UMA PESQUISA EXPLORATORIA DOS INDICADORES DO IRBEM-2011 DA REDE NOSSA SÃO PAULO

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1 PONTÍFICIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuariais UMA PESQUISA EXPLORATORIA DOS INDICADORES DO IRBEM-2011 DA REDE NOSSA SÃO PAULO Aluno: Claudemir José de Souza Prof. Arnoldo José de Hoyos Guevara 1 Semestre 2012

2 1 INTRODUÇÃO O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise dados oriundos da pesquisa IRBEM IBOPE 2011 aplicada a pessoas moradoras da cidade de São Paulo com o objetivo de orientar ações de empresas, organizações, governos e toda a sociedade, considerando como foco principal o bem-estar das pessoas. Os questionários da pesquisa foram divididos em 25 blocos e cada um dos blocos com um determinado número de questões; para o desenvolvimento do presente trabalho escolhemos trabalhar com os 25 blocos para análise tendo em vista que estaremos replicando a pesquisa, conforme informado ao Professor, inicialmente na cidade de Francisco Beltrão no Estado do Paraná para posteriormente apresentar os resultados para a comunidade e principalmente para os candidatos a prefeitura nestas eleições. O presente trabalho servirá de base para posteriormente tabular os dados da pesquisa que será realizada; Esta pesquisa será multidisciplinar envolvendo alunos do curso de Administração, Ciências Contábeis, Sistemas de Informação e Serviço Social de forma a integrar os alunos em prol do acompanhamento das políticas em torno do itens pesquisados; acompanhando a pesquisa teremos professores de Cálculo Financeiro, de Estatística, de Pesquisa de Marketing de forma a trabalhar em sala com a pesquisa calculando a amostra, estratificando, preparando os grupos de alunos que estarão aplicando a pesquisa, tabulando os dados e envolvendo-se com o acompanhamento do resultado da mesma procurando amenizar a dificuldade dos alunos na realização de pesquisas científicas. Diante disto estaremos analisando os Blocos conforme abaixo: BLOCO ASSUNTO N O DE QUESTÕES 01 Valores Pessoais e Sociais Acessibilidade para Pessoas com Deficiência Aparência / Estética Assistência Social Consumo Cultura 08 1

3 07 Desigualdade Social Educação Esporte Habitação Infância e Adolescência Juventude Lazer e Modo de Vida Meio Ambiente Transporte/Trânsito - Mobilidade Relações Humanas Religião e Espiritualidade Saúde Segurança Sexualidade Tecnologia da Informação Terceira Idade Trabalho Transparência e Participação Política Relação com Animais 04 Iniciaremos o trabalho calculando as médias das linhas de cada bloco e em seguida analisando qual das questões eram mais relevantes para cada um dos blocos; todo o trabalho foi desenvolvido com a utilização do software MINITAB. 2

4 2 ENTENDENDO OS DADOS 2.1 A amostra A pesquisa IRBEM-IBOPE vem sendo aplicada desde 2009 e para nossa análise será utilizado os dados do ano de 2011 onde foram pesquisados uma amostra de 1512 pessoas moradoras na cidade de São Paulo e os dados estão disponíveis no site As Variáveis A pesquisa é dividida em 25 blocos sendo que cada um contém um determinado número de questões onde o respondente insere em cada questão um número de 1 a 10. Para o presente trabalho foram selecionados 5 blocos. A seguir são descritos os 25 blocos e destacados os que foram selecionados. Tabela n o 1 Variáveis IRBEM BLOCO DE VARIÁVEIS SIGNIFICADO TIPO 1 VALORES PESSOAIS E SOCIAIS 2 ACESSIBILIDADE PARA PESSOAS COM DEFICIÊNCIA 3 APARÊNCIA/ ESTÉTICA 4 ASSISTÊNCIA SOCIAL 5 CONSUMO Que grau de satisfação o respondente tem em relação a valores pessoais e sociais, na cidade de São Paulo Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Acessibilidade, na cidade de São Paulo Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Aparência/Estética Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Assistência social Que grau de satisfação o respondente tem em relação ao Consumo 6 CULTURA Que grau de satisfação o respondente tem em UNIDADE DE MEDIDA Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 3

5 relação à Cultura 7 DESIGUALDADE SOCIAL 8 EDUCAÇÃO 9 ESPORTE 10 HABITAÇÃO 11 INFÂNCIA E ADOLESCÊNCIA 12 JUVENTUDE 13 LAZER E MODO DE VIDA 14 MEIO AMBIENTE 15 TRANSPORTE/TRÂNSITO MOBILIDADE 16 RELAÇÕES HUMANAS 17 RELIGIÃO E ESPIRITUALIDADE 18 SAÚDE 19 SEGURANÇA 20 SEXUALIDADE Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Desigualdade Social Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Educação Que grau de satisfação o respondente tem em relação ao Esporte Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Habitação Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Infância e Adolescência Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Juventude Que grau de satisfação o respondente tem em relação a Lazer e modo de vida Que grau de satisfação o respondente tem em relação ao Meio Ambiente Que grau de satisfação o respondente tem em relação ao Transporte/Trânsito- Mobilidade Que grau de satisfação o respondente tem em relação às Relações Humanas Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Religião e Espiritualidade Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Saúde Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Segurança Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Sexualidade Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 4

6 21 TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO 22 TERCEIRA IDADE 23 TRABALHO 24 TRANSPARÊNCIA E PARTICIPAÇÃO POLÍTICA 25 RELAÇÃO COM ANIMAIS Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Tecnologia da Informação Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Terceira Idade Que grau de satisfação o respondente tem em relação ao Trabalho Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Transparência e Participação Política Que grau de satisfação o respondente tem em relação à Relação com Animais Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 Numérica de 1 a 10 3 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS Para o presente trabalho será ananlidado os 25 blocos e com estes encontramos as regressões múltiplas que melhor explique cada um dos mesmos, desta forma foram calculados para cada um dos blocos, através da análise das variáveis quantitativas, o histograma, Boxplot, intervalo de confiança, média, mediana, mínimos e máximos e desvio-padrão. 3.1 Bloco 01 Valores Pessoais e Sociais 5

7 Summary for B1 A nderson-darling Normality Test A-Squared 8,94 P-Value < 0,005 Mean 4,9089 StDev 1,7981 V ariance 3,2330 Skew ness -0, Kurtosis -0, N ,25 2,50 3,75 5,00 6,25 7,50 8,75 10,00 Minimum 1,0000 1st Q uartile 3,8000 Median 5,0000 3rd Q uartile 6,0000 Maximum 10, % C onfidence Interv al for Mean 4,8182 4, % C onfidence Interv al for Median 5,0000 5, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1,7362 1,8646 Mean Median 4,8 4,9 5,0 5,1 5,2 Forma: A curva não acompanha o histograma, confirmado pelos dados básicos de estatística situado do lado direito do gráfico. O P-value é menor que 0,005, o que significa que a possibilidade de simetria ao modelo de distribuição normal é de apenas 0,5%. Tem muitos valores com pouco ou nenhuma atribuição, enquanto valores com escala alta. Por exemplo: o valor 5,25 é o mais alto no histograma e o valor próximo ao 10 é o mais baixo. O desvio-padrão que demonstra o quanto os valores diferem da média é de 1,79; Ao analisar a média (Mean) e a mediana (Median) com valores respectivos de 4,9089 e 5,0000, verifica-se que a mediana coincide com o meio da escala de 1 a 10 que o respondente tinha disponível. A obliquidade ou Skewness mede a assimetria das caudas da distribuição. O valor está negativo, - 0,153938, e a curtose é de -0, sendo o valor < 0 (ou < 3), então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal, ou seja, platicúrtica. One-way ANOVA: P1A01; P1A02; P1A03; P1A04; P1A05 Source DF SS MS F P Factor 4 37,62 9,40 2,19 0,068 Error ,09 4,30 Total ,71 S = 2,074 R-Sq = 0,12% R-Sq(adj) = 0,06% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev 6

