuel energy consu 132 0 69,54 2,03 4,21 100,00 Índice de riego mundial 132 0 6,959 0,360 1,170 28,250 Exposición (%) 132 0 14,514 0,677 2,930 52,460 Vulnerabilidad (%) 132 0 47,51 1,20 22,27 77,12 Suceptibilidad (%) 132 0 30,31 1,35 10,47 69,89 falta de capacidades pa 132 0 68,38 1,33 37,61 93,05 falta de capacidades de 132 0 43,79 1,08 20,96 71,21 1. Governança 132 0 53,38 1,88 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 1,44 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 0 42,673 0,778 22,591 64,036 GINNI Index 132 0 39,024 0,705 24,820 63,140 3.1 Variáveis Categóricas Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos do tipo pie chart e barras. 3.1.1 Variável: “Países”
5
Nossa amostra totaliza 132 países. Por se tratar do objeto de estudo, não se justifica a análise desta variável em si, mas em função das demais variáveis quantitativas. 3.1.2 Variável: “Região”
Southern AsiaWestern EuropeMiddle AfricaNorthern AfricaCentral AsiaEastern AsiaCaribbeanAustralia and New ZealandNorthern AmericaSouth America
IBEWestern AsiaWestern AfricaEastern AfricaEastern EuropeNorthern EuropeSouthern EuropeSouth-Eastern AsiaSouthern Africa
Category
12234
4
5
5
6
6
6
6
9
1010
10
11
12
20
Pie Chart of REGIÃO
Com base na análise do gráfico acima podemos tecer alguns comentários sobre a distribuição dos países entre as regiões. Os países ibero-americanos são maioria (20) seguidos de países localizados nos continentes asiático e africano ocidentais, que juntos somam 23. Juntos, esses três grupos de países somam mais de um terço do total.
6
3.2 Variáveis Quantitativas 3.2.1 Variável: “Índice de Progresso Social”
100806040200
Median
Mean
6058565452
1st Q uartile 34,737Median 56,1833rd Q uartile 73,940Maximum 100,000
51,450 60,239
51,428 60,339
22,771 29,037
A -Squared 0,71P-V alue 0,062
Mean 55,845StDev 25,522V ariance 651,397Skewness -0,077546Kurtosis -0,810241N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
10
13
7
1819
24
7
15
11
6
2
95% Confidence Intervals
Summary for Social Progress Index_1
As principais observações que podemos fazer são: No extremo positivo, encontramos um grupo de dez países, quase todos localizados no continente europeu – com exceção de Canadá e Austrália – com os índices mais altos, entre 95 e 100. No outro extremo encontramos 8 países, quase todos localizados no continente africano, exceção feita ao Iêmen, com os índices mais baixos, não acima de 14. Isso mostra o imenso abismo, em termos de desigualdade social, existente entre o continente europeu e o africano. O Histograma nos mostra uma distribuição mais ao centro, com um número expressivo de países numa posição intermediaria. Desse maior grupo, de 24 países, oito são oriundos do continente asiático, seis são africanos, outros seis são ibero-americanos, dois são da Europa do Leste e dois, da América do Sul e Caribe, e tem índice entre 45 e 55. O Brasil ocupa a posição 46 entre 132 países.
7
3.2.2 Variável: “Acesso a Eletricidade”
100806040200
Median
Mean
100959085807570
1st Q uartile 56,250Median 98,9583rd Q uartile 100,000Maximum 100,000
71,650 83,211
93,750 100,000
29,950 38,192
A -Squared 18,19P-V alue < 0,005
Mean 77,431StDev 33,569V ariance 1126,910Skewness -1,22036Kurtosis -0,14214N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
75
119
23437
3
12
3
95% Confidence Intervals
Summary for Access to electricity (% of pop)
Com base nas informações acima, fazemos os seguintes comentários: A distribuição é bastante assimétrica, com a mediana muito longe do centro, na extrema direita, concentrando 75 dos 132 países em um grande pico O teste de normalidade de Anderson-Darling indica não tratar-se de uma distribuição Normal. Isso mostra que eletricidade está mais acessível para a população na maior parte dos países – 58 deles com 100%, inclusive Chile, Venezuela, Espanha e Portugal. Brasil aparece logo em seguida com mais de 98%, acompanhado de México, Uruguai e Costa Rica. O oposto está no continente africano, onde infelizmente ela não está disponível para a maioria da população (entre 0 e 1% na Liberia, Chade e Burundi). Considerando que no geral trata-se de países bastante populosos, pode-se dizer que ainda há muita gente literalmente vivendo no escuro naquela parte do mundo.
8
3.2.3 Variável: “Qualidade do Fornecimento de Eletricidade”
100806040200
Median
Mean
70,067,565,062,560,057,555,0
1st Q uartile 37,081Median 62,6613rd Q uartile 79,458Maximum 100,000
54,437 63,859
59,155 70,442
24,411 31,128
A -Squared 1,72P-V alue < 0,005
Mean 59,148StDev 27,361V ariance 748,611Skewness -0,426252Kurtosis -0,771610N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
12
1414
21
23
11
88
10
8
3
95% Confidence Intervals
Summary for Quality of electricity supply (1=low, 100=high)
O gráfico mostra uma distribuição mais para a direita com importante concentração ao centro. Isso demonstra que quando há disponibilidade de energia elétrica ela tende a ser de boa qualidade. Novamente, onde isso ocorre com menos frequência é nos países africanos, sobretudo Nigéria, Angola, Chade, e Guiné, com índices menores de 10. Ressalte-se também a Venezuela como parte de este triste grupo. Por outro lado, na Europa predomina o melhor nível de serviço, com destaque para Suíça, Holanda, Áustria, Finlândia, Dinamarca, Islândia e Reino Unido, com índices entre 98 e 100. Brasil ocupa uma posição intermediaria, na casa dos 60 pontos.
9
3.2.4 Variável: “Mortes Atribuíveis à Poluição Atmosférica”
100806040200
Median
Mean
85,082,580,077,575,0
1st Q uartile 70,522Median 81,3433rd Q uartile 89,552Maximum 100,000
73,233 79,741
79,104 83,582
16,861 21,500
A -Squared 5,82P-V alue < 0,005
Mean 76,487StDev 18,898V ariance 357,143Skewness -1,72700Kurtosis 3,39881N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
8
39
42
17
11
6
23211
95% Confidence Intervals
Summary for Outdoor Air Poll NP
Percebe-se que há uma concentração expressiva à direita, revelando que grande parte dos países agrupam-se em três blocos, dois deles representando picos. Juntos, os três grupos à esquerda perfazem 89 países, que se encontram com índice na faixa de 75 a 85. Há uma diferença importante das variáveis anteriores – aqui os países do continente africano têm um índice mais favorável comparado ao dos países desenvolvidos, precisamente devido a terem relativa baixa industrialização. Ressalte-se a presença dos outliers, países com índices bastante altos e distantes da média dos demais – grande parte países da Ásia ou Europa de Leste, tais como Rússia, Geórgia, Ucrânia, Cazaquistão e Armênia com índices abaixo de 20.
10
3.2.5 Variável: “Emissão de Gases Estufa (CO2 relativo ao PIB)”
100806040200
Median
Mean
54321
1st Q uartile 0,897Median 1,8863rd Q uartile 3,383Maximum 100,000
1,941 5,101
1,473 2,227
8,185 10,437
A -Squared 28,31P-V alue < 0,005
Mean 3,521StDev 9,174V ariance 84,165Skewness 9,2373Kurtosis 95,2689N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
100000011
15
114
95% Confidence Intervals
Greenhouse gas emissions (CO2 equiv per GDP 1=low, 100=high)
Há uma concentração expressiva à esquerda, com pouca variação entre os países. Olhando mais no detalhe, primeiro há 39 países com registro menor que 1, com emissões próximas da marca de 2000 nos quais se encontram Suécia, Noruega, França e Reino Unido; logo, vem 32 países com registro entre 1 e 2, portanto com emissões de mais de 2000, com países tão heterogêneos quanto Brasil, Estados Unidos, Malásia, Nova Zelândia e Jamaica; em seguida, aparecem 25 países com registro entre 2 e 3, com emissões entre 200 e 1000, incluindo Austrália, Nigéria, Venezuela e Uruguai; depois vem 10 países com registro entre 3 e 4,com indicador de emissões CO2 de até 200, incluindo China, Rússia, Ucrânia, Paraguai e África do Sul. Penso que poderíamos rever a escala, ou talvez redefinir como utilizar essa variável, já que ela mostra a emissão de gases dividida pelo PIB, e isso possivelmente gere uma distorção, não permitindo que se veja o problema de forma isolada, sem vieses.
11
3.2.6 Variável: Retirada de Agua (sobre % de recursos disponíveis)
100806040200
Median
Mean
4540353025
1st Q uartile 9,109Median 30,5183rd Q uartile 65,413Maximum 100,000
33,301 43,999
24,766 40,951
27,715 35,342
A -Squared 3,35P-V alue < 0,005
Mean 38,650StDev 31,065V ariance 965,016Skewness 0,40871Kurtosis -1,09165N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
8
54
17
14
5
10
13
15
18
23
95% Confidence Intervals
Summary for Water withdrawals as a percent
O gráfico apresenta certa assimetria, com aproximadamente metade dos países mostrando índices de até 40% Os primeiros estão localizados na África Central, região que tem uma grande bacia hidrográfica, e o Paraguai, em cujo território está disponível grande parte da água que gera a energia de Itaipu. Outro bloco importante, de 31 países, tem índices entre 55 e 75% e inclui países de vários continentes, incluindo México, Índia, Itália, Cuba, e Indonésia. O grupo do extremo direito do gráfico representa os mais problemáticos do ponto de vista da água disponível, e engloba principalmente países do Oriente Médio, como Arábia Saudita, Emirados Árabes e Kuait, bem como ilhas das Américas como Jamaica e Trinidad e Tobago.
12
3.2.7 Variável: Biodiversidade e Habitat
100806040200
Median
Mean
67,565,062,560,057,555,0
1st Q uartile 37,605Median 63,4303rd Q uartile 83,380Maximum 100,000
54,710 64,317
57,553 67,729
24,890 31,739
A -Squared 1,62P-V alue < 0,005
Mean 59,513StDev 27,898V ariance 778,308Skewness -0,378890Kurtosis -0,878201N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
11
19
15
17
21
5
13
1110
55
95% Confidence Intervals
Biodiversity and habitat (0=no protection, 100=high prot)
O gráfico apresenta uma tendência à direita, reflexo do esforço dos países em procurar manter sua biodiversidade. Curiosamente, encontram-se nesse grupo mais preservacionista países tão distintos quanto Suíça e Alemanha, altamente desenvolvidos e que detém uma política incisiva de preservação do meio ambiente, e Zâmbia e Botsuana, países desfavorecidos economicamente porem detentores “naturais” de um grande patrimônio ecológico. O Brasil, a despeito de sua fama de “santuário ecológico” e “pulmão do mundo”, ocupa uma posição intermediária, no grupo de 21 países na faixa de 55-65%, ocupando a modesta 57ª. posição entre 132.
13
3.2.8 Variável: IDH 2013
100806040200
Median
Mean
67,565,062,560,057,555,0
1st Q uartile 38,386Median 62,3563rd Q uartile 78,707Maximum 100,000
53,608 62,497
58,056 67,171
23,031 29,368
A -Squared 1,68P-V alue < 0,005
Mean 58,052StDev 25,814V ariance 666,352Skewness -0,475288Kurtosis -0,667508N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
4
19
13
24
22
13
7
109
8
3
95% Confidence Intervals
Summary for IDH - 2013_1
A análise do gráfico mostra predominância de países em posição intermediária com tendência à direta, apresentando IDH acima de 50 (82 países), inclusive o Brasil. No extremo com índice 100 ou próximo aparecem países como Noruega, Austrália e Suécia. No outro extremo aparecem Congo, Níger e República Centro Africana com índice menor que 10. Revela-se grande disparidade entre os países da Europa e da África principalmente. Embora muitos destes países disponham de vastos recursos naturais, eles não se convertem em benefício da maioria da população, ao contrário do que ocorre na Europa.
14
3.2.9 Variável: Consumo de Energia Elétrica (kWh per capita)
100806040200
Median
Mean
1098765
1st Q uartile 2,234Median 6,7963rd Q uartile 9,168Maximum 100,000
6,182 9,873
4,922 8,027
9,563 12,195
A -Squared 11,65P-V alue < 0,005
Mean 8,027StDev 10,719V ariance 114,898Skewness 5,4321Kurtosis 41,9759N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
100000156
64
55
95% Confidence Intervals
Summary for Electric power consumption (kWh
O gráfico mostra uma grade concentração a esquerda, dois grandes picos – o maior, com 64 países, indica um consumo de 2,500 a 7,500 kWh o segundo, de 55 países, indica consumo de até 2,500 kWh. O grupo de outliers, que são os maiores usuários, inclui Islândia (o maior), Noruega, Canadá, Kuait, Finlândia, Suécia e Estados Unidos. Interessante notar que o grupo possui tanto países quentes, do Oriente Médio como outros de clima baixíssimo, caso de Canadá, Islândia e Noruega. No outro extremo aparecem Tanzânia, Congo, Nepal, Sudão, Camboja, Nigéria, Quênia, Senegal e Iêmen, que tem consumo baixo pela não disponibilidade de energia elétrica para a maioria da população.
15
3.2.10 Variável: Energia Nuclear e Alternativa
100806040200
Median
Mean
1412108642
1st Q uartile 1,193Median 4,0073rd Q uartile 12,172Maximum 100,000
7,672 13,063
2,197 6,276
13,967 17,810
A -Squared 14,31P-V alue < 0,005
Mean 10,368StDev 15,655V ariance 245,073Skewness 2,72523Kurtosis 9,45283N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
10011356
10
35
70
95% Confidence Intervals
Summary for Alternative and nuclear energy
O gráfico mostra uma grande concentração à esquerda, revelando que pouco ainda se realiza em termos de energias alternativas. A exceção é justamente a Islândia, país gelado que curiosamente tem quase toda a energia que consome gerada por fonte geotérmica. Outros países que chamam a atenção no grupo dos outliers são a República Centro Africana e o Tajiquistão que figuram ao lado de França e Suíça. Na Europa ainda é alto o consumo de carvão como fonte de energia. O Brasil depende quase 100% das hidrelétricas para geração de energia, com algo de nuclear e algo de termelétrica, razão pela qual ocupa a 24º posição entre os 132 países.
16
3.2.11 Variável: Combustiveis Renováveis e Gastos
100806040200
Median
Mean
25,022,520,017,515,012,510,0
1st Q uartile 4,399Median 13,2723rd Q uartile 20,441Maximum 100,000
16,223 24,522
8,574 18,853
21,501 27,417
A -Squared 11,36P-V alue < 0,005
Mean 20,373StDev 24,099V ariance 580,757Skewness 1,77510Kurtosis 2,39762N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
1
6
233
42
8
3333
37
95% Confidence Intervals
Combustible renewables and waste (% of total energy)
Analisando o gráfico, vemos que há uma grande concentração do lado esquerdo, com a maior parte das ocorrências (103 países) na faixa de 8 a 20%, outros 10 países na faixa até 50%, e os demais 19 no grupo dos outliers, dentre os quais s destacam Congo, Tanzânia, Nepal, Nigéria, Togo e Moçambique. No outro extremo encontram-se Kuait, Tajiquistão, Arábia Saudita, e Uzbequistão, países com grandes reservas de petróleo, razão pela qual apresentam ocorrências relativamente baixas.
