Desenvolvimento nos Países de Língua Oficial Portuguesa

O presente relatório contém a aplicação de duas técnicas estatísticas, análise factorial /análise de componentes principais e classificação de dados (ou taxonomias numéricas), a um conjunto de dados compilados do Relatório de Desenvolvimento Humano, com vista a classificar a situação dos vários Países de Língua Oficial Portuguesa relativamente ao desenvolvimento.

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), que o Relatório de Desenvolvimento Humano transformou em uma espécie de bandeira, tem servido como uma alternativa para se medir o desenvolvimento, suplementando o Produto Interno Bruto (PIB). De facto, baseia-se em três componentes diferentes - indicadores de longevidade, educação e rendimento per capita. Portanto, não se refere exclusivamente à opulência económica န como no caso do PIB. Dentro dos limites desses três componentes, o IDH tem contribuído para ampliar significativamente a atenção empírica dedicada à avaliação dos processos de desenvolvimento. Contudo, o Relatório de Desenvolvimento Humano integra uma rica colecção de informações, nomeadamente tabelas e informações sobre diversas características sociais, económicas e políticas que influenciam a natureza e a qualidade da vida humana.

O presente relatório contém a aplicação de duas técnicas estatísticas, análise factorial /análise de componentes principais e classificação de dados (ou taxonomias numéricas), a um conjunto de dados compilados daquele Relatório, constituindo uma das componentes de avaliação da disciplina de Técnicas de Análise de Dados e Computação do Mestrado em Inovação e Políticas de Desenvolvimento, ministrado no Departamento de Ambiente e Ordenamento da Universidade de Aveiro.

De facto, o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede as realizações globais de um país em três dimensões básicas do desenvolvimento humano န longevidade, conhecimento e um padrão de vida decente. Todavia, neste estudo introduzimos outros indicadores/variáveis. Embora os Relatórios de Desenvolvimento Humano (RDH) de 1999 e 2000 já tivessem sido divulgados à data da realização deste trabalho, continham muitos casos cujos valores eram omissos, por isso, optámos pelos dados constantes no RDH de 1998, cujos dados, na sua maioria, são referentes a 1995.

Escolhemos os Países de Língua Oficial Portuguesa, pois dá-nos uma variância que julgamos relevante para o estudo em causa, pois existe uma enorme discrepância de valores. Com vista à não introdução de valores omissos, só conseguimos encontrar 15 variáveis cujos valores estejam representados, em simultâneo, nos 7 casos (países). Estas 15 variáveis abrangem quase todas as vertentes do desenvolvimento (embora, em alguns casos, não sejam as mais relevantes), nomeadamente (Quadro I):

• Longevidade: Esperança média de vida;
• Conhecimento: Taxa de alfabetização de adultos e Taxa de escolaridade bruta;
• Rendimento: Produto Interno Bruto;
• Saúde: Taxa de mortalidade infantil, Partos assistidos por técnicos de saúde, Casos de SIDA por 100.000 habitantes;
• Participação feminina: Total de mulheres no governo;
• Consumo: Receptores de rádio por 1000 habitantes, Chamadas telefónicas internacionais (minutos por pessoa), Consumo de electricidade per capita;
• Ambiente: Emissões de CO₂ per capita.
• Outros indicadores demográficos: Taxa de crescimento da população urbana e Taxa de crescimento anual da população.

1.1 - Objectivos da análise factorial / análise de componentes principais

1.2 - Etapas principais na aplicação da análise de componentes principais ou da análise factorial

O aspecto mais importante da análise factorial é a sua capacidade em reduzir um enorme conjunto de variáveis num pequeno número de factores.

As razões da utilização das técnicas de análise factorial são:

0. Redução do número de variáveis durante a investigação;
1. Detecção da estrutura nas relações entre as variáveis, ou seja, classificar as variáveis;
2. Produção de novas combinações dos dados originais, com os quais podem ser usadas novas variáveis numa análise futura;
3. Pode-se usar com finalidades exploratórias, numa tentativa de detectar e identificar grupos de variáveis interrelacionadas.