Parte III - Análises e estudos espaciais em condições de vida e saúde

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1 Parte III - Análses e estudos espacas em condções de vda e saúde Desgualdades de bem-estar socal no muncípo do Ro de Janero: um exemplo de aplcação da ferramenta SIG Alberto Lopes Naar ScELO Books / ScELO Lvros / ScELO Lbros NAJAR, AL., and MARQUES, EC., orgs. Saúde e espaço: estudos metodológcos e técncas de análse [onlne]. Ro de Janero: Edtora FIOCRUZ, p. Hstóra e Saúde collecton. ISBN: Avalable from ScELO Books < All the contents of ths work, except where otherwse noted, s lcensed under a Creatve Commons Attrbuton-Non Commercal-ShareAlke 3.0 Unported. Todo o conteúdo deste trabalho, exceto quando houver ressalva, é publcado sob a lcença Creatve Commons Atrbução - Uso Não Comercal - Partlha nos Mesmos Termos 3.0 Não adaptada. Todo el contendo de esta obra, excepto donde se ndque lo contraro, está bao lcenca de la lcenca Creatve Commons Reconocmento-NoComercal-CompartrIgual 3.0 Unported.

2 PARTE III ANÁLISES E ESTUDOS ESPACIAIS EM CONDIÇÕES DE VIDA E SAÚDE

3 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... 9 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL NO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO: UM EXEMPLO DE APLICAÇÃO DA FERRAMENTA SIG Alberto Lopes Naar Ro 40 graus Cdade Maravlha Purgatóro da beleza e do caos Captal do sangue quente do Brasl / Captal do sangue quente Do melhor e do por do Brasl / Cdade sangue quente / Maravlha mutante O Ro é uma cdade de cdades msturadas / O Ro é uma cdade de cdades camufladas Governos msturados, camuflados, paralelos / Sorrateros ocultando comandos Comando de comando submundo ofcal / Comando de comando submundo banddaço Comando de comando submundo classe méda / Comando de comando submundo camelô Comando de comando submundo mancure / Comando de comando submundo de boate Comando de comando submundo de madame / Comando de comando submundo da TV Submundo deputado submáfa aposentado / Submundo de papa submáfa da mamãe Submundo da vovó submáfa crancnha / Submundo dos flhnhos Na cdade sangue quente / Na cdade maravlha mutante Quem é dono desse beco? Quem é dono dessa rua? De quem é esse edfíco? De quem é esse lugar? (Fernanda Abreu)

4 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE O exemplo de aplcação que ora apresentamos consttu-se de: análse multvarada de algumas varáves demográfcas do Censo 91; agrupamento e ordenação; geração de escala categórca e mapas para vsualzação/localzação das nuances; e análse espacal em caráter exploratóro, utlzando as seguntes estatístcas: dspersão de Moran (Moran scatterplot), estatístca pontual de Moran (local Moran) e a estatístca G* de Gets (Anseln, 1993). Deve-se ter presente três aspectos mportantes para esse tpo de abordagem, quas seam: dmnução da matrz analítca, de forma a encontrarmos uma solução parcmonosa; dar vsbldade às dmensões substantvas da dferencação resdencal; e descobrr agrupamentos de varáves que apresentem padrões de assocação, ou estruturas, que possbltem o estudo comparatvo no tempo e no espaço; ou sea, o propósto é descobrr padrões estáves e novadores, ou pelo menos não-trvas, de co-varação do conunto de varáves sob estudo. Para maores detalhes, remetemos o letor para Tmms (1971). O resultado fnal aqu apresentado mapas da dstrbução espacal das varáves e fatores pode oferecer suporte às consderações a respeto de perfs de qualdade de vda, análse de nvestmentos públcos, análses eletoras, bem como consderações relatvas à produção e reprodução de desgualdades socas, em seus dversos aspectos. De medato, pode-se pensar em reconsderar, vs-à-vs à complexdade relatva do mosaco com o qual nos deparamos, o enquadramento da cdade do Ro de Janero como cdade partda e/ou segregada dualmente. Para a metrópole caroca, o modelo que se apresenta assemelha-se muto mas a um mosaco de mundos socas, semelhante à músca de Fernanda Abreu, em epígrafe. AS BASES DE DADOS USADAS E AS ANÁLISES EMPREGADAS No ano censtáro de 1991, o muncípo do Ro de Janero abrgava habtantes, em domcílos 52,75% da população da regão metropoltana ( habtantes) dstrbuídos em setores censtáros 54,6%, dos da regão metropoltana, uma méda, por setor, de 864 habtantes e de 246 domcílos. Todas as varáves utlzadas nesta análse são a contagem do evento descrto no setor censtáro. Malha de Setores Censtáros 1991: trata-se de um arquvo gráfco ntegralmente produzdo na Fundação Oswaldo Cruz, através da dgtalzação em mesa de todos os polígonos referentes aos setores censtáros (211 folhas na escala 1:5.000), bem como a conseqüente edção e geração de topologa, de manera a permtr o seu tratamento em ambente de Sstemas de Informações Geográfcas (Pna, 1995). Fo dgtalzado em AutoCad, sendo utlzado ArcInfo para gerar sua topologa e as correções necessáras. Os arquvos foram dsponblzados também em formato ArcInfo. Os barros, defndos segundo le muncpal, foram consttuídos pela agregação de setores. As Regões Admnstratvas foram consttuídas pela agregação de barros. Os lmtes de setores censtáros, barros e Regões Admnstratvas são compatíves entre s. 1 1 Para uma avalação mas detalhada e cudadosa a respeto da equvalênca entre os setores censtáros, barros e regões admnstratvas, consultar NAJAR (1996). 168