17
3.2.12 Variável: Consumo de Energia de Combustíveis Fosseis
100806040200
Median
Mean
75,072,570,067,565,0
1st Q uartile 58,036Median 69,2413rd Q uartile 88,252Maximum 100,000
64,002 72,402
68,205 74,985
21,764 27,753
A -Squared 3,60P-V alue < 0,005
Mean 68,202StDev 24,394V ariance 595,059Skewness -0,991454Kurtosis 0,464149N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
15
25
15
37
119
45
3
6
2
95% Confidence Intervals
Summary for Fossil fuel energy consumptio_1
O gráfico mostra um pico de 37 países que, do total da energia que consomem, 65 a 75% são provenientes de combustíveis fosseis. No geral, há uma concentração desse lado do gráfico, revelando uma grade dependência dessa fonte de energia. Os mais dependentes são Arábia Saudita Trinidad e Tobago, Argélia, Irã e Cazaquistão. As exceções, que figuram como outliers no outro extremo com índice de consumo menor que 12% do total, são Congo, Zâmbia, Moçambique, Tanzânia, Nepal, Togo e Islândia.
18
3.2.13 Variável: Índice Mundial de Risco a Desastres Naturais
100806040200
Median
Mean
85,082,580,077,575,0
1st Q uartile 73,864Median 80,4473rd Q uartile 90,076Maximum 100,000
75,989 81,253
78,672 83,980
13,636 17,388
A -Squared 3,92P-V alue < 0,005
Mean 78,621StDev 15,284V ariance 233,593Skewness -1,88392Kurtosis 5,71337N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
10
39
45
19
10
332
001
95% Confidence Intervals
Summary for Indice risco mundial a desastre
O gráfico apresenta uma concentração à direita (mediana com índice entre 78 e 84). Outliers, com alto índice de risco, são Guatemala, Filipinas, Bangladesh, Camboja, Costa Rica, El Salvador e Nicarágua, países propensos que não estão preparados para enfrentar catástrofes naturais. No outro extremo aparecem Arábia Saudita, Islândia, Emirados Árabes, Suécia e Finlândia, com índice entre 95 e 100, resultado provável de fatores como ações preventivas eventualmente combinadas com um favorecimento geográfico.
19
3.2.14 Variável: Exposição
100806040200
Median
Mean
8280787674
1st Q uartile 74,157Median 80,8903rd Q uartile 85,292Maximum 100,000
73,909 79,313
78,050 82,374
14,001 17,853
A -Squared 9,80P-V alue < 0,005
Mean 76,611StDev 15,693V ariance 246,255Skewness -2,42325Kurtosis 7,15034N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
2
33
61
20
4342111
95% Confidence Intervals
Summary for Exposición (%)_1
O gráfico tem configuração parecida com o da variável Índice de Risco a Desastres Naturais, apresentando uma concentração expressiva do lado direito, com a mediana entre 78 e 82. A maior parte dos países (61) se encontra nesse pico, com índice entre 75 e 85. Destaque para a Arábia Saudita, com baixo índice de exposição a desastres naturais e os outliers Costa Rica, Japão e Filipinas, que aparecem com altíssimo índice relativo de exposição, provavelmente devido ao fato de que sejam ilhas ou tenham áreas relativamente reduzidas circundadas pelo oceano, sendo assim naturalmente mais sujeitas às intempéries climáticas que países que fazem parte de massas continentais mais amplas.
20
3.2.15 Variável: Vulnerabilidade
100806040200
Median
Mean
504846444240
1st Q uartile 25,383Median 43,2363rd Q uartile 68,747Maximum 100,000
41,670 50,359
39,693 48,965
22,510 28,704
A -Squared 1,22P-V alue < 0,005
Mean 46,015StDev 25,230V ariance 636,558Skewness 0,210903Kurtosis -0,991550N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
2
7
131313
15
21
1716
14
1
95% Confidence Intervals
Summary for Vulnerabilidad (%)_1
O gráfico mostra uma dispersão relativamente alta dos países. A vulnerabilidade parece estar associada ao grau de desenvolvimento, pois quanto maior o IDH, menor a vulnerabilidade. Sendo assim, como era de se esperar, os países mais pobres da África, como Nigéria, Chade, Libéria, República Centro-Africana, Guiné e Moçambique tem maior índice de vulnerabilidade, entre 88 e 100%, ao passo que os países mais economicamente estáveis na Europa e Oceania, como Nova Zelândia, Austrália, Suíça, Áustria, Alemanha e Noruega apresentam baixo risco, entre 0 e 8%.
21
3.2.16 Variável: Suscetibilidade
100806040200
Median
Mean
858075706560
1st Q uartile 49,037Median 77,5413rd Q uartile 87,668Maximum 100,000
62,109 71,116
68,873 82,022
23,337 29,759
A -Squared 6,40P-V alue < 0,005
Mean 66,613StDev 26,157V ariance 684,211Skewness -0,915612Kurtosis -0,385108N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
2
41
24
19
89
68
68
1
95% Confidence Intervals
Summary for Suceptibilidad (%)_1
O gráfico apresenta um pico expressivo à direita, demonstrando que aproximadamente um terço dos países da base se encontra em situação relativa de baixa suscetibilidade, com um índice que varia entre 85 e 95. Os países mais à esquerda são justamente os que possuem histórico de pobreza e/ou vivem certa instabilidade civil, política ou econômica caso dos países africanos como Libéria, Moçambique, Chade e Burundi.
22
3.2.17 Variável: Incapacidade para Enfrentar Situações Difíceis
100806040200
Median
Mean
7065605550
1st Q uartile 33,360Median 58,7933rd Q uartile 78,166Maximum 100,000
50,756 60,230
54,188 67,956
24,547 31,302
A -Squared 2,51P-V alue < 0,005
Mean 55,493StDev 27,513V ariance 756,977Skewness -0,472060Kurtosis -0,927085N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
3
16
23
1716
13
99
12
77
95% Confidence Intervals
Falta de capacidade para enfrentar situações dificieis
O gráfico mostra uma distribuição relativamente regular, porem com uma leve tendência para direita, ou seja, um número maior de países com falta de capacidade de enfrentar situações difíceis. Nesse grupo figuram Sudão com índice 100, seguido por Chade e Iêmen, com 97. Logo vem outros países do continente africano como Nigéria, Uganda, Burundi e Rep Centro Africana. Do outro lado aparecem países de alto grau de desenvolvimento e portanto menor dificuldade para enfrentar as intempéries, como Áustria, Alemanha e Suíça, com índice de 0 a 1, seguidos de Japão, Finlândia, Dinamarca e Noruega.
23
3.2.18 Variável: Capacidade de Adaptação
100806040200
Median
Mean
504846444240
1st Q uartile 25,139Median 45,6623rd Q uartile 65,697Maximum 100,000
41,173 49,685
40,503 49,518
22,051 28,119
A -Squared 0,91P-V alue 0,020
Mean 45,429StDev 24,716V ariance 610,871Skewness 0,212679Kurtosis -0,858827N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
2
5
1314
11
22
15
18
16
14
2
95% Confidence Intervals
Falta de capacidades de adaptação
O gráfico apresenta dispersão bastante ampla, sem predominância expressiva. O maior grupo, de 22 países, tem um índice na faixa de 45 a 55, dentro da mediana. No lado direito, destaque para Austrália, Nova Zelândia, Holanda, Islândia e Suíça. No outro extremo aparecem países do continente africano como Chade, Libéria, República Centro-Africana. Esse resultado reforça outras variáveis como exposição, suscetibilidade, e vulnerabilidade, mostrando comportamento análogo entre os mesmos países, portanto pode-se supor que tais variáveis sejam correlacionadas.
24
3.2.19 Variável: Governança
100806040200
Median
Mean
50,047,545,042,540,037,535,0
1st Q uartile 25,829Median 39,2093rd Q uartile 65,048Maximum 100,000
40,634 49,402
36,041 43,892
22,718 28,969
A -Squared 2,50P-V alue < 0,005
Mean 45,018StDev 25,463V ariance 648,380Skewness 0,579168Kurtosis -0,579550N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
78
5
13
8
10
29
22
15
13
2
95% Confidence Intervals
Summary for 1. Governança_1
O gráfico apresenta uma distribuição assimétrica, mostrando que no geral há um índice relativamente baixo de governança entre os países – mediana entre 36 e 43 e um pico de 29 países com índice entre 35 e 45. Os destaques positivos estão quase todos na região nórdica da Europa – Finlândia, Suécia, Noruega, Dinamarca, com índices acima de 95, ao passo que o grupo à esquerda inclui Sudão, República Centro-Africana, Iraque, Venezuela e Iêmen, todos com índice menor que 15. Isso reforça os resultados apurados em outras variáveis, mostrando que países com índices positivos também vem acompanhados de alto destaque do ponto de vista de governança.
25
3.2.20 Variável: Score EPI
100806040200
Median
Mean
545250484644
1st Q uartile 30,138Median 48,6063rd Q uartile 69,284Maximum 100,000
45,067 53,298
44,378 52,812
21,327 27,196
A -Squared 0,88P-V alue 0,023
Mean 49,183StDev 23,904V ariance 571,410Skewness 0,072672Kurtosis -0,928049N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
1
9
15
1312
26
1617
1110
2
95% Confidence Intervals
Summary for EPI Score_1
O gráfico apresenta dispersão relativamente alta dos países no índice EPI, com o maior grupo numa posição intermediaria, entre 45 e 55. Os destaques positivos ficam por conta de países desenvolvidos como Austrália, Suíça, Alemanha e Rep. Tcheca, com índices entre 90 e 100. No outro extremo figuram países com baixo grau de desenvolvimento, como Mali, Lesoto, Sudão e Libéria, com índices de 0 a 10.
26
3.2.21 Variável: Happy Planet Index
100806040200
Median
Mean
54525048464442
1st Q uartile 33,769Median 48,3423rd Q uartile 64,144Maximum 100,000
44,742 52,167
43,218 52,857
19,236 24,529
A -Squared 0,31P-V alue 0,556
Mean 48,454StDev 21,560V ariance 464,838Skewness -0,023212Kurtosis -0,646593N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
1
3
1314
23
20
22
17
99
1
95% Confidence Intervals
Summary for Happy Planet Index_1
O gráfico apresenta distribuição normal. Destaque para países que geralmente apresentam índices negativos ou pouco expressivos em indicadores socioeconômicos e de infraestrutura, e nesse quesito tem avaliação positiva, tais como Jamaica, Colômbia, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicarágua, Panamá. No entanto, ainda os países africanos apresentam os índices mais baixos, como Botsuana, Chade e República Centro-Africana, o que, se não desfaz totalmente, ao menos relativiza um certo mito que às vezes se divulga de maneira equivocada: de que pessoas pobres são mais felizes que pessoas ricas.
27
3.2.22 Variável: GINNI Index
100806040200
Median
Mean
706866646260
1st Q uartile 51,116Median 62,9333rd Q uartile 78,484Maximum 100,000
59,294 66,571
61,100 70,037
18,852 24,040
A -Squared 1,01P-V alue 0,011
Mean 62,933StDev 21,131V ariance 446,506Skewness -0,645165Kurtosis 0,313131N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev
6
12
25
17
33
16
97
23
2
95% Confidence Intervals
Summary for GINNI Index_1
Analisando o gráfico, nota-se uma certa assimetria, com um pico mostrando 33 países com índice entre 55 e 65. Chama a atenção no extremo direito do gráfico aparecerem países que não figuravam positivamente até então, como Ucrânia, Eslovênia e República Checa, com índice perto de entre 95 e 100. No outro extremo, aparecem países como África do Sul, que a despeito de seu relativo desenvolvimento, apresenta oportunidades de maneira desigual à sua população e junto com Namíbia e Botsuana, compõe o grupo dos outliers. O Brasil ocupa uma posição relativamente baixa, com índice 27.
28
4. ANÁLISE COMPARATIVA E CONSIDERAÇÕES FINAIS A seguir apresentamos tabelas comparativas de algumas variáveis abrangentes, indicando:
• as primeiras cinco posições gerais; • as melhores posições dos países ibero-americanos; • a classificação específica do Brasil; • a posição mais baixa de um país ibero-americano; e • as últimas cinco posições gerais.
País SPI País IDH - 2013 País Risk Desas País Governan País GINNI
1 New Zealand 100,0000 1 Norway 100,0000 1 Saudi Arabia 100,0000 1 Finland 100,0000 1 Ukraine 100,00002 Switzerland 99,9101 2 Australia 98,1878 2 Iceland 98,5598 2 Norway 98,9114 2 Slovenia 99,86953 Iceland 99,6945 3 Sweden 95,5519 3 Unit Arab Emir 97,2674 3 Sweden 98,8206 3 Sweden 96,71194 Netherlands 98,4364 4 United States 95,0577 4 Sweden 96,2334 4 New Zealand 98,7169 4 Czech Rep 95,90295 Norway 97,9871 5 Germany 94,5634 5 Finland 96,0487 5 Denmark 98,2836 5 Belarus 95,7203
21 Spain 86,57441 21 Spain 87,6442 19 Spain 92,5037 18 Chile 80,6744 49 Spain 71,477022 Portugal 86,07117 30 Chile 79,9012 28 Portugal 90,9897 21 Portugal 74,0262 62 Portugal 64,431125 Costa Rica 81,14666 31 Portugal 79,9012 30 Argentina 90,7312 25 Spain 70,1330 90 Uruguay 56,941526 Uruguay 80,71531 36 Argentina 77,5947 31 Paraguay 90,5096 28 Uruguay 68,4302 92 El Salvado 55,688930 Chile 78,54062 37 Uruguay 74,6293 36 Uruguay 89,5495 36 Costa Rica 64,5690 101 Argentina 51,069946 Brazil 67,16391 56 Brazil 67,05107 40 Brazil 88,4417 51 Brazil 45,42651 124 Brazil 27,322577 Honduras 51,54565 95 Nicaragua 45,6343 131 El Salvador 41,1004 97 Honduras 26,1149 125 Colombia 25,0783
128 Sudan 10,5140 128 Burkina Faso 8,4020 128 Cambodia 41,1004 128 Yemen 8,2782 128 Honduras 14,9791129 Guinea 8,6449 129 Chad 5,7661 129 Costa Rica 40,3250 129 Venezuela 8,0062 129 Zambia 14,7443130 Burundi 8,5011 130 Centr Africa 0,6590 130 Bangladesh 32,7917 130 Iraq 7,3225 130 Botswana 6,9937131 Centr Africa 2,8217 131 Congo 0,1647 131 Guatemala 27,9542 131 Centr Africa 0,9088 131 Namibia 4,7495132 Chad 0,0000 132 Niger 0,0000 132 Philippines 0,0000 132 Sudan 0,0000 132 South Afri 0,0000
De maneira geral, as posições melhores encontram-se nos países desenvolvidos da Europa e Oceania, sobretudo em variáveis como SPI, IDH e Governança. Em contrapartida, mas posições mais baixas dessas mesmas variáveis estão nos países africanos, exceções feitas a Venezuela e Iraque na variável governança, acredito que relacionada às políticas de tais países ligadas ao petróleo. No grupo de países ibero-americanos, destacam-se Portugal e Espanha, que ser beneficiaram da inserção como membros da União Europeia, tendo que cumprir com uma agenda de desenvolvimento com forte relação com alguns desses índices. Em seguida, aparecem Uruguai em destaque, seguido por Chile, Argentina e Costa Rica. O Brasil no geral encontra-se mais abaixo, em posições intermediárias. Uma diferença importante aparece na variável GINNI, com países do leste europeu surgindo entre os primeiros da lista positiva, algo inesperado. Esse país mais igualitário seria um efeito tardio da estrutura social do sistema capitalista? Seriam países de estrutura menos complexa e por isso mais controlável? Algo que poderia ser investigado para verificar o que fazem diferente dos demais para ganharem esse destaque. Outro ponto que vale ressaltar nesta variável é a presença de vários países latino-americanos nas últimas posições, um muito próximo delas, revelando a desigualdade abissal que ainda assola a região. Acredito que teremos oportunidade de nos debruçar mais atentamente sobre essa questão quanto nos detivermos mais profundamente sobre a análise desses países.
