Valoração Econômica Da Qualidade Do Ar

 

 

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ | SENAI – PR | UNIVERSIDADE DE STUTTGART – MAUI 2014

Dr. Georges Kaskantzis e MSc. Verena Mehler

 

VALORAÇÃO DO USO INDIRETO DO AR ATMOSFÉRICO Dr. Georges Kaskantzis Neto e MSc. Verena Mehler Mestrado Profissional Meio Ambiente Urbano e Industrial Universidade Universidad e Federal do Paraná, Universidade de Stuttgart, SENAI – PR Centro Politécnico, Jardim da Américas, DEQ/ST/UFPR, CP 19011, Curitiba, PR, Brasil, CEP 81530 – 970,  970, [email protected] Resumo.. As comunidades Resumo comunidades que se encontram encontram localizadas no no entorno de empreendim empreendimenentos industriais podem ser atingidas por aspectos adversos, tais como, ruídos, poeiras, maus odores e outros tipos de adversidades. Em geral, os eventos dessa natureza se desenvolvem de forma intermitente, podendo atingir as comunidades no período matutino, vespertino ou noturno. Visando o estudo do comportamento das comunidades quanto à disposição a pagar (DAP) pela conservação da qualidade do ar atmosférico e à disposição a receber (DAR) compensação em razão da percepção de sulfeto de hidrogênio, supostamente oriundo de uma estação de tratamento de esgotos (ETE) elaborou-se este estudo. Para tanto, realizaram-se 200 entrevistas junto à população, tendo sido definidos três grupos de aspectos referentes referentes as características pessoais do entrevistado, as características da residência do entrevistado e o grupo de questões ambientais. A partir dos dados experimentais tratados determinaram-se as estatísticas descritivas do conjunto das variáveis explicativas, tendo sido realizados também os testes estatísticos e determinados os coeficientes de correlação das variáveis, cujos resultados resultados foram aplicados para a seleção das variáveis que constituem as duas equações do modelo econométrico desenvolvido na pesquisa. Além disso, determinaram-se determinaram-se os valores das DAPs e DARs médias mensais e totais. Os resultados do estudo indicaram que as DAP e DAR médias mensais são da ordem de R$ 5.083,19 e R$14.233,39, respectivamente, significando que as DAP e DAR médias per capitas são aproximadamente R$ 2,35 e 6,57, respectivamente. Em razão do significativo número de reclamações da população, em duas das quatro áreas investigadas, quanto a existências de odores desagradáveis realizou-se uma campanha de monitoramento das emissões provenientes da ETE, tendo sido posteriormente utilizadas na simulação da dispersão atmosférica do sulfeto de hidrogênio, supostamente lançado do ar a partir da ETE. Os resultados das simulações dos cenários hipotéticos analisados indicaram que desde o centro da ETE, onde se encontra a fonte emissora de H2S, até 500 metros de distância, é possível perceber a presença de gás sulfídrico no meio ambiente. Os dados também indicaram que, para as condições dos cenários adotadas, não foram observadas concentrações que representem perigo imediato a vida do receptor, em curto e a longo prazo, em razão da exposição deste as emissões do sulfeto de hidrogênio, uma vez que, os máximos das concentrações determinados nas simulações atenderam a todos os critérios adotados.

Palavras chave: Odores, ETE, DAP, Valoração, Economia, Ambiental, Impacto.

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1. INTRODUÇÃO No âmbito da poluição do ar atmosférico a problemática da emissão de maus odores é um evento que provoca uma grande perturbação da rotina de vida da população, a qual reage em curto prazo visando a descoberta e eliminação das fontes de emissão dos gases de incômodo olfativo. As emissões de vapores fétidos, em geral, são oriundas de atividades agrícolas, curtumes de couro, matadouros e das estações de tratamento de esgotos e de efluentes industriais (XXX, 2013). No artigo publicado por (OREA, AAA) se encontram descrito descritoss os principais fatores relacionadoss a percepção do odor, como, por exemplo, o sexo, a idade, atividade relacionado laborar, etc. Conforme descrito na literatura o comportamen comportamento to do receptor, quanto ao nível de percepção dos compostos aromáticos estaria associado a deterioração de neurônios, das fibrilas e do tecido do trato olfativo, principalmente principalmente na região do córtex entorial, hipotálamo, amídala e lobo temporal. Na Figura 1, pode-se notar a complexidade complexidad e dos elementos que constituem o sistema olfativo do humano. Rosa (2009) cita que as estações de tratamento de efluentes, em geral, são construídas em locais afastados dos centros urbanos, mas, à medida que as cidades crescem as regiões do entorno das estações são ocupadas pela população, sem respeitar a distância recomendada para evitar a percepção dos vapores fétidos.

Figura 1. Corte transversal do crânio humano, no qual se pode observar uma parte do sistema olfativo destacado com a cor amarela e o sistema de circulação do sangue, arterial e venoso, indicado com as cores vermelho e azul, respectivamente [BIODIGITAL, 2013].

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Para Antunes (2006) os odores oriundos das estações de tratamento de efluentes e de água prejudicam a integração do sistema urbano e ambiental, causando a desvalorização desvalorizaçã o do tterreno erreno (JORDÃO, 1995). Os técnicos e os administrado administradores res de estações de tratamento de água e de esgotos, conscientes da problemática dos odores, tem se esforçado, cada vez mais, para vencer o desafio de suprir as necessidades básicas da população população sem perturbar a paz social.  Além do incômodo causado pelo odor desagradáv desagradável, el, os vapores dessa natureza podem também ser provocar males a saúde humana. Dependendo da substância e da concentração da emissão, os compostos, como, por exemplo, os sulfetos de hidrogênio e os cianetos podem provocar a rápida falência da vida do receptor  A concentração de percepção percepção do sulfeto de hidrogê hidrogênio nio na fase vapor é da ordem de 3,0 ppm. A dose letal de inalação do H 2S do humano é 2000 ppmv, durante 10 min. A exposição ao vapor de H2S na concentração de 500-700 ppm em volume, durante 30 minutos provoca a perda de consciência e morte do receptor, dependendo a sua massa corporal. (REFERÊCIAS, DUAS OU TRÊS, ATUAIS). O valor IDLH (Imediate Danger Healht Life) é 2000 ppmv (LEE, 1985). Diante da problemática da emissão de vapores de odor desagradável oriundos de ETE, decidiu-se estudar o comportamento e opinião de uma população de 41498 pessoas que habitam o entorno de uma ETE cujo fim é o tratamento e a disposição disposiç ão dos dejetos da mesma população residente na região localizada na Cidade Industrial do Município de Curitiba, do Paraná. O objetivo geral da pesquisa foi o desenvolvimento de um modelo econométrico que fosse capaz o suficiente para representar os lances apresentados pela população entrevistada, quanto à sua disposição a pagar para a manutenção da qualidade do ar atmosférico e que pudesse também fornecer a estimativa do valor monetário da compensação compensaçã o a ser recebida pela população, em virtude da inadequada condição do ambiente de vida da população, decorrente das emissões do sulfeto de hidrogênio para a atmosfera local. Os objetivos específicos da pesquisa foram o cálculo dos valores das médias DAP e DAR individuais, das médias mensais e as DAP e DAR globais, empregando os registros da ficha de entrevistas, cuja elaboração e aplicação estavam contempladas no rol dos objetivos específicos da pesquisa. O terceiro objetivo específico do estudo foi definição da sistemática de análise dos dados experimentais, visando a diminuição do esforço requerido na construção do modelo empírico almejado.

~3~

 

2. MÉTODO E MATERIAL  A metodologia metodologia utilizada para desenvolve desenvolverr a pesquisa foi o método científico, o qu qual al está apoiado na observação de campo e representação matemática dos fenômenos que se desenvolve desenvolvem m na natureza, ttais ais como: a emissão e dispersão atmosférica das misturas dos sulfetos de hidrogênio na troposfera.  A elaboração do modelo econométrico foi realizada com base nas respostas registras nas fichas durante as entrevistas, as quais foram codificadas e padronizadas para possibilitar a realização dos testes de hipóteses. Em função do tamanho da população que habita a região pesquisada, que era da ordem de 41.980 hab. determinou-se o número de entrevistas requeridas para assegurar a qualidade dos resultados da pesquisa, isto é, o número de entrevistas adequado para assegurar o valor do nível de significância estatístic estatística a iguala 0,05 (95% de confiança). confiança). Nessa pesquisa foram realizadas, cerca de, 200 entrevistas, as quais forneceram dados suficientes para obter todos os resultados estabelecidos como objetivos. Basicamente, a metodologia de pesquisa contemplou oito etapas, a saber: elaboração da ficha de entrevista; execução das entrevistas no campo; tratamento dos dados das entrevistas; coleta dos dados da emissão do H2S; tratamento dos dados experimentais do H2S e determinação das taxas de emissão; determinação das DAP e DAR médias; desenvolvimento das equações DAP e DAR, elaboração e simulação dos cenários hipotéticos da emissão e dispersão dos vapores de H2S, análise dos resultados das atividades realizadas e definição das conclusões a respeitos dos resultados e dos produtos desenvolvidos nesta pesquisa.  A região região iinvestigada nvestigada se encontra situada nas coordenada coordenadass ge geográficas ográficas do ssistema istema UTM 22 J (7182886m S; 668858m E), a 902 m de altitude em relação ao nível do mar, especificamente no Jardim Sta. Quitéria, do Município de Curitiba, capital do Estado do Paraná. Nas imagens indicadas nas FIGURAS 1-2 podem ser observados os locais onde foram realizadas as entrevistas e a área da ETE. A região da pesquisa foi definida pela área de um círculo imaginário cujo raio tinha 600 m de distância e a origem posicionada no centro da estação de tratamento de esgotos. Nesta foram contabilizados, com base nos registros da companhia de saneamento o total de 1380 residências residências nas quais supostamente supostamente vivem, cerca de, 6210 indi indivívíduos, com base no número indivíduos que moram na região e com o nível de 0,05 de significância, verificou-se que o número de entrevistas a serem realizadas era da ordem de 196, tendo sido realizadas 200 entrevistas.