5 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... Um segundo conunto de mapas fo gerado pelo Programa de Engenhara de Transportes (PET) da COPPE/UFRJ, a partr da dgtalzação de mapa de 1990, da Empresa Muncpal de Informátca e Planeamento do Ro de Janero (IPLANRIO), na escala 1: Os programas utlzados foram o á ctado ArcInfo; o ArcVew, versão 3.0 programa de vsualzação de dados cartográfcos, utlzado na geração dos mapas apresentados; o pacote estatístco SPSS, versão 7.0; e o SpaceStat, versão 1.8, programa estatístco de análse espacal. ANÁLISE FATORIAL: COMPONENTES PRINCIPAIS E CLUSTER PARA SETOR CENSITÁRIO É mportante ter presente o segunte: bem-estar neste trabalho desgna o efeto de três fatores: status socal alto (F1); status socal médo/baxo (F2); e índce de desenvolvmento urbano (F3). A metodologa básca fo a segunte: estudo exploratóro do Censo 91; seleção/agrupamento de varáves; construção de ndcadores; análse fatoral componentes prncpas, dvdda em três etapas: exame da matrz de correlação para todas as varáves relaconadas no Quadro 1, com dentfcação daquelas que possuem coefcente de correlação baxo entre s, austando a escolha fnal do conunto de varáves pré-seleconadas e avalando, dessa forma, a pertnênca na especfcação do uso do modelo de componentes prncpas. Isso mplcou redução do número de varáves, pela elmnação daquelas que apresentavam coefcentes de correlação muto altos (ver Tabela 1). Nesta etapa, optamos por mputar valores aos regstros com mssng, consderando a medana dos três valores mas próxmos; extração dos fatores; cálculo dos escores para cada fator escolhdo. Cluster prmeramente, foram extraídas dez amostras em nível de 10%, dos setores váldos para a análse (6.255 setores) e feta uma análse prelmnar de cluster herárquco com geração dos dendrogramas. O método empregado para geração dos clusters fo o de Ward (Aldenderfer & Blashfeld, 1984), onde, para cada cluster, as médas para todas as varáves são calculadas, e então, para cada caso, o quadrado da dstânca eucldana é calculado. Essas dstâncas são somadas para todos os casos. À cada etapa, os dos clusters que nascem são aqueles que resultam no menor acréscmo na soma total das dstâncas ao quadrado dentro do cluster. Pela observação e análse dos 169

6 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE dendrogramas e do emprego dos concetos de nascmento e morte de um cluster (Harner & Slater, 1980), concluímos que o número de clusters devera fcar entre 5 e 7; o procedmento básco nesta etapa fo o segunte: extração de amostra de 25%; nteração e classfcação dos clusters (com 5, 6 e 7 agrupamentos); defnção dos centros dos clusters para utlzação na análse com todos os setores; e utlzação dos centros defndos anterormente como centros ncas dos clusters e classfcação do restante dos casos, a partr desses centros. Utlzou-se o método K-means cluster, com a opção runnng means para atualzar os centros dos clusters, após a classfcação de cada caso. Observando-se os agrupamentos formados em função da sua establdade, fo precso elmnar da análse os setores de número , e , que, por serem totalmente atípcos, com característcas de pobreza extrema, não se aglomeravam com nenhum outro. Isso se ustfca pelo obetvo deste trabalho em caracterzar de uma manera geral, do ponto de vsta socoeconômco, o muncípo do Ro de Janero. Este conunto de procedmentos nos levou a defnr o uso de sete categoras. defnção e análse de categoras socas; e mapa do bem-estar socal do muncípo do Ro de Janero (ArcInfo e ArcVew). QUADRO 1 Varáves seleconadas para análse Temas Indcadores / Varáves Nível de Agregação Observações Demografa mulheres chefes de domcílo (p_muched) prop. da pop. entre 0 e 4 anos (p_pop0a4) prop. da pop. entre 15 e 29 anos (p_po1529) prop. da pop. maor de 65 anos (p_pop65m) prop. de mulheres com dade entre 15 e 49 anos, c/ rel. a pop. de mulheres (ppmu_fer) Setor Censtáro todas as proporções que envolvem o domcílo têm como denomnador o total de domcílos partculares e permanentes (totdompp) Renda rendmento médo do chefe do domcílo (sm_remch) renda méda por undade habtaconal em domcílo coletvo em sal. mín. (sm_remdo) prop. dos chefes de domcílos sem rendmento e sem declaração de rendmento (p_chesem) proporção de domcílos própros - a construção e/ou terreno (p_propr) prop. de domcílos alugados (pp_aluga) prop. dom. com outra condção de propredade (p_pro_ou) Setor Censtáro Educação proporção de chefes de domcílo Setor Censtáro 170

7 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... QUADRO 1 Varáves seleconadas para análse (contnuação) Temas Indcadores / Varáves Nível de Agregação Observações Demografa Educação mulheres proporção chefes de chefes de domcílo de domcílo Setor Setor Censtáro Todas as proporções que alfabetzados (p_chealf) proporção de mulheres alfabetzadas (pp_mualf) proporção da pop. maor que 5 anos alfabetzada (p_m5alf) proporção de chefes de dom. sem nstrução ou com menos de 1 ano de estudo (p_semns) dem, com 1 a 3 anos de estudo (p_est1a3) dem, com 4 a 7 anos de estudo (p_est4a7) dem, com 8 a 10 anos de estudo (p_est810) dem, com 11 a 14 anos de estudo (p_est1114) dem, com 15 ou mas anos de estudo (p_est15m) Infra-Estrutura Urbana & Servços Condções da Habtação / Domcílo prop. de domcílos cua orgem da água é a rede públca (ppagrede) prop. domcílos com canalzação nterna de água (ppagcnt) proporção de domcílos com nstalação santára (pp_c_ns) prop. domcílos com nstalação santára lgada à fossa e/ou rede geral (pred_fos) proporção de domcílos cuo lxo é coletado por servço especalzado públco ou prvado (plx_col) pessoas por domcílo (pespdom) dormtóros por domcílo (dorpdom) banheros por domcílo (banpdom) Setor Censtáro Setor Censtáro A Análse de Componentes Prncpas (ACP) é, como se sabe, uma técnca estatístca que transforma lnearmente um conunto de varáves em um conunto substantvamente menor e não-correlaconado. Seu propósto é o de reduzr a dmensão de um conunto orgnal de varáves (Dunteman, 1989). Geometrcamente, o prmero componente prncpal é a reta que melhor se austa às n observações no p espaço dmensonal da varável. Ele mnmza a soma do quadrado das dstâncas das n observações, com relação à reta, na varável espacal representando o prmero componente prncpal. Dstânca, aqu, é consderada numa dreção perpendcular à reta. Os prmeros dos componentes prncpas defnem um plano o mas austado possível ao conunto de pontos no p espaço dmensonal da varável. De forma equvalente, o segundo componente prncpal é uma reta o melhor austada possível aos resíduos orgnados do prmero componente prncpal. Os prmeros três componentes prncpas defnem um plano, chamado de 171