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
Trabalho 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
GPS Tema 13 DEMOCRACIA E REDES SOCIAIS
Disciplina: Métodos Quantitativos
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos
Agris Laimonis Dumpe Junior
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1. INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos a um conjunto de 17 (dezessete) variáveis sobre democracia e redes sociais selecionados previamente, com o objetivo de explicar relações entre democracia e outras variáveis num universo de 132 países.
Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.
Na seqüência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.
Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média, mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O software estatístico utilizado é o MINITAB. 2. ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são os 132 países analisados por uma serie de indicadores de referencia internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que descrevemos a seguir. 2.2 As Variáveis Esta pesquisa é composta por 14 variáveis quantitativas e 3 categóricas – o nome dos países, seu código e região. As mesmas são melhor explicadas na Tabela 1. As variáveis podem ainda ser divididas em índices sintéticos e variáveis-componentes ou indicadores, do seguinte modo: Das quatorze variáveis quantitativas:
• 7 variáveis que são em realidade índices sintéticos;
• 7 variáveis que são componentes do Índice de Progresso Social em dimensões selecionadas, como Fundamentos do Bem-Estar; Essas variáveis por sua vez foram extraídas de bancos de dados internacionais, como Freedom House, Cingranelli-Richards Human Rights Data Project e Heritage Foundation.
2.2.1 Índices sintéticos: São sete: Índice de Progresso Social, 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), o Índice de Gini para os países selecionados e o Democracy Index. 2.2.2 Indicadores componentes do IPS: São sete indicadores, sendo que 5 destes estão agrupados na dimensão “Fundamentos do Bem-Estar”, dentro dos subcomponentes “Direitos pessoais”, e 2 destas variáveis estão agrupadas na dimensão “Fundamentos do Bem-Estar” , mais especificamente no grupo de componentes “Liberdade Pessoal e Escolha”.
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Os anos de referência são especificados na tabela 1, abaixo. Tabela 1. As Variáveis
Variável Significado Tipo Unidade de Medida Original
PAÍS É o nome do país. Variável Categórica
N/A
Country Code É o código de três letras atribuído a cada país.
Variável Categórica
N/A
REGIÃO É a região em que o país está localizado, dentre 20 regiões do mundo.
Variável Categórica
N/A
Social Progress Index Pontuação no Índice de Progresso Social
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Political rights*
Avaliação de três subcategorias sobre direito político: processo eleitoral, pluralismo participação e funcionamento do governo
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em
escala de 7 a 1
Freedom of speech
Medida em que a liberdade de expressão e de imprensa são afetados pela censura do governo, incluindo a propriedade dos meios de comunicação
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em
escala de 0 a 2
Freedom of assembly/association
Medida em que a liberdade de associação e união estão sujeitos a limitações ou restrições governamentais
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em
escala de 0 a 2
Freedom of movement
Medida da soma de duas variáveis: Liberdade de movimento a estrangeiros e cidadãos do próprio país
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em
escala de 0 a 4
Private property rights
O grau em que as leis de um país protege os direitos de propriedade privada e o grau em que seu governo impõe essas leis
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Freedom over life choices
O percentual de entrevistados respondendo satisfeito a pergunta: Você está satisfeito ou insatisfeito com a sua liberdade de escolher o que você faz com a sua vida?
Variável Quantitativa
Ocorrência %
4
Freedom of religion
Uma medida combinada de 20 tipos de restrições, incluindo os esforços dos governos para proibir determinadas crenças, proibir conversões, limite de pregação ou dar tratamento preferencial a um ou mais grupos religiosos
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em
escala de 0 a 4
IDH2013 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
Governança Índice de Governança Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal. EPI Score Pontuação no Índice de
Proteção Ambiental . Fonte: EPI
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal. Happy Planet Index Medida de bem-estar
sustentável. Fonte: HPI Variável
Quantitativa Pontuação do
país, em escala
centesimal. GINI* Pontuação no Índice de
Gini. Variável
Quantitativa Pontuação do
país, em escala
centesimal.
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
Variável Quantitativa
Pontuação do país, em escala
centesimal.
* As variáveis marcadas com (*) foram positivadas para as análises deste trabalho. 2.3 A Tabela de Dados A tabela de dados está disponível no Anexo I em formato Excel e Minitab.
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3. ANÁLISE DAS VARIÁVEIS 3.1 Variáveis Categóricas Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos do tipo pie chart, conforme abaixo. 3.1.1 Variáveis: “PAÍS e Country Code” em função de “REGIÃO” Nossa amostra totaliza 132 países, que estão listados categoricamente em países e seus respectivos códigos, agrupados pela região do mundo em que estão localizados. O Gráfico I abaixo mostra a distribuição de países por região.
3.2 Variáveis Quantitativas 3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5 números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling. O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias ( marcadas com asterisco) pelo valor médio das variáveis em cada variável. Na análise abaixo (Tabela 2) foi possível identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável.
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Tabela 2: Descriptive Statistics: Social Progr; Political ri; Freedom of s; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Political rights (1=full 132 0 3,280 1,000 7,000 Freedom of speech (0=low 132 0 0,8712 0,0000 2,0000 Freedom of assembly/asso 132 0 1,0682 0,0000 2,0000 Freedom of movement (0=l 132 0 3,030 0,000 4,000 Private property rights 130 2 43,88 5,00 95,00 Freedom over life choice 132 0 68,91 26,00 95,00 Freedom of religion (1=l 132 0 2,9924 1,0000 4,0000 IDH - 2013 125 7 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 129 3 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 119 13 39,024 24,820 63,140 Democracy Index 132 0 5,873 1,490 9,930
Num segundo passo, substituímos os valores faltantes pela média de cada variável, resultando na Tabela 3, abaixo, na qual verificamos que os valores faltantes foram zerados sem impacto na média da distribuição: Tabela 3: Descriptive Statistics: Social Progr; Political ri; Freedom of s; ... Variable N N* Mean Minimum Maximum Social Progress Index 132 0 63,67 32,60 88,24 Political rights (1=full 132 0 3,280 1,000 7,000 Freedom of speech (0=low 132 0 0,8712 0,0000 2,0000 Freedom of assembly/asso 132 0 1,0682 0,0000 2,0000 Freedom of movement (0=l 132 0 3,030 0,000 4,000 Private property rights 132 0 43,88 5,00 95,00 Freedom over life choice 132 0 68,91 26,00 95,00 Freedom of religion (1=l 132 0 2,9924 1,0000 4,0000 IDH - 2013 132 0 0,6894 0,3370 0,9440 1. Governança 132 0 53,38 15,22 100,00 EPI Score 132 0 52,48 18,43 87,67 Happy Planet Index 132 0 42,673 22,591 64,036 GINNI Index 132 0 39,024 24,820 63,140 Democracy Index 132 0 5,873 1,490 9,930
3.2.2 Análise das variáveis Nesta seção utilizaremos as seguintes ferramentas estatísticas para analisar as 14 variáveis quantitativas : Histograma, Curva de Densidade, Box-Plot, Intervalo de confiança da média e mediana . Também poderemos considerar na análise dados como Média, desvio-padrão, variância, quantidade de observações, valores mínimos, máximos, informações dos quartis e o teste de normalidade de Anderson-Darling (A-Squared e P-Value), para todas as variáveis.
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4. ANÁLISE COMPARATIVA E CONSIDERAÇÕES FINAIS 4.1 Social Progress Index - Índice de Progresso Social
A princípio a distribuição aproxima-de da normal. O gráfico registra a pontuação
cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados. Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados entre 35 e 45
com apenas 7 observações, e o mesmo fenômeno se repete para a faixa de pontuação 75 à 85, que também apresenta apenas 7 observações. O maior número de observações encontra-se na faixa de 45 a 55, com 24 observações. Esta faixa corresponde a última faixa imediatamente inferior à mediana e corresponde a um nível de desenvolvimento considerado “médio” pelo índice. A mediana de 56,183 e o terceiro quartil de 73,94 indicam o poder discricionário do índice, que consegue separar o grupo de países em 11 estratos bem definidos, o que pode ser bastante útil para classificações futura de dados.
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4.2 Political rights – Direitos Politicos
A variável Direitos politicos que é a avaliação de três subcategorias sobre direito político: processo eleitoral, pluralismo/participação e funcionamento do governo mostra uma concentração maior de países a direita do gráfico acima da distribuição normal, são 80 países entre os 132 da amostra com pontuação acima da média de 66,667 a esquerda do gráfico temos 10 países com pontuação zero.
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4.3 Freedom of speech – Liberdade de espressão
A variável Freedom of speech – Liberdade de expressão que é a medida que a liberdade de expressão e de imprensa são afetados pela censura do governo, incluindo a propriedade dos meios de comunicação mostra um gráfico com uma concentração de países no centro acima da mediana de 50 com 89 dos 132 países analisados, a esquerda do gráfico temos 30 países com zero de pontuação e a direita apenas 13 países com pontuação de 100.
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4.4 Freedom of assembly/association
Freedom of assembly/association é a medida em que a liberdade de associação e união estão sujeitos a limitações ou restrições governamentais seu gráfico mostra uma divisão em 3 grupos onde a direita do gráfico temos 47 países com pontua cão de 100, ao centro outro grupo com pontuação de 50 e a esquerda 38 países com zero de pontuação, essa variável foi normalizada e sua pontuação original era de zero, um e dois.
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4.5 Freedom of movement
A variável Freedom of movement- Liberdade de movimento é a medida da soma de duas variáveis: Liberdade de movimento a estrangeiros e a cidadãos do próprio país seu gráfico mostra uma distribuição não homogênea com uma concentração maior a direita onde 66 países estão com pontuação 100, a esquerda do gráfico temos 6 países com pontuação zero.
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4.6 Private property rights
A variável Private property rights- Direito a propriedade privada é o grau em que as leis de um país protege os direitos de propriedade privada e o grau em que seu governo impõe essas leis, a princípio a distribuição aproxima-de da normal, o gráfico registra a pontuação cardinal no conjunto de observações para os 132 países analisados, o maior número de países encontra-se na faixa de 25 a 35 pontos, com 34 países, apenas a New Zealand aparece com 100 pontos.
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4.6 Freedom over life choices
A variável Freedom over life choices-Liberdade sobre as escolhas da vida é o percentual de entrevistados respondendo satisfeito a pergunta: “Você está satisfeito ou insatisfeito com a sua liberdade de escolher o que você faz com a sua vida?” o gráfico mostra uma distribuição próxima a normal com uma maior concentração de países a direita do gráfico acima da mediana de 63,768.
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4.7 Freedom of religion
A variável Freedom of religion-Liberdade de Religião que é uma medida combinada de 20 tipos de restrições, incluindo os esforços dos governos para proibir determinadas crenças, proibir conversões, limite de pregação ou dar tratamento preferencial a um ou mais grupos religiosos seu gráfico normatizado e a escala original de zero a quatro mostra uma concentração de países a direita do gráfico com 92 países acima da mediana de 66,667 e em seu lado esquerdo 40 países com pontuação entre zero e 35.
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4.7 IDH (2013) - Índice de Desenvolvimento Humano (IDH/PNUD) O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. Fonte: PNUD, 2013.
O gráfico para o IDH aproxima-se de uma distribuição normal, mas deslocada para a direita, com uma concentração maior de países dos 55 aos 75 pontos, totalizando 46 países. Isso pode ser constatado também pela mediana, em 62,35. No estrato inferior, com 55,84 pontos, encontra-se o Paraguai, com IDH de 0,676 ( considerado “médio” nível de desenvolvimento humano) e no estrato superior, com 74,62 pontos encontra-se o Uruguai, com IDH de 0,79 , que é considerado “alto desenvolvimento humano” pelo PNUD. A partir destes dados é possível afirmar que 95, dos 132 países analisados tem nível de IDH “médio” ou superior.
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4.8 Índice de Governança
O gráfico para a variável GOV aproxima-se de uma distribuição normal deslocada para
a esquerda, o primeiro quartil de 25,82 e a mediana de 39,21 confirmam esse deslocamento, indicando uma concentração crescente de países entre as faixas de 5 a 15 (13 países), de 15 a 25 (15 países), de 25 a 35 (22 países) até chegar ao pico – a faixa 35 a 45 (29 países). Essas faixas agrupam o equivalente a 60% dos países analisados. Em relação ao pico, os países mais bem colocados são a Macedônia (44,74), a Turquia (44,69) e o Kuwait (44,24) e na faixa inferior ficam Argentina (35,30), Benin (35,75) e Indonesia (35,96). Aparentemente trata-se de grupo bastante heterogêneo, não sendo possível estabelecer relações imediatas.
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4.9 EPI - Pontuação no Índice de Proteção Ambiental . Fonte: EPI
A análise dos dados do Índice de Proteção Ambiental apresenta uma distribuição normal, com média de 49,18 e mediana de 48,60, ou seja, um ligeiro deslocamento para a esquerda. Há apenas 1 país no estrato superior ( nota normalizada acima de 95), que é a Suiça, com EPI de 87,67 , seguida por 9 países no segundo estrato ( de 85 a 95), sendo todos países de alto IDH e IPS ( Austrália, República Tcheca, Alemanha, etc) sendo o último país do estrato a Dinamarca com EPI de 76,92. Já nos dois estratos inferiores temos a seguinte composição : no primeiro estrato (nota normalizada até 5) há dois países – Mali (EPI = 18,43) e Lesoto (EPI = 20,81) , seguidos por um grupo de 10 países no segundo estrato que vai de 5 a15. Destes 10 países, 9 encontram-se na África, sendo Bangladesh a única exceção do grupo. O país melhor colocado é Angola, com EPI de 39,93. Já a faixa de pico, que vai de 45 a 55, é composta da seguinte maneira : na parte inferior, Algéria (EPI = 50,08) e Libano (EPI = 50,15) seguindo por um grupo heterogêneo de 26 países nos quais Jordânia (EPI =55,78) e Montenegro (EPI= 55,52).
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4.10 HPI - Pontuação no Happy Planet Index. Fonte: HPI
A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal, com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau, com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno número de países : Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia (FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53). No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana, com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9 paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27). Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB. A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os melhores colocados do grupo. O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana, evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às situações adversas. Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.