~4~

 

Figura 1. Indicação dos locais onde foram realizadas as entrevistas da população.

Figura 2. Vista da região densamen densamente te povoada onde se encontra construída a ETE Conforme citado, as fichas de entrevista elaboradas neste estudo contemplaram, cerca de, vinte e cinco questões as quais foram classificadas em três grupos. No grupo das variáveis de aspectos pessoais do entrevistado obtiveram-se os dados: idade; grau de instrução; nível de renda familiar; ocupação e sexo. No segundo grupo de variáveis registraram-se os dados relativos a residência do entrevistado, tais como: titularidade do imóvel; número de sanitários; destino do esgoto doméstico; nível de satisfação da região da moradia; número de residentes da moradia.

~5~

 

No terceiro grupo de variáveis explicativas explicat ivas do modelo se encontravam as questões relativas as boas práticas e principais problema problemass ambientais da região, tendo sido abordadas as questões, a saber: interesse pelo meio ambiente; reciclagem de lixo doméstico; principal problema ambiental do bairro e; maior preocupação quanto aos problemas ambientais relevantes, declarados nas entrevistas.  As entrevistas entrevistas fo foram ram rea realizadas lizadas no p período eríodo compreendi compreendido do en entre tre os dias 2 29 9 de abril e 15 de maio de 2011, tendo sido realizadas em duas etapas intercaladas uma da outra, pelo prazo de 17 dias. Nos dias da semana, as entrevistas foram realizadas no período vespertino, e nos sábados foram executadas nos períodos matutino e vespertino. O tempo aproximado para realizar a entrevista foi em média 15 min. Na etapa de organização e tratamento t ratamento dos dados experimentais as respostas registradas nas fichas de entrevista foram analisadas e transformadas em variáveis explicativas do modelo econométrico. Primeiro as respostas das fichas foram classificadas quanto a sua natureza e escala de medida tendo sido adotadas as classes: variável numérica de escala contínua; variável categórica nominal e ordinária.  Após terem sido classificadas classificadas,, as variáveis cujas respostas eram alfabéticas foram codificadas atribuindo atribuindo valores numéricos aos intervalos, como, por exemplo, para as variáveis dicotômicas, para a resposta “sim” foram atribuídos os valores 1 e 101, e para a resposta “não” foi atribuído o valor zero, uma vez que, a negativa, em geral, indica ausência. A padronização das variáveis do modelo foi realizada de forma padrão, isto é, empregando a média e o desvio padrão determinados a partir da série de valores contidos no conjunto amostral. Os principais programas utilizados na pesquisa foram: planilha Excel; os programas de estatística JMP e Statistical da SAS; EViews da IHS Co; SPSS da IBM, etc. A partir do emprego destes programas de computador foram determinadas as estatísticas básicas e as distribuições das frequências de ocorrências dos dados, para identificar quais séries, isto é, quais variáveis do modelo atendiam a função da densidade de distribuição de probabilidade de Gauss. Com determinação das distribuições das frequências do conjunto amostral, foram realizados os testes de hipóteses, paramétricos e não paramétricos, e determinados os coeficientes das correlações das variáveis, umas com as outras, com o fim de identificar quais eram as variáveis adequadas a serem utilizadas para construir as equações do modelo alvo.

~6~

 

 As estatísticas de interesse determinadas determinadas na pesquisa foram aqueles de tendência central dos dados, ou seja, a média, mediana, moda. Além destas estatísticas foram determinadas também aquelas que indicam as tendências de dispersão dos dados, tais como: amplitude; variâncias; desvio padrão e assimetria. Os testes de hipótese foram realizados adotando adotando como base as respostas do modelo, isto é, as variáveis dependentes dependentes DAP e DAR, bem como, o logaritmo destas.  As médias, médias, medi medianas anas e as variâ variâncias ncias calculadas das vari variáveis áveis ex explicativas plicativas da res res-posta do modelo foram comparadas, umas com as outras, aplicando testes paramétricos, como, por exemplo, o teste t para amostras não pareadas, o teste U não paramétrico de Mann-Whitney Mann-Whitney que é similar ao citado, et. A partir da contabilidade das probabilidades de ocorrências ocorrências dos dados que verificaram os testes foram definidas as variáveis independentes adotadas para desenvolver o modelo. Além dos resultados dos testes de hipóteses foram também considerados na escolha dos parâmetros do modelo, os resultados dos coeficientes de correlação das variáveis.  Antes desenvolver o modelo almejado foram elaborados os cenários hipotéticos de emissão e da dispersão atmosférica somente do sulfeto de hidrogênio, tendo sido realizada uma campanha para o monitoramento das emissões, supostamente oriundas das instalações da ETE. Com os dados experimentais das emissões dos vapores dos sulfetos de hidrogênio foram obtidas as constantes das taxas transiente e permanente das fontes emissoras visando a posterior simulação dos cenários hipotéticos investigados com o auxílio do computador. O modelo matemático utilizado para analisar as distribuições dos campos das concentrações de H2S, ao nível do solo, isto é, ao nível do receptor, denomina-se por  AERMODVIEW, o qual foi desenvolvido nos E.U.A sendo o atual estado da arte da área de simulação da dispersão de gases e partículas, nível da escala local de eventos. A particularidade deste modelo que o torna avançado em relação aos demais disponíveis são as rotinas de pré e de pós processamento dos dados de entrada e dos resultados de saída, os quais são capazes de incluir nos resultados os efeitos da topografia do terreno. Além disso, no caso das simulações em micro e mesoescala, esse sistema consegue estimar os fenômenos das dispersões axial e radial do poluente, em regime turbulento, na camada de mistura atmosférica, significando que o modelo é capaz estimar as diferenças das velocidade e direções dos ventos que ocorrer ao longo do dia e das quatro estações do ano.

~7~

 

Com esse propósito, empregara empregaram-se m-se os registros meteorológico meteorológicoss horários de solo, os quais foram coletados na estação meteorológica do aeroporto de São José do Pinhais, com N° de cadastro internacional WMO 82840, no período de 1/1/2005 a 30/10/2008. As coordenadas geográficas de localização da estação WMO 82840 são 25º 31´S, 49º 10´L, e altitude de 908 m do nível do mar. O conjunto dos dados das condições horárias do tempo e do clima continha, cerca de, 42 mil registros. Para analisar e simular os cenários hipotéticos de emissão e dispersão dos sulfetos de enxofre foram elaboradas as rosas dos ventos das estações do ano, e dos quatro períodos do dia. Na Figura 3, apresentam-se uma das rosas dos ventos

Figura 3. Rosa dos ventos que indica as direções e as velocidades preferencias dos ventos na região investigada, na época da primavera. Nesta figura pode-se notar que a direção predominante dos ventos nesta estação do ano é de estesudeste, como velocidades velocidades variando entre 0,5 – 5,2 m/s, e com predominância da classe de estabilidade atmosférica de Pasquill- Gillford tipo neutra (D) com, cerca de, 40,6 % das ocorrências conforme indicad indicado o no histograma de barras.

~8~

 

Findo o estudo das emissões e dispersão atmosférica dos vapores de H2S, determinaram-se, em seguida, os valores das médias DAPs e DARs empregando os dados experimentais das respostas do modelo, as quais se encontravam registradas nas fichas de entrevista. O modelo matemático utilizado para executar essa tarefa foi aquele recomendado por MOTTA (Referencia), o qual determina as DAP médias individuais mensais, mensais, e as globais anuais. Os resultados obtidos, posteriormente foram comparados com os resultados fornecidos pelas equações da DAP e DAR elaboradas na pesquisa. Finalmente, na última etapa do estudo, empregando os conhecimentos adquiridos nas etapas anteriores executadas foram determinados os coeficientes das equações lineares generalizadas transformadas com a função do logaritmo neperiano, tendo sido observados que, apesar de todo t odo o esforço empreendido para facilitar o ajuste dos coeficientes das equações DAP e DAR aos dados experimentais, uma parcela das variáveis explicativas do modelo não apresentaram significância estatística que pudesse confirmar as contribuições destas variáveis nos resultados do modelo, tendo sido retiradas da estrutura geral das equações e regredido, outra vez, os coeficientes das variáveis explicativas aos dados experimentais.  Além dos dos progra programas mas de computador que fora foram m utiliza utilizados dos par para a desenvo desenvolver lver a pesquisa, os demais materiais utilizados nas atividades executadas executadas foram: combustíveis para o deslocamento aos locais das entrevistas, analisador analisador específico para o vapor de H2S, da marca INSTRUTHER, que está indicado na FIGURA 4.

Figura 4. Detalhes do ponto de amostragem das emissões e do instrumento usado para medir as concentrações dos gases de interesse [Fonte: Autores].

~9~

 

3. ANÁLISE DOS RESULTADOS DA PESQUISA Nesta seção do texto se encontram descritos os principais resultados da pesquisa. Primeiro, apresentam-se as variáveis originais, originais, os códigos e os intervalos destas, que foram definidos pelos autores. Em seguida, deverão ser descritos e explicados os resultados das análises estatística básica descritivas e os resultados dos testes de hipóteses que foram realizados. Finalmente Finalmente,, na última parte dessa seção deverão ser apresentados os resultados das correlações de dependência funcional identificadas no conjunto amostral. 3.1.

RESULTADOS DO TRATAMENTO DOS DADOS DAS ENTREVISTAS

Considerando o número de respostas registradas nas fichas de entrevista e número de fichas disponíveis definiu-se o tamanho do conjunto de dados experimentais que foram coletados no campo. Cada ficha de entrevista contém 15 respostas, as quais foram associadas as variáveis explicativas do modelo. Calculando o produto do número de respostas descritas nas fichas e o número de fichas disponível, verificou-se que o conjunto amostral tinha, cerca de, três mil pontos experimentais. Naturalmente, que a medida que o estudo foi sendo realizado o número de dados do conjunto amostral foi diminuindo em razão da identificação de dados anômalos, os quais foram retirados da amostra. Felizmente, a quantidade de dados experimentais considerados válidos foi suficiente o necessário para assegurar o nível de significância dos resultados que foram fornecidos pelo modelo desenvolvido desenvolvido.. Na Tabela 1, pode-se observar as variáveis contínuas e nominais que foram definidas a partir de respostas apresenta apresentadas das pelos entrevistados nas fichas de entrevistas. As planilhas e as memórias dos cálculos realizados se encontram descritos nos anexos deste documento. É importante observar que os valores extremos da DAP registrada nas entrevistas, como, por exemplo, aqueles entre 50 – 25 unidades da escalada numérica adotada, foram considerados como anômalos, tendo sido retirados das amostras, uma vez que, representavam, apenas 10% dos dados do conjunto amostral. Observado a Tabela 1 verifica-se que as variáveis do modelo, na sua grande maioria são variáveis qualitativas nominais e ordinárias, e algumas são quantitativas como escalas numéricas.

