28 de fevereiro, 2007 - 21h08 GMT (18h08 Brasília) - Bruno Garcez de Washington
Um estudo recém-divulgado pelo Banco Mundial afirma que, apesar dos esforços para reduzir a pobreza na América Latina, mais de 80% dos indígenas latino-americanos vivem na pobreza extrema, uma tendência que pouco mudou desde a década de 1990, quando foram registrados diversos progressos econômicos.
O documento discute por que, mesmo hoje em dia tendo mais acesso a uma melhor educação e a treinamento profissional, os cerca de 28 milhões de indígenas latino-americanos não conseguem aprimorar seus padrões de vida ou equipará-los aos das populações não-indígenas de seus países.
De acordo com Emmanuel Skoufias, economista-sênior no Banco Mundial e um dos autores do relatório, o estudo mostra que ”devido à sua exclusão histórica, os povos indígenas continuam a ter acesso limitado a terras produtivas, serviços básicos e a mercados financeiros”.
Relações desiguais
No meio rural, os indígenas costumam ser afetados pela escassez de recursos como água corrente e eletricidade, mas também pelo acesso a estradas, que é vital para que eles possam transportar seus produtos para o mercado.Mas o documento afirma que as relações desiguais entre indígenas e não-indígenas se dão tanto nos grandes centros urbanos como no meio rural.
O estudo afirma que, no meio rural, os indígenas são mais dependentes da agricultura como meio de subsistência e têm poucas oportunidades de obter empregos que não sejam os destinados à mão de obra não qualificada.
Em relação aos meios urbanos, ”os trabalhadores indígenas estão mais propensos a trabalhar no setor informal, que padece da falta de segurança, acesso a benefícios sociais, seguro saúde e seguro desemprego”.Segundo o relatório, na Guatemala, menos de 50% da população indígena que vive nas áreas urbanas do país é assalariada, contra 65% dos não-indígenas. No Equador, apenas 28% de todos os indígenas do país têm empregos formais, contra 50% do restante da população do país. Diferenças culturais
O documento também lista motivos culturais como fatores que contribuem para a situação. ”Os indígenas tradicionais do continente americano se vêem antes de tudo como membros de suas comunidades. Essa característica pode ter um efeito negativo sobre se sentirem parte integrante da força de trabalho e sobre salários.”
O relatório cita o caso dos aimará, grupo indígena formado por mais de 2 milhões de pessoas na região andina, em países como a Bolívia e o Peru. Segundo o texto, ”os aimará valorizam muito a educação, que se afina com seus ideias de individualismo, trabalho duro e desenvolvimento pessoal e comunal”.
Mas o documento acrescenta que, apesar de louvarem as benesses oferecidas pela educação moderna, a cultura aimará não assimila bem outras características da cultura moderna, enfatizando que ”a competição aberta está ausente da cultura aimará”.
Mas o estudo conclui que valores tradicionais também estão entre as forças das comunidades indígenas. ”Antes de estas comunidades haverem travado contato com os europeus, entre as suas características estava o empreendimento, que foi esmagada por imigrantes europeus”.
O documento acrescenta, que quando esta tendência foi recuperada, ”ela estava mais voltada para a comunidade do que para o indivíduo”.
O estudo diz que, apesar de constituírem menos de 5% da população mundial (370 milhões de pessoas), as populações indígenas em todo o mundo constitutem 15% dos pobres mundiais.
Lamentável essa situação… o homem continua querendo preservar sua história apenas nos museos.