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4.11 Índice de GINI
Para o Índice de Gini, que mede a desigualdade de renda, faltaram dados relativos a 13 países, que foram substituídos pela média da distribuição original, que foi de 39,02, que normalizado de 0 a 100 tornou-se 62,93, o que explica o pico registrado na coluna entre 55 e 65 – dos 33 países, na realidade apenas 20 tem sua pontuação original registrada neste intervalo. Assim percebemos uma distribuição basicamente uniforme, com tendência para concentração de países mais a direita, como já demonstra o primeiro quartil, em 51,11. São 6 países no estrato superior, acima de 95 pontos na escala normalizada, conforme a Tabela 13, abaixo, que como podemos ver é formada pelos antigos países socialistas Tabela 13 – Países com menor índice de Gini ‘ PAÍS CÓD REGIÃO GINI Ukraine UKR Eastern Europe 24,820 Slovenia SVN Southern Europe 24,870 Sweden SWE Northern Europe 26,080 Czech Republic CZE Eastern Europe 26,390 Belarus BLR Eastern Europe 26,460 Slovakia SVK Eastern Europe 26,580
Os países com maior desigualdade de renda estão dividos nos três primeiros estratos : de 5 a 15 (2 países – África do Sul e Namíbia), de 15 a 25 (3 países – Botswana, Zâmbia e Honduras) e de 25 a 35 (2 países – República Central Africana e Lesoto). Tabela 13 – Países de maior índice de Gini (mais desiguais) PAÍS CÓD REGIÃO GINI Lesotho LSO Southern Africa 54,170
20
Central African Republic CAF Eastern Africa 56,300 Honduras HND IBE 57,400 Zambia ZMB Middle Africa 57,490 Botswana BWA Southern Africa 60,460 Namibia NAM Southern Africa 61,320 South Africa ZAF Southern Africa 63,140
Botswana, Namíbia e África do Sul aparecem como outliners no gráfico. 4.11 Democracy Index
A varrável Democracy Index-Indice de Democracia que é baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o funcionamento do governo; participação política; e cultura política tem um gráfico que se aproxima da normal, a maior concentração de países está situado ao centro são 24 países com pontuação entre 55 e 65 logo acima da mediana de 53,969.
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração
Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração
METODOS
Trabalho 1
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
PROJETO ORIBER
TEMA 14. GOVERNANÇA E EMPODERAMENTO DO CIDADÃO
Disciplina: Métodos Quantitativos
Professor: Dr. Arnoldo Jose de Hoyos
GERALDO CARLOS SILVESTRE
2
Sumário 1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................................ 3 2 ENTENDENDO OS DADOS ........................................................................................................................ 3
2.1 Os Indivíduos.......................................................................................................................................... 3 2.2 As Variáveis ........................................................................................................................................... 3
2.2.1 Índices sintéticos .............................................................................................................................. 4 2.2.2 Indicadores componentes do índice de Governança ........................................................................... 4
2.3 A Tabela de Dados .................................................................................................................................. 9 3 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS ....................................................................................................................... 9
3.1 Variáveis Categóricas.............................................................................................................................. 9 3.1.1 As variáveis: “COUNTRY e COUNTRY_CODE” em função de “REGION” .................................... 9
3.2 Variáveis Quantitativas ..........................................................................................................................10 3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria .....................................................................10 3.2.2 SPI – Índice de Progresso Social ......................................................................................................12 3.2.3 Opportunity .....................................................................................................................................14 3.2.4 Mobile Telephone Subscriptions ......................................................................................................15 3.2.5 Internet Users ..................................................................................................................................17 3.2.6 Press Freedom Index .......................................................................................................................18 3.2.7 Corruption .......................................................................................................................................20 3.2.8 Discrimination and Violence............................................................................................................21 3.2.9 Religions Tolerance .........................................................................................................................23 3.2.10 Community Safe Net .....................................................................................................................24 3.2.11 Corruption Perceived Index ...........................................................................................................25 3.2.12 IDH 2013 ......................................................................................................................................26 3.2.13 Governance ...................................................................................................................................28 3.2.14 Voice and Accountability ..............................................................................................................29 3.2.15 Political Stability ...........................................................................................................................30 3.2.16 Government Effectiveness .............................................................................................................32 3.2.17 Regulatory Quality ........................................................................................................................33 3.2.18 Rule of Law ..................................................................................................................................34 3.2.19 Control of Corruption ....................................................................................................................36 3.2.20 Institutions ....................................................................................................................................37 3.2.21 Knowledge and Technology ..........................................................................................................39 3.2.22 EPI Score ......................................................................................................................................40 3.2.23 Happy Planet Index .......................................................................................................................42 3.2.24 Gini Index .....................................................................................................................................43 3.2.25 Democracy Index ..........................................................................................................................45 3.2.26 Ocean Health Index .......................................................................................................................46
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................................................................................47
3
1 INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados
relativos a um conjunto de 26 variáveis de desenvolvimento humano, previamente
selecionadas, com o objetivo de explicar relações de Governança e Empoderamento do
Cidadão, num universo de 132 países, sendo 3 variáveis categóricas e 23 variáveis
quantitativas.
Para tal, iniciamos com o entendimento dos dados, incluindo a definição dos
indivíduos e das variáveis, suas classificações em variáveis categóricas ou quantitativas, os
significados e unidades de medida, além da apresentação da tabela de dados.
Na sequência, analisamos cada uma das variáveis separadamente quanto a sua forma
de distribuição, os valores atípicos, medidas de centro e dispersão.
Para tal contamos com o auxílio de gráficos (pie chart, barras, histogramas, gráficos
de ramos, box-plot, dot-plot e curvas de densidade) e de medidas numéricas (média,
mediana, quartis, desvio-padrão, variância, intervalo de confiança e teste de normalidade de
Anderson-Darling). No final, buscamos comparar as análises efetuadas para cada variável. O
software estatístico utilizado é o MINITAB.
2 ENTENDENDO OS DADOS 2.1 Os Indivíduos
Os indivíduos deste estudo são os 132 países analisados por uma série de indicadores
de referencia internacional. Os dados analisados de cada país são as variáveis que
descrevemos a seguir.
2.2 As Variáveis
Esta pesquisa é composta por 3 variáveis categóricas – o nome dos países, seu código e
região e por 23 variáveis quantitativas, detalhadamente explicadas na Quadro 2. As variáveis
quantitativas estão divididas em índices sintéticos, variáveis-componentes ou indicadores,
conforme descrito no Quadro 1.
4
Quadro 1 – Tipos de variáveis
Variável Tipo de Variável FonteSocial Progress Index Sintética WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeOpportunity Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeMobile Telephone Subscriptions Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeInternet Users Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammePress Freedom Index Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeCorruption Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeDiscrimination and Violence Against Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeReligious Tolerance Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeCommunity Safety Net Componente do Social Progress Index WIO / UNICEF Joint aonitoring trogrammeCorruption Perceived Index Sintética World BankIDH Sintética tNUDGovernança Sintética World BankVoice and Accountability Componente da Governança World BankPolitical Stability Componente da Governança World BankGovernment Effectiveness Componente da Governança World BankRegulatory Quality Componente da Governança World BankRule of Law Componente da Governança World BankControl of Corruption Componente da Governança World BankInstituições Indicador Dlobal InnovationKnowledge and Technology Indicador Dlobal InnovationEPI Score Sintética epi.yale.eduHappy Planet Index Sintética happyplanetindex.orgGINI Index Sintética World Bank
Fonte: Elaborado pelo autor 2.2.1 Índices sintéticos
Das 23 variáveis quantitativas, 7 são índices sintéticos, são eles: Índice de Progresso
Social (Social Progress Index); Índice de Corrupção Percebida (Corruption Percieved Index);
Índice de Desenvolvimento Humano – IDH ; Índice de Governança (Governance Index); o
Índice de Proteção Ambiental – EPI (Environmental Protection Index); o Índice de Felicidade
do Planeta (Happy Planet Index); e o Índice GINI (GINI Index).
2.2.2 Indicadores componentes do índice de Governança
O índice de Governança, variável central deste trabalho, é composto por 6 Indicadores
mundiais que abordam seis grandes dimensões de governança para 215 países durante o
período de 1996-2013: a) Voz e Prestação de contas; b) Estabilidade política; c) Eficácia
governamental; d) Qualidade regulatória; e) Estado de direito; e f) Controle da corrupção. Os
detalhamentos de cada um desses indicadores estão apresentados no Quadro 2.
5
Quadro 2 - As Variáveis, Significado, Tipo e Unidade
Variável Significado Tipo Unidade Country É o nome o país. Variável
Categórica N/A
Country Code Conjunto de três letras obtidas do nome de um país. Variável Categórica
N/A
Region
Conjunto de países distinguido por características próprias.
Variável Categórica
N/A
Social Progress Index
O índice de progresso social de um país é obtido pela média de 15 indicadores de três grandes temas: a) Necessidades Humanas Básicas (Saúde básica e nutrição, Saneamento de águas, Moradia e Segurança pessoal); b) Fundamentos de Bem Estar (Acesso à educação básica, acesso à informação e comunicação, Saúde e bem estar; Sustentabilidade ambiental e Direitos pessoais); e c) Oportunidade (Liberdade e escolha pessoal, Tolerância e inclusão e Acesso à educação superior.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Opportunity
O índice de oportunidade é refletido pela média de 3 indicadores: a) Liberdade e escolha pessoal; b) Tolerância e inclusão; e c) Acesso à educação superior.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Mobile telephone subscriptions 1
Assinatura telefônica usando serviço de tecnologia de telefone celular, incluindo serviços pré-pagos. Foram consideradas as assinaturas ativas nos últimos três meses. Expressa o número de assinaturas por 100 habitantes.
Variável Quantitativa
Ocorrência de
Assinaturas por 100
habitantes.
Internet users
Reflete o percentual do número estimado de usuários de internet (incluindo acesso por telefone celular) em relação à população total. O percentual mínimo foi 1,2% e o máximo de 96,2% de usuários de internet em relação à população total.
Variável Quantitativa
Percentual de usuários em relação
à população
total do país.
Press Freedom Index
Reflete o grau de liberdade de imprensa e os esforços das autoridades para garantir essa liberdade
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Corruption O nível de percepção de corrupção no sector público com base na opinião de especialistas.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Discrimination and violence against minorities2
A discriminação, falta de poder, violência étnica, a violência comunitária, a violência sectária e violência religiosa.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
1 Originalmente a variável indica a quantidade de assinatura para 100 habitantes, sendo que a relação mínima foi de 15 e a máxima de 187 assinaturas por 100 habitantes. Os números foram padronizados para uma escala de 0 a 100. No EPI Score, o índice está expresso por 100 assinaturas por 100 habitantes. 2 Originalmente a variável estava apresentada em uma escala de 0 a 10, sendo padronizada para uma escala de 0 a 100.
6
Religious tolerance3
Reflete 13 tipos de hostilidades religiosas cometidas por ações individuais, organizações ou grupos da sociedade, incluindo conflitos relacionados com grupos de religião armados ou terrorismo, multidão ou a violência sectária, o assédio sobre traje por razões religiosas ou outras intimidações ou abusos relacionados com a religião.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal em 4 níveis (25, 50, 75
e 100)
Community safety net
O percentual de entrevistados que respondem sim à pergunta, "se você estiver em apuros, você tem parentes ou amigos que você pode contar para ajudá-lo sempre que precisar deles, ou não?"
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Corruption Perceived Index 2014
Refere-se ao grau em que a corrupção é percebida por pessoas de negócios e analistas entre funcionários públicos e políticos.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
IDH 2013 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Governança
Governança e emporedamento do cidadão consiste nas tradições e instituições pelas quais a autoridade de um país é exercida. Isso inclui o processo pelo qual os governos são selecionados, monitorados e substituídos; a capacidade do governo para formular e implementar políticas sólidas de forma eficaz; e o respeito dos cidadãos e do Estado para as instituições que governam as interações econômicas e sociais entre eles. Os Indicadores Mundiais de Governança abordam seis grandes dimensões de governança para 215 países durante o período de 1996-2013: a) Voz e Prestação de contas; b) estabilidade política; c) Eficácia Governamental; d) Qualidade Regulatória; e) Estado de Direito; e f) Controle da Corrupção .
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Voice and Accountabilit4
Participação e Prestação de contas capta a percepção de medida em que os cidadãos de um país são capazes de participar na eleição de seu governo, bem como a liberdade de expressão, liberdade de associação, e a liberdade de imprensa.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Political Stability5
Estabilidade política e ausência de Violência / Terrorismo indicam as percepções do risco de instabilidade política e ou violência politicamente motivada, incluindo o terrorismo. Esta variável é construída a partir de diversos indicadores mundiais de diversas fontes relacionados a temas de violência ou terrorismo que possam gerar uma instabilidade política, como por exemplo: conflitos armados, tensões internacionais de terrorismo, custo do terrorismo, frequência de assassinatos políticos, frequência de desaparecimento,
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
3 Os dados originais estão em uma escala de 4 níveis de 1 a 4, e foram padronizados para uma escala centesimal também de 4 níveis, sendo: 25, 50, 75 e 100. 4 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 5 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100.
7
frequência de tortura, conflitos internos e externos, conflitos religiosos etc.
Government Effectiveness6
Eficácia Governamental capta a percepção da qualidade dos serviços públicos, a qualidade do serviço público e do seu grau de independência das pressões políticas, a qualidade da formulação e implementação de políticas, e a credibilidade do compromisso do governo de tais políticas.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Regulatory Quality7
Qualidade Regulatória capta a percepção da capacidade do governo para formular e implementar políticas e regulamentos de som que permitem e promover o desenvolvimento do sector privado.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Rule of Law8 Estado de Direito capta a percepção da medida em que os agentes têm confiança e respeito nas regras da sociedade, e em particular a qualidade da execução de contratos, direitos de propriedade, a polícia e os tribunais, bem como a probabilidade de crime e violência.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Control of Corruption9
Controle da Corrupção capta a percepção da extensão em que o poder público é exercido para ganhos e enriquecimento privado, incluindo tanto as formas insignificantes de corrupção, assim como o uso do Estado por elites e interesses privados.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Institutions Capta o quadro institucional de um país, por meio de suas instituições, medindo a capacidade de atrair negócios e promover o crescimento, fornecendo boa governança e níveis adequados de proteção e incentivo para inovações. O índice é formado por três pilares: a) Ambiente Político: indica a percepção da probabilidade de que um pais possa ser desestabilizado; da qualidade dos serviços públicos e civis; da formulação e implementação de políticas; e a percepção de violações à liberdade de imprensa; b) Ambiente Regulatório; indica a percepção sobre a capacidade de um governo de formular e implementar políticas de coesão que promovam o desenvolvimento do setor privado; a prevalência do Estado de Direito; e avalia os custos de indenização por demissão de trabalhador; e c) Ambiente de Negócios: reflete a avaliação de três aspectos que afetam diretamente os empreendimentos privados, a facilidade de começar um negócio, a facilidade de solução de insolvência e a facilidade de pagamento de impostos.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
6 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 7 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 8 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100. 9 A pontuação original da pesquisa de cada país é apresentada por um indicador com variação entre -2,5 a 2,5. Referida pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100.
8
Knowledge and Technology
Reflete todas as variáveis tradicionais direcionadas para a atividade de invenções e inovações, abrangendo: a) Criação do Conhecimento que envolve: o resultado de Atividades Criativas e Inovadores; pedidos de patentes; Aplicação de modelos de utilidade; artigos científicos e técnicos públicos; e quantidade de citações dos artigos publicados; b) Sobre o Impacto do Conhecimento, envolvendo: estatísticas que representem o impacto das atividade de invenções e inovações no contexto micro e macroeconômico, aumento da produtividade do trabalho, a entrada de novas empresas, os gastos com software e quantidade de certificação de qualidade ISSO 9001; e c) Difusão do Conhecimento medida por estatísticas ligadas ao setor de alta tecnologia ou que são fundamentais para a inovação, envolvendo quadro aspectos: royalties e taxas de licenças; percentual de exportações de alta tecnologia em relação ao total de exportações; percentual das exportações de serviços de comunicação, computação e informação em relação ao total de exportação de serviços; e o percentual de saída de FDI (Foreign Direct Investment) em relação ao PIB (Produto Interno Bruto).
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
EPI Score 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 e proteção do meio ambiente.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Happy Planet Index
Reflete a felicidade de um país com base em três indicadores: Expectativa de Vida, Bem-estar e Pegada Ecológica (Ecological Footprint).