8 Level N Mean StDev P1A ,957 2,131 ( * ) P1A ,966 2,087 ( * ) P1A ,908 1,988 ( * ) P1A ,940 2,071 ( * ) P1A ,773 2,089 ( * ) ,68 4,80 4,92 5,04 Pooled StDev = 2,074 Ao utilizarmos Análise de Variância (ANOVA) podemos verificar que no Bloco 01 que trata sobre Valores Pessoais e Sociais a questão 1 é a que possui a maior média, 4,957, enquanto que a questão 5 a que possuí a menor média inclusive podemos observar no gráfico acima que esta está deslocada das outras quatro questões. Podemos observar que o P, ou seja, o valor crítico calculado pelo software, é igual a 0,068 a um nível de significância de 5% aceitamos a hipótese de que os tratamentos possuem a mesma eficiência e a um nível de significância a 10% rejeitamos a hipótese de que são iguais. Boxplot of P1A01; P1A02; P1A03; P1A04; P1A05 10 Boxplot of P1A01; P1A02; P1A03; P1A04; P1A05 8 Data P1A01 P1A02 P1A03 P1A04 P1A05 Analisando as cinco perguntas que compõem o Bloco 01 - Valores Pessoais e Sociais podemos verificar que a pergunta número 1 é a que possuí a maior média (4,9573) e a número 5 a que possuí a menor média (4,7735) embora todas ficaram com médias bem próximas o que podemos perceber melhor no gráfico radar. Quanto ao gráfico boxplot podemos verificar que as médias ficaram bem próximas das medianas. 7

9 Descriptive Statistics: P1A01; P1A02; P1A03; P1A04; P1A05 Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 P1A ,9573 0,0548 2,1309 1,0000 4,0000 5,0000 6,0000 P1A ,9656 0,0537 2,0868 1,0000 4,0000 5,0000 6,0000 P1A ,9077 0,0511 1,9879 1,0000 4,0000 5,0000 6,0000 P1A ,9401 0,0533 2,0708 1,0000 4,0000 5,0000 6,0000 P1A ,7735 0,0537 2,0889 1,0000 3,0000 5,0000 6,0000 Variable Maximum P1A01 10,0000 P1A02 10,0000 P1A03 10,0000 P1A04 10,0000 P1A05 10,0000 Gráfico Radar das médias das respostas das questões do Bloco 01 Results for: IRBEM 2012 CLEAN MINITAB VF.MTW Regression Analysis: B1 versus P1A01; P1A02; P1A03; P1A04; P1A05 The regression equation is B1 = - 0, ,200 P1A01 + 0,200 P1A02 + 0,200 P1A03 + 0,200 P1A04 + 0,200 P1A05 Predictor Coef SE Coef T P Constant -0, , * * P1A01 0, , * * P1A02 0, , * * P1A03 0, , * * P1A04 0, , * * P1A05 0, , * * S = 0 R-Sq = 100,0% R-Sq(adj) = 100,0% 8

10 Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression ,12 977,02 * * Residual Error ,00 0,00 Total ,12 Source DF Seq SS P1A ,10 P1A ,47 P1A ,26 P1A ,80 P1A ,49 Unusual Observations St Obs P1A01 B1 Fit SE Fit Residual Resid 28 9,0 6,8000 6,8000 0,0000 0,0000 * X 44 7,0 5,4000 5,4000 0,0000 0,0000 * X 75 10,0 3,2000 3,2000 0,0000 0,0000 * X 78 4,0 4,4000 4,4000 0,0000 0,0000 * X 130 5,0 5,0000 5,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,4000 3,4000 0,0000 0,0000 * X 153 2,0 3,0000 3,0000 0,0000 0,0000 * X 174 5,0 3,2000 3,2000 0,0000 0,0000 * X 198 3,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X 202 3,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X 208 9,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X 230 1,0 2,6000 2,6000 0,0000 0,0000 * X 281 1,0 4,6000 4,6000 0,0000 0,0000 * X 289 1,0 4,6000 4,6000 0,0000 0,0000 * X 338 1,0 5,6000 5,6000 0,0000 0,0000 * X 351 5,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X 362 4,0 5,4000 5,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,2000 3,2000 0,0000 0,0000 * X 525 4,0 8,8000 8,8000 0,0000 0,0000 * X 539 5,0 7,0000 7,0000 0,0000 0,0000 * X 677 5,0 5,4000 5,4000 0,0000 0,0000 * X 717 1,0 3,8000 3,8000 0,0000 0,0000 * X 744 9,0 8,0000 8,0000 0,0000 0,0000 * X 748 6,0 4,2000 4,2000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 7,2000 7,2000 0,0000 0,0000 * X 755 4,0 5,6000 5,6000 0,0000 0,0000 * X 766 6,0 7,4000 7,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 7,6000 7,6000 0,0000 0,0000 * X 793 7,0 5,4000 5,4000 0,0000 0,0000 * X 814 1,0 3,6000 3,6000 0,0000 0,0000 * X 823 1,0 4,2000 4,2000 0,0000 0,0000 * X 870 7,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X 881 2,0 4,4000 4,4000 0,0000 0,0000 * X 987 5,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X 992 1,0 4,2000 4,2000 0,0000 0,0000 * X 996 1,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,8000 6,8000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 2,2000 2,2000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,2000 5,2000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,6000 6,6000 0,0000 0,0000 * X ,0 7,4000 7,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,6000 3,6000 0,0000 0,0000 * X ,0 9,0000 9,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000 0,0000 * X 9

11 1250 8,0 3,4000 3,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,2000 6,2000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,6000 3,6000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,4000 6,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 7,4000 7,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,2000 5,2000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,2000 6,2000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,8000 5,8000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,8000 5,8000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,6000 5,6000 0,0000 0,0000 * X ,0 7,6000 7,6000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,6000 5,6000 0,0000 0,0000 * X ,0 7,8000 7,8000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,0000 3,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,4000 4,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,4000 5,4000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,8000 4,8000 0,0000 0,0000 * X X denotes an observation whose X value gives it large leverage. Neste caso aplicamos a Análise de Regressão, mas, como todos as questões do bloco possuem o mesmo peso apresentaram o mesmo coeficiente numérico tendo em vista que este poderia variar se estivéssemos arbitrado grau de importância a cada uma das questões do bloco. Stepwise Regression: B1 versus P1A01; P1A02; P1A03; P1A04; P1A05 Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15 Response is B1 on 5 predictors, with N = 1512 Step Constant 0, , , P1A03 0, , ,38231 T-Value 77,75 49,35 51,52 P-Value 0,000 0,000 0,000 P1A05 0, ,30407 T-Value 40,58 44,39 P-Value 0,000 0,000 P1A01 0,27649 T-Value 43,93 P-Value 0,000 P1A02 T-Value P-Value P1A04 T-Value P-Value S 0,804 0,556 0,369 R-Sq 80,01 90,44 95,81 R-Sq(adj) 80,00 90,43 95,80 10

