Apresentação do Curso (MTI) BH1350 Métodos e Técnicas de Análise da Informação para o Planejamento Bacharelado em Planejamento Territorial

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1 Apresentação do Curso (MTI) BH1350 Métodos e Técnicas de Análise da Informação para o Planejamento Bacharelado em Planejamento Territorial Flávia F. Feitosa Maio de 2015

2 Métodos e Técnicas de Análise da Informação para o Planejamento. Análise da Informação: Etapa fundamental em pesquisas que busquem um aumento da compreensão de problemas e questões no nosso campo de interesse

3 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Identificação de Variáveis Formulação de Teoria/Hipóteses Coleta de Dados para Testar Hipóteses Corrobora/Refuta Hipóteses (Re)formula Teoria Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses

4 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Identificação de Variáveis Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Formulação de Teoria/Hipóteses Envolve observação de dados, senso comum, conhecimento prévio Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Coleta de Dados para Testar Hipóteses Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses Corrobora/Refuta Hipóteses (Re)formula Teoria

5 Hipóteses Uma pesquisa costuma partir de ideias que temos da realidade, ou seja, de hipóteses. As hipóteses são frequentemente expressas em uma afirmação da relação entre duas ou mais variáveis, no mínimo, uma variável independente e uma variável dependente. Por exemplo: Famílias pobres são mais expostas à violência.

6 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Identificação de Variáveis Influência do nosso MÉTODO DE PESQUISA Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Formulação de Teoria/Hipóteses Coleta de Dados para Testar Hipóteses Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses Característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população. Seus valores variam de elemento para elemento. Definir variáveis e coletar dados

7 Métodos de Pesquisa Social A pesquisa social pode assumir muitas formas. Entre os métodos de pesquisa, podemos citar: Experimento Pesquisa tipo survey Análise de conteúdo Observação Participativa Análise Secundária

8 Experimento Possui um nível de controle Pesquisadores manipulam variáveis (independentes) às quais seus indivíduos estão expostos. O pesquisador designa a variável independente a um grupo de pessoas (chamado grupo experimental), mas retira de outro grupo de pessoas (chamado grupo de controle) Idealmente, todas as outras diferenças iniciais entre grupos experimentais e de controle são eliminadas, atribuindo- se sujeitos aleatoriamente às condições experimentais e de controle.

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10 Pesquisa Survey Pesquisa de levantamento É retrospectiva os efeitos das variáveis independentes sobre as variáveis dependentes são registrados depois de terem ocorridos. Não possuem controles rígidos dos experimentos: as variáveis não são manipuladas e indivíduos não são designados para grupos de maneira aleatória. Assim, é muito mais difícil estabelecer CAUSA e EFEITO

11 Pesquisa Survey Exemplo: Uma pesquisa que avalie a percepção de (in)segurança. O pesquisador descobriu que entrevistados de bairros com menor investimento em segurança tendem a ser mais temerosos. Como a variável investimentos em segurança não foi manipulada, não podemos chegar à conclusão de que os investimentos em segurança alteram a percepção de segurança. Uma explicação alternativa de que a condição de vizinhança (pobreza, número de ocorrências, etc.) altera a percepção quanto à criminalidade nas ruas é igualmente plausível.

12 Pesquisa Survey Vantagens Em comparação com experimentos, essas pesquisas podem investigar um número muito maior de variáveis independentes importantes em relação à variável dependente. Como não estão confinadas a um ambiente de laboratório no qual uma variável independente pode ser manipulada, também podem ser mais representativas seus resultados podem ser generalizados a um número maior de pessoas

13 Análise de Conteúdo Método de pesquisa por meio do qual um pesquisador busca descrever de forma objetiva o conteúdo de mensagens produzidas anteriormente Não precisam observar, de forma direta, comportamentos ou questionar uma amostra de entrevistados Normalmente estudam o conteúdo de livros, revistas e jornais, filmes, transmissões de rádios, etc. É comum a análise numérica da frequência de ocorrência de determinados termos, construções e referências em uma dada comunicação/texto.