8 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE hperplano, que melhor se auste ao conunto de pontos no p espaço dmensonal da varável. Se houver p varáves, não podem haver mas do que p componentes prncpas. Pode haver menos se exstr dependênca lnear entre as varáves. Se todos os componentes prncpas possíves forem usados, defnrão um espaço que tem a mesma dmensão que a do conunto das varáves, e por esta razão, estarão levando em consderação todo o desvo-padrão das varáves. Entretanto, não há vantagem em retermos todos os componentes prncpas, pos sto sgnfca trabalharmos com a mesma dmensão do conunto orgnal de varáves, o que não smplfca nosso problema. Algebrcamente, o prmero componente prncpal, y 1, é uma combnação lnear dos x 1, x 2,..., x p (sto é, y 1 = a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 1n x p = S a 1 x ), de tal forma que a varânca de y 1 é maxmzada, dado o constrangmento de que a soma dos pesos ao quadrado sea gual a 1 (um), sto é, a 12 = 1. Conforme se sabe, as varáves aleatóras, x, podem ser tanto desvos com relação aos escores da méda, quanto escores padronzados. Se a varânca de y 1 é maxmzada, da mesma forma o quadrado das correlações de y 1 com as varáves orgnas x 1, x 2,...,x p,.e. r y2, x. A análse de componentes prncpas procura o vetor de pesos ótmo (a 11, a 12,...a 1p ), e a varânca assocada a y 1. O segundo componente prncpal, y 2, envolve a procura do segundo vetor de pesos (a 21, a 22,...,a 2p ), de forma que a varânca de y 2 = a 21 x 1 + a 22 x a 2 x p = a 2 x sea maxmzada e sueta ao constrangmento de que não sea correlaconada com o prmero componente prncpal e a 2 = 1. Dsto resulta que y 2 terá a maor soma dos quadrados das correlações com as varáves orgnas, medatamente superor ao prmero componente prncpal. Os dos prmeros componentes prncpas untos têm a maor soma dos quadrados dos coefcentes de correlação possível com as varáves. 2 Essa técnca nos permte operar com mas parcmôna e aperfeçoar o entendmento da estrutura dos dados. Apresentamos, em seqüênca, o Quadro 2, com as estatístcas báscas das varáves da ACP, a matrz de correlação entre as varáves (Quadro 3), a matrz de fatores (Quadro 4) e as estatístcas fnas da ACP (Quadro 5). QUADRO 2 Estatístcas báscas das varáves da ACP Mnemônco Descrção Méda Desvo-Padrão Banpdom banheros por domcílo (IBGE) pp_c_ns % de domcílos com nstalação santára Ppagcnt % de domcílos com canalzação nterna de água sm_remch Rendmento médo nomnal do chefe do domcílo em saláro mínmo p_pop65m % da população com mas de 65 anos p_es15m % de chefes com 15 ou mas anos de estudo plx_dr % de domcílos com lxo coletado dretamente p_analfa % da população analfabeta p_propr % Domcílos própros (construção e/ou terreno) Para maores detalhes, ver JOHNSON (1992) e STEVENS (1996). 172

9 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... QUADRO 3 Correlação entre as varáves Varáves banpdom pp_c_ns ppagcnt sm_remch p_pop65m p_es15m plx_dr p_propr p_analfa banpdom 1.00 pp_c_ ppagcnt sm_remch p_popp_65m p_es15m plx_dr p_propr p_analfa QUADRO 4 Matrz de fatores Varável Fator 1 Fator 2 Fator 3 p_analfa <0.10 p_es15m <0.10 sm_remch banpdom p_pop65m 0.72 < plx_dr <0.10 ppagcnt pp_c_ns p_propro QUADRO 5 Estatístcas fnas da ACP Fator Egenvalue % da Varânca % Acumulado 1 4,29 47,6 47,6 2 1,75 19,4 67,1 3 1,01 11,2 78,2 4 0,56 6,2 84,5 5 0,53 5,9 90,3 6 0,40 4,5 94,8 7 0,24 2,6 97,4 173

10 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE A nterpretação para esse conunto de resultados que se sugere aqu é a segunte: os fatores que estão subacentes ao conunto dos dados têm, prmeramente, uma dmensão que envolve a percentagem de chefes de domcílo com 15 ou mas anos de estudo; o rendmento médo nomnal do chefe do domcílo em saláro mínmo; o número de banheros por domcílo; e a proporção da população com mas de 65 anos de dade e nfra-estrutura/servços (água, esgoto e coleta de lxo). Ou sea, o Fator 1 estara captando o efeto do status, o que sera reforçado pela forte correlação negatva (-0,86), desse fator com a proporção de população analfabeta. O Fator 2 correlacona-se com as mesmas varáves do Fator 1, mas apresenta assocações mas fracas, com exceção para as varáves relatvas à nfra-estrutura (água, esgoto e coleta de lxo) que possuem magntudes semelhantes, porém assocação negatva. Os coefcentes negatvos com varáves de nfra-estrutura sugerem que exstra uma certa autonoma entre resdr em lugar cuas condções santáras não são as melhores mas ter rendmento, e especalmente o contráro, ou sea, não ter rendmento mas morar em lugar cuas condções santáras são boas. Isso estara sugerndo também um descolamento entre rendmento e acesso a servços urbanos báscos. Chama a atenção anda que, ustamente para a proporção de população analfabeta, a varação dos coefcentes para os fatores 1 e 2 varam desproporconalmente enquanto para o Fator 1 é de -0,86, para o Fator 2 é de 0,24, ndcando um aumento no conteúdo de status socal baxo no mx do Fator 2, sto é, pode-se sugerr, com base nsso, que os Fatores 1 e 2 captam, na verdade, o mesmo efeto, qual sea, o do status socal, que, por ser o grande aglutnador e/ou dferencador socal para a cdade do Ro de Janero, nfluenca os dos fatores, que, soznhos, explcam 67,1% da varânca total. Deve ser ressaltado que apenas o Fator 1 é responsável por quase a metade da varânca comum (47,6%). Interessante notar que, ao contráro do que se podera esperar, a varável que mede o percentual de casas própras não se agrega nos fatores relatvos ao status, mas consttu tem à parte, untamente com nfra-estrutura de abastecmento de água e esgotamento santáro, formando o Fator 3. A nterpretação que sugermos para sto dz respeto, prmero, ao fato de que, no Ro de Janero, a propredade dos domcílos é ndependente do status socal, e, em segundo lugar, que as polítcas públcas relatvas à nfra-estrutura de saneamento básco acompanharam a construção de moradas própras. Deve-se notar aqu que sso é váldo apenas para água e esgoto, pos a assocação para o caso de um servço um pouco mas sofstcado como o servço de coleta domclar de lxo, fcou fora dos lmtes de tolerânca do programa não apresentando assocação. Com vstas a produzr um mapa do bem-estar socal do muncípo do Ro de Janero, os setores analsados foram agrupados em categoras mas abrangentes, tentando caracterzálas segundo os três fatores resultantes da ACP. Foram fetos város ensaos, chegando-se ao fnal com sete categoras. A caracterzação de cada deslas fo obtda a partr do rankng dos setores no nteror de cada categora, de acordo com o procedmento-padrão envolvdo nesse tpo de análse. 174