12 Step 4 5 Constant 0, , P1A03 0, ,20000 T-Value 51,11 * P-Value 0,000 * P1A05 0, ,20000 T-Value 58,63 * P-Value 0,000 * P1A01 0, ,20000 T-Value 47,22 * P-Value 0,000 * P1A02 0, ,20000 T-Value 43,84 * P-Value 0,000 * P1A04 0,20000 T-Value * P-Value * S 0,244 0, R-Sq 98,16 100,00 R-Sq(adj) 98,15 100,00 Nesta etapa da análise procuramos verificar como ficariam os resultados caso utilizássemos amostras menores e para isso foram analisados amostras aleatórias contendo 25, 100, 400 comparando com o total pesquisado para que possamos, ao comprará-las, analisar se com números menores de pesquisas chegaríamos as mesmas conclusões; se isso ocorrer poderemos com um dispêndio menor, menos questionários a serem aplicados, chegarmos as mesmas conclusões; nesta etapa também estaremos verificando se a medida que dobramos o número de questionários aplicados também iremos dobrar a qualidade dos resultados. Os números 25,100 e 400 foram utilizados partindo do critério de dobrarmos o tamanho do intervalo de confiança, ou seja, 5, 10, 20 e 40. One-way ANOVA: B1_Valores_25; B1_Valores_100; B1_Valores_400; B1_Valores_Total Source DF SS MS F P Factor 3 0,13 0,04 0,01 0,998 Error ,60 3,21 Total ,74 S = 1,792 R-Sq = 0,00% R-Sq(adj) = 0,00% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev B1_Valores_ ,964 1,847 ( * ) B1_Valores_ ,893 1,915 ( * ) B1_Valores_ ,899 1,733 (---*----) B1_Valores_Total ,909 1,798 (--*-) ,40 4,80 5,20 5,60 Pooled StDev = 1,792 11

13 Neste caso específico podemos verificar que o P apresentou resultado de 0,998 o que significa que para qualquer nível de significância mostra que as médias estão estatisticamente iguais. Podemos verificar que a medida que dobramos os valores dos intervalos de confiança não foi possível fazer com que a qualidade da pesquisa mantivesse a coerência em seus resultados; vale ressaltar que os 1512 questionários já fazer parte de uma amostra devidamente calculado para que fosse possível expandir os resultados para a população. Boxplot of B1_Valores_25; B1_Valores_100; B1_Valores_400; B1_Valores_Total oxplot of B1_Valores_25; B1_Valores_100; B1_Valores_400; B1_Valores_Tot 10 8 Data B1_Valores_25 B1_Valores_100 B1_Valores_400 B1_Valores_Total 12

14 3.2 Bloco 02 Acessibilidade para Pessoas com Deficiência Descriptive Statistics: P1B01; P1B02; P1B03; P1B04 Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 P1B ,0132 0,0606 2,3578 1,0000 2,0000 4,0000 5,0000 P1B ,9878 0,0588 2,2860 1,0000 2,0000 4,0000 5,0000 P1B ,6240 0,0573 2,2272 1,0000 2,0000 3,0000 5,0000 P1B ,1233 0,0590 2,2928 1,0000 2,0000 4,0000 6,0000 Variable Maximum P1B01 10,0000 P1B02 10,0000 P1B03 10,0000 P1B04 10,0000 Analisando as quatro perguntas que compõem o Bloco 02 Acessibilidade para Pessoas com Deficiência podemos verificar que a pergunta número 4 é a que possuí a maior média (4,1233) e a número 3 a que possuí a menor média (3,6240) embora todas ficaram com médias bem próximas o que podemos perceber melhor no gráfico radar. Summary for B6_Acessib A nderson-darling Normality Test A -Squared 11,84 P-Value < 0,005 Mean 3,9371 StDev 2,0381 V ariance 4,1539 Skew ness 0, Kurtosis -0, N ,25 2,50 3,75 5,00 6,25 7,50 8,75 10,00 Minimum 1,0000 1st Q uartile 2,2500 Median 4,0000 3rd Q uartile 5,2500 Maximum 10, % C onfidence Interv al for Mean 3,8343 4, % C onfidence Interv al for Median 3,7500 4, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1,9680 2,1135 Mean Median 3,75 3,80 3,85 3,90 3,95 4,00 4,05 13

15 Forma: A curva não acompanha o histograma, confirmado pelos dados básicos de estatística situado do lado direito do gráfico. O P-value é menor que 0,005, o que significa que a possibilidade de simetria ao modelo de distribuição normal é de apenas 0,5%. Tem muitos valores com pouco ou nenhuma atribuição, enquanto valores com escala alta. Por exemplo: o valor 1,00 é o mais alto no histograma e o valor próximo ao 10 é o mais baixo. O desvio-padrão que demonstra o quanto os valores diferem da média é de 2,0381; Ao analisar a média (Mean) e a mediana (Median) com valores respectivos de 3,9371 e 4,0000, verifica-se que a mediana aproxima-se do meio da escala de 1 a 10 que o respondente tinha disponível. A obliquidade ou Skewness mede a assimetria das caudas da distribuição. O valor está positivo, 0,409205, e a curtose é de -0, sendo o valor < 0 (ou < 3), então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal, ou seja, platicúrtica. Stepwise Regression: B6_Acessib_Total versus P1B01; P1B02; P1B03; P1B04 Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15 Response is B6_Acessib_Total on 4 predictors, with N = 1512 Step Constant 0, , , P1B02 0, , ,39989 T-Value 91,01 71,71 65,68 P-Value 0,000 0,000 0,000 P1B04 0, ,28013 T-Value 45,66 53,52 P-Value 0,000 0,000 P1B03 0,30369 T-Value 48,84 P-Value 0,000 P1B01 T-Value P-Value S 0,801 0,519 0,323 R-Sq 84,58 93,53 97,49 R-Sq(adj) 84,57 93,52 97,49 Step 4 Constant -0, P1B02 0,25000 T-Value * P-Value * P1B04 0,25000 T-Value * P-Value * P1B03 0,25000 T-Value * P-Value * P1B01 0,