~ 10 ~

 

Tabela 1. Variáveis explicativas codificadas e classificadas em função da escala. CÓDI CÓ DIGO GO

VARI VARIÁV ÁVEL EL

TI TIPO PO

GRUP GRUPO O

ESCA ESCALA LAS S

Z1

Setor tor da entr entre evist vista a

Ordiná inária

2

1, 2, 3, 4

Z2

Sexo do indivíduo

Nominal

1

1, 2

Z3

Idade do indivíduo

Contínua

1

1, 2, 3, 4

Z4

Grau rau de inst instrruçã ção o

Ordiná inária

1

1, 2, 3, 4

Z5 Z6

Renda familiar Situação do imóvel

Ordinária Nominal

1 2

1, 2, 3, 4 1, 2, 3

Z7

Tempo de moradia

Ordinária

2

1, 2, 3

Z8

N° de moradores

Ordinária

2

1, 2, 3

Z9

Satisfação Satisfaç ão do bairro

Nominal

2

1, 2, 3

Z1 Z10 0

Questõ Questões es ambie ambienta ntais is

Nomina Nominall

3

1, 2, 3

Z11

Separação do lixo

Nominal

3

1, 2

Z12

Destino do esgoto

Nominal

3

1, 2, 3

Z13

Problema ambiental

Nominal

3

1, 2, 3

Z14

Incômodo pessoal

Nominal

3

1, 2, 3, 4

Z15

Ocupação

Nominal

1

1, 2, 3, 4

Y1

DAP

Contínua

0

0 – 50

Y2

DAR

Contínua

0

0 - 50

Os grupos de variáveis definidos nesse estudo eram os seguintes:   Grupo das variáveis dos aspectos pessoais do indivíduo entrevistado



  Z2 – sexo;

o

  Z3 – idade;

o

  Z4 – escolaridade

o

  Z5 – renda familiar;

o

  Z15 – Ocupação.

o

  Grupo das variáveis dos aspectos das residências dos entrevistados



  Z1 – setor ou quadrante em que se encontra a residência

o

  Z6 - Situação da pr propriedade opriedade do iimóvel móvel do e entrevistado; ntrevistado;

o

  Z7 – tempo de habitação no imóvel do entrevist entrevistado; ado;

o

  Z8 – número de pessoas que vivem no imóvel do entrevist entrevistado; ado;

o

  Z9 – S Satisfação atisfação de morar na região pesquisada

o

~ 11 ~

 

  Grupo das variáveis relativas as questões ambientais



  Z10 – interesse pelas questões ambientais do entrevistado

o

  Z11 – separação do lixo doméstico;

o

  Z12 – destino do lançamento do esgoto doméstico;

o

  Z13 – principal problema ambiental do bairro;

o

  Z14 – problema que mais incomodo o entrevist entrevistado ado

o

  Grupo das variáveis dependentes do modelo



  DAP – disposição a pagar pela qualidade do ar ambiente

o

  DAR – disposição a receber compensação em razão das emissões

o

 As estatísticas dos valores codificados das variáveis explicativas se encontram descritas na Tabela 1. Inspecionando os dados constatou-se que a variável Z3 (idade) apresenta valores foram da escala de avaliação das demais variáveis, tendo sido adequada ao conjunto pela definição de outros intervalos de valores os quais se ajustam ao demais. Tabela 2. Estatísticas básicas descritivas das variáveis explicativas do modelo. VAR

Média

Mediana

D. Padrão

Skewness

Kurt osis

Jarque-Bera

Probabili dade

N

DAR

5,07

0,00

7,02

1,14

3,16

14,55

0,00

67

DAP

1,94

0,00

3,81

1,64

3,75

31,65

0,00

67

Z1

2,22

2,00

1,08

0,41

1,90

5,24

0,07

67

Z2

0,52

1,00

0,50

--0,09 0,09

1,01

11,17

0,00

67

Z3

2,19

2,00

0,47

0,61

3,35

4,44

0,11

67

Z4

2,13

1,00

1,75

1,49

3,65

25,94

0,00

67

Z5

3,94

4,00

1,42

0,71

2,90

5,64

0,06

67

Z6

3,21

4,00

1,02

--1,20 1,20

3,26

16,17

0,00

67

Z7

2,27

3,00

0,85

-0,54

1,63

8,48

0,01

67

Z8 Z9

3,57 2,87

3,00 3,00

1,56 0,46

0,50 -3,40

2,79 13,40

2,95 431,37

0,23 0,00

67 67

Z10

2,19

2,00

0,47

0,61

3,35

4,44

0,11

67

Z11

0,94

1,00

0,24

-3,72

14,81

543,85

0,00

67

Z12

0,96

1,00

0, 0,21 21

-4,40

20,38

1059,70

0,00

67

Z13

2,06

2,00

0,74

1,29

5,20

31,93

0,00

67

Z14

2,46

3,00

1,18

-0,08

1,50

6,35

0,04

67

Z15

2,90

2,00

1,53

0,38

2,00

4,42

0,11

67

 As estatísticas estatísticas dos pontos codificados da amo amostra stra inv investigada estigada indicam que a ass médias são semelhantes umas com as outras, assim como, as medianas, podendo ser uma indicação que as series transformadas pode estar atende a d.p.n.

~ 12 ~

 

No entanto, os valores dos coeficientes de medida da assimetria da distribuição, isto é, os coeficientes de Skewness e de Curtoses indicam, por exemplo, das variáveis cujos valores dos coeficientes são maiores do que o valor esperado para a distribuição normal, normal, em geral, as séries não atendem a função Gaussiana. Os valores do teste de Jarque-Bera confirmam os valores de Skewness e Curtoses e estão associados a coluna que indica a probabilidade (chance) das séries atenderem a função da distribuição normal de probabilidad probabilidades. es. Então, ao verificar novamente a tabela constata-se que as variáveis que podem ou poderiam atender os critérios da função normal eram Z8 (23% de chances), Z3 e Z15, Z10 (com 11% de chance), em seguida, eram as variáveis Z1, Z5 E Z14 (variando de 7 a 4% de probabilidade) e, por últimos todas as demais que, a princípio, não tinham chance de se ajustar a função da densidade normal de probabilidades. Na Figura 5 se pode avaliar a distribuição das frequências de ocorrência dos valores das médias das variáveis do modelo.

Figura 5. Histograma de distribuição das ocorrências dos valores das médias das variáveis explicativas do modelo econométrico. No citado histograma podem ser também observados os valores das médias e do desvio-padrão calculados a partir dos valores das médias e das medianas de todos os pontos experimentais disponíveis.

~ 13 ~

 

Figura 6. Resultados do teste de Shapiro-Wilk para verificar a normalidade da distribuição de ocorrências dos valores das médias das variáveis explicativas, No teste de Shapiro-Wilk Shapiro-Wilk,, datado em 1965, adota-se a hipótese nula (Ho) de que os dados a serem analisados são provenientes de uma população cuja distribuição é normal. Em contrapartida, adota-se como hipótese alternativa alternativa que os dados não são provenientes de uma distribuição normal. Para verificar ou rejeitar a hipótese nula deve definir o nível de significância, em seguida, calcular a estatística W do teste, consultar a tabela dos valores críticos da distribuição e identificar o valor da estatística crítica do teste, para, depois, comparar as duas estatísticas visando a tomada de decisão quanto a natureza da distribuição dos dados a serem analisados. Em nosso caso, o valor da estatística W foi estimado pelo programa, podendo ser identificado na parte inferior da Figura, cujo valor é W = 0,942695. Para 15-1=14 graus de liberdade e o nível de significância α = 0,05, o valor da estatística crítica encontrado nas tabelas de distribuição de Shapiro-Wilk é Wα = 0,874. Pela regra de decisão do teste, como o W

calculado =

0,942645 > Wα = 0,874, com

valor-p calculado por P (W > W calculado) = 0,4168 > α = 0,05, pode-se afirmar, com nível de significância de 5% de que a amostra provém de uma população normal, ou seja, aceita a hipótese nula estabelecida no teste. Para a mediana, o resultado do teste também foi confirmado. Na Figura 7, apresentam-se os histogramas de distribuição dos valores das médias e medianas calculadas a partir das estatísticas das variáveis explicativas do modelo econométrico.

~ 14 ~

 

4,50

Média

Mediana

4,00 3,50 3,00    )    $    R2,50    (   a    i    d    é 2,00   m     m   a 1,50    d   r   o    l   a 1,00    V

0,50 0,00 1

2

3

4

5

6

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Dados Experimentais

Figura 7. Distribuições dos valores da média e da mediana calculadas a partir destas pertinentes as variáveis explicativas das equações DAP e DAR do modelo.