11 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... ESCALA CATEGÓRICA DE BEM-ESTAR Analsando as varáves envolvdas com cada fator, após os resultados do rankng, sugerese a segunte escala categórca para os sete clusters: Grupo I: bem-estar socal muto alto Setores censtáros de mas alto status socal, caracterzados pelos maores rendmentos quatro vezes o valor médo do muncípo do Ro de Janero, maor proporção de chefes de domcílo com curso superor, mestrado ou doutorado; baxa densdade domclar, ndcando famílas pequenas, domcílos grandes e em sua maora própros (72,45%); condções de saneamento excelentes; e concentração de população com mas de 65 anos de dade superor à méda do muncípo. Grupo II: bem-estar socal alto Em termos de renda do chefe do domcílo, este grupo apresenta a metade do anteror. No que se refere a anos de estudo do chefe, a dstrbução fca em 29% para o segundo grau e 38% para o superor ou mas; a densdade domclar também é baxa, e em sua maora os domcílos são própros. As condções de saneamento contnuam muto boas, da mesma forma que o grupo anteror, sendo a concentração de população na tercera dade a maor de todos os grupos. Grupo III: bem-estar socal médo A dstrbução dos anos de estudo do chefe do domcílo ndca prmero e segundo graus completos (70,4%), e a renda ca mas que a metade com relação ao grupo II. A densdade de pessoas no domcílo aumenta consderavelmente, ndo para 2,87 pessoas em méda, dstrbundo-se em 1,56 dormtóros por domcílo, enquanto nos grupos anterores essa relação era de 2,96 por 1,97 (grupo II) e de 3,20 por 2,14 (grupo I). A maor parte dos domcílos são alugados. Com relação às condções de saneamento, contnuam excelentes. A proporção de população com 65 anos de dade ou mas é de 10%. No que se refere às mulheres chefes de domcílo, é a maor proporção neste grupo, ndcando, possvelmente, famílas menores, maor número de mulheres separadas, maor partcpação de mulheres no mercado de trabalho. Grupo IV: bem-estar socal médo/baxo É o maor grupo. Em termos de rendmento, dfere pouco do grupo anteror, apenas pouco mas baxo. Há um aumento na proporção de chefes de domcílo com quatro a sete anos de estudo (32,7%), em relação ao grupo anteror, sugerndo acréscmo na proporção de mão-deobra desqualfcada. As faxas de oto a dez e de 11 a 14 anos de estudo contnuam guas. As famílas tendem a ser maores e os domcílos, menores, sendo a maor parte deles própros (58%); as condções de saneamento são boas, decrescendo a proporção de pessoas com 65 anos de dade ou mas. 175

12 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE Grupo V: bem-estar socal baxo A proporção do número de anos de estudo do chefe do domcílo dstrbu-se entre um a sete anos (49,7%), ou sea, a metade dos chefes de domcílo possuem baxo grau de escolardade (alfabetzação/ elementar); com relação aos rendmentos, este grupo stua-se abaxo da méda do restante do muncípo, como os grupos II e IV, e 7,4 vezes abaxo do grupo I. A maor parte dos domcílos são própros (84,96%), havendo um aumento consderável dos domcílos com mas de cnco moradores. A méda de pessoas por banhero chega, neste grupo, a 3,84. Juntamente com o grupo I, é onde encontramos a maor proporção de mulheres em dade fértl (55,7%) (56,12% para o grupo I). No que se refere ao abastecmento d água e esgotamento santáro, a stuação é bastante satsfatóra, com os patamares se mantendo elevados, nclusve superores às médas da cdade do Ro. Com relação ao lxo, o patamar fca abaxo dos 90% (82,08%), com um sgnfcatvo aumento da coleta ndreta. Grupo VI: bem-estar socal baxo/muto baxo Da mesma forma que no grupo anteror, a escolardade do chefe do domcílo é baxa, estando compreendda entre a alfabetzação e o elementar, mas com uma proporção maor (58,13%). Os rendmentos são baxos 11,8 vezes menores que os do grupo I e a proporção de população analfabeta sobe dramatcamente para 30%; 86,24% dos domcílos são própros, mas pequenos, sendo a taxa de utlzação do domcílo como dormtóro (dormtóro por cômodo) em torno de 0,4; 3,87 é a méda de pessoas por banhero e de quase três pessoas por dormtóro. Pela prmera vez a proporção de domcílos com água não acompanha de perto a exstênca de nstalação santára. A proporção de domcílos que não possuem nstalação santára cresce muto, sando da casa dos decmas para chegar a 6,5%. Os problemas de lxo são dramátcos, e a proporção de população na tercera dade está em torno de 3,16%. Grupo VII: bem-estar socal muto baxo Neste grupo encontram-se as pores condções socas. A renda é 14,3 vezes menor que no grupo I; a proporção de população analfabeta gra em torno de 37% e a maora dos chefes do domcílo (61,7%) são apenas alfabetzados ou possuem somente o curso elementar, representando certamente a mão-de-obra mas desqualfcada, untamente com o grupo VI. Com mas de três pessoas por domcílo e quatro por banhero, esse grupo apresenta carêncas báscas de saneamento e stuação alarmante de coleta de lxo. A vsualzação da dstrbução espacal dos grupos é apresentada, ao fnal, através do Mapa 1. Através da observação do mesmo, o prmero aspecto que nos chama a atenção é que as nuances das categoras nos revelam um muncípo extremamente matzado em termos de herarqua socal. 176