16 T-Value * P-Value * S 0, R-Sq 100,00 R-Sq(adj) 100,00 Nesta análise utilizamos a média do bloco e comparamos utilizando a função Stepwise Regression que determina o peso de cada questão na criação de um modelo de regressão múltipla mas como utilizamos a média das questões e cada uma delas como sendo os preditores o modelo resulta em uma distrição proporcional. One-way ANOVA: P1B01; P1B02; P1B03; P1B04; B6_Acessib_Total Source DF SS MS F P Factor 4 213,31 53,33 10,60 0,000 Error ,60 5,03 Total ,90 S = 2,243 R-Sq = 0,56% R-Sq(adj) = 0,51% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev P1B ,013 2,358 (-----*----) P1B ,988 2,286 (----*-----) P1B ,624 2,227 (----*-----) P1B ,123 2,293 (----*-----) B6_Acessib_Total ,937 2,038 (-----*-----) ,60 3,80 4,00 4,20 Pooled StDev = 2,243 Nestas condições com o valor do P sendo igual a 0 rejeitamos a hipótese de que as médias são iguais. Boxplot of P1B01; P1B02; P1B03; P1B04; B6_Acessib_Total 15

17 Boxplot of P1B01; P1B02; P1B03; P1B04; B6_Acessib_Total 10 8 Data P1B01 P1B02 P1B03 P1B04 B6_Acessib_Total Gráfico Radar das Médias das Questões Regression Analysis: B6_Acessib_Total versus P1B01; P1B02; P1B03; P1B04 The regression equation is B6_Acessib_Total = - 0, ,250 P1B01 + 0,250 P1B02 + 0,250 P1B03 + 0,250 P1B04 Predictor Coef SE Coef T P Constant -0, , * * P1B01 0, , * * P1B02 0, , * * P1B03 0, , * * P1B04 0, , * * 16

18 S = 0 R-Sq = 100,0% R-Sq(adj) = 100,0% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression ,6 1569,1 * * Residual Error ,0 0,0 Total ,6 Source DF Seq SS P1B ,7 P1B ,9 P1B ,0 P1B ,0 Unusual Observations St Obs P1B01 B6_Acessib_Total Fit SE Fit Residual Resid 92 10,0 6,2500 6,2500 0,0000-0,0000 * X 105 5,0 4,0000 4,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 7,5000 7,5000 0,0000-0,0000 * X ,0 6,7500 6,7500 0,0000-0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000-0,0000 * X 124 2,0 3,2500 3,2500 0,0000-0,0000 * X 150 8,0 3,7500 3,7500 0,0000 0,0000 * X 153 7,0 5,0000 5,0000 0,0000 0,0000 * X 155 8,0 3,7500 3,7500 0,0000 0,0000 * X 197 3,0 4,5000 4,5000 0,0000 0,0000 * X 207 4,0 7,0000 7,0000 0,0000-0,0000 * X 210 1,0 3,7500 3,7500 0,0000 0,0000 * X 211 5,0 4,2500 4,2500 0,0000 0,0000 * X 224 1,0 4,7500 4,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,2500 5,2500 0,0000-0,0000 * X ,0 5,5000 5,5000 0,0000 0,0000 * X 342 5,0 4,7500 4,7500 0,0000-0,0000 * X ,0 7,7500 7,7500 0,0000-0,0000 * X 365 7,0 4,5000 4,5000 0,0000-0,0000 * X 366 7,0 3,2500 3,2500 0,0000-0,0000 * X 373 8,0 5,6250 5,6250 0,0000 0,0000 * X 463 1,0 3,2500 3,2500 0,0000-0,0000 * X 524 5,0 4,5000 4,5000 0,0000 0,0000 * X 597 7,0 2,5000 2,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,2500 6,2500 0,0000-0,0000 * X ,0 6,5000 6,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,5000 4,5000 0,0000-0,0000 * X 663 6,0 5,3750 5,3750 0,0000 0,0000 * X 745 6,0 6,7500 6,7500 0,0000-0,0000 * X 754 6,0 6,7500 6,7500 0,0000-0,0000 * X 755 2,0 3,7500 3,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 8,0000 8,0000 0,0000-0,0000 * X 766 4,0 5,2500 5,2500 0,0000 0,0000 * X 807 8,0 6,2500 6,2500 0,0000-0,0000 * X 813 8,0 6,5000 6,5000 0,0000-0,0000 * X 816 4,0 4,5000 4,5000 0,0000-0,0000 * X 916 1,0 3,2500 3,2500 0,0000 0,0000 * X 992 1,0 2,7500 2,7500 0,0000-0,0000 * X 995 1,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,5000 3,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,5000 4,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 3,7500 3,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 7,5000 7,5000 0,0000-0,0000 * X ,0 7,5000 7,5000 0,0000-0,0000 * X ,0 4,2500 4,2500 0,0000 0,0000 * X 17

19 ,0 8,7500 8,7500 0,0000-0,0000 * X ,0 5,7500 5,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,7500 5,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 3,0000 3,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 6,7500 6,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,2500 5,2500 0,0000 0,0000 * X ,0 8,2500 8,2500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,2500 5,2500 0,0000 0,0000 * X ,0 3,5000 3,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,5000 4,5000 0,0000-0,0000 * X ,0 4,0000 4,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 3,2500 3,2500 0,0000-0,0000 * X ,0 7,2500 7,2500 0,0000-0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,7500 4,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 4,2500 4,2500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 7,0000 7,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 7,2500 7,2500 0,0000 0,0000 * X ,0 2,7500 2,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 4,2500 4,2500 0,0000-0,0000 * X X denotes an observation whose X value gives it large leverage. Neste caso aplicamos a Análise de Regressão, mas, como todos as questões do bloco possuem o mesmo peso apresentaram o mesmo coeficiente numérico tendo em vista que este poderia variar se estivéssemos arbitrado grau de importância a cada uma das questões do bloco. 3.3 Bloco 03 Aparência / Estética 18

20 Summary for B7_Aparencia A nderson-darling Normality Test A-Squared 7,95 P-Value < 0,005 Mean 5,2367 StDev 1,8110 V ariance 3,2797 Skew ness -0, Kurtosis 0, N ,25 2,50 3,75 5,00 6,25 7,50 8,75 10,00 Minimum 1,0000 1st Q uartile 4,2500 Median 5,2500 3rd Q uartile 6,5000 Maximum 10, % C onfidence Interv al for Mean 5,1453 5, % C onfidence Interv al for Median 5,2500 5, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1,7487 1,8779 Mean Median 5,15 5,20 5,25 5,30 5,35 Forma: A curva não acompanha o histograma, confirmado pelos dados básicos de estatística situado do lado direito do gráfico. O P-value é menor que 0,005, o que significa que a possibilidade de simetria ao modelo de distribuição normal é de apenas 0,5%. Tem muitos valores com pouco ou nenhuma atribuição, enquanto valores com escala alta. Por exemplo: o valor 5,00 é o mais alto no histograma e o valor próximo ao 10, ou seja, o 9,75 é o mais baixo. O desvio-padrão que demonstra o quanto os valores diferem da média é de 1,8110; Ao analisar a média (Mean) e a mediana (Median) com valores respectivos de 5,2367 e 5,25, verifica-se que a mediana aproxima-se do meio da escala de 1 a 10 que o respondente tinha disponível. A obliquidade ou Skewness mede a assimetria das caudas da distribuição. O valor está negativo, -0,224960, e a curtose é de 0,120917, sendo este valor > 0 (ou > 3), então a distribuição em questão é mais alta (afunilada) e concentrada que a distribuição normal. Diz-se desta função probabilidade que é leptocúrtica, ou que a distribuição tem caudas pesadas (o significado é que é relativamente fácil obter valores que se afastam da média a vários múltiplos do desvio padrão). Descriptive Statistics: P1C01; P1C02; P1C03; P1C04 Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 P1C ,1048 0,0535 2,0804 1,0000 4,0000 5,0000 6,0000 P1C ,4580 0,0551 2,1426 1,0000 4,0000 5,0000 7,0000 P1C ,2444 0,0599 2,3308 1,0000 4,0000 5,0000 7,0000 P1C ,1396 0,0522 2,0306 1,0000 4,0000 5,0000 6,0000 Variable Maximum P1C01 10,