O comportamento dos valores das estatísticas das variáveis do modelo, notadamente a média e a mediana daquelas mesmas calculadas para todas as variáveis explicativas, apresentaram tendência central semelhante a distribuição normal de probabilidades. Com as estatísticas das variáveis independentes e das dependentes do modelo calculadas puderam ser realizados os testes estatísticos de interesse da pesquisa, como, por exemplo, verificar a hipótese de que os valores das médias, das medianas e das variâncias das variáveis dependentes, DAP e DAR, não apresentam diferenças umas com as outras. Para definir quais testes estatísticos que deveriam ser realizados, isto é, o teste paramétrico ou não paramétrico foi necessário determinar as distribuições das frequências de ocorrência dos intervalos das variáveis explicativas e das respostas do modelo. Inicialmente, foram determinadas as distribuições das variáveis originais e codificadas e, posteriormente das variáveis padronizadas. No grupo das variáveis dos aspectos pessoais do entrevistado existem variáveis com diferentes tipos de escalas, como, por exemplo, a variável idade tem escala contínua numérica, a variável sexo tem escala nominal, e a variável escolaridad escolaridade e tem escala ordinária. Isso significa que funções de distribuição de frequências e o

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tipo de teste a ser realizado depende também da escala de avaliação da variável. Primeiro analisaram-se as distribuições de frequências das variáveis qualitativas e depois das quantitativas. 3.2.

ANÁLISE ESTATÍSTICA DAS VARIÁVEIS QUALITATIVAS

 As variáveis explicativas explicativas qualitativas e envolvidas nvolvidas no problema problema eram: Z2 (sexo, nominal); Z4 (escolaridade, ordinária); Z6 (situação do imóvel, nominal); Z7 (tempo de habitação, ordinária); Z9 (gosta do bairro, nominal); Z10 (interesse por meio ambiente, nominal); Z11(separação do lixo, nominal); Z12(destino do esgoto, nominal); Z13 (principal problema ambiental do bairro, nominal); Z14(principal preocupação, nominal); Z15(ocupação, nominal). Conforme apresentado das quinze variáveis definidas na pesquisa, onze eram tipo qualitativo e quatro quantitativo. Das onze variáveis qualitativas, nove eram nominais e duas variáveis eram ordinárias. Na Tabela 3, apresenta apresentam-se m-se as estatísticas do conjunto, praticamente completo dos dados relativos as variáveis qualitativas, incluindo os pontos anômalos. Tabela 3. Estatísticas do conjunto completo dos dados qualitativos do modelo. Variável Z2 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15

N Média D. Padrão Mediana E. Padrão Max Min Va Varriância 196 0,44 0,5 0 0,04 1 0 0,25 196 2,22 1,68 2 0,12 6 1 2,81 185 4,24 1,46 4 0,11 8 2 2,13 196 3,26 1,08 4 0,08 4 1 1,16 196 2,32 0,79 3 0,06 3 1 0,63 196 3,39 1,36 3 0,1 7 1 1,84 196 2,79 0,55 3 0,04 3 1 0,3 194 2,16 0,44 2 0,03 3 1 0,2 196 181 196 184 196

0,92 0,94 2,14 2,21 3,33

0,27 0,24 0,81 1,16 1,58

1 1 2 2 4

0,02 0,02 0,06 0,09 0,11

1 1 4 4 6

0 0 1 1 1

0,08 0,06 0,66 1,36 2,5

Nas figuras a serem apresentadas na sequência podem ser avaliadas as distribuições das frequências de ocorrência dos intervalos das variáveis qualitativas, nominais e ordinárias.

~ 16 ~

 

Figura 8. Cruzamento comparativo das variáveis sexo, idade, satisfação e tempo de residência na região investigada, indicando indicando que as pessoas de ambos os sexos, com mais idade e com maior tempo de residência são aquelas que mais gostam do bairro.

Figura 9.Frequências de ocorrência dos intervalos da variável explicativa ocupação

~ 17 ~

 

Figura 10. Gráfico das frequências de ocorrência dos intervalos da variável principal problema ambiental do bairro.

Figura 11. Frequências de ocorrência dos intervalos da variável escolaridade.

~ 18 ~

 

 Ainda com relação a respeito dos resultados da anális análise e das va variáveis riáveis qual qualitativas, itativas, na Figura 9 pode-se observar no histograma apresentado que a força de trabalho que reside na região de interesse, na sua grande maioria, é constituída por trabalhadores e por profissionais autônomos de nível médio e superior. Os estudantes e os desempregados foram as categorias da variável ocupação com as menores ocorrências em relação as demais. No histograma da figura seguinte apresentam-se as frequências de ocorrência dos principais problemas ambientais citados pela população durante as entrevistas. O problema dos odores foi o mais citado pelos entrevistados, com 121 ocorrências, em seguida, os entrevistados indicaram o problema do lixo, com 29 ocorrência. A partir da soma das ocorrências dos dois citados problemas que é da ordem de 150 ocorrência, verificou-se que, juntos, representam, cerca de 75%, das ocorrências. Os demais problemas ambientais declarados pela população durante as entrevistas foram: inundações, fumaça, ruído, etc. Quanto a variável explicativa escolarida escolaridade, de, os dados apresentados no histograma ilustrado na Figura 11, verifica-se a população pesquisada pesquisada,, na sua grande maioria, tem grau de instrução fundamental e médio, com, cerca de, 80% das ocorrências. Os resultados da identificação e organização dos valores das disposições a pagar para a conservação da qualidade do ar da atmosfera na região analisada e a disposição em receber compensação, na forma de desconto tributário, t ributário, em virtude da infeliz convivência com os odores característicos do sulfeto de hidrogênio hidrogênio,, encontram-se apresentados na próxima seção. 3.3.

ANÁLISE ESTATÍSTICA DAS VARIÁVEIS QUANTITATIVAS.

 As variáveis variáveis quantitativas de escala numérica do modelo elaborado eram dos tipos dependentes e independentes. independentes. As variáveis dependente dependentess eram as respostas DAP e DAR e, as variáveis originalmente indepe independentes ndentes eram a Z3 (idade), Z5(renda) e Z8 (número de pessoas que residem na morada onde foi realizada a entrevista). Observa-se que as variáveis idade e renda, posteriormente foram categorizadas, isto é, as escalas dos valores de medida destas variáveis foram transformadas em intervalos, os quais receberam os respectivos códigos da nova escala de medida, tendo sido posteriormente padronizadas para facilitar a regressão dos coeficientes das equações do modelo econométrico. Deve-se entender que o comportamento das frequências de ocorrência dos valores primitivos das variáveis não se altera

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de forma significativa, a ponto de mudar o comportamento da função de distribuição dos dados originais, uma vez que, o número de ocorrências na nova escala é igual ao observado na primeira escala. Os histogramas da distribuição de frequências de ocorrência dos valores originais das variáveis Z3, Z5 e Z8 podem ser avaliados nas Figuras 12 – 14, onde encontram-se ilustrados.

Figura 12. Histograma de distribuição das frequências de ocorrência dos valores associados aos intervalos da variável “número de pessoas que habitam a moradia onde foi realizada a pesquisa”. Observado a Figura 12, a princípio, parece que os dados experimentais se ajustam a função de distribuição de probabilidades probabilidade s de Gauss, porém, a inspeção visual não é suficiente para se afirmar com certeza de que os dados experimentais atendem a distribuição normal, significan significando do que devem ser realizados testes de hipóteses para corroborar a inspeção visual. Em geral, inicialmente, faz-se a análise dos coeficientes de simetria da curva ajustada aos dados experimentais, observado os valores dos coeficientes de Skewness e Curtose, os quais para a distribuição normal apresentam um valor igual a unidade. Assim, se o valor do coeficiente for maior do que a unidade diz-se que a função de distribuição apresenta cauda pesada à direita, se o valor do coeficiente for negativo, diz-se que existe causa pesada à esquerda.

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No caso do coeficiente de Curtoses adota-se o mesmo princípio, ou seja, quando o valor do coeficien coeficiente te for maior do que um, diz-se diz-se que curva ajustada ap apresenta resenta elevação acima da distribuição normal, caso contrário, diz-se que função ajustada apresenta “achatamento”, “achatamento”, em relação a função Gaussiana. Consultando Consultand o as estatísticas da variável Z8, que se encontram descritas na Tabela verifica-se que os valores dos coeficientes de Skewness e de Curtose são da ordem de 0,5 e 2,79, respectivamente respectivamente.. Então, com base nos citados valores análise observa-se na Figura 12 que o histograma tem uma pequena elevação acima da linha da cor vermelha que representa a distribuição normal, justificando o valor do coeficiente de Curtose, verifica-se também a linha central do histograma não coincide com a da curva da distribuição, significand significando o que histograma tem uma cauda à direta da curva normal.

Figura 13. Histograma de distribuição dos valores associados aos intervalos oi categorias da variável quantitativa de escala numérica “idade” do entrevistado. Inspecionando Inspecionan do a forma geométrica do histograma ilustrado na Figura 13, pode-se notar que, a princípio, parece que ele se ajusta de forma satisfatória a curva de distribuição normal, quando comparada comparada a distribuição da variável Z8. E, na Figura 14, observa-se novamente o comportamento identifica identificado do no histograma de Z8.

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Figura 14. Histograma das frequências de ocorrência ocorrênciass dos valores dos intervalos da variável “explicativa renda familiar”. De forma geral, verificou-se que as distribuições de probabilidades probabilidades dos intervalos das variáveis qualitativas, na sua grande maioria, não se ajustaram a função de Gauss, apesar da escala de valores contínua que estas variáveis possuem, tendo sido necessário padronizar os intervalos das variáveis codificadas visando facilitar a regressão dos coeficientes das equações de estimativa das DAP e DAR. Em busca das relações funcionais, supostam supostamente ente existentes no conjunto de dados experimentais notadamente notadamente nas respostas do modelo, DAP e DAR, obtiveram-se as estatísticas e as distribuiçõ distribuições es de ocorrências das dos valores das citadas variáveis, tendo sido utilizadas para iniciar a etapa dos testes estatísticos, além disso, com os resultados obtidos nessa atividade foi possível também calcular os valores das DAPs médias individuais e DAP e DAR globais.  Apesar do do signifi significativo cativo es esforço forço emp empreendido reendido para aju ajustar star os dados e experimentais, xperimentais, principalmente principalme nte da DAP não foi possível obter o resultado esperado, isto é, ajustar os dados experimentais da DAP a distribuição normal de probabilidades. Essa dificuldade enfrentada se deve ao grande número de respostas “zero” apresentado pela população entrevistada para a disposição a pagar pela conservação da qualidade do ar atmosférico local. Na ocasião em que foram iniciadas as análises estatísticas, no conjunto amostral havia cerca 58,1% de valores nulos para a DAP.