14 Observação O pesquisador participa da vida cotidiana das pessoas sendo estudadas, seja abertamente no papel de pesquisador, seja veladamente em algum papel disfarçado, observando o que ocorre, ouvindo o que é dito e questionando- as por um período de tempo. Riscos: Subjetividade do pesquisador, devido ao seu envolvimento pessoal com o objeto; Possibilidade de que sua presença perturbe o normal decurso da interação social

15 Análise Secundária É possível que o pesquisador não colete os próprios dados, mas utilize conjuntos de dados previamente coletados ou reunidos por outros pesquisadores. Em relação à coleta de dados em primeira mão, a análise secundária tem a vantagem de ser mais rápida e fácil, mas mesmo assim explora dados que podem ter sido reunidos de maneira cientificamente sofisticada. Por outro lado, o pesquisador é limitado ao que está disponível e não tem voz ativa sobre como as variáveis são definidas e medidas.

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17 IPEADATA

18 Fundação SEADE

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21 Pesquisa Origem e Des@no

22 Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil

23 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Identificação de Variáveis Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Formulação de Teoria/Hipóteses Coleta de Dados para Testar Hipóteses Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses Corrobora/Refuta Hipóteses (Re)formula Teoria FOCO DESTE CURSO!!!

24 Métodos e Técnicas de Análise da Informação. Este curso trata da Análise Exploratória de dados e da construção/utilização de MODELOS Mas o que são modelos?

25 Modelos Y i = β 0 + X i β 1 Representações simplificadas de um objeto, estrutura, ideia ou sistema. Estas representações atendem a algum propósito!!! São menores, menos detalhados, menos complexos, ou tudo isso junto

26 MODELO = VISÃO REDUZIDA

27 Modelos nos auxiliam na representação e compreensão de alguns aspectos do mundo real Este curso trata principalmente de Modelos baseados em Métodos Estatísticos Ferramentas importantes para análises de dados que subsidiem processos de tomada de decisão!!!

28 O Grito (1893) Edvard Munch

29 Vocês já estão acostumados a lidar com modelos! (inclusive esta-s.cos) Um exemplo simples e cotidiano

30 Média como um modelo Média do número de habitantes por domicílio Nos ajuda a representar simplificadamente (modelar) este aspecto particular da realidade Digamos que eu tenha uma amostra de 5 domicílios, cada qual com os seguintes números de habitantes: Em média temos 2,6 habitantes por domicílio

31 Censos: Residentes por Domicílio 4.8$ 4.6$ 4.63% 4.4$ 4.2$ 4.19% 4.0$ 3.8$ 3.6$ 3.76% Número$de$ residentes$por$ domicílio$ocupado$ (média)$ 3.4$ 3.2$ 3.0$ 1980$ 1991$ 2000$ 2010$ 3.31%

32 Média como um modelo Média do número de habitantes por domicílio Em média temos 3,31 habitantes por domicílio (dados do censo de 2010) Mas é impossível ter 3,31 habitantes em um domicílio!!! A média é um valor hipotético, um MODELO criado para resumir nossos dados

33 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Identificação de Variáveis Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Formulação de Teoria/Hipóteses Envolve observação de dados, senso comum, conhecimento prévio Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Coleta de Dados para Testar Hipóteses Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses

34 Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete

35 Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2015/1 Fernanda Gomes, Rafael Costa & Rafael Cabral

36 Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Cecília Kohara

37 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Identificação de Variáveis Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Formulação de Teoria/Hipóteses Coleta de Dados para Testar Hipóteses Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses Característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população. Seus valores variam de elemento para elemento. Definir variáveis e coletar dados

38 Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete Análise Secundária (Dados do Censo Demográfico 2010) Identificação de Variáveis

39 Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete Identificação de Variáveis

40 Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete Identificação de Variáveis

41 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Identificação de Variáveis Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Formulação de Teoria/Hipóteses Coleta de Dados para Testar Hipóteses Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses Corrobora/Refuta Hipóteses (Re)formula Teoria FOCO DESTE CURSO!!!