21 P1C02 10,0000 P1C03 10,0000 P1C04 10,0000 Analisando as quatro perguntas que compõem o Bloco 03 Aparência / Estética podemos verificar que a pergunta número 2 é a que possuí a maior média (5,4580) e a número 1 a que possuí a menor média (5,1048) embora todas ficaram com médias bem próximas o que podemos perceber melhor no gráfico radar. One-way ANOVA: P1C01; P1C02; P1C03; P1C04; B7_Aparencia Source DF SS MS F P Factor 4 114,70 28,68 6,59 0,000 Error ,79 4,35 Total ,49 S = 2,086 R-Sq = 0,35% R-Sq(adj) = 0,29% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev P1C ,105 2,080 (------*------) P1C ,458 2,143 (------*------) P1C ,244 2,331 (------*------) P1C ,140 2,031 (------*------) B7_Aparencia ,237 1,811 (------*------) ,10 5,25 5,40 5,55 Pooled StDev = 2,086 Nestas condições com o valor do P sendo igual a 0 rejeitamos a hipótese de que as médias são iguais. Boxplot of P1C01; P1C02; P1C03; P1C04; B7_Aparencia 20

22 Boxplot of P1C01; P1C02; P1C03; P1C04; B7_Aparencia 10 8 Data P1C01 P1C02 P1C03 P1C04 B7_Aparencia Gráfico das Médias Stepwise Regression: B6_Acessib_Total versus P1B01; P1B02; P1B03; P1B04 Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15 Response is B6_Acessib_Total on 4 predictors, with N = 1512 Step Constant 0, , , P1B02 0, , ,

23 T-Value 91,01 71,71 65,68 P-Value 0,000 0,000 0,000 P1B04 0, ,28013 T-Value 45,66 53,52 P-Value 0,000 0,000 P1B03 0,30369 T-Value 48,84 P-Value 0,000 P1B01 T-Value P-Value S 0,801 0,519 0,323 R-Sq 84,58 93,53 97,49 R-Sq(adj) 84,57 93,52 97,49 Step 4 Constant -0, P1B02 0,25000 T-Value * P-Value * P1B04 0,25000 T-Value * P-Value * P1B03 0,25000 T-Value * P-Value * P1B01 0,25000 T-Value * P-Value * S 0, R-Sq 100,00 R-Sq(adj) 100,00 Neste caso aplicamos a Análise de Regressão, mas, como todos as questões do bloco possuem o mesmo peso apresentaram o mesmo coeficiente numérico tendo em vista que este poderia variar se estivéssemos arbitrado grau de importância a cada uma das questões do bloco. 3.4 Bloco 04 Assistência Social 22

24 Summary for B8_Assist. Social A nderson-darling Normality Test A -Squared 10,99 P-Value < 0,005 Mean 4,4241 StDev 1,9253 V ariance 3,7069 Skew ness -0, Kurtosis -0, N ,25 2,50 3,75 5,00 6,25 7,50 8,75 10,00 Minimum 1,0000 1st Q uartile 3,0000 Median 4,6667 3rd Q uartile 5,6667 Maximum 10, % C onfidence Interv al for Mean 4,3269 4, % C onfidence Interv al for Median 4,6667 5, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1,8591 1,9965 Mean Median 4,4 4,6 4,8 5,0 Forma: A curva não acompanha o histograma, confirmado pelos dados básicos de estatística situado do lado direito do gráfico. O P-value é menor que 0,005, o que significa que a possibilidade de simetria ao modelo de distribuição normal é de apenas 0,5%. Tem muitos valores com pouco ou nenhuma atribuição, enquanto valores com escala alta. Por exemplo: o valor 5,00 é o mais alto no histograma e o valor próximo ao 10, ou seja, o 9,75 e o 1,50 são os mais baixo. O desvio-padrão que demonstra o quanto os valores diferem da média é de 1,8110; Ao analisar a média (Mean) e a mediana (Median) com valores respectivos de 4,4241 e 4,6667, verifica-se que a mediana aproxima-se do meio da escala de 1 a 10 que o respondente tinha disponível. A obliquidade ou Skewness mede a assimetria das caudas da distribuição. O valor está negativo, -0,041415, e a curtose é de - 0,495075, Se o valor é < 0 (ou < 3), então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal. Chama-se-lheplaticúrtica. Descriptive Statistics: P1D01; P1D02; P1D03 Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 P1D ,6802 0,0570 2,2155 1,0000 3,0000 5,0000 6,0000 P1D ,2963 0,0533 2,0731 1,0000 3,0000 5,0000 6,0000 P1D ,2956 0,0561 2,1801 1,0000 3,0000 5,0000 6,0000 Variable Maximum P1D01 10,0000 P1D02 10,0000 P1D03 10,0000 Analisando as quatro perguntas que compõem o Bloco 04 Assistência Social podemos verificar que a pergunta número 1 é a que possuí a maior média (4,6802) e a número 3 a que possuí a menor média (4,2963) embora todas ficaram com médias bem próximas o que podemos perceber melhor no gráfico radar. 23

25 Gráfico das Médias das Questões One-way ANOVA: P1D01; P1D02; P1D03; B8_Assist. Social Source DF SS MS F P Factor 3 148,84 49,61 11,23 0,000 Error ,89 4,42 Total ,73 S = 2,102 R-Sq = 0,55% R-Sq(adj) = 0,51% Level N Mean StDev P1D ,680 2,215 P1D ,296 2,073 P1D ,296 2,180 B8_Assist. Social ,424 1,925 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level P1D01 (------*------) P1D02 (------*------) P1D03 (------*------) B8_Assist. Social (------*------) ,20 4,35 4,50 4,65 Pooled StDev = 2,102 Nestas condições com o valor do P sendo igual a 0 rejeitamos a hipótese de que as médias são iguais. Boxplot of P1D01; P1D02; P1D03; B8_Assist. Social 24

26 Boxplot of P1D01; P1D02; P1D03; B8_Assist. Social 10 8 Data P1D01 P1D02 P1D03 B8_Assist. Social Stepwise Regression: B7_Aparencia versus P1C01; P1C02; P1C03; P1C04 Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15 Response is B7_Aparencia on 4 predictors, with N = 1512 Step Constant 1, , , P1C02 0, , ,33249 T-Value 68,76 56,79 50,19 P-Value 0,000 0,000 0,000 P1C04 0, ,33605 T-Value 45,48 54,35 P-Value 0,000 0,000 P1C03 0,27759 T-Value 46,33 P-Value 0,000 P1C01 T-Value P-Value S 0,891 0,579 0,372 R-Sq 75,79 89,79 95,79 R-Sq(adj) 75,78 89,77 95,78 Step 4 Constant 0, P1C02 0,25000 T-Value * P-Value * 25

