Análise de componentes principais dos indicadores de qualidade de vida

Resumo

Esse trabalho teve por objetivo propor um modelo para representar os indicadores sociais: Esperança de vida ao nascer em 2011 (anos), população subnutrida em 2005 (%), população com acesso à água potável em 2008 (%), população com acesso à rede sanitária em 2008 (%) e calorias consumidas em 2005 (Kcal/dia/habitante); os dados populacionais: densidade demográfica em 2010 (habitantes/km) e taxa média anual do crescimento da população entre 2005 e 2010 (%); e os dados econômicos: produto interno bruto per capta em 2010 (US) e gastos públicos com saúde em 2007 (% do PIB), os dados em questão foram extraídos da base do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Foram empregados os métodos multivariados para análises de componentes principais utilizando o pacote estatístico SAS [2]. Na análise de componentes principais, que são combinações lineares das variáveis em estudo, foram utilizadas ferramentas com metodologias multivariadas [2], com o objetivo de reduzir a dimensionalidade do problema de 9 para 2 dimensões.  Para as nove variáveis, foram estudados 137 países, cuja inclusão foi dependente da disponibilidade de informações. Para simplificação, as variáveis serão representadas pelas siglas: Esperança de vida ao nascer (EVN); População subnutrida (SUB); População com acesso à água potável (AGU); População com acesso à rede sanitária (SAN); Calorias consumidas (CAL); Densidade demográfica (DEM); Taxa média anual do crescimento da população (CRE); Produto interno bruto per capta (PIB) e Gastos públicos com saúde (SAU).  As variáveis apresentadas estão em unidades de medida diferentes, e por esta razão, os dados foram transformados de forma a apresentar médias 0 e desvios padrão 1. Análise de componentes principais é um dos métodos multivariados mais simples, seu objetivo é tomar p variáveis e encontrar uma combinação linear para produzir índices que sejam não correlacionados na ordem de sua importância, e que descreva a variação nos dados [1] [...]