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Este grande número de resposta “zero” para a DAP resultou uma significativa assimetria na distribuição dos valores da DAP, tendo provocado o aparecimento de uma cauda pesada à direita da média e um pico acentuado da distribuição DAP. Na Tabela 4, encontram-se registrada registradass as estatísticas das diferentes expressões da DAP e DAR que foram utilizadas para regularizar o grande número de anomalias que foram identificadas no conjunto dos valores experimentais da DAP e DAR. Tabela 4. Estatísticas básicas descritivas dos dados experimentais da DAR e DAR Estatí Est atísti sticas cas

DAP DAPO O

N

136

131

136

Intervalo

50

50

Míni Mínimo mo

0

Máximo Média D. Pa Padrã drão o Variânc iância ia  Assimetria Kurtosis

DA DARO RO DA DAPG PG DA DARG RG

Z DAP

Z DAR

131

136

131

9

11

3,504

2,814

0

1

1

50

50

10

12

2,877

1,760

6,64

12,15

2,61

5,12

0,000

0,000

1,114

1,356

0,220

,341

0,086

0, 0,088 088

2,5 2,568 68 6,5 6,595

3,9 3,909 09 15,2 ,277 77

1,0 1,000 00 1,0 ,00 00

1,0 1,0000 000 1,0 ,00 00

12 12,98 ,986 6 1 15,5 5,516 16 16 168, 8,6 647 240,7 0,75

-, -,62 6270 704, 4, -1,0 -1,055 55

2,420

1,479

1,750

,436

1,750

0,43 0,436 6

0,208

0,212

0,208

,212

0,208

0, 0,212 212

5,164

1,176

2,203

-1,143

2,203

-1,143

0,413

0,420

,413

,420

0,413

0,420

Observação: Os valores ZDAP/DAR são os valores padronizados das respostas do modelo. Os símbolos DAPO – DAP original; DAPG – codificado; e ZDAP – padronizados.

Observado a Tabela 4 se pode constatar o grande valor do coeficiente de Curtose associado com a variável DAP. O valor desse coeficiente é cinco vezes maior do que aquele observado na distribuição normal, além disso percebe-se que o valor do coeficiente de Assimetria (Skewness) também estão em desacordo com o valor padrão. Estas peculiaridades foram as barreiras a serem ultrapassadas para obter os coeficientes das equações de estimativa dos valores da DAP e DAR, as quais constituem o modelo econométrico desenvolvido nesta pesquisa. Nas Tabelas 5 e 6 se encontram indicadas as ocorrências dos valores das DAP e DAR. Observa-se que nas Tabelas 5 -7 se encontram todos os dados coletados. Inspecionando os dados das tabelas percebe-se que os valores mais frequentes das escalas de medida se encontram nos extremos e no centro destas.

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Tabela 6. Frequências dos valores da disposição a pagar pela conservação da qualidade do ar da atmosfera da região onde foi desenvolvida a pesquisa. Valo Valore ress DAP DAP Frequê Freq uênc ncia ia Porc Porcen entu tual al (%) (%) vá váli lida da (%) (%) ac acum umul ulat ativ ivaa 0 79 39,5 58,1 58,1 1 13 6,5 9,6 67,6 5 3 1,5 2,2 69,9 10 23 11,5 16,9 86,8 15 1 0,5 0,7 87,5 20 4 2,0 2,9 90,4 Válido 25 1 0,5 0,7 91,2 30 3 1,5 2,2 93,4 35 1 0,5 0,7 94,1 50 8 4,0 5,9 100,0 Total 136 68,0 100,0  Ausente Sistema 64 32,0 Total 200 100,0

Tabela 7. Frequências das ocorrências dos valores da disposição a receber compensação, na forma de isenção de tributos, em razão da convivência infeliz com o odor característico de “ovo podre” associado a presença do sulfeto de hidrogênio. Valo Va lore ress DAR 0

Válido

1 4 5 7 10 15 18 20 25 30 50

Total  Ausente Sistema Total

Freq Frequê uênc ncia ia Po Porc rcen enttua uall (% (%))34,4 vá váli lida da (% (%)) ac acu umu mula lattiv ivaa 45 22,5 34,3 7 3,5 5,3 39,7 1 0,5 0,8 40,5 11 5,5 8,4 48,9 1 0,5 0,8 49,6 26 13,0 19,8 69,5 5 2,5 3,8 73,3 1 0,5 0,8 74,0 13 6,5 9,9 84,0 1 0,5 0,8 84,7 6 3,0 4,6 89,3 14 7,0 10,7 100,0 131 69 200

65,5 34,5 100,0

100,0

Inspecionando os dados das tabelas percebe-se que os valores mais frequentes das escalas de medida se encontram nos extremos e no centro destas. Por exemplo, para a DAP observa-se a concentração dos valores estão no zero, um, dez e oito reais, enquanto, para DAR, os valores mais frequentes são zero, com 45 ocorrências, em seguida é o 10 com vinte seis ocorrências e depois estão praticamente empatados com 14, 13 e 11 ocorrências os valores de 50, 20 e 11 reais, e, depois, na última posição se encontram, praticamente empatado empatadoss os demais valores. Nas Figuras 15 e 16, apresentam-s apresentam-se e os histogramas das DAP e DAR.

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Figura 15. Mosaico de histogramas das respostas do modelo econométrico, indicando os desvios em relação a forma da função densidade de distribuição de probabilidades. Observa-se que os dados experimentais da DAP, além de apresentarem significativos desvios em relação a normalidade também estavam presentes em menor quantidade no conjunto amostral.

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 Analisando os da dados dos d das as freq frequências uências da D DAP AP desc descritos ritos na Tabela 6 po pode-se de-se notar que dos 200 dados experimentais, 136 (68%) foram considerados como válidos e 64 (34,2%) estavam ausentes. Dos 136 dados válidos 79 (58,1%) correspondem ao valor DAP igual a zero, 8correspondem a valores P igual 50 (5,9%) e os demais de DAP considerados anômalos estavam variando na faixa de 30-35 reais (2,9%). Observando a última coluna da Tabela 6 verifica-se que o ponto onde a porcentagem acumulada da amostra atinge o valor de 90,4%, não se encontram os valores da DAP que prejudicam o desenvolvimento do modelo almejado. Em vista desse fato e com base no tamanho da amostra dos dados experimentais disponível disponível decidiu-se retirar do conjunto amostral todos os valores maiores do que 25 reais. Na Tabela 7 apresenta-se a distribuição de DAP. Inspecionando dos dados notase que dos 200 pontos experimentais 131 foram considerados e 69 (34,5%) estavam ausentes. Dos 131 pontos válidos, 45 (34,4%) eram os valores nulos da DAR. Os dados experimentais encontrados no intervalo entre 25 e 30 reais, representavam apenas 5,45% dos valores de todo o conjunto amostral, tendo sido retirados deste, visando assegurar a qualidade dos resultados almejados.  Analisando os valores DAP e DAR apresentados na Tabela 4 se pode perceber que depois de terem sido retirados os pontos considerados anomalias, anomalias, os valores das médias DAP e DAR diminuíram sensivelmente, mantendo-se a proporcionalidade entre um e o outro, como ttinha inha sido observado na amostra original. CÁLCULO DAS DAPs E DARs MÉDIAS E GLOBAIS Os valores das medias das DAPs e DARs foram determinando com o modelo recomendado por MOTTA (REF), cuja equação é definida como:



DAP  DA  DAPM PM nN ∙ X  U  

Sendo: DAP total – a disposição total a pagar; DAPMi – a disposição a pagar média, ni – o número de entrevistados dispostos a pagar; N – o número total de entrevistados; y – número de intervalos relativos às respostas DAP, i – um dos intervalos, X – N° estimado de habitantes situados na área durante a pesquisa. Nesta etapa do estudo, o cálculo das médias individuais e globais dos valores das DAPs e DARs foi executado empregando apenas as variáveis do primeiro grupo.

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 A justificativa justificativa para tal decisão é o fato das outras variáveis explicativas terem sido consideradass posteriormente na construção do modelo econométrico, especificaconsiderada mente aquelas variáveis que atenderam aos critérios adotados na pesquisa. Uma vez que, o modelo da DAP média é empírico e tem sido usado para variáveis que representam as características pessoais dos entrevistados, adotou-se factível usar apenas as variáveis do primeiro grupo, nesta etapa da pesquisa. Incialmente, os intervalos de cada uma das variáveis adotadas nessa etapa foram organizados e tabulados em uma planilha eletrônica. Em seguida, identificaramse nas fichas de entrevistas os valores das DAPs e DARs correspondentes correspondentes a cada um dos intervalos e os entrevistados que concordaram como a DAP e com a DAR, apresentando apresentand o os valores monetários para cada resposta. Verificou-se que no grupo das variáveis dos aspectos dos entrevistados a variável sexo continha dois intervalos, as variáveis idade e o grau de instrução tinham cinco intervalos, cada. E, a variável renda familiar tinha oito intervalos.  A síntese dos resultados da análise análise das médias médias individuais e g globais lobais das DAPs e DARs encontra-se descrita na Tabela 8. Na Figura 16 estão ilustradas as distribuições de frequências dos valores das DAP e DR. Nas Tabelas 8 e 9, apresentamse os valores individuais das DAP e DAR.

Figura 16. Gráfico de barras das distribuições das frequências frequências dos valores das médias DAP (barras vermelhas) e das médias DAR (barras amarelas) registradas nas entrevistas realizadas no campo.