27 P1C04 0,25000 T-Value * P-Value * P1C03 0,25000 T-Value * P-Value * P1C01 0,25000 T-Value * P-Value * S 0, R-Sq 100,00 R-Sq(adj) 100,00 Neste caso aplicamos a Análise de Regressão, mas, como todos as questões do bloco possuem o mesmo peso apresentaram o mesmo coeficiente numérico tendo em vista que este poderia variar se estivéssemos arbitrado grau de importância a cada uma das questões do bloco. 3.5 Bloco 05 Consumo Summary for B2 A nderson-darling Normality Test A-Squared 3,87 P-Value < 0,005 Mean 5,5938 StDev 1,5624 V ariance 2,4412 Skew ness -0, Kurtosis 0, N ,25 2,50 3,75 5,00 6,25 7,50 8,75 10,00 Minimum 1,0000 1st Q uartile 4,7500 Median 5,6250 3rd Q uartile 6,6250 Maximum 10, % C onfidence Interv al for Mean 5,5150 5, % C onfidence Interv al for Median 5,5000 5, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1,5087 1,6202 Mean Median 5,50 5,55 5,60 5,65 26

28 Forma: A curva não acompanha o histograma, confirmado pelos dados básicos de estatística situado do lado direito do gráfico. O P-value é 0,005, o que significa que a possibilidade de simetria ao modelo de distribuição normal é de apenas 0,5%. Tem muitos valores com pouco ou nenhuma atribuição, enquanto valores com escala alta. Por exemplo: os valores 5 e 5,50 é o mais alto no histograma. O desvio-padrão que demonstra o quanto os valores diferem da média é de 1,56; Ao analisar a média (Mean) e a mediana (Median) com valores respectivos de 5,5938 e 5,6250. A obliquidade ou Skewness mede a assimetria das caudas da distribuição. O valor está negativo, - 0,286077, e a curtose é de 0,2872 sendo o valor > 0 (ou > 3), então a distribuição em questão é mais alta (afunilada) e concentrada que a distribuição normal. Diz-se desta função probabilidade que é leptocúrtica, ou que a distribuição tem caudas pesadas (o significado é que é relativamente fácil obter valores que se afastam da média a vários múltiplos do desvio padrão) One-way ANOVA: P1E01; P1E02; P1E03; P1E04; P1E05; P1E06; P1E07; P1E08 Source DF SS MS F P Factor 7 456,25 65,18 15,76 0,000 Error ,75 4,14 Total ,00 S = 2,034 R-Sq = 0,90% R-Sq(adj) = 0,85% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev P1E ,799 2,095 (---*---) P1E ,672 1,985 (---*---) P1E ,306 2,179 (---*---) P1E ,917 2,028 (---*---) P1E ,437 2,035 (---*----) P1E ,576 1,861 (---*---) P1E ,647 2,018 (---*---) P1E ,397 2,055 (---*---) ,25 5,50 5,75 6,00 Pooled StDev = 2,034 Nestas condições com o valor do P sendo igual a 0 rejeitamos a hipótese de que as médias são iguais. 27

29 Boxplot of P1E01; P1E02; P1E03; P1E04; P1E05; P1E06; P1E07; P1E08 One-way ANOVA: B1; B2; B3; B4; B5 Boxplot of P1E01; P1E02; P1E03; P1E04; P1E05; P1E06; P1E07; P1E08 Source DF SS MS F P Factor ,57 872,64 281,38 0,000 Error ,41 3,10 Total ,98 S = 1,761 R-Sq = 12,97% R-Sq(adj) = 12,92% 8 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level 6 N Mean StDev B ,909 1,798 (-*) B ,594 1,562 (*-) B ,990 2,004 (*-) B ,033 1,714 (-*) B ,989 1,697 (-*) ,20 4,80 5,40 6,00 2 Pooled StDev = 1,761 Data Boxplot 0 of B1; B2; B3; B4; B5 P1E01 P1E02 P1E03 P1E04 P1E05 P1E06 P1E07 P1E08 Analisando as oito perguntas que compõem o Bloco 05 - Consumo podemos verificar que a pergunta número 4 é a que possuí a maior média (5,9167) e a número 3 a que possuí a menor média (5,3059) embora todas ficaram com médias bem próximas o que podemos perceber melhor no gráfico radar. Descriptive Statistics: P1E01; P1E02; P1E03; P1E04; P1E05; P1E06; P1E07; P1E08 Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 P1E ,7989 0,0539 2,0955 1,0000 5,0000 6,0000 7,0000 P1E ,6716 0,0511 1,9853 1,0000 5,0000 6,0000 7,0000 P1E ,3059 0,0560 2,1795 1,0000 4,0000 5,0000 7,0000 P1E ,9167 0,0522 2,0283 1,0000 5,0000 6,0000 7,0000 P1E ,4365 0,0523 2,0345 1,0000 4,0000 5,2500 7,0000 P1E ,5761 0,0479 1,8613 1,0000 5,0000 5,5000 7,0000 P1E ,6475 0,0519 2,0176 1,0000 5,0000 6,0000 7,0000 P1E ,3975 0,0529 2,0553 1,0000 4,0000 5,0000 7,0000 Variable Maximum P1E01 10,0000 P1E02 10,0000 P1E03 10,0000 P1E04 10,0000 P1E05 10,0000 P1E06 10,0000 P1E07 10,0000 P1E08 10,

30 Gráfico Radar das Médias das Questões do Bloco 05 Regression Analysis: B2 versus P1E01; P1E02;... The regression equation is B2 = - 0, ,125 P1E01 + 0,125 P1E02 + 0,125 P1E03 + 0,125 P1E04 + 0,125 P1E05 + 0,125 P1E06 + 0,125 P1E07 + 0,125 P1E08 Predictor Coef SE Coef T P Constant -0, , * * P1E01 0, , * * P1E02 0, , * * P1E03 0, , * * P1E04 0, , * * P1E05 0, , * * P1E06 0, , * * P1E07 0, , * * P1E08 0, , * * S = 0 R-Sq = 100,0% R-Sq(adj) = 100,0% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression ,61 461,08 * * Residual Error ,00 0,00 Total ,61 Source DF Seq SS P1E ,92 P1E ,56 P1E ,90 P1E ,29 29