13 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... OS REGIMES ESPACIAIS NO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO As duas prncpas característcas de varáves, passíves de expressão espacal, são a dependênca e a heterogenedade (Anseln, 1988). Apresenta-se em seguda uma análse, em caráter exploratóro e com técncas de estatístca espacal, dos dversos regmes de dstrbução espacal presentes no muncípo do Ro de Janero. Pretende-se, dessa forma, qualfcar o Mapa 1: Bem-Estar Socal no Muncípo do Ro de Janero Para melhor entendmento do que va ser apresentado a segur, deve-se ter presente que um conunto de dados referencados espacalmente, ou georreferencados, consste numa coleção de meddas ou observações, a respeto de um ou mas atrbutos, tomadas em localdades específcas. Os sítos dos dados são referencados de modo que as posções relatvas dos mesmos seam regstradas. Para a organzação espacal dos dados é mportante o propósto da análse: se a construção de modelos ou a avalação dos mértos de dversas hpóteses, formuladas a partr de característcas do arrano espacal, ou outra partculardade não-espacal dos dados (Hanng, 1993). A análse espacal pode ser consderada, portanto, como o estudo quanttatvo dos fenômenos que se manfestam por s mesmos no espaço (Hanng, op. ct.). Isso mplca focalzar a localzação, a área, a dstânca e a nteração como atrbutos mportantes daqulo que estamos analsando. Além dsso, para que possam ser nterpretados os sentdos de perto e dstante, em determnado contexto, as observações dos fenômenos de nteresse precsam ser referencadas no espaço, por exemplo, em termos de pontos, lnhas e polígonos. A observação do Mapa 1 nos revela um muncípo extremamente matzado em termos de herarqua socal. Há regões em que a estrutura de mosaco é clara e defnda. Como exemplo, podemos ctar a Ilha do Governador. Em outras predomna a monoda, por exemplo a regão oeste do muncípo, especalmente aquela no entorno da Avenda Brasl. De manera geral, o muncípo não é um mosaco, à semelhança, por exemplo, de Los Angeles. 3 A mportânca de estudarmos e caracterzarmos os dversos regmes espacas de uma cdade como o Ro de Janero é que sso nos possblta dentfcar áreas que são consttutvas de processos de dstrbução de fenômenos passíves de expressão espacal, ou georreferencamento. O tratamento através da análse exploratóra espacal nos permte avançar hpóteses e dentfcar rtmos e padrões das varáves que estamos nvestgando. A fnaldade desses procedmentos, neste trabalho, é qualfcar as análses de componentes prncpas e de cluster que levou à confecção do á ctado Mapa 1. Nessa perspectva, o que propomos e faremos, aqu, é a utlzação de algumas técncas de análse exploratóra espacal para dentfcar áreas estruturantes da dnâmca espacal do muncípo do Ro de Janero. As abordagens de análse espacal em caráter exploratóro, utlzadas neste artgo, são as seguntes: dspersão de Moran (Moran scatterplot), estatístca pontual de Moran (local Moran) e a estatístca G* de Gets, sobre as quas dá-se alguns detalhes em seguda. 3 Para maores detalhes, consultar JENCKS (1993). 177

14 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE DISPERSÃO DE MORAN (MORAN SCATTERPLOT) E ESTATÍSTICA PONTUAL DE MORAN (LOCAL MORAN) 4 Dspersão de Moran (Moran scatterplot) Um recurso para vsualzar a extensão na qual o valor observado em cada ponto é smlar, ou dstnto, dos valores observados nos pontos vznhos. Ou sea, fornece uma medda da assocação lnear entre o valor no ponto e nos pontos vznhos. Em termos um pouco mas formas: mede o grau de assocação lnear entre um vetor de valores observados e a méda ponderada dos valores vznhos (spatal lag). A assocação lnear entre Y (vetor de valores observados de dmensão Nx1) e W, (matrz ponderada) está subacente aos processos espacas auto-regressvos, os quas são usados para expressar o mecansmo (ou processo) gerador da dependênca espacal. Em notação matrcal, temos: I N S 0 * Y' W y Y' Y Onde: I estatístca de Moran; N número de observações; So (soma de todos os elementos na matrz espacal ponderada); w Y vetor dos valores observados em termos de desvos em relação à méda; Y` transposta de Y ; W y matrz de pesos (matrz espacal ponderada spatal weghts matrx). Estando Y em termos de desvo-padrão em relação à sua méda, a estatístca I é formalmente equvalente ao coefcente de declvdade numa regressão lnear de W y sobre Y. A nterpretação da estatístca I de Moran como sendo a declvdade de uma reta de regressão, nos fornece um camnho para vsualzar a assocação lnear entre Y e W y, na forma de um gráfco de dspersão bvarado de W y contra Y. Este scatterplot é smlar ao scatterplot do retardo espacal (spatal lag) da geoestatístca exploratóra. Neste contexto o chamamos de dagrama de dspersão de Moran (Moran scatterplot). O padrão de dspersão de Moran pode ser potencalzado com um austamento lnear do padrão de dspersão, tendo I como declvdade, o qual pode ser usado para ndcar o grau de 4 A apresentação deste tópco basea-se fundamentalmente em, ANSELIN (1988), HAINING (1993) e BAILEY (1995), lvros para os quas remetemos o letor nteressado. 178

15 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... austamento, a presença de outlers, pontos de alavancagem etc. Ou sea: valem aqu os pressupostos clásscos da análse de regressão. A nterpretação da estatístca I de Moran, desta forma, lustra claramente a manera pela qual ela sumarza o padrão global de assocação lnear, no sentdo de que a falta de austamento podera ndcar regmes locas não-estaconáros ou nchos de regme turbulentos (pockets of local non-statonarty). A nterpretação da nformação num padrão de dspersão de Moran, segue duas dreções báscas. Na prmera, os pares (W y, y ) são computados para valores padronzados, de forma que os outlers possam ser faclmente vsualzados como pontos dstantes mas que duas undades além da orgem. A partr desta abordagem, podemos dstngur quatro tpos de assocação espacal no conunto de pares (W y, y ) dos padrões de assocação postva, ou sea, assocação entre valores altos de y, tendo como vznhos valores também altos de W y ; ou valores pequenos de y, tendo como vznhos valores também pequenos de W y. E duas assocações espacas negatvas, sto é, assocação entre valores dessemelhantes: altos valores de y, tendo como vznhos valores baxos de W y, ou pequenos y com altos W y. A extensão deste mx de pares entre os quatro tpos de assocação nos fornece uma ndcação da establdade da assocação espacal ao longo de todo o conunto de dados e a sua observação atenta poderá nos sugerr a exstênca de dferentes regmes de assocação em subconuntos dos dados. A segunda nterpretação é a de dentfcação de outlers no padrão global de assocação ndcado pela estatístca I : pontos no scatterplot que são extremos com relação à tendênca central, refletda pela declvdade da regressão, podem ser outlers no sentdo de que não seguem o mesmo processo de dependênca espacal que o conglomerado das outras observações. Devem então ser consderados regmes locas não-estaconáros (nchos de turbulênca), com respeto ao processo espacal global, especalmente se são espacalmente contíguos ou pontos de frontera ou lmítrofes. A presença de outlers pode ndcar também problemas de especfcação da matrz de pesos ou da escala na qual as observações foram regstradas, ou mesmo assnalar erros de entrada de dados. A medda que utlzamos para a detecção de outlers mplementada no SpaceStat é o valor máxmo do resíduo normalzado (normed resdual), que é smplesmente o valor absoluto do resíduo dvddo pela raz quadrada da soma dos resíduos ao quadrado: e e, norm 2 e Onde: e resíduo para a observação da regressão de W y sobre y e um termo constante; Adconalmente à detecção de outlers, observações que exercem grande nfluênca ou alavancagem na declvdade da reta de regressão, sto é, estatístca I de Moran são de nteresse, 179