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
GINI Index10 Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda entre os indivíduos ou agregados familiares dentro de uma economia desvia de uma distribuição perfeitamente igual. O índice de Gini mede a área entre a curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta, expressa em percentagem da superfície máxima abaixo da linha. Assim, um índice de Gini de 0 representa igualdade perfeita, enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
Democracy Index11
Índice de Democracia fornece um instantâneo estado da democracia em todo o mundo e está baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o funcionamento do governo, participação política e cultura política.
Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
10 Tradicionalmente, o índice de Gini, quando igual a 0 representa igualdade perfeita, enquanto um índice de 100 implica em desigualdade perfeita. Para efeitos de análises e padronização, neste trabalho, o referido índice foi padronizado (positivado) passando então a representar que O significa desigualdade perfeita e 100 significa igualdade perfeita. 11 O índice de democracia, originalmente, é apresentado em uma escala de 0 a 10, dividida em quatro intervalos, a saber: de 8 a 10, Democracia Plena; de 6 a 7,99, Democracia Imperfeita; de 4 a 5,99, regime híbrido; e abaixo de 4, regime autoritário. Para os objetivos deste trabalho, os dados foram padronizados para uma escala de 0 a 100.
9
Baseado em 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".
Ocean Health Index (OHI)
Indica a saúde dos oceanos Variável Quantitativa
Pontuação em Escala Centesimal
2.3 A Tabela de Dados
A tabela de dados está disponível no Apêndice 1. 3 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS 3.1 Variáveis Categóricas
Este tipo de variável indica que o foco de concentração deve ser a análise de gráficos
do tipo pie chart.
3.1.1 As variáveis: “COUNTRY e COUNTRY_CODE” em função de “REGION”
Nossa amostra totaliza 132 países, que estão listados categoricamente em países
(Country) e seus respectivos códigos (Country_Code), agrupados por região. O referido
agrupamento não leva consideração apenas a proximidade geográfica dos países, as regiões
também são distinguidas por características próprias (Exemplo: Portugal e Espanha, países
localizados no Europa, para efeito deste trabalho estão incluídos na região identificada como
AIBER). O Gráfico 1, apresentado a seguir, demonstra a distribuição dos países por região.
10
Northern America
Northern EuropeSouth-Eastern Asia
South AmericaSouthern AfricaSouthern Asia
Southern EuropeWestern Africa
Western AsiaWestern Europe
AIBERAustralia and New Zealand
CaribbeanCentral Asia
Eastern AfricaEastern Asia
Eastern EuropeMiddle Africa
Northern Africa
C ategory
Western Europe6; 4,5%
Western A sia12; 9,1%
Western A frica11; 8,3%
Southern Europe9; 6,8%
Southern A sia6; 4,5%
Southern A frica6; 4,5%
South A merica1; 0,8%
South-Eastern A sia6; 4,5%
Northern Europe10; 7,6%
Northern A merica2; 1,5%
Northern A frica5; 3,8%
Middle A frica5; 3,8%
Eastern Europe10; 7,6%
Eastern A sia4; 3,0%
Eastern A frica10; 7,6%
C entral A sia4; 3,0%
C aribbean3; 2,3%
A ustralia and New Zealand2; 1,5%
A IBER20; 15,2%
Gráfico 1 - Distribuição dos países por região
3.2 Variáveis Quantitativas
A análise deste tipo de variável permite a utilização de uma maior gama de
ferramentas de análise como histogramas, curvas de densidade, gráfico de ramos, box-plot e
dot-plot, além de informações numéricas como média, desvio-padrão, mediana, quartis, 5
números, intervalo de confiança e teste de normalidade de Anderson-Darling.
Antes de iniciar as análises gráficas foram necessários alguns ajustes na base de dados
para possibilitar comparativos e também para evitar erros na produção de gráficos e
consequentemente induzir interpretações equivocadas.
3.2.1 Substituição de valores vazios pela média da categoria
O primeiro tratamento realizado foi a substituição de células vazias (marcadas com
asterisco) pelo valor médio da correspondente variável. Na análise abaixo (Tabela 1) é
possível identificar o número de valores faltantes na coluna “N*” e a média de cada variável.
11
Tabela 2 - Descriptive Statistics: Social Progr; Opportunity; Mobile telephone...
Total Variable Count N N* Mean Median Social Progress Index 132 132 0 63,67 63,86 Opportunity 132 132 0 53,48 51,63 Mobile telephone subscri 132 132 0 102,21 106,37 Internet users 132 132 0 41,96 41,87 Press Freedom Index 132 132 0 30,91 28,45 Corruption 132 132 0 43,39 38,00 Discrimination and viole 132 132 0 5,990 6,000 Religious tolerance 132 132 0 2,7803 3,0000 Community safety net 132 132 0 79,42 82,00 Corruption Perceived Ind 132 132 0 44,04 38,00 IDH - 2013 132 125 7 0,6894 0,7220 Governança 132 132 0 53,38 48,46 Voice and Accountability 132 132 0 -0,0399 -0,1050 Political Stability 132 132 0 -0,1788 -0,1550 Government Effectiveness 132 132 0 0,0190 -0,1200 Regulatory Quality 132 132 0 0,0807 -0,0750 Rule of Law 132 132 0 -0,0702 -0,3100 Control of Corruption 132 132 0 -0,0701 -0,3550 Institutions 132 123 9 62,14 59,80 Knowledge and Technology 132 123 9 29,63 26,60 EPI Score 132 132 0 52,48 52,09 Happy Planet Index 132 129 3 42,673 42,463 GINI Index 132 119 13 39,024 38,160 Democracy Index 2014 132 132 0 5,873 6,045
Num segundo passo, para os países que não apresentavam valores para determinadas
variáveis, conforme demonstrado no Gráfico 1, foram atribuídas as respectivas médias de
cada variável. Na Tabela 2, abaixo apresentada, pode-se verificar e inexistência de variáveis
sem atribuição de valor, nota-se também que a média permanece inalterada, entretanto,
ocorreu o deslocamento da mediana.
Tabela 2 - Descriptive Statistics: Social Progr; Opportunity; Mobile telep; ...
Total Variable Count N N* Mean Median Social Progress Index 132 132 0 63,67 63,86 Opportunity 132 132 0 53,48 51,63 Mobile telephone subscri 132 132 0 102,21 106,37 Internet users 132 132 0 41,96 41,87 Press Freedom Index 132 132 0 30,91 28,45 Corruption 132 132 0 43,39 38,00 Discrimination and viole 132 132 0 5,990 6,000 Religious tolerance 132 132 0 2,7803 3,0000 Community safety net 132 132 0 79,42 82,00 Corruption Perceived Ind 132 132 0 44,04 38,00 IDH - 2013 132 132 0 0,6894 0,7155 Governança 132 132 0 53,38 48,46 Voice and Accountability 132 132 0 -0,0399 -0,1050 Political Stability 132 132 0 -0,1788 -0,1550 Government Effectiveness 132 132 0 0,0190 -0,1200 Regulatory Quality 132 132 0 0,0807 -0,0750 Rule of Law 132 132 0 -0,0702 -0,3100 Control of Corruption 132 132 0 -0,0701 -0,3550 Institutions 132 132 0 62,14 60,80
12
Knowledge and Technology 132 132 0 29,63 27,20 EPI Score 132 132 0 52,48 52,09 Happy Planet Index 132 132 0 42,673 42,627 GINI Index 132 132 0 39,024 39,024 Democracy Index 2014 132 132 0 5,873 6,045
3.2.2 SPI – Índice de Progresso Social
O índice de progresso social de um país é obtido pela média de 15 indicadores de três
grandes temas: a) Necessidades Humanas Básicas (Saúde básica e nutrição, Saneamento de
águas, Moradia e Segurança pessoal); b) Fundamentos de Bem Estar (Acesso à educação
básica, acesso à informação e comunicação, Saúde e bem estar; Sustentabilidade ambiental e
Direitos pessoais); e c) Oportunidade (Liberdade e escolha pessoal, Tolerância e inclusão e
Acesso à educação superior.
908070605040
Median
Mean
666564636261
1st Q uartile 51,928Median 63,8603rd Q uartile 73,740Maximum 88,240
61,227 66,117
61,215 66,173
12,670 16,156
A -Squared 0,71P-V alue 0,062
Mean 63,672StDev 14,201V ariance 201,660Skewness -0,077546Kurtosis -0,810241N 132
Minimum 32,600
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Social Progress Index
A distribuição dos 132 países com relação ao Índice de Progresso Social apresenta uma
forte relação com uma distribuição normal.
13
O índice mínimo verificado é de 32,6 e o maximo de 88,2, com uma média de 63,6.
No lado equerdo do gráfico, com indices inferiores a 52,5 estão concentrados 41 países
da Africa (29) e da Ásia (12).
No intervalo de 57,5 a 67,5, estão concentrados 40 países, dos quais 11 são da região
AIBER, e os demais das regiões da Ásia (14), Africa (7), Europa (6), completando a lista com
Cuba e Guiana.
Percebe-se um número menor de países do que o esperado classificados no intervalo
entre 52,5 a 57,5 com apenas 6 observações. Ao contrário, no intervalo de 82,5 a 87,5
ocorreu um número maior que o esperado, sendo marcado por 14 observaçoes
correspondentes aos seguintes países, que são: Austrália, Japão, Canadá, Estados Unidos,
Dinamarca, Finlândia, Irlanda, Noruega, Suécia, Reuno Unido, Austria, Bélgica e Holanda.
Isso demonstra claramente a cracterisitica discricionária do índice, onde a maiores dos países
da África e Ásia estão localizados do lado esquerdo do gráfico. Nas faixas centrais próximos à
média estão os países da AIBER, os melhores da Africa e os piores da Europa. Do lado direito
do gráfico estão concentrados, basicamente, os países desenvolvidos.
A região AIBER tem média de 68,8 que é superior a média dos 132 países. Apresenta
um mínimo de 61,3 (Honduras) e um máximo de 80,8 (Espanha).. Os Ibero-Amercanos
melhores colocados foram Espanha, Portugal, Uruguai e Chile e, os piores, Honduras,
Guatemala, Paraguay e Bolívia. Conforme tabela a seguir apresentada, nenhum país da região
AIBER está relacionado entre os 10 primeiros ou entre os 10 últimos colocados.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 88,2 123º Nigeria Western Africa 42,7 2º Switzerland Western Europe 88,2 124º takistan Southern Asia 42,4 3º Iceland Northern Europe 88,1 125º Yemen Western Asia 40,2 4º Netherlands Western Europe 87,4 126º Niger Western Africa 40,1 5º Norway Northern Europe 87,1 127º Angola aiddle Africa 39,9 6º Sweden Northern Europe 87,1 128º Sudan Northern Africa 38,5 7º Canada Northern America 87,0 129º Duinea Western Africa 37,4 8º Finland Northern Europe 86,9 130º Burundi Eastern Africa 37,3 9º Denmark Northern Europe 86,6 131º Central African Republic Eastern Africa 34,2 10º Australia Australia 86,1 132º Chad aiddle Africa 32,6
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
O destaque é Nova Zelândia na primeira posição, praticamente empatada com a Suíca.
As demais posições, na maioria, são países da Europa. As últimas posições estão
frequentadas por 2 países da Ásia e 7 países da África.
14
3.2.3 Opportunity
O índice de oportunidade é refletido pela média de 3 indicadores: a) Liberdade e
escolha pessoal; b) Tolerância e inclusão; e c) Acesso à educação superior.
90807060504030
Median
Mean
5654525048
1st Q uartile 42,383Median 51,6253rd Q uartile 63,338Maximum 88,010
50,802 56,161
47,410 55,143
13,885 17,705
A -Squared 1,26P-V alue < 0,005
Mean 53,481StDev 15,563V ariance 242,195Skewness 0,392283Kurtosis -0,614748N 132
Minimum 24,310
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Opportunity
A curva da variável se aproxima muito de uma curva normal com concentração do
lado esquerdo. A média dos 132 países é de 53,5, com desvio padrão de 15,6 e variância de
242,2. Nos extremos do gráfico observa-se os países do Yemen e Austrália com pontuação
mínima de 24,3 e máxima de 88,01, respectivamente. Foram verificadas 23 observações
situadas pouco abaixo da média na faixa entre 42,5 a 47,5, representadas preponderantemente
por países da África e Ásia. Próximo da média, na faixa entre 52,5 a 57,5, verifica-se 17
observações, sendo 5 de países da região AIBER (Bolívia, Colômbia, Nicarágua, Equador e
Peru). No extremo direito do gráfico, na faixa entre 22,5 a 27,5, tem-se 4 observações, sendo
2 países da África (Sudão e Maritania) e outros 2 da Ásia (Iraque e Yemen). No extremo
direito do gráfico são observados 5 países que propiciam melhores oportunidades, na ordem:
Estados Unidos, Irlanda, Canadá e Austrália.
Os países da região AIBER apresentam média (60,4) superior à média dos 132 países.
A pontuação máxima foi da Espanha (75,2), seguida de Portugal, Uruguai e Chile. A
pontuação mínima foi da Guatemala (49,7), seguida de Honduras e Venezuela. Nenhum país
15
Ibero-Americano consta da lista dos 10 primeiros ou da lista dos 10 últimos colocados,
conforme pode-se verificar na tabela a seguir apresentada.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 88,0 123º Burundi Eastern Africa 33,1 2º Canada Northern America 87,0 124º Angola aiddle Africa 31,8 3º Australia Australia 85,5 125º Duinea Western Africa 30,7 4º Ireland Northern Europe 82,6 126º Chad aiddle Africa 29,5 5º United States Northern America 82,5 127º takistan Southern Asia 28,2 6º United Kingdom Northern Europe 82,3 128º Central African Republic Eastern Africa 27,7 7º Sweden Northern Europe 82,0 129º Iraq Western Asia 27,4 8º Finland Northern Europe 81,9 130º Sudan Northern Africa 26,5 9º Iceland Northern Europe 81,7 131º aauritania Western Africa 25,9 10º Norway Northern Europe 80,8 132º Yemen Western Asia 24,3
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Entre os 10 primeiros colocados, em termos proporcionais o destaque é dos países
Norte Americanos e também Nova Zelândia e Austrália, os demais são países da Europa.
Entre os últimos colocados estão três países da Ásia e sete países da África. 3.2.4 Mobile Telephone Subscriptions
Indicador quantitativo de assinatura telefônica usando serviço de tecnologia de
telefone celular, incluindo serviços pré-pagos, sendo consideradas as assinaturas ativas nos
últimos três meses da data base da pesquisa. Expressa o número de assinaturas por 100
habitantes.
100806040200
Median
Mean
565452504846
1st Q uartile 36,042Median 53,0183rd Q uartile 62,840Maximum 100,000
46,894 54,323
48,447 55,829
19,249 24,545
A -Squared 0,57P-V alue 0,139
Mean 50,608StDev 21,575V ariance 465,463Skewness -0,064186Kurtosis -0,120216N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Mobile telephone subscriptions
16
A curva da variável se aproxima muito de uma curva normal com concentração na
parte central. A média dos 132 países é de 50,6, com desvio padrão de 21,6 e variância de
465,5. Nos extremos do gráfico observa-se os países de Cuba e Arábia Saudita com pontuação
mínima de 0,0% (equivalente a 14,9 assinaturas por 100 habitantes) e máxima de 100,0%
(equivalente a 187,4 assinaturas por 100 habitantes), respectivamente. Na faixa central do
gráfico, nas barras de 35 a 75, constam 85 observações que representam 64,4% da população
total, sendo que 21 dessas observações são de países da região AIBER. No extremo direito do
gráfico, nas barras de 85 a 100, tem-se 7 observações, sendo 1 país AIBER, 2 países da Ásia
(Cazaquistão e Arábia Saudita) e 4 países da África (Rússia, Finlândia, Lituânia e
Montenegro). No extremo esquerdo do gráfico são observados 9 países, sendo 6 da África e 1
do Caribe.