31 P1E ,91 P1E ,11 P1E ,33 P1E ,59 Unusual Observations St Obs P1E01 B2 Fit SE Fit Residual Resid 14 1,0 2,7500 2,7500 0,0000 0,0000 * X 70 7,0 7,7500 7,7500 0,0000 0,0000 * X 72 9,0 8,3750 8,3750 0,0000-0,0000 * X 76 8,0 6,5000 6,5000 0,0000-0,0000 * X 77 8,0 6,0000 6,0000 0,0000-0,0000 * X 82 8,0 6,7500 6,7500 0,0000-0,0000 * X 93 1,0 5,8750 5,8750 0,0000 0,0000 * X ,0 4,5000 4,5000 0,0000-0,0000 * X ,0 5,3750 5,3750 0,0000-0,0000 * X 149 1,0 3,8750 3,8750 0,0000 0,0000 * X 153 1,0 3,8750 3,8750 0,0000 0,0000 * X 161 1,0 3,6250 3,6250 0,0000 0,0000 * X ,0 6,8750 6,8750 0,0000-0,0000 * X 256 1,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,6250 4,6250 0,0000-0,0000 * X 347 9,0 6,8750 6,8750 0,0000 0,0000 * X 351 2,0 5,0000 5,0000 0,0000-0,0000 * X 352 8,0 4,7500 4,7500 0,0000 0,0000 * X 522 6,0 5,3750 5,3750 0,0000 0,0000 * X ,0 7,5000 7,5000 0,0000-0,0000 * X ,0 8,0000 8,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 7,8125 7,8125 0,0000-0,0000 * X ,0 5,5000 5,5000 0,0000-0,0000 * X 580 7,0 7,0000 7,0000 0,0000-0,0000 * X 592 1,0 3,7500 3,7500 0,0000 0,0000 * X 663 9,0 6,6250 6,6250 0,0000-0,0000 * X ,0 5,5000 5,5000 0,0000-0,0000 * X 669 2,0 7,2500 7,2500 0,0000 0,0000 * X 671 5,0 5,1250 5,1250 0,0000 0,0000 * X 675 3,0 7,1250 7,1250 0,0000-0,0000 * X 676 2,0 3,6250 3,6250 0,0000 0,0000 * X ,0 6,1250 6,1250 0,0000-0,0000 * X 706 7,0 4,8750 4,8750 0,0000-0,0000 * X ,0 6,7500 6,7500 0,0000-0,0000 * X 730 7,0 6,2500 6,2500 0,0000 0,0000 * X 738 1,0 2,1250 2,1250 0,0000 0,0000 * X 746 4,0 5,7500 5,7500 0,0000 0,0000 * X 806 3,0 4,5000 4,5000 0,0000 0,0000 * X 807 1,0 5,7500 5,7500 0,0000 0,0000 * X 812 6,0 6,5000 6,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,6250 4,6250 0,0000-0,0000 * X 815 7,0 6,6250 6,6250 0,0000-0,0000 * X 826 8,0 4,3750 4,3750 0,0000 0,0000 * X 837 3,0 5,7500 5,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 7,5000 7,5000 0,0000-0,0000 * X 877 5,0 5,7500 5,7500 0,0000-0,0000 * X 880 1,0 4,7500 4,7500 0,0000 0,0000 * X 996 5,0 4,1250 4,1250 0,0000 0,0000 * X ,0 3,3750 3,3750 0,0000 0,0000 * X ,0 4,0000 4,0000 0,0000 0,0000 * X ,0 4,2500 4,2500 0,0000-0,0000 * X ,5 5,6875 5,6875 0,0000-0,0000 * X ,0 4,3750 4,3750 0,0000-0,0000 * X ,0 4,3750 4,3750 0,0000-0,0000 * X ,0 6,2500 6,2500 0,0000-0,0000 * X ,0 5,7500 5,7500 0,0000 0,0000 * X ,0 6,8750 6,8750 0,0000-0,0000 * X ,0 4,1250 4,1250 0,0000 0,0000 * X 30

32 1292 3,0 5,5000 5,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 5,6250 5,6250 0,0000 0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 5,8750 5,8750 0,0000-0,0000 * X ,0 4,3750 4,3750 0,0000 0,0000 * X ,0 4,5000 4,5000 0,0000 0,0000 * X ,0 6,8750 6,8750 0,0000 0,0000 * X ,0 6,0000 6,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 5,3750 5,3750 0,0000-0,0000 * X ,0 5,2500 5,2500 0,0000 0,0000 * X ,0 6,1250 6,1250 0,0000-0,0000 * X ,0 3,2500 3,2500 0,0000-0,0000 * X ,0 5,0000 5,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 3,0000 3,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 3,0000 3,0000 0,0000-0,0000 * X ,0 4,1250 4,1250 0,0000-0,0000 * X X denotes an observation whose X value gives it large leverage. Neste caso aplicamos a Análise de Regressão, mas, como todos as questões do bloco possuem o mesmo peso apresentaram o mesmo coeficiente numérico tendo em vista que este poderia variar se estivéssemos arbitrado grau de importância a cada uma das questões do bloco. Stepwise Regression: B2 versus P1E01; P1E02;... Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15 Response is B2 on 8 predictors, with N = 1512 Step Constant 1,8588 0,7730 0,4644 0,1909 0,1839 0,1573 P1E06 0,6698 0,4601 0,3261 0,2654 0,2352 0,1732 T-Value 51,45 44,83 37,21 36,00 39,60 35,11 P-Value 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P1E02 0,3977 0,3379 0,2918 0,2246 0,2125 T-Value 41,33 44,93 46,55 41,11 50,57 P-Value 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P1E08 0,2583 0,2175 0,1961 0,1722 T-Value 33,33 33,96 38,18 43,06 P-Value 0,000 0,000 0,000 0,000 P1E04 0,1849 0,1628 0,1372 T-Value 28,59 31,39 33,87 P-Value 0,000 0,000 0,000 P1E03 0,1513 0,1370 T-Value 29,76 34,97 P-Value 0,000 0,000 P1E05 0,1467 T-Value 32,59 P-Value 0,000 S 0,942 0,645 0,490 0,395 0,313 0,240 R-Sq 63,68 82,96 90,19 93,64 96,00 97,65 R-Sq(adj) 63,65 82,94 90,17 93,62 95,98 97,64 31

33 Step 7 8 Constant 0, , P1E06 0, ,12500 T-Value 36,45 * P-Value 0,000 * P1E02 0, ,12500 T-Value 67,54 * P-Value 0,000 * P1E08 0, ,12500 T-Value 46,69 * P-Value 0,000 * P1E04 0, ,12500 T-Value 44,78 * P-Value 0,000 * P1E03 0, ,12500 T-Value 49,54 * P-Value 0,000 * P1E05 0, ,12500 T-Value 41,03 * P-Value 0,000 * P1E07 0, ,12500 T-Value 38,94 * P-Value 0,000 * P1E01 0,12500 T-Value * P-Value * S 0,169 0, R-Sq 98,83 100,00 R-Sq(adj) 98,83 100,00 One-way ANOVA: B2_Consumo_25; B2_Consumo_100; B2_Consumo_400; B2_Consumo_Total Source DF SS MS F P Factor 3 6,44 2,15 0,87 0,456 Error ,13 2,47 Total ,56 S = 1,571 R-Sq = 0,13% R-Sq(adj) = 0,00% Level N Mean StDev B2_Consumo_ ,860 1,519 B2_Consumo_ ,568 1,629 B2_Consumo_ ,716 1,590 B2_Consumo_Total ,594 1,562 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level