Alfa: ver “erro tipo I”. (L1)
Amostra: é um subconjunto finito da população que se supõe representativo desta. (UL)
Amostra: Porção representativa de água, ar, qualquer tipo de efluentes ou emissão atmosférica ou qualquer substância ou produto, tomada para fins de análise de seus componentes e suas propriedades. Em biologia: “(1)Parte de uma população ou universo, tomada para representar a qualidade ou quantidade de todo um conjunto. (2) Número finito de observações selecionadas de uma população ou universo de dados” (Silva, 1973). (DEA)
Amostra Amodal: é uma amostra que não tem moda. (UL)
Amostra Bimodal: é uma amostra que tem duas modas. (UL)
Amostra Composta (de água): “É representativa da somatória de várias amostras simples tomadas em função da vazão. Ela é feita com o fim de minimizar o número de amostras a serem analisadas. A quantidade de amostras simples que irá ser adicionada à mistura total depende da vazão dos efluentes na hora em que a amostra foi tomada. A quantidade total de amostra composta depende também do número e tipo de análises a serem feitas” (Braile, 1992). (DEA)
Amostra Cumulativa (de ar): “Amostra coletada por um período de tempo, com: (1) retenção do ar coletado num único recipiente, ou (2) acumulação de um componente numa única coleta. São exemplos: a amostragem de poeira em que a poeira separada do ar é acumulada em uma massa ou um fluído; a absorção de gás ácido numa solução alcalina; a coleta do ar em uma bolsa plástica ou um gasômetro. Tal amostra não reflete as variações de concentração durante o tempo da amostragem” (Lund, 1972). (DEA)
Amostra Imparcial: é uma amostra em que todos os elementos tiveram uma igual oportunidade de fazer parte da mesma. (UL)
Amostra Multimodal: é uma amostra que tem mais do que duas modas. (UL)
Amostra Representativa: é aquela que deve conter em proporção todas as características qualitativas e quantitativas da população. (UL)
Amostragem Aleatória Simples: é aquela em que qualquer elemento da população tem a mesma probabilidade de ser escolhido. (UL)
Amostragem Contínua: “Amostragem realizada sem interrupções, realizada ao longo de toda uma operação e por um tempo pré-determinado” (Lund, 1971). (DEA)
Amostragem de Chaminé: “Coleta de amostras representativas gasosas e de partículas, do material (gás) que flui por um duto ou chaminé” (Lund, 1971). (DEA)
Amostragem Estratificada: é aquela em que a população está dividida em estratos ou grupos diferenciados. (UL)
Amostragem, Pesquisa por Amostragem: Processo ou método de conceber um número finito de indivíduos ou casos de uma população ou universo, para produzir um grupo representativo. Usado em circunstâncias em que é difícil obter informações de todos os membros da população, como, por exemplo, análises biológicas, controle de qualidade industrial e levantamento de dados sociais. “É um método indutivo de conhecimento de todo o universo estatístico, através de um número representativo de amostras aleatórias desse universo” (Ferrari, 1979). (DEA)
Amostragem Sistemática: é aquela em que os elementos são escolhidos a partir de uma regra previamente estabelecida. (UL)
Amplitude de um Conjunto de Dados: é a diferença entre o maior valor e o menor valor desse conjunto. Se os dados estiverem agrupados em classes, a amplitude é a diferença entre o limite superior da última classe e o limite inferior da primeira. Para um intervalo do conjunto de dados de [a,b], onde x1= a e xn= b, tem-se: (UL)
Análise multivariada: análise de múltiplas variáveis em um único relacionamento ou conjunto de relações. (L1)
Análise univariada de variância (ANOVA): técnica estatística para determinar, com base em uma medida dependente, se várias amostras são oriundas de populações com médias iguais. (L1)
Atributos Qualitativos: são atributos que estão relacionados com uma qualidade e apresentam-se com várias modalidades. (UL)
Atributos Quantitativos: são atributos aos quais é possível atribuir uma medida e apresentam-se com diferentes intensidades ou valores. (UL)
Banco de Dados: Conjunto de dados organizado de maneira lógica, ou seja, numa seqüência que permite acesso rápido e simples. (EEA)
Beta: ver “erro tipo II”. (L1)
Classe Mediana: é a classe, para dados classificados, que contem a Mediana (neste caso considera-se como Mediana o valor da variável estatística que corresponde a n/2, quer n seja par, quer n seja ímpar). (UL)
Classe Modal: é a classe, para dados classificados, que aparece com maior freqüência. (UL)
Coeficiente de Correlação Linear (r): medida estatística que permite calcular o valor numérico correspondente ao grau de dependência entre duas variáveis, o qual varia entre -1 e 1. Com n = nº de observações da amostra, tem-se: (UL)
Confiabilidade: extensão em que uma variável ou um conjunto de variáveis é consistente com o que se pretende medir. Se medidas repetidas forem executadas, as medidas confiáveis serão consistentes em seus valores. É diferente de “validade”, por se referir não ao que deveria ser medido mas do modo como é medido. (L1)
Correlação: é a relação ou dependência entre as duas variáveis de uma distribuição bidimensional. (UL)
Correlação Fraca ou Nula: quando o Diagrama de Dispersão não permite o ajustamento de nenhuma recta, o que significa que r = 0. Diz-se, então, que não existe nenhuma relação entre as variáveis da Distribuição Bidimensional. (UL)
Correlação Negativa Forte: quando a recta de regressão, obtida a partir do Diagrama de Dispersão, tem declive negativo. A correlação é negativa quando r varia entre -1 e 0 e será tanto mais forte quanto r se aproxima de -1. (UL)