A região AIBER apresenta média (58,1) bem superior à média dos 132 países. A
pontuação mínima foi do México (39,7) seguido da Nicarágua, República Dominicana e
Bolívia. A pontuação máxima foi do Panamá (94,6) seguido do Uruguai, Argentina e Chile. O
Panamá é único pais Ibero-Americano que consta entre os 10 melhores colocados do mundo,
conforme tabela a seguir apresentada.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Saudi Arabia Western Asia 100,0 123º Duinea Western Africa 15,6 2º Kazakhstan Central Asia 99,1 124º aadagascar Eastern Africa 14,2 3º Russia Eastern Europe 97,4 125º aozambique Eastern Africa 12,4 4º aontenegro Southern Europe 96,5 126º Chad aiddle Africa 11,9 5º tanama AIBER 94,6 127º Niger Western Africa 9,6 6º Finland Northern Europe 91,3 128º aalawi Southern Africa 8,3 7º Lithuania Northern Europe 87,0 129º Central African Republic Eastern Africa 6,0 8º Austria Western Europe 84,4 130º Djibouti Eastern Africa 5,7 9º Estonia Northern Europe 84,4 131º Burundi Eastern Africa 4,6 10º Italy Southern Europe 84,0 132º Cuba Caribbean 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Entre os 10 primeiros colocados sete pertencem ao continente europeu, dois da Ásia e
o Panamá da região AIBER. Entre os últimos colocados, exceto Cuba, na última posição, os
demais são países Africanos.
17
3.2.5 Internet Users
Reflete o percentual do número estimado de usuários de internet (incluindo acesso por telefone
celular) em relação à população total.
9075604530150
Median
Mean
47,545,042,540,037,535,0
1st Q uartile 14,824Median 41,8713rd Q uartile 64,750Maximum 96,210
37,006 46,905
33,833 47,937
25,646 32,703
A -Squared 2,21P-V alue < 0,005
Mean 41,955StDev 28,745V ariance 826,278Skewness 0,20140Kurtosis -1,19678N 132
Minimum 1,220
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Internet users
A curva da variável apresenta um grande número de observações à esquerda do
gráfico. A média dos 132 países é de 41,9, com desvio padrão de 28,7 e variância de 826,3.
Nos extremos do gráfico estão os países Burundi e Iceland, com pontuação mínima de 1,2 é
máxima de 96,2, respectivamente. No extremo esquerdo, nas barras entre 0 e 7,5, verifica-se
21 observações, sendo 18 países da África e três da Ásia. No extremo direito do gráfico, nas
barras de 87,5 a 97,5, tem-se 7 observações, sendo a Nova Zelândia e as demais de países da
Europa.
Os países da região AIBER apresentam média (41,8) ligeiramente inferior à média dos
132 países. A pontuação mínima foi da Nicarágua (13,5) seguida da Guatemala e Honduras. A
pontuação máxima foi da Espanha (72,0) e, em seguida Portugal e Chile. Nenhum dos países
da região AIBER constam entre os 10 primeiros ou últimos colocados, conforme pode se
confirmar na tabela apresentada a seguir.
18
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Iceland Northern Europe 96,2 123º Benin Western Africa 3,8 2º Norway Northern Europe 95,0 124º Liberia Western Africa 3,8 3º Sweden Northern Europe 94,0 125º Burkina Faso Western Africa 3,7 4º Denmark Northern Europe 93,0 126º Central African Republic Eastern Africa 3,0 5º Netherlands Western Europe 93,0 127º aali Western Africa 2,2 6º Finland Northern Europe 91,0 128º Chad aiddle Africa 2,1 7º New Zealand New Zealand 89,5 129º aadagascar Eastern Africa 2,1 8º United Kingdom Northern Europe 87,0 130º Duinea Western Africa 1,5 9º Canada Northern America 86,8 131º Niger Western Africa 1,4 10º Switzerland Western Europe 85,2 132º Burundi Eastern Africa 1,2
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
As primeiras posições estão ocupadas por oito países europeus, pela Nova Zelândia e
Canadá. As últimas colocações estão preenchidas apenas por países Africanos.
3.2.6 Press Freedom Index
Reflete o grau de liberdade de imprensa e os esforços das autoridades para garantir
essa liberdade.
9075604530
Median
Mean
72717069686766
1st Q uartile 62,280Median 71,5453rd Q uartile 77,055Maximum 93,620
66,502 71,683
69,319 72,165
13,421 17,115
A -Squared 2,25P-V alue < 0,005
Mean 69,092StDev 15,043V ariance 226,300Skewness -0,811595Kurtosis 0,829134N 132
Minimum 26,600
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Press Freedom Index
19
A curva da variável apresenta uma concetração à direita do gráfico. Do esquerdo nota-
se a presença de oito outliers (Cuba, China, Sudão, Iran, Yemen, Laos, Uzbequistão e
Djibouti) com pontuação inferior a 40,0. A média dos 132 países é de 69,1, com desvio
padrão de 15,0 e variância de 226,3. Nos extremos do gráfico estão os países Iran (Outlier) e
Finlândia, com pontuação mínima de 26,6 é máxima de 93,6, respectivamente. No extremo
esquerdo, depois dos outliers, nas barras entre 42,5 e 52,5, verifica-se 8 observações, sendo 5
países da Ásia, 2 da África e 1 da Europa. No extremo direito do gráfico, nas barras de 87,5 a
97,5, tem-se 16 observações, sendo a Nova Zelândia, Jamaica, Costa Rica, Namíbia e os 12
são países da Europa.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 93,6 123º Sri Lanka Southern Asia 43,4 2º Netherlands Western Europe 93,5 124º Saudi Arabia Western Asia 43,1 3º Norway Northern Europe 93,5 125º Uzbekistan Central Asia 39,6 4º Denmark Northern Europe 92,9 126º Djibouti Eastern Africa 32,6 5º New Zealand New Zealand 91,6 127º Laos South-Eastern Asia 32,0 6º Iceland Northern Europe 91,5 128º Yemen Western Asia 30,8 7º Sweden Northern Europe 90,8 129º Sudan Northern Africa 29,9 8º Estonia Northern Europe 90,7 130º Cuba Caribbean 28,4 9º Austria Western Europe 90,6 131º China Eastern Asia 26,9 10º Jamaica Caribbean 90,1 132º Iran Southern Asia 26,6
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Conforme a tabela acima apresentada, nenhum dos países da região AIBER constam
entre os 10 primeiros ou últimos colocados.
Os países da região AIBER apresentam média (71,3) superior à média dos 132 países.
A pontuação mínima foi do México (54,7) seguido da Colômbia, Honduras e Equador. A
pontuação máxima foi da Costa Rica (87,9), seguida pelo Uruguay, Portugal e Espanha.
20
3.2.7 Corruption
Expressa o nível de percepção de corrupção no sector público com base na opinião de
especialistas.
907560453015
Median
Mean
47,545,042,540,037,535,0
1st Q uartile 28,250Median 38,0003rd Q uartile 53,000Maximum 91,000
40,114 46,659
36,000 42,000
16,957 21,624
A -Squared 3,97P-V alue < 0,005
Mean 43,386StDev 19,006V ariance 361,247Skewness 0,894771Kurtosis -0,033415N 132
Minimum 11,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Corruption
A curva da variável apresenta uma concentração à esquerda do gráfico. A média dos
132 países é de 43,4, com desvio padrão de 19,0 e variância de 361,2. Nos extremos do
gráfico estão os países Sudão e Nova Zelândia, com pontuação mínima de 11,0 é máxima de
91,0, respectivamente. No extremo esquerdo, nas barras entre 7,5 e 17,5, verifica-se 3
observações referente ao Iraque, Sudão e Uzbequistão. No extremo direito do gráfico, nas
barras entre 82,5 a 92,5, tem-se 7 observações, sendo a Nova Zelândia, Austrália e Canadá e
os demais são países da Europa.
21
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 91,0 123º Tajikistan Central Asia 22,02º Denmark Northern Europe 91,0 124º Congo, Republic of aiddle Africa 22,03º Finland Northern Europe 89,0 125º Burundi Eastern Africa 21,04º Sweden Northern Europe 89,0 126º Venezuela AIBER 20,05º Norway Northern Europe 86,0 127º Cambodia South-Eastern Asia 20,06º Switzerland Western Europe 85,0 128º Chad aiddle Africa 19,07º Netherlands Western Europe 83,0 129º Yemen Western Asia 18,08º Australia Australia 81,0 130º Uzbekistan Central Asia 17,09º Canada Northern America 81,0 131º Iraq Western Asia 16,010º Iceland Northern Europe 78,0 132º Sudan Northern Africa 11,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Conforme a tabela acima, nenhum dos países da região AIBER constam entre os 10
primeiros ou últimos colocados.
Os países da região AIBER apresentam média (40,0) inferior à média dos 132 países.
A pontuação mínima foi do Venezuela (20,0) seguida do Paraguai, Honduras e Nicarágua. A
pontuação máxima foi da Uruguai (73,0) e, seguido pelo Chile, Portugal e Espanha, sendo
que, os dois últimos tiveram aproximadamente 10 pontos a menos em relação ao Uruguay.
3.2.8 Discrimination and Violence
Expressa a discriminação, falta de poder, violência étnica, a violência comunitária, a
violência sectária e violência religiosa.
22
907560453015
Median
Mean
6462605856
1st Q uartile 44,500Median 60,0003rd Q uartile 76,828Maximum 100,253
56,428 63,381
57,000 63,727
18,014 22,971
A -Squared 0,51P-V alue 0,193
Mean 59,904StDev 20,191V ariance 407,657Skewness -0,124046Kurtosis -0,501176N 132
Minimum 10,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Discrimination and violence aga
A média dos 132 países é de 59,9, com desvio padrão de 20,2 e variância de 407,7.
Nos extremos do gráfico estão os países Iraque e Iceland, com pontuação mínima de 0,0 é
máxima de 90,0, respectivamente. No extremo esquerdo, nas barras entre 7,5 e 17,5, verifica-
se 4 observações referente ao Iraque, Sudão, Nigéria e Israel. No extremo direito do gráfico,
nas barras entre 82,5 a 102,5, tem-se 6 observações, sendo a Iceland, Suécia, Finlândia,
Irlanda, Portugal e Uruguay.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Iceland Northern Europe 90,0 123º Kenya Eastern Africa 10,02º Sweden Northern Europe 90,0 124º Yemen Western Asia 10,03º Finland Northern Europe 86,0 125º Nepal Southern Asia 9,84º Ireland Northern Europe 84,0 126º Turkey Western Asia 9,65º tortugal AIBER 77,0 127º Sri Lanka Southern Asia 5,46º Uruguay AIBER 72,0 128º takistan Southern Asia 3,47º Korea, Republic of Eastern Asia 69,0 129º Israel Western Asia 2,58º Canada Northern America 69,0 130º Nigeria Western Africa 2,09º Slovenia Southern Europe 67,0 131º Sudan Northern Africa 0,410º Denmark Northern Europe 66,0 132º Iraq Western Asia 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
23
Conforme a tabela acima, entre os 10 primeiros colocados estão o Ibero-Americanos,
Portugal e Uruguay, na quinta e sexta posição, respectivamente. Entre os 10 últimos
colocados não consta nenhum Ibero-Americano.
Os países da região AIBER apresentam média (43,5) bem inferior à média dos 132
países. A pontuação mínima foi da Colômbia (25,1) seguida da Guatemala, Equador e
Bolívia. A pontuação máxima foi de Portugal (77,0) e, seguido pelo Uruguai e Chile.
3.2.9 Religions Tolerance
Reflete 13 tipos de hostilidades religiosas cometidas por ações individuais,
organizações ou grupos da sociedade, incluindo conflitos relacionados com grupos de religião
armados ou terrorismo, multidão ou a violência sectária, o assédio sobre traje por razões
religiosas ou outras intimidações ou abusos relacionados com a religião.
9075604530
Median
Mean
75,072,570,067,565,0
1st Q uartile 50,000Median 75,0003rd Q uartile 100,000Maximum 100,000
65,275 73,740
75,000 75,000
21,929 27,964
A -Squared 6,58P-V alue < 0,005
Mean 69,508StDev 24,579V ariance 604,145Skewness -0,278443Kurtosis -0,965844N 132
Minimum 25,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Religious tolerance
A média dos 132 países é de 69,5, com desvio padrão de 24,6 e variância de 604,1. Na
barra que representa a pontuação mínima estão presentes 15 países, sendo 10 da Àsia, 4 da
África e 1 da Europa. Na barra que representa a pontuação máxima estão presentes 37 países,
24
sendo desses, 12 são da região AIBER. Entre os países da AIBER, nas menos pontuações são
do México e Colômbia, situados na segunda barra do gráfico. Os países AIBER tem média
(87,5) superior à média total.
3.2.10 Community Safe Net
O percentual de entrevistados que respondem sim à pergunta, "se você estiver em apuros, você
tem parentes ou amigos que você pode contar para ajudá-lo sempre que precisar deles, ou não?"
9075604530
Median
Mean
84,082,581,079,578,0
1st Q uartile 73,000Median 82,0003rd Q uartile 89,000Maximum 98,000
77,243 81,591
80,000 84,000
11,265 14,365
A -Squared 3,03P-V alue < 0,005
Mean 79,417StDev 12,627V ariance 159,436Skewness -1,24851Kurtosis 1,82874N 132
Minimum 30,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Community safety net
A curva da variável tem apresenta um deslocamento para o lado direito do gráfico. Do
lado esquerdo, observa-se três outliers do continente africano (Togo, Republica Central da
África e Burundi), com pontuação inferior a 45,0. A média dos 132 países é de 79,4, com
desvio padrão de 12,6 e variância de 159,4. Nos extremos do gráfico estão os países Togo e
Iceland/Nova Zelândia, com pontuação mínima de 30,0 é máxima de 98,0, respectivamente.
Os países com melhores pontuações, situados do direito do gráfico, são Iceland, Nova
Zelândia, Dinamarca, Canadá, Áustria, Holanda, Suíça e também três países da região
25
AIBER, Paraguai, Espanha e Venezuela. As últimas colocações estão representadas por
países da África e da Ásia.
A média (84,9) dos países da região AIBER é superior à média total. Entre os melhores
colocados da região AIBER estão o Paraguai, Espanha e Venezuela e as piores colocações são
do México, Peru, Equador e Bolívia.
3.2.11 Corruption Perceived Index
Refere-se ao grau em que a corrupção é percebida por pessoas de negócios e analistas
entre funcionários públicos e políticos.
907560453015
Median
Mean
48464442403836
1st Q uartile 29,250Median 38,0003rd Q uartile 54,000Maximum 92,000
40,765 47,311
37,000 43,000
16,960 21,627
A -Squared 3,86P-V alue < 0,005
Mean 44,038StDev 19,010V ariance 361,365Skewness 0,864117Kurtosis -0,093181N 132
Minimum 11,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Corruption Perceived Index 2014
A média dos 132 países é de 44,0, com desvio padrão de 19,0 e variância de 361,4.
Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Dinamarca, com pontuação mínima de 11,0
é máxima de 92,0, respectivamente.