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Tabela 8. Resultados da estimativa das DAPs individual mensal com base nos dados INTERVALO  INTERVALO  Feminino Masculino Z2 Média 1 2 3 Z3 4 5 Média Fundamental Médio Nada Pós-grad. Z4 Superior Média 1 2 3 4 5 Z5 6 7 Média  Aposentado  Aposentad o  Autônomo Desempregado Empregado Z15 Estudante Outr Ou tros os Média

ni N DA DAPi Pi DA DAPi Pi / ni ni ni/N /N (D (DAP APM M i) (ni/ (ni/N) N) X 47 1 11 10 R$ 0,65 R$ 0,014 0,235 R$ 136,33 47 90 R$ 1,23 R$ 0,026 0,235 R$ 257,98 9 23 25 28 9

18 47 64 53 18

R$ 1,45 R$ 0,81 R$ 2,16 R$ 1,00 R$ 1,09

R$ 0,16 R$ 0,04 R$ 0,09 R$ 0,04 R$ 0,12

0,045 0,115 0,125 0,140 0,045

R$ 197,16 

R$ 300,86 R$ 168,07 R$ 448,18 R$ 207,49 R$ 226,16 R$ 270,15 

44 31 2 5 12

84 79 4 7 26

R$ 1,20 R$ 1,11 R$ 0,50 R$ 2,00 R$ 1,31

R$ 0,03 R$ 0,04 R$ 0,25 R$ 0,40 R$ 0,11

0,220 0,155 0,010 0,025 0,060

6 9 28 17 17 9 6

13 17 55 40 37 23 12

R$ 1,64 R$ 1,74 R$ 1,00 R$ 2,96 R$ 0,95 R$ 2,42 R$ 2,24

R$ 0,27 R$ 0,19 R$ 0,04 R$ 0,17 R$ 0,06 R$ 0,27 R$ 0,37

0,030 0,045 0,140 0,085 0,085 0,045 0,030

15 30 5 26 8 10

31 45 17 67 15 25

R$ 1,04 R$ 0,88 R$ 1,96 R$ 2,09 R R$ $ 1,83 R$ 1,29 1,29

R$ 0,07 R$ 0,03 R$ 0,39 R$ 0,08 R$ 0,23 R$ 0, 0,13 13

0,075 0,150 0,025 0,130 0 0,,040 0, 0,05 05

DAP total (mensal) DAP média das médias DAP desvio padrão

R$ 248,99 R$ 230,31 R$ 103,75 R$ 414,98 R$ 271,81 R$ 253,97  R$ 340,49 R$ 361,03 R$ 207,49 R$ 614,17 R$ 197,12 R$ 502,13 R$ 464,78 R$ 383,86  R$ 215,79  R$ 182,59 R$ 406,68 R$ 434,65 R$ 267,66 R$ 267, 267,87 87 R$ 314,35  R$ 1.419,48  R$ 283,90  R$ 69,87 

Observando os dados apresentados na Tabela 6, isto é, na tabela das frequências dos valores das DAPs apresentadas nas entrevistas verifica-se que os 200 indivíduos entrevistados 136 responderam quanto ao valor da DAP e 64 indivíduos não responderam à pergunta. Dos 136 indivíduos que responderam quanto à pergunta da DAP, 57 entrevistados deram lance diferente de zero para DAP e 79 entrevistados apresentaram o lance igual a zero para a DAP. Assim, do número total de entrevistados 68% apresentaram valor para DAP e 34% não apresentaram valor para DAP. E, de todos os entrevistados que apresentaram valor para DAP, 41,9% apresentaram valor para DAP diferente de zero, e 58,08% apresentaram valor zero para a DAP. Em relação a todos os entrevistados na pesquisa, 28,5% apresentaram para a DAP valor diferente de zero e 39,5% apresentaram valor zero para a DAP.

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Tabela 9. Resultados da etapa de elaboração do modelo empírico das médias. Intervalos ni N DAR DARi/ni ni/N (DARMi/ni) (ni/N) X   Feminino 47 110 R$ 0,35 R$ 0,01 0,00177 R$ 73,36 Z2 Masculino 47 9 90 0 R R$ $ 2,59 R$ 0,06 0,01308 R$ 542,83 Média R$ 308,09 1 9 18 R$ 5,27 R$ 0,59 0,02662 R$ 1.104,52 Z3 2 23 47 R$ 2,66 R$ 0,12 0,01343 R$ 557,50 3 25 64 R$ 3,91 R$ 0,16 0,01975 R$ 819,48 4 5 Média Fundamental Z4 Médio Nada Pós-grad Superior Média 1 2 3 Z5 4 5 6 7 Média  Aposentado  Aposentad o  Autônomo Desempregado Z15 Empregado Estudante Outro Média

298

53 1 18 8

R 82 28 3 R$ $ 33,,6 61 2 R R$ $0 0,,1 43 0 0 0,,0 0118

44 31 2 5 12

84 79 4 7 26

R$ 2,13 R$ 3,56 R$ 8,43 R$ 4,52 R$ 4,52

R$ 0,05 R$ 0,11 R$ 4,22 R$ 0,90 R$ 0,38

0,01076 0,01798 0,04258 0,02283 0,02283

6 9 28 17 17 9 6

13 17 55 40 37 23 12

R$ 4,94 R$ 5,48 R$ 2,22 R$ 4,14 R$ 4,50 R$ 6,89 R$ 7,12

R$ 0,82 R$ 0,61 R$ 0,08 R$ 0,24 R$ 0,26 R$ 0,77 R$ 1,19

0,02495 0,02768 0,01121 0,02091 0,02273 0,03480 0,03596

15 30 5 26 8 10

31 45 17 67 15 25

R$ 1,59 R$ 3,30 R$ 2,45 R$ 4,02 R$ 6,08 R$ 4,44

R$ 0,11 R$ 0,11 R$ 0,49 R$ 0,15 R$ 0,76 R$ 0,44

0,00803 0,01667 0,01237 0,02030 0,03071 0,02242

DAR total (mensal) DAR média das médias DAR desvio padrão

R R$ $7 75 56 8,,6 70 0 R$ 799,36 R$ 446,42 R$ 746,13 R$ 1.766,81 R$ 947,33 R$ 947,33 R$ 970,80 R$ 1.035,35 R$ 1.148,53 R$ 465,28 R$ 867,69 R$ 943,14 R$ 1.444,05 R$ 1.492,25 1.056,61 R$ 333,24 R$ 691,63 R$ 513,49 R$ 842,54 R$ 1.274,28 R$ 930,56 R$ 764,29 R$ 3.888,15  3.888,15  R$ 779,83 R$ 289,93

Os dados da Tabela de frequências dos dados das DARs indicaram que dos 200 entrevistados, 131 (65,5%) responderam responderam à pergunta relativa a DAR e 69 (34,5%) não responderam à pergunta. Dos 131 indivíduos entrevistados que apresentam valor para a DAR, 45 (34.4%) deram lace para a DAR igual a zero e 86 (65,65%) apresentaram lance para a DAR diferente de zero. Em relação ao número total de entrevistados, os dados de frequência da DAR indicaram que 22,5% destes apresentaram valor zero para a DAR e 43% apresentaram para a DAR um valor diferente de zero. Adotando os resultados apresentados nas Tabelas 8 e 9 e os dados das frequências de ocorrências dos valores das DAPs e das DARs, determinara determinarammse os resultados, a saber.

CÁLCULO DAS DAPs

~ 29 ~

 

Somando os valores das médias das DAPs dos intervalos das variáveis explicativas consideradas, os quais se encontram descritas na Tabela 8 obteve-se o valor total da DAP total mensal, a saber,



DAP,   DAPMi niN X  

 R$ 197,16  R$ 270,15  R$ 253,97  R$ 383,86  R$ 314,35  $ .,    A média das médias DAPs calculada a partir dos dados apresentados na Tabela 8 foi da ordem de R$ 283,90 com o desvio padrão de R$ 69,87. O valor da DAP individual foi calculado fazendo a razão da DAP total, mensal pelo número de pessoas entrevistadas, tendo sido obtido o valor, a saber.

  DAP  R$ 1.419,48   entrevistados  200 mes  mes    $ ,,   DAP.,   n° entrevistados 

 A partir deste resultado, o valor da DAP global anual foi estimado com o produto do valor da DAP individual mensal, do número total de indivíduos que havia viviam na região na época da pesquisa e do porcentual dos entrevistados que apresentaram valor diferente dife rente de zero para a DAP e do número de meses do ano. Em termo numérico, tem-se,

DAP   R$ 7,097 mes hab.  41.498 498 hab. hab. 0,285 0,285 12  12 me meses ses ano  $ . . .. ,,      Assim, os resultados obtidos a partir das DAPs DAPs médias individuais, individuais, apresentadas na Tabela 8 foram: 

  DAP indiv., mensal = R$ 7,10;



  DAP média, mensal = R$ 283,90;



  DAP total, mensal = R$ 1.419,48;



  DAP global, anual = R$ 1.007, 285,44

 Adotando o mesmo proce procedimento dimento desc descrito rito acima p para ara calcula calcularr os valores de interesse da DAR, obtiveram-se os resultados, a saber.

~ 30 ~

 

CÁLCULO DAS DARs Somando os valores das médias das DARs dos intervalos das variáveis explicativas consideradas que se encontram descritas na Tabela 9 obteve-se o valor total da DAR total mensal, a saber,



DAR,    DARMi niN X   DARMi  R$ 308,09 R$  R$ 799,36  R$ 970,80  R$ 1.056,61 R$  R$ 764,29  $ .,    A média das médias DARs calculada a partir dos dados apresentados apresentados na Tabela 8 foi da ordem de R$ 779,83 com o desvio padrão de R$ 289,93. O valor da DAR individual foi calculado fazendo a razão da DAR total, mensal pelo número de pessoas entrevistadas, tendo sido obtido o valor, a saber.

DAR   R$ 3.888,15  R$ 19,44 mes  DAR.,   n°  entrevistados 200 mes  A partir deste resultado, o valor da DAR global anual foi estimado com o produto do valor da DAR individual mensal mensal,, do número ttotal otal de indivíduos que havia viviam na região na época da pesquisa e porcentual dos entrevistados que apresentaram valor diferente de zero para a DAR e número de meses do ano. Em termo numéricos, tem-se,

DAR   R$ 19,44 mes hab.  41.498 hab. 0,43  12 meses ano ano  $ . . .. ,,    

 Assim, os resultados obtidos obtidos a partir das DARs média médiass individuais, apres apresentadas entadas na Tabela 8 foram: 

  DAR indiv., mensal = R$ 19,44;



  DAR média, mensal = R$ 779,83;



  DAR total, mensal = R$ 3.888,15;



  DAR global, anual = R$ 4.162, 680,98.