16 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE sobretudo se elas estão espacalmente aglomeradas ou correspondem a locas de frontera. As meddas comumente utlzadas são: os elementos dagonas da hat matrx, de Hoagln e Welsh, e a dstânca de Cook. Uma boa regra é consderar alavanca máxma quando o valor do hat value exceder 2k/N ou 4/N, para um caso específco do scatterplot de Moran. No presente trabalho utlzamos o valor de 4/N. No contexto de regressão bvarado, quanto mas longe x estver de x, maor será a alavanca do caso. No contexto da regressão múltpla, esta reflete como as combnações nusuas de x apresentam-se. A medda mas comum da mesma é a estatístcachapéu (hat statstc) h. A alavancagem de um ponto, h, é gual ao -ésmo elemento da dagonal da hat matrz H. Os elementos dagonas da hat matrx são as dagonas em: H X( X`X) 1 X`, onde X é uma matrz NX K das observações das varáves explanatóras; no caso do scatterplot de Moran, X tem duas colunas, uma para o termo constante, outra para y. De forma resumda, temos então o segunte: correlação espacal postva ndca cluster espacal. Já a correlação negatva, o oposto da aglomeração, o chamado lack of clusterng. O padrão de dstrbução espacal perfeto, de uma correlação negatva, sera representado, portanto, por um tabulero de xadrez. A ESTATÍSTICA PONTUAL DE MORAN (LOCAL MORAN) Em Anseln (1995), um ndcador local de assocação espacal Local Indcator of Spatal Assocaton (LISA) é defndo como qualquer estatístca que satsfaça dos requstos: LISA, para cada observação dada, fornece uma ndcação da extensão da sgnfcânca do cluster espacal de valores smlares em torno desta mesma observação; a soma dos LISA, para todas as observações, é proporconal a um ndcador global da assocação espacal. Como um caso especal nessa classe de estatístcas, a pontual de Moran pode ser defnda como: I 2 w z, com: m Z m 2 2 z e onde as observações Z e z são dadas em desvo-padrões com relação à méda, e o somatóro de é tal que apenas valores vznhos J são ncluídos. 180

17 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... AS ESTATÍSTICAS G, GI E GI* DE GETIS & ORD Uma abordagem lgeramente dferente do que as estatístcas de Moran e Geary, para medr assocação espacal, fo sugerda por Gets & Ord (1992). São as chamadas estatístcas baseadas na dstânca. Elas são computadas defnndo-se um conunto de vznhos para cada localzação, conunto este defndo como as observações que fcam dentro de uma dstânca crítca (d) em relação à localdade. Para cada dstânca defnda, uma matrz de pesos é construída ( W (d) ). As estatístcas G somente podem ser computadas, nesta abordagem, para varáves postvas. Adconalmente pode-se empregar uma medda alternatva para o padrão global de assocação espacal G. São as estatístcas G e G* que ndcam a extensão na qual uma localdade é crcundada por um cluster de altos ou baxos valores da varável em apreço. Formalmente a estatístca G, para uma dada dstânca crítca d, G (d ), é defnda como: G( d) w ( d) X X X X Onde: X é o valor observado na localdade ; W (d) representa um elemento da matrz espacal de pesos (ou ponderada), smétrca (não-padronzada) para a dstânca d. Observe-se que o numerador desta estatístca é smlar à I de Moran, mas o denomnador é dferente. A sgnfcânca de G (d ) é estmada por meo do z-valor padronzado. A méda e varânca podem ser dervadas a partr de pressupostos referentes à dstrbução aleatóra. Pode ser mostrado que o z-valor tende à normal padrão. No caso das estatístcas G e G*, para cada observação, fornecem uma ndcação de quanto esta observação tem no seu entorno valores altos ou baxos da varável em análse, para uma dada banda de dstânca d. Formalmente, temos que G e G* são defndas como: G w ( d) X X 181

18 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE Onde: W (d) são os elementos da matrz de contgudade para a dstânca d. As meddas G e G* dferem com relação ao número de observações que são ncluídas no cálculo do denomnador X. Para G,, enquanto para G*, = é ncluído no somatóro. Em outras palavras: a medda G* nos dá um valor da aglomeração espacal que nclu a observação em análse, enquanto a G não a nclu. Neste trabalho, optamos por trabalhar com a estatístca G *. A nfluênca sobre a sgnfcânca de G e G* é baseada na padronzação do z-valor, o qual é computado subtrando-se o valor teórco da méda respectvamente E(G) e E(G*) e dvdndo-se pelo valor teórco do desvo-padrão. Somente resultados para uma aproxmação normal têm sdo desenvolvdos na lteratura. Um valor postvo e sgnfcante de z para as estatístcas G, G e G* ndca aglomeração espacal (spatal clusterng) de valores altos, enquanto um valor negatvo e sgnfcante de z ndca aglomeração espacal de valores baxos. Note-se que essa nterpretação é dferente das meddas mas tradconas de autocorrelação espacal, onde os clusters de valores semelhantes - tanto altos quanto baxos - ndcam autocorrelação postva. A dentfcação de localdades ou clusters de localdades com valores altos de G ou G* pode audar na dentfcação de problemas com relação à escala espacal das undades de observação; no fltro de dependênca espacal; ou fornecer pstas com relação à exstênca de outlers. Estas estatístcas permtem a decomposção de uma medda global de assocação em seus fatores contrbuntes, por localdade. Além dsso, são especalmente sensíves na detecção de padrões não-estaconáros (turbulentos). Por exemplo, quando uma aglomeração está concentrada somente em uma únca subrregão do espaço, meddas globas de assocação espacal, tas como I de Moran, c de Geary ou G(d), falharão na detecção de tas padrões. Numa revsão do cálculo das estatístcas G e G*, tornaram-se ndependentes da dstânca ou da smetra. Ou sea, as exgêncas de que a matrz de pesos fosse baseada em bandas de dstânca e, além dsso, que esta matrz fosse smétrca, não são mas constrangmentos necessáros. Esta nova metodologa é computada a partr dos resultados a respeto da méda e desvo-padrão da estatístca, testando-se para a hpótese nula de não-correlação espacal. A forma geral de G e G* passa a ser então: G s( ) 2 N 1 S W / N 2 w x 1 W 1 1 2, para 182