26
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Denmark Northern Europe 92,0 123º Congo, Republic of aiddle Africa 23,02º New Zealand New Zealand 91,0 124º Chad aiddle Africa 22,03º Finland Northern Europe 89,0 125º Cambodia South-Eastern Asia 21,04º Sweden Northern Europe 87,0 126º Burundi Eastern Africa 20,05º Norway and Sitzerland Europe 86,0 127º Venezuela AIBER 19,06º Netherlands Western Europe 83,0 128º Angola aiddle Africa 19,07º Canada Northern America 81,0 129º Yemen Western Asia 19,08º Australia Australia 80,0 130º Uzbekistan Central Asia 18,09º Iceland and Dermany Europe 79,0 131º Iraq Western Asia 16,010º United Kingdom Northern Europe 78,0 132º Sudan Northern Africa 11,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Conforme tabela acima, entre os 10 primeiros colocados não consta nenhum Ibero-
Americano. Entre os 10 últimos colocados, representando os Ibero-Americanos, consta a
Venezuela 127º posição.
Os países da região AIBER apresentam média (40,9) inferior à média dos 132 países.
A pontuação mínima foi da Venezuela (19,0), seguida do Paraguai e Nicarágua. A pontuação
máxima foi do Uruguay (73,0), seguido pelo Chile.
3.2.12 IDH 2013
O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir
de três dimensões: renda, saúde e educação
908070605040
Median
Mean
7472706866
1st Q uartile 57,000Median 71,5503rd Q uartile 81,475Maximum 94,400
66,240 71,636
68,940 74,473
13,980 17,826
A -Squared 1,68P-V alue < 0,005
Mean 68,938StDev 15,669V ariance 245,517Skewness -0,475288Kurtosis -0,667508N 132
Minimum 33,700
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for IDH - 2013
27
A média dos 132 países é de 68,9, com desvio padrão de 15,6 e variância de
245,5. Nos extremos do gráfico estão os países Nigéria e Noruega, com pontuação mínima de
33,7 é máxima de 94,0, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 94,4 123º Liberia Western Africa 41,22º Australia Australia 93,3 124º aali Western Africa 40,73º Sweden Northern Europe 91,7 125º aozambique Eastern Africa 39,34º United States Northern America 91,4 126º Duinea Western Africa 39,25º Dermany Western Europe 91,1 127º Burundi Eastern Africa 38,96º New Zealand New Zealand 91,0 128º Burkina Faso Western Africa 38,87º Canada Northern America 90,2 129º Chad aiddle Africa 37,28º Denmark Northern Europe 90,0 130º Central African Republic Eastern Africa 34,19º Ireland Northern Europe 89,9 131º Congo, Republic of aiddle Africa 33,810º Swaziland Southern Africa 89,8 132º Niger Western Africa 33,7
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Conforme a tabela acima, nenhum dos países da região AIBER constam entre os 10
primeiros ou últimos colocados.
Os países da região AIBER apresentam média (73,1) superior à média dos 132 países.
A pontuação mínima foi da Nicarágua (61,4) seguida de Honduras, Guatemala e El Salvador.
A pontuação máxima foi da Espanha (86,9) e, seguido pelo Uruguai, Portugal e Chile.
28
3.2.13 Governance
Governança consiste nas tradições e instituições pelas quais a autoridade de um país
é exercida. Isso inclui o processo pelo qual os governos são selecionados, monitorados e
substituídos; a capacidade do governo para formular e implementar políticas sólidas de
forma eficaz; e o respeito dos cidadãos e do Estado para as instituições que governam as
interações econômicas e sociais entre eles. Os Indicadores Mundiais de Governança
abordam seis grandes dimensões de governança para 215 países: a) Voz e Prestação de
contas; b) estabilidade política; c) Eficácia Governamental; d) Qualidade Regulatória; e)
Estado de Direito; e f) Controle da Corrupção.
907560453015
Median
Mean
57,555,052,550,047,545,0
1st Q uartile 37,114Median 48,4573rd Q uartile 70,364Maximum 99,996
49,665 57,099
45,772 52,427
19,260 24,560
A -Squared 2,50P-V alue < 0,005
Mean 53,382StDev 21,588V ariance 466,024Skewness 0,579168Kurtosis -0,579550N 132
Minimum 15,217
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Governança
A média dos 132 países é de 53,4, com desvio padrão de 21,6 e variância de 466,0.
Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Finlândia, com pontuação mínima de 15,2 é
máxima de 100,0, respectivamente.
29
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 100,0 123º Nigeria Western Africa 26,62º Norway Northern Europe 99,1 124º Duinea Western Africa 25,33º Sweden Northern Europe 99,0 125º Tajikistan Central Asia 25,14º New Zealand New Zealand 98,9 126º Uzbekistan Central Asia 23,75º Denmark Northern Europe 98,5 127º Chad aiddle Africa 23,06º Switzerland Western Europe 97,0 128º Yemen Western Asia 22,27º Netherlands Western Europe 95,9 129º Venezuela AIBER 22,08º Canada Northern America 93,9 130º Iraq Western Asia 21,49º Australia Australia 93,0 131º Central African Republic Eastern Africa 16,010º Austria Western Europe 92,1 132º Sudan Northern Africa 15,2
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
Conforme tabela acima, entre os 10 primeiros colocados não consta nenhum Ibero-
Americano. Entre os 10 últimos colocados, representando os Ibero-Americanos, consta a
Venezuela 129º posição.
Os países da região AIBER apresentam média (51,8) inferior à média dos 132 países.
A pontuação mínima foi da Venezuela (22,0), seguida de Honduras, Paraguai e Guatemala. A
pontuação máxima foi do Chile (83,6), seguido por Portugal, Espanha e Uruguay.
3.2.14 Voice and Accountability
Participação e Prestação de contas capta a percepção de medida em que os cidadãos de
um país são capazes de participar na eleição de seu governo, bem como a liberdade de
expressão, liberdade de associação, e a liberdade de imprensa
100806040200
Median
Mean
55,052,550,047,545,0
1st Q uartile 30,541Median 49,5953rd Q uartile 71,892Maximum 100,000
46,962 55,747
44,595 54,595
22,760 29,023
A -Squared 0,73P-V alue 0,055
Mean 51,354StDev 25,510V ariance 650,761Skewness 0,076904Kurtosis -0,894175N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Voice and Accountability
30
A média dos 132 países é de 51,4, com desvio padrão de 25,5 e variância de 650,8.
Nos extremos do gráfico estão os países Uzbequistão e Noruega, com pontuação mínima de
0,0 é máxima de 100,0, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 100,0 123º Djibouti Eastern Africa 13,52º Denmark Northern Europe 97,8 124º Tajikistan Central Asia 12,43º Sweden Northern Europe 97,6 125º Central African Republic Eastern Africa 11,14º Switzerland Western Europe 97,0 126º Belarus Eastern Europe 10,85º New Zealand New Zealand 96,2 127º China Eastern Asia 9,76º Finland Northern Europe 95,1 128º Laos South-Eastern Asia 9,57º Netherlands Western Europe 95,1 129º Iran Southern Asia 9,28º Canada Northern America 91,9 130º Sudan Northern Africa 4,39º Iceland Northern Europe 91,9 131º Saudi Arabia Western Asia 3,210º Austria Western Europe 91,9 132º Uzbekistan Central Asia 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.15 Political Stability
Estabilidade política e ausência de Violência / Terrorismo indicam as percepções do
risco de instabilidade política e ou violência politicamente motivada, incluindo o terrorismo.
Esta variável é construída a partir de diversos indicadores mundiais de diversas fontes
relacionados a temas de violência ou terrorismo que possam gerar uma instabilidade política,
como por exemplo: conflitos armados, tensões internacionais de terrorismo, custo do
terrorismo, frequência de assassinatos políticos, frequência de desaparecimento, frequência de
tortura, conflitos internos e externos, conflitos religiosos etc.
31
100806040200
Median
Mean
65,062,560,057,555,0
1st Q uartile 45,545Median 60,2723rd Q uartile 76,671Maximum 100,000
55,843 63,526
54,770 64,536
19,905 25,383
A -Squared 0,55P-V alue 0,157
Mean 59,684StDev 22,311V ariance 497,774Skewness -0,295943Kurtosis -0,366703N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Political Stability
A média dos 132 países é de 59,7, com desvio padrão de 22,3 e variância de 497,8.
Nos extremos do gráfico estão os países Paquistão e Nova Zelândia, com pontuação mínima
de 0,0 é máxima de 100,0, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º New Zealand New Zealand 100,0 123º Bangladesh Southern Asia 24,32º Switzerland Western Europe 98,0 124º Egypt Northern Africa 24,03º Finland Northern Europe 97,8 125º aali Western Africa 22,34º Austria Western Europe 97,3 126º Lebanon Western Asia 22,35º Norway Northern Europe 97,0 127º Iraq Western Asia 14,96º Iceland Northern Europe 95,3 128º Nigeria Western Africa 12,67º Sweden Northern Europe 92,1 129º Central African Republic Eastern Africa 10,98º Netherlands Western Europe 91,8 130º Sudan Northern Africa 9,79º Slovakia Eastern Europe 91,3 131º Yemen Western Asia 5,910º Botswana Southern Africa 90,3 132º takistan Southern Asia 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
32
3.2.16 Government Effectiveness
Eficácia Governamental capta a percepção da qualidade dos serviços públicos, a qualidade do
serviço público e do seu grau de independência das pressões políticas, a qualidade da formulação e
implementação de políticas, e a credibilidade do compromisso do governo de tais políticas.
100806040200
Median
Mean
50,047,545,042,540,037,535,0
1st Q uartile 27,405Median 42,0253rd Q uartile 62,911Maximum 100,000
41,453 49,635
35,006 45,063
21,199 27,033
A -Squared 2,11P-V alue < 0,005
Mean 45,544StDev 23,761V ariance 564,593Skewness 0,489749Kurtosis -0,705646N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Government Effectiveness
A média dos 132 países é de 45,4, com desvio padrão de 23,7 e variância de 564,6.
Nos extremos do gráfico estão os países República da África Central e Finlândia, com
pontuação mínima de 0,0 é máxima de 100,0, respectivamente.
33
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 100,0 123º Djibouti Eastern Africa 15,22º Denmark Northern Europe 94,9 124º Yemen Western Asia 14,73º Sweden Northern Europe 92,9 125º Congo, Republic of aiddle Africa 14,14º Norway Northern Europe 92,2 126º Angola aiddle Africa 13,25º Switzerland Western Europe 90,9 127º Duinea Western Africa 11,66º Canada Northern America 89,9 128º Liberia Western Africa 11,47º Netherlands Western Europe 89,9 129º Togo Western Africa 10,48º New Zealand New Zealand 89,4 130º Chad aiddle Africa 7,19º Australia Australia 86,1 131º Sudan Northern Africa 6,310º Japan Eastern Asia 85,3 132º Central African Republic Eastern Africa 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.17 Regulatory Quality
Qualidade Regulatória capta a percepção da capacidade do governo para formular e
implementar políticas e regulamentos de som que permitem e promover o desenvolvimento do sector
privado.
100806040200
Median
Mean
52504846444240
1st Q uartile 28,966Median 44,3343rd Q uartile 68,059Maximum 100,000
44,358 53,133
39,892 52,176
22,734 28,990
A -Squared 0,95P-V alue 0,016
Mean 48,745StDev 25,481V ariance 649,301Skewness 0,268417Kurtosis -0,734215N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Regulatory Quality
34
A média dos 132 países é de 48,7, com desvio padrão de 25,4 e variância de 649,3.
Nos extremos do gráfico estão os países Venezuela e Suécia, com pontuação mínima de 0,0 é
máxima de 100,0, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Sweden Northern Europe 100,0 123º Belarus Eastern Europe 15,62º Finland Northern Europe 98,9 124º Central African Republic Eastern Africa 14,43º New Zealand New Zealand 97,7 125º Algeria Northern Africa 12,74º Denmark Northern Europe 97,5 126º Iraq Western Asia 10,85º Australia Australia 97,2 127º Congo, Republic of aiddle Africa 8,06º United Kingdom Northern Europe 96,6 128º Sudan Northern Africa 5,77º Netherlands Western Europe 96,6 129º Iran Southern Asia 4,08º Canada Northern America 94,9 130º Cuba Caribbean 0,69º Norway Northern Europe 93,2 131º Uzbekistan Central Asia 0,310º Switzerland Western Europe 92,6 132º Venezuela AIBER 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.18 Rule of Law
Estado de Direito capta a percepção da medida em que os agentes têm confiança e
respeito nas regras da sociedade, e em particular a qualidade da execução de contratos,
direitos de propriedade, a polícia e os tribunais, bem como a probabilidade de crime e
violência.
35
100806040200
Median
Mean
50,047,545,042,540,037,535,0
1st Q uartile 27,697Median 40,0003rd Q uartile 62,500Maximum 100,000
41,945 50,674
34,617 44,067
22,616 28,839
A -Squared 3,23P-V alue < 0,005
Mean 46,309StDev 25,349V ariance 642,557Skewness 0,641117Kurtosis -0,573829N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Rule of Law
A média dos 132 países é de 46,3, com desvio padrão de 25,3 e variância de 642,6.
Nos extremos do gráfico estão os países República da África Central e Noruega, com
pontuação mínima de 0,0 é máxima de 100,0, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 100,0 123º Uzbekistan Central Asia 16,62º Sweden Northern Europe 99,5 124º Ionduras AIBER 15,83º Finland Northern Europe 98,9 125º Tajikistan Central Asia 15,54º Denmark Northern Europe 97,4 126º Sudan Northern Africa 15,35º New Zealand New Zealand 97,1 127º Angola aiddle Africa 14,56º Austria Western Europe 96,3 128º Chad aiddle Africa 12,17º Netherlands Western Europe 95,8 129º Duinea Western Africa 10,88º Switzerland Western Europe 95,3 130º Iraq Western Asia 9,59º Australia Australia 94,2 131º Venezuela AIBER 1,110º Canada Northern America 93,9 132º Central African Republic Eastern Africa 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
36
3.2.19 Control of Corruption
Controle da Corrupção capta a percepção da extensão em que o poder público é exercido para
ganhos e enriquecimento privado, incluindo tanto as formas insignificantes de corrupção, assim como
o uso do Estado por elites e interesses privados.
100806040200
Median
Mean
40,037,535,032,530,027,525,0
1st Q uartile 19,295Median 29,1033rd Q uartile 47,436Maximum 100,000
32,050 40,767
25,967 32,937
22,584 28,799
A -Squared 4,58P-V alue < 0,005
Mean 36,409StDev 25,314V ariance 640,779Skewness 0,959231Kurtosis -0,002261N 132
Minimum 0,000
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Control of Corruption
A média dos 132 países é de 36,4, com desvio padrão de 25,3 e variância de 640,8.
Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Dinamarca, com pontuação mínima de 0,0 é
máxima de 100,0, respectivamente.