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43 DISPONÍVEL EM: flaviafeitosa.wordpress.com

44 O crescimento populacional não é o único fator relacionado ao aumento do consumo de recursos naturais novos padrões de consumo Existe uma relação entre consumo de água e renda no país? Como esta relação pode ser caracterizada?

45 Análise Exploratória Consumo de Água per Capita (resposta) X Renda per capita (preditora) Distribuição espacial de consumo residencial de água e renda da população em Fonte: SNIS (2010) e IBGE (2010). CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flávia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. População, Renda e Consumo Urbano de Água no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. 17 a 22 de novembro de Bento Gonçalves, RS.

46 Análise Exploratória Consumo de Água per Capita (m3/dia/ano) Renda per Capita (R$)

47 MODELO DE REGRESSÃO LINEAR GLOBAL Consumo de Água per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora)!"#$%&"! =!! +!!!"#$%! +! Variável β Desvio Estatística t Padrão (constante) 4,25.(10-3 ) 4,55.(10-4 ) 9,3 RENDA 41.(10-6 ) 8,2.(10-7 ) 49 Coeficiente de determinação: R 2 = 0,36 Teste F: F = 2499,1

48 Mas será que esta relação, entre consumo de água e renda, ocorre da mesma maneira em todo o país??? O ESPAÇO IMPORTA!!!

49 GWR Geographically Weighted Regression Consumo de Água per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) GWR:!"#$%&"! =!! (!!,!! ) +!! (!!,!! )!.!!!"#$%! +!! CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flávia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. População, Renda e Consumo Urbano de Água no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. 17 a 22 de novembro de Bento Gonçalves, RS.

50 GWR Geographically Weighted Regression Consumo de Água per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) Os menores coeficientes estimados para a variável RENDA foram observados em municípios do Estado do Rio Grande do Sul......e os maiores em Alagoas. CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flávia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. População, Renda e Consumo Urbano de Água Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. 17 a 22 de novembro de Bento Gonçalves, RS.

51 GWR Geographically Weighted Regression Consumo de Água per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) Região do Município de Traipu (AL) à maior coeficiente estimado Um aumento de R$ 1 na renda per capita da população está associado a um incremento do consumo de água de 100,3 ml/dia/hab. Região do município de Floriano Peixoto (RS) à um dos menores coeficientes significativos (t-valor > 1,96): Um aumento de R$ 1 na renda per capita da população está associado a um aumento do consumo de 10,22 ml/dia/hab. Hipóteses??? CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flávia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. População, Renda e Consumo Urbano de Água Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. 17 a 22 de novembro de Bento Gonçalves, RS.

52 Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados Observação Inicial (Perguntas: Será que?) Identificação de Variáveis Formulação de Teoria/Hipóteses Coleta de Dados para Testar Hipóteses Corrobora/Refuta Hipóteses (Re)formula Teoria Análise exploratória/ gráfica/espacial Construção de Modelos Formulação de Análise dos Dados Teoria/Hipóteses

53 Considerações sobre os Resultados De maneira geral, as regiões apresentadas como aquelas onde a elevação da renda está relacionada a um maior incremento do consumo (áreas mais escuras) tendem a coincidir com as áreas onde o aumento do poder de consumo que acompanhou o recente processo de estabilização econômica, crescimento econômico e ampliação dos programas redistributivos apresentou os maiores impactos na redução da pobreza e extrema pobreza do país. CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flávia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. População, Renda e Consumo Urbano de Água no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. 17 a 22 de novembro de Bento Gonçalves, RS.

54 Considerações sobre os Resultados São regiões onde a redução da pobreza ampliou de maneira expressiva o acesso a recursos básicos para a manutenção de vida desta população, entre eles a água potável. Já em regiões como a Sul, caracterizada por níveis mais elevados de renda, um aumento na renda tende a gerar um impacto menor no aumento do consumo de bens essenciais como a água e, provavelmente, maior no consumo de bens de outra natureza. CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flávia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. População, Renda e Consumo Urbano de Água no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. 17 a 22 de novembro de Bento Gonçalves, RS.