19 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... e G * * s( s( ) * *2 N 1 S W / N 1 w x 1 W * * 1 1 2, para todo Onde: W W x 2 x( ) 1 s( )2 N 1 Sendo, x 1 N 1 ( ) x S1 w 2 Todos os coefcentes e estatístcas que acabamos de apresentar são casos especas da estatístca geral G C, onde, G é uma medda da proxmdade espacal dos lugares e ; e C é a medda da proxmdade dos valores e. O valor bruto da estatístca é obeto de algum tpo de padronzação para se obter uma medda descrtva. Esta generalzação mostra que o problema em se medr a autocorrelação espacal pode ser nterpretada em termos da comparação de duas matrzes, G G e C C. O coefcente I de Moran, por exemplo, pode ser obtdo fazendo G w e C x x. Já a estatístca c de Geary, fazendo C x 2 x. A lgação entre e outras meddas de autocorrelação espacal, bem como aplcações geras da equação na análse da autocorrelação, são dscutdas em Hanng (1993). Desde que exsta um forte grau de arbtraredade na escolha da matrz G, um teste baseado nas relações de posção (ordem) entre G deve retratar a verdadera extensão do conhe- 183

20 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE cmento sobre o arrano espacal em estudo, e reduzr o rsco de se chegar a conclusões arbtráras das relações espacas. A estatístca pode ser usada para formular uma varedade de testes, nclusve para séres undmensonas, nteração de séres temporas e testes para dreconaldade no fluxo espacal de dados, bem como testes especalmente desenhados para os propóstos de um determnado proeto de pesqusa e conunto de dados. ANÁLISE EXPLORATÓRIA ESPACIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO: REGIMES PREDOMINANTES Conforme ctado, a estatístca G * nos fornece uma ndcação de quanto uma determnada localdade tem, no seu entorno, valores altos, ou baxos, da varável em análse. Sendo assm, pode-se servr do cálculo dreto de seu valor, ou da padronzação do z-valor dessa estatístca, para observarmos como os dversos setores censtáros se aglomeram. Ou sea, além da nformação que á se obteve com o Mapa 1, que apresenta uma vsualzação das dversas categoras, o que se tem aqu é: a partr de um tratamento estatístco, onde se supõe a dependênca espacal das varáves, pode-se observar como essas categoras rão se aglomerar, formando regões homogêneas do ponto de vsta socoespacal, função, obvamente, das varáves envolvdas e, mas mportante, revelando novas dmensões analítcas subacentes ao conunto de dados ou padrões revelados pela dmensão espaço. Este últmo ponto fca bastante claro através do exame do Mapa 2, Cluster Espacal Estatístca G * do Fator F1; fator, aqu, refere-se ao fator resultante da análse de componentes prncpas. Prmeramente tem-se uma apresentação onde os semelhantes são aglomerados, crando uma dcotoma vsual. Os aglomerados em cor preta representam valores postvos de F1, enquanto aqueles em cor branca, valores negatvos. De medato, destaca-se a grande mancha que agrega desde a Barra da Tuca até os barros-frontera Graaú, Andaraí, Maracanã e Vla Isabel, que ntegram a IX Regão Admnstratva (Área 1 no Mapa 2), bfurcando a oeste, na dreção da RA de Jacarepaguá, abrangendo especfcamente os barros: Freguesa, Pechncha, Taquara e Jacarepaguá (Área 2 no Mapa 2). 184

21 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... MAPA 2 Cluster espacal estatístca G * para sgnfcânca p = (F1) 185

22 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE Fora da área de nfluênca dos dos ramas ferrováros, e no nteror das duas grandes manchas em que a dstrbução dos setores se dvde, destacam-se clusters que representam pontos de quebra do regme estaconáro. Destacam-se, por exemplo, manchas pretas (F1 elevado) na dreção oeste, com dos padrões dstntos um acompanha a Avenda Brasl, os outros representam encraves. Vamos a eles. Três estão assocados a padrões de ocupação mltar, a saber: Base Aérea de Santa Cruz, Vla Mltar/Campo dos Afonsos (ndcado no Mapa 2 como Área 3) e Base Aérea do Galeão, na Ilha do Governador. Devem-se destacar os regmes e/ou aglomerações prevalentes nos barros de Vla Valquere, Jardm Sulacap e Vla Mltar (Área 3 no Mapa 2), todos com forte presença de pessoal lgado às Forças Armadas, representando, untamente com Praça Seca e Campnho, uma extensão do cluster Central do Brasl, que acompanha a estrada de ferro Central do Brasl, com mudança de padrão em Deodoro. Os outros pontos de destaque são: na área central do barro de Campo Grande, Bangu e Vla da Penha ndcados no Mapa 2. Os três prmeros representam um padrão clássco centro-perfera, o que fca bastante claro se observarmos o Mapa 5 (local Moran: spatal lag em termos de desvos com relação à méda F1), que reporta a chamada estatístca local Moran. O barro Vla da Penha forma, untamente com Penha Crcular e Penha, uma ramfcação do cluster Leopoldna, com tendênca à unfcação. Deve-se lembrar que o barro de Vla da Penha é planeado, com padrão de ocupação e urbanzação elevados. Outra nformação que gera excelente mapa, mas que não é apresentada neste artgo por lmtações tanto de representação gráfca, quanto de espaço, é o valor de z para G *, ou sea, valor da estatístca G * padronzado, para nível de sgnfcânca p = 0, Esta nformação pode ser apresentada através de uma convenção; por exemplo, trângulos com vértce para cma, para valores postvos e trângulos com vértce para baxo, para valores menores que zero. E o que ela nos ndcara? A exstênca de setores com valores altamente sgnfcatvos dos respectvos fatores F1, F2 e F3, nos extremos da dstrbução. Esta representação qualfca o cluster espacal. Pode-se nterpretá-la da segunte forma: os trângulos com vértce para cma, no nteror dos clusters, assnalam os setores cuo valor do fator os destacam como áreas onde os valores do fator são expressvos. O mesmo pode-se afrmar para o caso dos trângulos com vértce para baxo. As áreas que se destacam, para o nível de sgnfcânca com o qual se está trabalhando, são áreas de favelas, com destaque para o complexo Rocnha-Vdgal, Alemão, Jacareznho, entre outras, nos mapas para todos os fatores. A padronzação e apresentação com nível de sgnfcânca alto é bastante seletva, sugerndo que a dstrbução espacal do muncípo do Ro de Janero, no que se refere aos fatores F1 e F2, é dcotômca e monótona. Já se destacou o fato de que os fatores F1 e F2 têm um caráter dcotômco, pos eles dvdem a dstrbução em duas grandes partes. Enquanto F1 relacona-se postva e fortemente a aspectos de bem-estar socal elevado, F2 relacona-se a bem-estar socal baxo. Essas questões se esclarecem com o exame do Mapa 3: Cluster Espacal estatístca G * do fator F2. Todo o subúrbo do Ro de Janero fca aglomerado, destacando-se o caráter extremamente 5 Consultar NAJAR (1997). 186