34 B2_Consumo_25 ( * ) B2_Consumo_100 ( * ) B2_Consumo_400 (---*----) B2_Consumo_Total (-*-) ,25 5,60 5,95 6,30 Pooled StDev = 1,571 Ao utilizarmos Análise de Variância (ANOVA) podemos verificar que no Bloco 01 que trata sobre Valores Pessoais e Sociais a amostra contendo 25 é a que possui a maior média, 5,860, enquanto que a amostra com 100 é a que possuí a menor média inclusive podemos observar no gráfico acima que esta está deslocada das outras quatro questões. Podemos observar que o P, ou seja, o valor crítico calculado pelo software, é igual a 0,456 a um nível de significância de 5% aceitamos a hipótese de que os tratamentos possuem a mesma eficiência. Boxplot of B2_Consumo_25; B2_Consumo_100; B2_Consumo_400; B2_Consumo_Total lot of B2_Consumo_25; B2_Consumo_100; B2_Consumo_400; B2_Consumo_ 10 8 Data B2_Consumo_25 B2_Consumo_100 B2_Consumo_400 B2_Consumo_Total 33

35 3.6 Bloco 06 Cultura Summary for B9_Cultura A nderson-darling Normality Test A-Squared 4,10 P-Value < 0,005 Mean 4,6627 StDev 1,8912 V ariance 3,5767 Skew ness -0, Kurtosis -0, N ,25 2,50 3,75 5,00 6,25 7,50 8,75 10,00 Minimum 1,0000 1st Q uartile 3,3750 Median 4,7500 3rd Q uartile 6,0000 Maximum 10, % C onfidence Interv al for Mean 4,5673 4, % C onfidence Interv al for Median 4,6250 4, % Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 1,8261 1,9612 Mean Median 4,6 4,7 4,8 4,9 5,0 Forma: A curva não acompanha o histograma, confirmado pelos dados básicos de estatística situado do lado direito do gráfico. O P-value é menor que 0,005, o que significa que a possibilidade de simetria ao modelo de distribuição normal é de apenas 0,5%. Tem muitos valores com pouco ou nenhuma atribuição, enquanto valores com escala alta. Por 34

36 exemplo: o valor 5,00 é o mais alto no histograma e o valor próximo ao 10, ou seja, o 9,25 é o mais baixo. O desvio-padrão que demonstra o quanto os valores diferem da média é de 1,8912; Ao analisar a média (Mean) e a mediana (Median) com valores respectivos de 4,6627 e 4,7500, verifica-se que a mediana aproxima-se do meio da escala de 1 a 10 que o respondente tinha disponível. A obliquidade ou Skewness mede a assimetria das caudas da distribuição. O valor está negativo, -0,041415, e a curtose é de -0,072648, Se o valor é < 0 (ou < 3), então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal. Chama-se-lheplaticúrtica. Descriptive Statistics: P1F01; P1F02; P1F03; P1F04; P1F05; P1F06; P1F07;... Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 P1F ,2887 0,0582 2,2613 1,0000 4,0000 5,0000 7,0000 P1F ,6756 0,0632 2,4568 1,0000 2,2500 5,0000 6,0000 P1F ,8373 0,0613 2,3834 1,0000 3,0000 5,0000 6,0000 P1F ,8671 0,0635 2,4686 1,0000 3,0000 5,0000 7,0000 P1F ,4362 0,0656 2,5512 1,0000 2,0000 5,0000 6,0000 P1F ,0159 0,0633 2,4612 1,0000 1,0000 4,0000 6,0000 P1F ,3452 0,0604 2,3472 1,0000 2,0000 5,0000 6,0000 P1F ,8360 0,0669 2,6010 1,0000 3,0000 5,0000 7,0000 B9_Cultura ,6627 0,0486 1,8912 1,0000 3,3750 4,7500 6,0000 Variable Maximum P1F01 10,0000 P1F02 10,0000 P1F03 10,0000 P1F04 10,0000 P1F05 10,0000 P1F06 10,0000 P1F07 10,0000 P1F08 10,0000 B9_Cultura 10,0000 Analisando as oito perguntas que compõem o Bloco 06 - Cultura podemos verificar que a pergunta número 1 é a que possuí a maior média (5,2887) e a número 6 a que possuí a menor média (4,0159) embora todas ficaram com médias bem próximas o que podemos perceber melhor no gráfico radar; comparando com a média do bloco, ou seja, 4,6627, podemos verificar que cinco das questões estão acima desta média e as outras três estão abaixo desta média. 35

37 One-way ANOVA: P1F01; P1F02; P1F03; P1F04; P1F05; P1F06; P1F07; P1F08;... Source DF SS MS F P Factor ,96 201,24 35,28 0,000 Error ,85 5,70 Total ,81 S = 2,388 R-Sq = 2,03% R-Sq(adj) = 1,98% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev P1F ,289 2,261 (--*--) P1F ,676 2,457 (--*--) P1F ,837 2,383 (--*--) P1F ,867 2,469 (--*--) P1F ,436 2,551 (--*--) P1F ,016 2,461 (--*--) P1F ,345 2,347 (--*--) P1F ,836 2,601 (--*--) B9_Cultura ,663 1,891 (--*--) ,00 4,40 4,80 5,20 Pooled StDev = 2,388 Ao utilizarmos Análise de Variância (ANOVA) podemos verificar que no Bloco 06 que trata sobre Cultura a questão 1 é a que possui a maior média, 5,289, enquanto que a questão 6 a que possuí a menor média inclusive podemos observar no gráfico acima que esta está deslocada das outras quatro questões. Nestas condições com o valor do P sendo igual a 0 rejeitamos a hipótese de que as médias são iguais. Boxplot of P1F01; P1F02; P1F03; P1F04; P1F05; P1F06; P1F07; P1F08; B9_Cultura 36

38 xplot of P1F01; P1F02; P1F03; P1F04; P1F05; P1F06; P1F07; P1F08; B9_Cult 10 8 Data P1F01 P1F02 P1F03 P1F04 P1F05 P1F06 P1F07 P1F08 B9_Cultura Stepwise Regression: B9_Cultura versus P1F01; P1F02;... Alpha-to-Enter: 0,15 Alpha-to-Remove: 0,15 Response is B9_Cultura on 8 predictors, with N = 1512 Step Constant 1, , , , , ,01221 P1F05 0,6213 0,4680 0,3436 0,2331 0,1915 0,1876 T-Value 59,70 57,16 44,74 34,78 34,64 44,56 P-Value 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P1F02 0,3411 0,2912 0,2508 0,2479 0,1919 T-Value 40,11 42,07 46,54 57,64 52,06 P-Value 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P1F07 0,2504 0,2353 0,1851 0,1622 T-Value 30,11 37,20 34,74 39,44 P-Value 0,000 0,000 0,000 0,000 P1F04 0,2103 0,1923 0,1718 T-Value 33,37 37,97 43,98 P-Value 0,000 0,000 0,000 P1F08 0,1353 0,1403 T-Value 29,36 39,97 P-Value 0,000 0,000 P1F01 0,1327 T-Value 33,08 P-Value 0,000 S 1,03 0,718 0,568 0,431 0,344 0,262 R-Sq 70,24 85,60 91,00 94,83 96,71 98,10 37