55 OBJETIVO DO CURSO Oferecer um panorama geral de distintas ferramentas de análise de dados, com ênfase em técnicas de inferência estatística clássica e espacial e sua aplicabilidade em estudos que subsidiem o processo de planejamento territorial. Através da construção de experimentos, os alunos deverão ser vivenciar diferentes possibilidades de análise quantitativa de dados e ser capazes nde explorar um problema de pesquisa aplicado ao planejamento territorial com o auxílio dos métodos e técnicas apresentados em sala de aula.

56 CONTEÚDO CURSO 1. Inferência Estatística: Conceitos Básicos PRÁTICA: O Ambiente SPSS

57 Ambiente SPSS

58 CONTEÚDO CURSO 1. Inferência Estatística: Conceitos Básicos 2. Análise Exploratória de Dados (incluindo análise gráfica e espacial) PRÁTICA: Explorando dados com o SPSS

59 CONTEÚDO CURSO 1. Inferência Estatística: Conceitos Básicos 2. Análise Exploratória de Dados (incluindo análise gráfica) 3. Correlação (Clássica & Espacial) PRÁTICA no SPSS (correlação clássica) e no GeoDa (correlação espacial)

60 CONTEÚDO CURSO 1. Inferência Estatística: Conceitos Básicos 2. Análise Exploratória de Dados (incluindo análise gráfica) 3. Correlação (Clássica & Espacial) 4. Análise de Regressão (Clássica & Espacial) PRÁTICA no SPSS (regressão clássica) e no GeoDa (regressão espacial)

61 CONTEÚDO CURSO 1. Conceitos Básicos de Estatística (Nivelamento) 2. Análise Exploratória de Dados (incluindo análise gráfica) 3. Correlação (Clássica & Espacial) 4. Análise de Regressão (Clássica & Espacial) 5. Outras Técnicas: Análise de Agrupamentos (Clássica & Espacial)

62 BIBLIOGRAFIA BÁSICA CAPÍTULOS 1 a 5

63 BIBLIOGRAFIA BÁSICA CAPÍTULOS 1-3 e 10-16

64 BIBLIOGRAFIA BÁSICA CAPÍTULOS 1, 2, 4 e 8

65 BIBLIOGRAFIA BÁSICA Druck, S.; Carvalho, M.S.; Câmara, G.; Monteiro, A.V.M. (eds) "Análise Espacial de Dados Geográficos". Brasília, EMBRAPA, CAPÍTULO 5 ANÁLISE DE ÁREAS Disponível em: livro/analise/

66 BIBLIOGRAFIA BÁSICA Disponível em: system/files/geodaworkbook.pdf

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69 AVALIAÇÕES 1. Listas de Exercícios & Trabalhos Práticos (4) 2. Proposta de Trabalho/ Resultados Parciais/ Presença nos Assessoramentos (2) 3. Trabalho Final Apresentação/Prova Oral (2) & Trabalho Escrito (2) Presença??? Eu cobro! Não pode faltar!

70 Atendimentos Alunos Prof. Flávia Feitosa Horário Atendimento: Terças, 17h00 às 19h00 [Marcar por e- mail] Lanna Danna [horário a combinar] Carla Roig carla.roig@inpe.br [horário a combinar]

71 Lista de Exercícios (1) 1. O que são modelos? 2. Por que uma simples média estatística pode ser considerada um modelo? Dê outros exemplos de modelos. 3. Identifique alguns temas de pesquisa do seu interesse e descreva um possível processo de pesquisa Dicas: (a) Visite os portais de dados apresentados na aula (b) No site do Tidia MTI2015, visite os artigos disponibilizados em Repositório > Artigos

72 Lista de Exercícios (1) Site do Tidia: MTI2015 Lista a ser entregue no Tidia até 02/06

73 Repositório > Artigos

74 Será que os procedimentos de cobrança do IPTU desfavorecem imóveis de menor valor no mercado?

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76 Trabalhos Alunos 2014 Camila Brito, Sabrina Nascimento e Renan Telles

77 Cristiane Nagaka Trabalhos Alunos

78 Cristiane Nagaka Trabalhos Alunos

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