23 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... segregado, do ponto de vsta do arrano espacal da cdade. Surge aqu o cluster Avenda Brasl, a grande aglutnadora deste fator. No que se refere a varáves socoeconômcas, o regme espacal predomnante no muncípo do Ro de Janero é o dcotômco, e não o de um mosaco urbano. O padrão é segregado, e sto fca explícto ao observarmos a dstrbução dos trângulos para o mesmo nível de sgnfcânca. Deve-se destacar anda a Ilha do Governador, únco padrão de dstrbução do tpo mosaco que encontramos quando consderamos os fatores F1 e F2. No caso de F3, fator fundamentalmente lgado à condção de propredade do domcílo e à nfra-estrutura urbana, ou sea, característcas de desenvolvmento urbano, o que se pode observar é um caráter mas dssemnado no que se refere ao percentual de domcílos própros. A maor parte da área ocupada do muncípo em questão possu setores com percentuas sgnfcatvos de domcílos própros. A assocação espacal de valores negatvos com alto nível de sgnfcânca para F3 é ndíco de outra forma de propredade do domcílo, especalmente domcílos alugados. O aspecto mportante a destacar com relação à F3 é que sua dstrbução tem um caráter mas de mosaco, o que pode ser constatado pelo exame dos mapas com as estatístcas G * e local Moran (Mapas 3, 4, 5, 6 e 7). Tal mosaco ndca, por exemplo, que a proxmdade de propretáros e não-propretáros é bastante freqüente na cdade; e mas, se a propredade do domcílo é um ndcador de padrão socoeconômco, a democratzação do acesso à propredade do domcílo, pela convvênca de dversas formas de aqusção da propredade, torna a cdade bem mas parecda com um mosaco. Esta aparênca é também bastante famlar: convvênca de áreas muto sofstcadas em termos construtvos e qualdade da morada com regões deteroradas. MAPA 3 Cluster espacal estatístca G * para sgnfcânca p = (F2) 187

24 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE MAPA 4 Cluster espacal estatístca G * para sgnfcânca p = (F3) Uma forma bastante nteressante de qualfcar os clusters espacas sugerdos pelas estatístcas G * e local Moran sera trabalhar com a méda ponderada dos valores vznhos e com os desvos em relação à mesma, consegundo, desta forma, para cada observação dada, uma ndcação do cluster dos valores smlares em torno dessa mesma observação. Este recurso promove um detalhamento da estrutura nterna dos dversos clusters. O que aparece com este resultado é perda de poder dscrmnatóro dos fatores F1, F2 e F3, sugerndo que o muncípo do Ro de Janero estrutura-se em torno de varáves aqu chamadas de bem-estar socal. Explcando melhor: tomando o gráfco de dspersão de Moran (Moran scatterplot), fazendo FATOR n versus SPATIAL LAG do FATOR, tem-se uma déa da lneardade desse mesmo fator, pos o que se vsualza com esse procedmento é o grau de assocação lnear entre o vetor de valores observados (fator) e a méda ponderada dos valores vznhos (spatal lag). O resultado é apresentado em seguda (Gráfcos 1, 2 e 3), e dele podemos nferr, medatamente, que passamos de uma stuação de alta lneardade, para o caso do fator F1 com R 2 = 0,71, para uma confguração onde a dspersão no espaço tende para um padrão mas próxmo ao mosaco. Note-se, no caso do gráfco do fator F3, a tendênca esférca da nuvem de pontos que se nstala paulatnamente a partr de F1, com perda de qualdade explcatva do modelo lnear; neste gráfco, os valores de R 2 passam de 0,41 para 0,37, ambos valores baxos. 188

25 DESIGUALDADES DE BEM-ESTAR SOCIAL DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO... GRÁFICO 1 Moran scatterplot para o fator F C-2 A F _ W-3 Rsq = FAC1 GRÁFICO 2 Moran scatterplot para o fator F C-3 A F _ W-4 Rsq = FAC2 189

26 SAÚDE E ESPAÇO: ESTUDOS METODOLÓGICOS E TÉCNICAS DE ANÁLISE GRÁFICO 3 Moran scatterplot para o fator F C-3 A F _ W-4 Rsq = FAC3 Outra mportante nformação que emerge da observação atenta destes resultados refere-se ao rtmo e sua varação. Tomando-se emprestadas duas expressões muscas, passa-se de uma monoda para uma polfona, tanto numa perspectva ntra quanto nterfatores, chegandose até quase a total ausênca de padrão, como é o caso do mapa do fator F3, sgnfcando, neste caso, assocação espacal negatva. Ao contráro do Mapa 1, o que esse tpo de abordagem possblta é a percepção de novas dmensões. Isto mplca, no caso, o enrquecmento analítco das dversas categoras socoespacas. Pela análse do mapa para o fator F1, nota-se a gradação que se estabelece ao redor de regões mportantes que são estruturantes da confguração espacal do muncípo do Ro de Janero, representando quebra do regme estável, operando como pólos nternos da cdade que nucleam as atvdades. Exstem, do ponto de vsta geográfco, grandes ndutores da confguração espacal do muncípo do Ro de Janero, conforme á sugerdo: o prmero, relatvo à forma urbana, é o macço da Tuca; os demas ramas ferrováros e Avenda Brasl referem-se a opções de ocupação do terrtóro que se foram confgurando ao longo dos anos, em razão dos números contratos polítcos que se foram estabelecendo. O mapeamento de F3, conforme á se regstrou, apresenta uma dstrbução do tpo mosaco para todo o muncípo em questão, ou um caráter menos segregado. COMENTÁRIOS FINAIS Para fnalzar, pode-se fazer as seguntes consderações: a análse conunta dos mapas para os fatores F1 e F2 permte sugerr que o muncípo do Ro de Janero estrutura-se em 190