~ 31 ~

 

Conforme apresentado, pode notar que os valores das DAPs e DARs são distintos, principalmente o valor global e anual, os quais diferem um do outro, cerca de, 4,13 vezes, isto é, o DAR global anual é 4,13 vezes maior que o DAP global anual. Tabela 10. Resumo comparativo dos valores das respostas do modelo empírico. Variável  DAPs  DARs  Desvio Relativo  Desvio Absoluto  Z2  R$ 197,16  R$ 308,09  36,01%  R$ 110,93  Z3  R$ 270,15  R$ 799,36  66,20%  R$ 529,21  Z4  R$ 253,97  R$ 970,80  73,84%  R$ 716,83  Z5  R$ 383,86  R$ 1.056,61  63,67%  R$ 672,75  Z15  R$ 314,35  R$ 764,29  58,87%  R$ 449,94  Soma  R$ 1.419,49  R$ 3.899,15  63,59%  R$ 2.479,66  Media  R$ 283,90  R$ 779,83  63,59%  R$ 495,93  Desvio padrão   R$ 69,87  R$ 289,93  75,90%  R$ 220,06 

Na Tabela 10 apresentam-se os desvios relativos e os absolutos dos valores das DAPs e DARs médias dos intervalos das variáveis, da soma, da média das médias e dos desvios padrões das médias. De modo geral, os erros observados são da ordem de 60%, destacando-se a soma que apresentou o máximo desvio e a variável Z2 que apresentou o menor desvio relativo e absoluto entre todos os demais. Visando a descoberta da razão que justificasse a discrepância observada observada nos valores das respostas do modelo, padronizaram-se os valores das médias das DAPs e das DARs relativos aos intervalos das variáveis de interesse, tendo sido elaborado o gráfico das distribuições dos valores padronizados das somas das médias das respostas DAPs e DARs, o qual se encontram ilustrado na Figura 17. Observado o gráfico se pode verificar que as somas das médias DAPs e DARs apresentam “forte” relação, uma com a outra, com o coeficiente de determinação igual a 0,8913, indicando que provavelmente apresentavam correlação linear. Visando a corroboração da suposta relação funcional identificada nas somas das médias das repostas DAPs e DARs foram realizados os testes estatísticos empregando as médias, as medianas e as variâncias dos valores das somas das médias correspondentes aos intervalos das variáveis, os quais encontram-se indicados nas Tabelas 8 e 9. Além dos testes realizados com as respostas do modelo, aplicaram-se testes estatísticos também para as variáveis explicativas do modelo, visando posteriormente posteriormente a escolha destas para a elaboração do modelo alvo, isto é, do modelo econométrico almejado.

~ 32 ~

 

0,45 0,40

y = 0,9489x R² = 0,8913

0,35    P    A 0,30    D    Z   0,25    O     Ã    Ç    I    U 0,20    B    I    R 0,15    T    S    I    D 0,10

0,05 0,00 0,00

0,05

0,10

0,15 0,20 0,25 0,30 DISTRIBUIÇÃO Z DAR

0,35

0,40

0,45

Figura 17. Distribuição dos valores das medias DAPs e DARs padronizadas, indicando ambas ajustam a função uma da densidade normal de de probabilidades, podendo,que portanto, serem comparadas com a outra, através teste estatístico.

4. RESUL RESULTADOS TADOS DOS DOS TESTES TESTES ESTATÍSTICO ESTATÍSTICOS S O primeiro teste estatístico realizado foi a comparação dos valores globais anuais das médias DAPs e DARs. Incialmente, determina determinaram-se ram-se as estatísticas das somas das médias DAPs e DARS que se encontram apresentadas na Tabela 11. Tabela 11. Estatísticas dos valores das somas das médias das DAPs e DARs Estatísticas

DARM

DAPM

N

25

25

Inte Interv rval alo o

1.69 1.693, 3,45 45 510, 510,42 42

Mínimo

73,76

Máxi Má ximo mo

103,75

1 1.7 .766 66,8 ,81 1 614, 614,17 17

Média

857,96

299,09

Erro padrão

76,75

25,35

IC + 95%

1016,39

351,42

IC – 95%

699,54

246,77

Desv De svio io pa padr drão ão

383, 383,79 79

126, 126,75 75

 Assimetria

0,36997 0,7417

~ 33 ~

 

 As distribuições distribuições das médias D DAP AP e DAR, da razão DAP/DAR e dos somatório somatórioss das médias DAP e DAR associadas as variáveis explicativas atenderam a função densidade normal de probabilidades. Nas Figuras 18 – 19, apresentam-se os histogramas em questão. Nas Figuras 20 – 21 podem ser avaliados os resultados dos testes  ANOVA.

Figura 18. Distribuição, estatísticas e resultados do teste de normalidade de Shapiro-Wilk para p a DPA global anual determinada a partir das médias individuais das variáveis explicativas do modelo.

~ 34 ~

 

4.1.

TESTE DOS SOMATÓRIOS DAS MÉDIAS DAP E DAR

Para realizar o teste dos valores dos somatórios das médias DAP e DAR, inicialmente os valores dos somatórios das médias foram padronizados, tendo sido também obtidos os valores das distribuições de frequências dos dados padronizados. Na Tabela 12 se pode observar os citados dados experimentais normalizados. Tabela 12. Valores padronizados dos somatórios das médias individuais DAP e DAR e valores das distribuições normais destes valores padronizados. (DAR DARMi/ni) (ni/N) X R$ 73,36 R$ 333,24 R$ 446,42 R$ 465,28 R$ 513,49 R$ 542,83

(DAPM DAPM i) (ni/N) X 103,75 136,33 168,07 182,59 197,12 207,49

Z_DAR DAR -2,04 -1,37 -1,07 -1,02 -0,90 -0,82

Z_DAP DAP -1,54 -1,28 -1,03 -0,92 -0,80 -0,72

DNZ_DAP DAP 0,02 0,09 0,14 0,15 0,18 0,21

DNZ_DAR DAR 0,06 0,10 0,15 0,18 0,21 0,23

R$ 557,50 R$ 691,63 R$ 746,13 R$ 756,60 R$ 758,70 R$ 819,48 R$ 842,54 R$ 867,69 R$ 930,56 R$ 943,14 R$ 947,33 R$ 947,33 R$ 1.035,35

207,49 215,79 226,16 230,31 248,99 257,98 267,66 267,87 271,81 300,86 340,49 361,03 406,68

-0,78 -0,43 -0,29 -0,26 -0,26 -0,10 -0,04 0,03 0,19 0,22 0,23 0,23 0,46

-0,72 -0,66 -0,58 -0,54 -0,40 -0,32 -0,25 -0,25 -0,22 0,01 0,33 0,49 0,85

0,22 0,33 0,39 0,40 0,40 0,46 0,48 0,51 0,58 0,59 0,59 0,59 0,68

0,23 0,26 0,28 0,29 0,35 0,37 0,40 0,40 0,41 0,51 0,63 0,69 0,80

R$ 1.104,52 R$ 1.148,53 R$ 1.274,28 R$ 1.444,05 R$ 1.492,25

414,98 434,65 448,18 464,78 502,13

0,64 0,76 1,08 1,53 1,65

0,91 1,07 1,18 1,31 1,60

0,74 0,78 0,86 0,94 0,95

0,82 0,86 0,88 0,90 0,95

R$ 1.766,81 n = 24 dados

614,17

2,37 2,49 Soma Desvio padrão

0,99 0,49016 0,28424

0,99 0,47862 0,2979

No primeiro teste de hipótese realizado nesta etapa adotou-se a hipótese nula de que os valores das médias padronizadas das distribuições DNZ_DAP e DNZ_DAR era iguais, ou seja, que a diferença destes era zero. Em oposição a hipótese nula, adotou-se a hipótese alternativa de que os valores das médias das distribuições

~ 35 ~

 

padronizadass dos somatórios das médias DAP e DAR eram diferentes, um com o padronizada outro, ou seja, que diferença deste não era zero. Adotou-se também de que os desvios padrões populacionais não eram conhecidos e eram diferentes um do outro, tendo sido obtidos os resultados, a saber: a) Hipó Hipótese tese nula (Ho) (Ho)::

∑∑  é   X ∑∑,   D,D  0 X X ∑∑ é   X ∑∑ é  D D  0

b) Hi Hipót pótese ese altern alternati ativa va ((H1) H1)::

c) Níve Nívell signi significân ficância: cia: α = 0,05 ((5%), 5%), co como mo é bica bicaudal udal (0 (0,05 ,05 /2 = 0,0 0,025) 25) d) Re Regiã gião o de re rejei jeição ção de H Ho: o: Fi Figur gura aD RR α = 05 05

Figura D. Indicação da região de rejeição da hipótese nula (R.R.) Para α = 0,025, e = 48 graus de liberdade, consultando a tabela da distribuição de t-Student obtém-se obtém-se o valor da estatística t crítica = 1.69 e) Cá Cálc lcul ulo o da e est stat atís ístitica ca

t  x x    n  n          s   s w    w     ν  w   w   w  n   w  n n  1  n  1 ~ 36 ~

 

 

Para este caso, consultando a tabela X verifica-se que  

DNZ_DAP (1)



  N1 = 25 (número de dados)

o

  X1 = 0,49016 (média)

o

  S12 = 0,28424 (variância (variância))

o

  DNZ_DAP (2)



  N2 = 25 (número de dados)

o

  X2 = 0,47862 (média)

o

  S22 = 0,2979 (variância)

o

Substituindo nas equações obtém-se

w   0,2258424   0,0113696 w   0,225979   0,011916 

     0, 0 113696 0, 0 11916 11916 ν  0,0113696  0,011916  47,97 ~48      25  1    25  1  0,47862 7862  0  0,076  t    0,49016  0,2258424   0,225979   Como | tcalculado | < tα /2 (1,96), não se pode rejeitar Ho, ou seja, o resultado amostral não é suficiente para afirmar de que a média da distribuição Z DN_DAP é diferente da média da distribuição Z DN_DAR, para o nível de significância considerado. considerado. 4.2. TESTES DAS VA VARIÂNCIAS RIÂNCIAS DAS D DAPs APs E DARs – ANO ANOVA VA Os testes das variâncias dos somatórios das médias e das outras expressões das DAPs e das DARs foi realizado com a técnica da Análise da Variância, usualmente chamada como ANOVA.