Correlação Negativa Perfeita ou Linear: quando a recta de regressão, obtida a partir do Diagrama de Dispersão, tem declive negativo com r = -1. (UL)
Correlação Parcial Bivariada: correlação simples (duas variáveis) entre dois conjuntos de resíduos (variâncias inexplicadas) que permanecem depois que a associação de outras variáveis independentes é removida. (L1)
Correlação Positiva Forte: quando a recta de regressão, obtida a partir do Diagrama de Dispersão, tem declive positivo. A correlação é positiva quando r varia entre 0 e 1 e será tanto mais forte quanto r se aproxima de 1. (UL)
Correlação Positiva Perfeita ou Linear: quando a recta de regressão, obtida a partir do Diagrama de Dispersão, tem declive positivo com r = 1. (UL)
Dado Estatístico: é o resultado da observação de um atributo/variável qualitativa ou quantitativa. (UL)
Dados Simples: vão valores associados a uma dada variável e cuja representação é feita através de uma tabela. (UL)
Dados Métricos: também chamados de “dados quantitativos”, “dados intervalares” ou “dados proporcionais”, essas medidas identificam ou descrevem indivíduos (objetos) não apenas na posse de um atributo, mas também pela quantia ou grau em que o indivíduo pode ser caracterizado pelo atributo. Por exemplo, a idade ou o peso de alguém são dados métricos. (L1)
Dados Não-Métricos: também chamados de “dados qualitativos”, são atributos, características ou propriedades categóricas que identificam ou descrevem um indivíduo ou objeto. Diferem dos “dados métricos” no sentido de indicarem a presença de um atributo, mas não a quantia. Exemplos são ocupações (médico, advogado, professor) ou “status” do comprador (comprador, não comprador). São também conhecidos como “dados nominais” ou “dados ordinais”. (L1)
Definição do Problema: é a primeira fase do estudo estatístico e consiste na definição e formulação correcta do problema a ser estudado. (UL)
Densidade de População: Razão entre o número de habitantes e a área da unidade espacial ou político-administrativa em que vivem, expressa em habitantes por hectare ou por quilômetro quadrado. A densidade de população é também usada em ecologia para o cálculo da densidade de um conjunto de indivíduos de uma mesma espécie. “É um índice que mede o volume da população em relação a um território” (Sahop, 1978). “É a grandeza desta (população) em relação com alguma unidade espacial. Exemplificando, o número de indivíduos ou a biomassa da população, por unidade de superfície ou de volume” (Carvalho, 1981). (DEA)
Desvio Médio (d): é a média aritmética do valor absoluto da diferença entre cada valor e a média, no caso dos dados não classificados. No caso dos dados classificados, tem que se entrar em conta com a frequência absoluta de cada observação. Com n = nº de observações da amostra, tem-se para dados não classificados: (UL)
e dados classificados:
Desvio Padrão: é a raiz quadrada positiva da variância. Com n = nº de observações da amostra, tem-se: (UL)
Diagrama de Dispersão: é a representação num referencial ortonormado de um conjunto de pares ordenados de valores (x, y), onde cada par ordenado corresponde a uma observação. (UL)
Distribuição Bidimensional: é a representação de uma variável bidimensional (xi, xj), com 1 £ i £ n e xi e xj duas variáveis unidimensionais. (UL)
Diagrama de Caule-e-Folhas: o mesmo que separador de freqüências. (UL)
Diagrama de Extremos e Quartis: é um diagrama que representa os valores extremos e os quartis de uma variável estatística. (UL)
Distribuição de Freqüências: o mesmo que tabela de freqüências. (UL)
Erro de Medida: imprecisão na mensuração dos valores “verdadeiros” das variáveis devido à falibilidade do instrumento de medida (ou seja, escalas de resposta inapropriadas), erros na entrada de dados ou enganos dos respondentes. (L1)
Erro Tipo I: probabilidade de rejeitar incorretamente a hipótese nula – na maioria dos casos, isso significa dizer que existe uma diferença ou correlação.quando na verdade não é o caso. Também chamado de “alfa”. Níveis comuns são de 5% ou 1%, chamados de nível 0,05 ou 0,01, respectivamente. (L1)
Erro Tipo II: probabilidade de falhar incorretamente na rejeição da hipótese nula – em termos simples, a probabilidade de não encontrar uma correlação ou diferença na média quando ela existe. Também chamado de “beta”, está inversamente relacionado ao “erro tipo I”. O valor 1 menos o “erro tipo II” é definido como”poder”. (L1)
Escalas Múltiplas: método de combinação de diversas variáveis que medem o mesmo conceito em uma única variável como tentativa de aumentar a “confiabilidade” da medida por meio de “medida multivariada”. Na maioria dos exemplos, as variáveis separadas são somadas e em seguida seu escore total ou médio é usado na análise. (L1)
Freqüência Absoluta (fi): é o número de vezes que o valor de determinada variável é observado. (UL)
Freqüência Absoluta Acumulada (Fi): é a soma das freqüências absolutas anteriores com a freqüência absoluta deste valor, tem-se: (UL)
Frequência Relativa (fri): é o quociente entre a freqüência absoluta do valor da variável e o número total de observações, tem-se: (UL)
Freqüência Relativa Acumulada (Fri): é a soma das freqüências relativas anteriores com a freqüência relativa desse valor. (UL)
Gráfico de Barras: é constituído por barras, horizontais ou verticais, de comprimento proporcional à freqüência. (UL)