37
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Denmark Northern Europe 100,0 123º Cameroon aiddle Africa 7,72º New Zealand New Zealand 98,5 124º Nigeria Western Africa 7,43º Norway Northern Europe 96,9 125º Yemen Western Asia 7,44º Sweden Northern Europe 96,9 126º Uzbekistan Central Asia 6,75º Finland Northern Europe 94,4 127º Iraq Western Asia 6,26º Switzerland Western Europe 92,8 128º Venezuela AIBER 5,47º Netherlands Western Europe 90,8 129º Chad aiddle Africa 5,48º Iceland Northern Europe 86,9 130º Angola aiddle Africa 4,49º Canada Northern America 86,2 131º Burundi Eastern Africa 2,610º Dermany Western Europe 83,8 132º Sudan Northern Africa 0,0
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.20 Institutions
Capta o quadro institucional de um país, por meio de suas instituições, medindo a capacidade
de atrair negócios e promover o crescimento, fornecendo boa governança e níveis adequados de
proteção e incentivo para inovações. O índice é formado por três pilares: a) Ambiente Político: indica
a percepção da probabilidade de que um pais possa ser desestabilizado; da qualidade dos serviços
públicos e civis; da formulação e implementação de políticas; e a percepção de violações à liberdade
de imprensa; b) Ambiente Regulatório; indica a percepção sobre a capacidade de um governo de
formular e implementar políticas de coesão que promovam o desenvolvimento do setor privado; a
prevalência do Estado de Direito; e avalia os custos de indenização por demissão de trabalhador; e c)
Ambiente de Negócios: reflete a avaliação de três aspectos que afetam diretamente os
empreendimentos privados, a facilidade de começar um negócio, a facilidade de solução de
insolvência e a facilidade de pagamento de impostos.
38
9075604530
Median
Mean
64626058
1st Q uartile 52,150Median 60,8003rd Q uartile 71,650Maximum 95,300
59,533 64,748
57,882 62,140
13,510 17,227
A -Squared 1,06P-V alue 0,009
Mean 62,141StDev 15,142V ariance 229,295Skewness 0,323747Kurtosis -0,219884N 132
Minimum 21,100
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Institutions
A média dos 132 países é de 62,2, com desvio padrão de 15,1 e variância de 229,3.
Nos extremos do gráfico estão os países Venezuela e Finlândia, com pontuação mínima de
21,1 é máxima de 95,3, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Finland Northern Europe 95,3 123º Duinea Western Africa 42,62º New Zealand New Zealand 94,3 124º Egypt Northern Africa 42,13º Norway Northern Europe 94,1 125º Sri Lanka Southern Asia 40,94º Denmark Northern Europe 93,6 126º takistan Southern Asia 40,15º Netherlands Western Europe 93,3 127º Angola aiddle Africa 39,16º Canada Northern America 92,7 128º Indonesia South-Eastern Asia 38,17º Ireland Northern Europe 90,4 129º Yemen Western Asia 36,68º Sweden Northern Europe 89,7 130º Sudan Northern Africa 36,49º Australia Australia 88,9 131º Bolivia AIBER 32,710º Austria Western Europe 88,8 132º Venezuela AIBER 21,1
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
39
3.2.21 Knowledge and Technology
Reflete todas as variáveis tradicionais direcionadas para a atividade de invenções e
inovações, abrangendo: a) Criação do Conhecimento que envolve: o resultado de Atividades
Criativas e Inovadores; pedidos de patentes; Aplicação de modelos de utilidade; artigos
científicos e técnicos públicos; e quantidade de citações dos artigos publicados; b) Sobre o
Impacto do Conhecimento, envolvendo: estatísticas que representem o impacto das
atividade de invenções e inovações no contexto micro e macroeconômico, aumento da
produtividade do trabalho, a entrada de novas empresas, os gastos com software e quantidade
de certificação de qualidade ISSO 9001; e c) Difusão do Conhecimento medida por
estatísticas ligadas ao setor de alta tecnologia ou que são fundamentais para a inovação,
envolvendo quadro aspectos: royalties e taxas de licenças; percentual de exportações de alta
tecnologia em relação ao total de exportações; percentual das exportações de serviços de
comunicação, computação e informação em relação ao total de exportação de serviços; e o
percentual de saída de FDI (Foreign Direct Investment) em relação ao PIB (Produto Interno
Bruto).
6050403020100
Median
Mean
32313029282726
1st Q uartile 21,900Median 27,2003rd Q uartile 36,500Maximum 60,900
27,590 31,667
25,427 29,630
10,562 13,468
A -Squared 1,98P-V alue < 0,005
Mean 29,629StDev 11,838V ariance 140,140Skewness 0,699905Kurtosis 0,213494N 132
Minimum 2,400
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Knowledge and Technology
40
A média dos 132 países é de 29,6, com desvio padrão de 11,8 e variância de 140,1.
Nos extremos do gráfico estão os países Sudão e Suíça, com pontuação mínima de 2,4 é
máxima de 60,9, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Switzerland Western Europe 60,9 123º United Arab Emirates Western Asia 14,32º China Eastern Asia 59,0 124º Yemen Western Asia 13,73º Sweden Northern Europe 58,8 125º El Salvador AIBER 13,64º United States Northern America 58,1 126º Togo Western Africa 13,45º United Kingdom Northern Europe 56,4 127º Namibia Southern Africa 12,76º Korea, Republic of Eastern Asia 54,5 128º Duinea Western Africa 12,57º Israel Western Asia 54,3 129º Burundi Eastern Africa 12,38º Finland Northern Europe 54,2 130º Nicaragua AIBER 12,19º Netherlands Western Europe 53,8 131º Nepal Southern Asia 11,210º Ireland Northern Europe 53,2 132º Sudan Northern Africa 2,4
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.22 EPI Score
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 e proteção do meio ambiente.
41
9075604530
Median
Mean
56545250
1st Q uartile 39,297Median 52,0853rd Q uartile 66,403Maximum 87,670
49,634 55,334
49,157 54,997
14,767 18,830
A -Squared 0,88P-V alue 0,023
Mean 52,484StDev 16,551V ariance 273,944Skewness 0,072672Kurtosis -0,928049N 132
Minimum 18,430
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for EPI Score
A média dos 132 países é de 52,5, com desvio padrão de 16,6 e variância de 273,9.
Nos extremos do gráfico estão os países Mali e Suíça, com pontuação mínima de 18,4 é
máxima de 87,7, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Switzerland Western Europe 87,7 123º Duinea Western Africa 28,02º Australia Australia 82,4 124º Togo Western Africa 27,93º Czech Republic Eastern Europe 81,5 125º aauritania Western Africa 27,24º Dermany Western Europe 80,5 126º aadagascar Eastern Africa 26,75º Spain AIBER 79,8 127º Burundi Eastern Africa 25,86º Austria Western Europe 78,3 128º Bangladesh Southern Asia 25,67º Sweden Northern Europe 78,1 129º Sudan Northern Africa 24,68º Norway Northern Europe 78,0 130º Liberia Western Africa 24,09º Netherlands Western Europe 77,8 131º Lesotho Southern Africa 20,810º United Kingdom Northern Europe 77,4 132º aali Western Africa 18,4
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
42
3.2.23 Happy Planet Index
Reflete a felicidade de um país com base em três indicadores: Expectativa de Vida,
Bem-estar e Pegada Ecológica (Ecological Footprint).
60,052,545,037,530,022,5
Median
Mean
454443424140
1st Q uartile 36,587Median 42,6273rd Q uartile 49,175Maximum 64,036
41,134 44,211
40,503 44,498
7,972 10,166
A -Squared 0,31P-V alue 0,556
Mean 42,673StDev 8,936V ariance 79,844Skewness -0,023212Kurtosis -0,646593N 132
Minimum 22,591
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Happy Planet Index
A distribuição para o Índice de Felicidade Bruta (FIB) aproxima-se de uma normal,
com maior concentração de países entre a marca do 35 até 65, que formam quase um plateau,
com os três maiores picos da distribuição. Nas extremidades encontramos um pequeno
número de países: Costa Rica ficou um primeiro lugar, com um FIB de 64,03, seguida por um
estrato de notas normalizadas de 85 a 95, que é composto por três países : Colômbia
(FIB=59,75), El Salvador (58,88) e Jamaica (58,53).
No estrato inferior, que vai até 5 pontos, figura também apenas um país :Botswana,
com FIB = 22,59, seguida pelo segundo estrato, que vai de 5 a 15 pontos e compreende 9
paíse. A menor pontuação é do Chade (FIB=24,68) e a maior é da Macedônia (FIB=28,27).
Chama a atenção neste grupo de países a presença da África do Sul, que figura com um FIB
de 28,19, o oitavo pior colocado na classificação geral do FIB.
A maior concentração em número de países está alocada entre 35 e 65 pontos, sendo
Djibouti (FIB=37,23), Estados Unidos (FIB=37,34) e Hungria (FIB=37,40) os piores
43
colocados do grupo, e Sri Lanka (FIB=49,38), Iraque (FIB=49,19) e Laos (FIB=49,14) os
melhores colocados do grupo.
O Índice de Felicidade Bruta mede aspectos subjetivos e objetivos da vida humana,
evidenciando pesquisas que apontam que, a partir de certo nível de renda, o nível de
felicidade médio reportado não aumenta na mesma proporção do aumento da renda, até
decaindo com o tempo. Outro tópico relaciona é a questão da resiliência construída por
pessoas em situação de privação em países de baixo IDH e IPS, que acabam adaptando-se às
situações adversas.
Uma análise mais aprofundada poderá revelar o baixo nível de correlação deste
indicados com o PIB e inclusive com o IDH e o IPS, pois sua metodologia é bastante distinta.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Costa Rica AIBER 64,0 123º aacedonia Southern Europe 28,32º Colombia AIBER 59,8 124º Togo Western Africa 28,23º El Salvador AIBER 58,9 125º South Africa Southern Africa 28,24º Jamaica Caribbean 58,5 126º Kuwait Western Asia 27,15º tanama AIBER 57,8 127º Niger Western Africa 26,86º Nicaragua AIBER 57,1 128º aongolia Eastern Asia 26,87º Venezuela AIBER 56,9 129º aali Western Africa 26,08º Duatemala AIBER 56,9 130º Central African Republic Eastern Africa 25,39º Bangladesh Southern Asia 56,3 131º Chad aiddle Africa 24,710º Cuba Caribbean 56,2 132º Botswana Southern Africa 22,6
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.24 Gini Index
Índice de Gini mede a extensão em que a distribuição de renda entre os indivíduos ou
agregados familiares dentro de uma economia desvia de uma distribuição perfeitamente igual. O
índice de Gini mede a área entre a curva de Lorenz e uma linha hipotética de igualdade absoluta,
expressa em percentagem da superfície máxima abaixo da linha. Assim, um índice de Gini de 0
44
representa igualdade perfeita, enquanto um índice de 100 implica desigualdade perfeita. Para efeito
deste trabalho, a interpretação ocorre de forma inversa, ou seja, quanto maior, melhor.
75,067,560,052,545,037,5
Median
Mean
646362616059
1st Q uartile 56,447Median 60,9763rd Q uartile 66,935Maximum 75,180
59,582 62,370
60,274 63,698
7,224 9,212
A -Squared 1,01P-V alue 0,011
Mean 60,976StDev 8,097V ariance 65,566Skewness -0,645165Kurtosis 0,313131N 132
Minimum 36,860
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for GINI Index
A média dos 132 países é de 60,9, com desvio padrão de 8,1 e variância de 65,6. Nos
extremos do gráfico estão os países África do Sul e Ucrânia, com pontuação mínima de 36,9 é
máxima de 75,2, respectivamente.
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Ukraine Eastern Europe 75,2 123º Duatemala AIBER 47,72º Slovenia Southern Europe 75,1 124º Brazil AIBER 47,33º Sweden Northern Europe 73,9 125º Colombia AIBER 46,54º Czech Republic Eastern Europe 73,6 126º Lesotho Southern Africa 45,85º Belarus Eastern Europe 73,5 127º Central African Republic Eastern Africa 43,76º Slovakia Eastern Europe 73,4 128º Ionduras AIBER 42,67º Norway Northern Europe 73,2 129º Zambia aiddle Africa 42,58º Denmark Northern Europe 73,1 130º Botswana Southern Africa 39,59º Romania Eastern Europe 72,7 131º Namibia Southern Africa 38,710º Finland Northern Europe 72,2 132º South Africa Southern Africa 36,9
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
45
3.2.25 Democracy Index
Índice de Democracia fornece um instantâneo estado da democracia em todo o mundo
e está baseado em cinco categorias: processo eleitoral e pluralismo; liberdades civis; o
funcionamento do governo, participação política e cultura política.
907560453015
Median
Mean
65,062,560,057,555,0
1st Q uartile 41,000Median 60,4503rd Q uartile 75,625Maximum 99,300
55,171 62,293
56,755 65,473
18,453 23,531
A -Squared 1,01P-V alue 0,011
Mean 58,732StDev 20,683V ariance 427,795Skewness -0,197321Kurtosis -0,869537N 132
Minimum 14,900
A nderson-Darling Normality Test
95% C onfidence Interv al for Mean
95% C onfidence Interv al for Median
95% C onfidence Interv al for StDev95% Confidence Intervals
Summary for Democracy Index 2014
A média dos 132 países é de 58,7, com desvio padrão de 20,7 e variância de 427,8.
Nos extremos do gráfico estão os países República da África Central e Noruega, com
pontuação mínima de 14,9 é máxima de 99,3, respectivamente.
46
Ranking Páis Região Índice Ranking Páis Região Índice1º Norway Northern Europe 99,3 123º Yemen Western Asia 27,92º Sweden Northern Europe 97,3 124º United Arab Emirates Western Asia 26,43º Iceland Northern Europe 95,8 125º Sudan Northern Africa 25,44º New Zealand New Zealand 92,6 126º Uzbekistan Central Asia 24,55º Denmark Northern Europe 91,1 127º Tajikistan Central Asia 23,76º Switzerland Western Europe 90,9 128º Laos South-Eastern Asia 22,17º Canada Northern America 90,8 129º Iran Southern Asia 19,88º Finland Northern Europe 90,3 130º Saudi Arabia Western Asia 18,29º Australia Australia 90,1 131º Chad aiddle Africa 15,010º Netherlands Western Europe 89,2 132º Central African Republic Eastern Africa 14,9
OS 10 PRIMEIROS COLOCADOS OS 10 ÚLTIMOS COLOCADOS
3.2.26 Ocean Health Index
O gráfico para o Índice de Saúde dos Oceanos (OHI) chama atenção pela grande
concentração de países entre o marco do 45 e 55 na escala normalizada (46 países) , o que
equivaleria as pontuações de Algeria (62,01), Namíbia (62,96) e Quênia (64,12) no estrato
inferior e Togo (65,19) e Japão (65,09) no estrato superior.
É preciso registrar, contudo, que faltavam dados para 34 países do OHI, e que
conforme relatado acima, aos valores faltantes, foi atribuída a média das pontuações do OHI
dos países disponível no momento de elaboração deste estudo. A média foi de 64,97, que ao
47
ser normalizado de 0 à 100, tornou-se 53,721, que foi o valor atribuído a estes 34 países. Isso
explica a grande concentração de países na faixa que vai de 45 a 55 do OHI, e por isso o pico
não tem significância estatística.
Os melhores colocados foram a Dinamarca (82,14), Finlândia (81,4) e Noruega (80,11)
e os piores colocados foram a Nicarágua (45,05), a Libéria (47,54) e Angola (42,66).
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS As análises individuais dos Gráficos em conjunto com o ranking dos 10 primeiros e 10
últimos colocados, indicam que de maneira geral, as melhores pontuações são marcadas pelos
países desenvolvidos da Europa, sempre presente também Canadá, Estados Unidos, Austrália
e Nova Zelândia. Nas últimas colocações é frequente a presença quase total de países da
África e Ásia.
A região AIBER, se apresenta numa constante intermediária, entre os países
desenvolvidos e os países da África e Ásia. Os destaques positivos entre os Ibero-Americanos
são Portugal, Espanha, Uruguai e Chile, os quais sempre apresentam as melhores pontuações.
Os destaques negativos, na maioria dos casos, ficam para os países da América Central, e
Paraguai, Venezuela e Bolívia da América do Sul.