~ 37 ~

 

4.3.

TESTES ESTATÍSTICOS DAS VARIÁVEIS EXPLICATIVAS Inicialmente, as variáveis explicativas foram analisadas individualmente em função das categorias. Nesta etapa adotou-se o programa de computador IBM SPSS. O teste binomial foi aplicado as variáveis: Z2 (sexo); Z11 (reciclagem de lixo) e Z12 (destino do esgoto), tendo sido obtidos os resultados, a saber:

~ 38 ~

 

Valor - p

Figura W. Teste Binomial da variável Z11, o qual não foi verificado, pois o valor-p associado ao teste é menor que a significância cujo valor adotado foi de α = 0,05.

Figura X. Teste binomial indicando que existe chance (17,9%) das categorias masculino e feminino ocorrem com a mesma probabilidade, uma vez o valor-p é maior do que o valor da significância ado adotada tada para o teste (valor – p (0,179) > α = 0,05).

~ 39 ~

 

Figura W. Resultado do teste binomial para as categorias da variável Z11, reciclagem de lixo doméstico indicando que a probabilidade associada ao teste é menor do que oexplicativa nível de significância adotado do e, portanto, a chance das categorias variável ocorrer comadota a mesma probabilidade é praticamente nula.desta

Figura Y. Verificação do teste Kolmogorov-Smirnov da normalidade da distribuição das frequências de ocorrência dos valores da variável explicativa Z3 (idade), uma vez que, o valor-p é maior que o valor da significância adotado no teste. Observase que esse teste foi realizado com os dados originais desta variável.

~ 40 ~

 

Figura S. Resultado do teste da probabilidade de ocorrência das quatro categorias (setor 1, 2, 3 e 4) da variável explicativa quadrante onde foram realizadas as entrevistas da população que reside no entorno da ETE, o qual indicou que a probabilidade de ocorrência das categorias é igual, como já era esperado, uma vez que, foram realizadas 50 entrevistas em cada um dos quatro quadrantes da pesquisa. Para as variáveis explicativa do modelo econométrica com mais do que duas categorias, como, por exemplo, idade e quadrante adotaram-se os testes da normalidade de Kolmogorov-Smirnov e da probabilidade de ocorrência de Chi-quadrado para uma amostra, tendo sido obtidos os resultados apresentados, apresentados, a seguir.

Figura T. Resultados do teste de Kruskal-Wallis das variáveis Z5, Z3 e DAP, indicando que estas variáveis apresentaram a mesma distribuição nos quadrantes ou setores onde foram realizadas as entrevistas da população.

~ 41 ~

 

(a)

(c)

(b) (d) Figura SS. Mosaico de resultados dos testes estatísticos aplicados as variáveis do modelo: (a) Teste de Mann-Whitney para amostras independentes, nível de 0,99 de significância, indicando que distribuição da reposta DAR é a mesma nas categorias da variável “sexo”; (b) Resultado do teste de Kruskal-Wall Kruskal-Wallis is indicando que a distribuição da resposta DAR é a mesma nas categorias da variável “problema ambiental do bairro (Z14); (c) Resultado do teste de Kruskal-Wallis indicando que as variáveis DAP e DAR apresentam as mesma distribuição de ocorrências nas categorias Z4 (grau de instrução); (d) Teste de Kruskal-Wallis indicando relação entre Z5 e Z7.  Ainda com relação ao ao quadrante da entrevista (Z1), aplica aplicando ndo o teste de Kruska KruskallWallis de amostras independentes verificou-se que as variáveis Z5, Z3 e DAP

~ 42 ~

 

apresentaram a mesma distribuição de frequências entre as categorias desta variável (Z1). O teste não paramétrico de Kruskal-Wallis, em geral, é utilizado para se fazer comparações de várias localizações das populações com distribuições contínuas.  A hipótese nula do teste e de que as populações têm a mesma localização localização,, enquanto, a hipótese alternativa é de que pelos menos duas populações não tem a mesma localização. O teste é realizado do mesmo modo como é executado o teste de Mann-Whitney, ou seja, ordenando os dados e comparando os intervalos das categorias de interesse. Por exemplo, no mosaico de resultados que se encontram ilustrados na Figura F, pode-se observar que o resultado do teste de Mann- Whitney revelou que a DAR apresenta a mesma distribuição de ocorrência nas duas categorias da variável “sexo”, isto é, tanto os entrevistados do sexo masculino com do feminino apresentaram, praticamente a mesma disposição a receber compensação pela percepção de maus odores (DAR), em nível de 0,99 de significância. significância.

Figura TT. Resultados dos testes de Kruskal-Wallis indicando que as variáveis DAP, Z3, Z5 e DAR apresentaram, na ocasião das entrevistas da população, a mesma distribuição de frequências entre as categorias da variável explicativa Z13  – principal problema problema ambie ambiental ntal do bairro bairro..

~ 43 ~

 

Sem ter esgotado todas as possibilidades de identificação das potenciais relações de dependência funcional, supostamente supostamente existentes no conjunto amostral, com os resultados descritos pode-se constatar que certas variáveis as quais não apresentam indicam relação funcional direta ou proporcional, uma com a outra, a frequência de verificação dos testes estatísticos destas variáveis é significativa, notadamente em relação as respostas do modelo, isto é, as variáveis dependen dependentes tes DAP e DAR, como, por exemplo, as variáveis do grupos das características pessoais e do grupo dos aspectos ambientais (Z1, Z2, Z3, Z5, Z7, Z13, Z14), significando que as variáveis do segundo grupo – aspectos da moradia do entrevistado, provavelmente eram aqueles que apresentavam pouca influência nas respostas quanto as disposições apresentadas pela população para a conservação da qualidade do ar e compensação pela perturbação da paz decorrente da presença e odores fétidos no ambiente onde habitam os indivíduos participante participantess da pesquisa desenvolvid desenvolvida. a. Na Figura 4 pode ser avaliada a superfície tridimensional determinada como os valores das variáveis quadrante onde foi realizada a entrevista, idade do indivíduo e renda familiar do entrevistado. Nas figuras apresentadas na sequencia podem observados os comportamentos das variáveis do grupo de características pessoais do entrevistado.

~ 44 ~

 

Figura 4. Comportamento das DAP e DAR em função do setor de coleta dos dados e da renda familiar do entrevistado. Analisando as superfícies pode-se ver que a primeira superfície, construída com os valores da DAP é mais plana do que a segunda superfície, a qual foi elaborado com os valores da DAR. A princípio nos resultados obtidos se pode verificar que a disposição a receber compensação na forma de desconto de tributo é maior que a disposição a pagar para a melhoria da qualidade do ar na região.  As superfícies tridimensionais tridimensionais ilustradas na figu figura ra foram construídas combinando combinando os valores experimentais das DAPs, DARs e das variáveis “renda”, “idade”, “setor”. Observado o plano inferior dos eixos coordenados da primeira superfície pode-se notar que à medida que aumenta o nível da renda familiar a disposição a pagar também aumenta, atingindo um patamar, praticamente constante no centro da superfície. Observado o comportamento da DAR ilustrado na segunda figura, constata-se não igual ao do caso anterior, pois o valor DAR nunca atinge um regime constante de crescimento, apresentado uma taxa de aceleração cada vez maior. Tendo sido determinadas as estatísticas de interesse pode-se iniciar o estudo das correlações de dependência funcional, supostamente existentes na amostra investigada. Nessa segunda etapa de desenvolvimento do modelo realizou-se significativo esforço para identificar as variáveis independentes que foram escolhidas para construir o modelo em questão.

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 A dificuldade dificuldade da ela elaboração boração do mo modelo delo m maior aior reside n na a esco escolha lha das var variáveis iáveis adequadas, pois o número de combinações possíveis que os dados experimentais podem realizar é muito grande.  Adotando factível factível associar a ass respostas d das as fichas de entrevista co com m as variáv variáveis eis independentes, para determinação dos coeficientes da equação do modelo o número de combinações possíveis que as variáveis podem realizar é igual a combinação de 200 elementos, tomados, quatorze a quatorze, em torno, de 1,18 x 10 21  combinações. Para contornar essa dificuldade foram considerados considerados os resultados dos testes estatísticos e das matrizes de Pearson e de Spearman a serem descritos na sequência. Além disso, deve-se notar que as variáveis das equações do modelo, na sua grande maioria são algébricas e lineares, significando que os termos que as constituem deverão ser independentes uns dos outros para que não se tenha problema de colinearidade entre os termos das equações, justificando desta maneira a escolha das técnicas supracitadas para desenvolver o modelo almejado.

4.4. ANÁLISE DAS CORRELAÇÕES CORRELAÇÕES DAS VARIÁVEIS VARIÁVEIS  A identificação identificação das correla correlações ções suposta supostamente mente existente existentess na amostra foi realizada aplicando os testes de Pearson e de Spearman. Para tanto, as variáveis nominais foram transformadas para a escala numérica e posteriormente foram padronizadas em conjunto com as respostas DAP e DAR. Nas Tabelas 5 – 7 apresentam-se os coeficientes de correlação das variáveis do modelo que foram determinados com a matriz de Spearman. Os resultados indicaram que todas as variáveis do primeiro grupo apresentaram correlações, assim como, as do segundo grupo de variáveis mas, as variáveis do terceiro grupo não apresentam fortes relações como observadas para os dois primeiros grupos. Nas Tabela 8-9 se podem observar a contabilidade das correlações significativas das variáveis de cada um dos grupos definidos na pesquisa. O resumo da contabilidade das correlações identificadas no conjunto das variáveis analisadas pode ser avaliado na Tabela 8.

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Tabela 5. Resultado do teste do coeficiente de posto da matriz de Spearman. Variável

Correlações marcada são significativas em nível de p