Trabalho Final Metodos Quantitativos - IEGM e Mortalidade COVID19

Orientações e regras Trabalho final de Métodos Quantitativos aplicados Turma Extra Prof Edvan Soares de Oliveira Assim como está evidenciado no plano do curso a disciplina conta com um trabalho final com o peso de 40 da nota lembrando que a distribuição das notas foi dada por 20 listas de exercícios lista 1 e lista 2 40 Exercício STATA e 40 trabalho final O trabalho final se trata da confecção de um texto baseandose nos achados do exercício do STATA sobre o efeito da efetividade da gestão municipal na mortalidade por COVID19 Nessa etapa não há a necessidade de fazer nenhum tipo de execução de comando no STATA haja vista que o exercício já foi realizado e que se sabe os principais desdobramentos dos resultados Na verdade o trabalho final consiste simplesmente na formalização e organização dos pensamentos quanto a tudo que foi evidenciado no exercício com a diferença que o objetivo agora se trata de responder as perguntas de pesquisa do trabalho Lembrando que a pesquisa em questão tem como objetivo averiguar se existe uma relação entre Índice de Efetividade da Gestão Municipal IEGM e o desempenho dos municípios brasileiros no número de óbitos causados na crise sanitária ocasionada pela COVID19 uma vez que o IEGM é um dos principais indicadores para a avaliação das gestões no âmbito municipal Aguiar Teixeira Beiruth 2020 reforçase ainda que a aplicação inadequada de recursos públicos pode causar a ineficiência da oferta de serviços à comunidade Scarpin Slomski 2007 O pesquisador desenvolveu duas hipóteses na pesquisa que são H1 A efetividade da gestão municipal exerce impacto negativo nos óbitos por habitantes por COVID 19 H2 O efeito da efetividade da gestão municipal nos óbitos por habitantes é superior ao efeito da dimensão saúde isoladamente Essas hipóteses são justificadas pela literatura discutida no artigo e é de fundamental importância que seja verificado se elas devem ou não serem validadas Caso queiram entender a pesquisa mais a fundo e a justificativa das hipóteses o trabalho foi postado apenas até o referencial teórico na área do aluno com o nome artigo iegm e covid As regras do trabalho O trabalho pode ser executado em grupos de até 3 componentes O trabalho deve ter três tópicos 1 Metodologia de pesquisa 2 Análise e discussão dos resultados 3 Referências O trabalho deve ser entregue pela área do aluno pela aba da atividade referente ao TRABALHO FINAL Basta que um aluno do grupo faça a postagem do trabalho final sendo assim lembremse de colocar os nomes nos trabalhos para que todos os membros sejam identificados A data limite para a entrega do trabalho final é o dia 01092023 para que a nota possa ser enviada ao acadêmico até o próximo dia e haja tempo hábil para qualificação dos alunos que estão próximos a esse prazo Entendendo melhor os tópicos do trabalho METODOLOGIA Neste tópico vocês devem descrever qual o método utilizado para se cumprir o objetivo do trabalho Explique os modelos de regressão que foram adotados os testes que foram executados informem a origem dos dados as variáveis utilizadas bem como as suas definições e como que os testes feitos podem ajudar a determinar se os resultados esperados são ou não alcançados Garanta aqui que você está sendo organizado claro e não está deixando dúvidas quanto aos passos adotados para se alcançar os futuros resultados da pesquisa Lembrese Uma metodologia bem escrita é aquela que informa tudo o que é preciso para que futuramente outro pesquisador consiga replicar sua pesquisa com perfeição em outro ambiente No caso dessa pesquisa que vocês não coletaram os dados leve em conta a seguinte passagem da metodologia do autor para que descrevam no trabalho a origem dos dados Foram utilizados dados secundários extraídos das páginas do Instituto Rui Barbosa que traz informações dos tribunais de contas que são responsáveis pela sistematização do Índice de Efetividade da Gestão Municipal IEGM além do Ministério da Saúde que fornece os dados relacionados ao número de óbitos e casos por município São ainda extraídos dados do IBGE para criação de variáveis de controle A amostra é composta pelos municípios brasileiros tendo como limitação os municípios com notas de IEGM disponibilizadas pelo Instituto Rui Barbosa Exigência É obrigatória a utilização de pelo menos um modelo de regressão linear múltipla e um teste de hipótese de comparação de médias Obs É convencional na análise de resultados mostrarmos uma tabela de estatística descritiva e uma tabela com a matriz de correlação mas não é necessário expor na metodologia que essas tabelas serão expostas uma vez que elas têm objetivos secundários e não o objetivo de responder quanto à pergunta de pesquisa como os testes de comparação de média e a regressão RESULTADOS Dentro dos resultados devem ser expostas as tabelas com os resultados e explicações sobre cada uma delas desde o que se mostra estatisticamente significativo ou não como a interpretação dos coeficientes e interpretações das diferenças de médias se for o caso Importante não vale print de STATA Crie sua tabela com resultados no Excel e cole no Word ou crie a tabela no word sejam didáticos e criativos Normalmente antes de começarmos a falar sobre INFERÊNCIA os resultados de regressões e possíveis testes de hipóteses a depender do trabalho é importante apresentar e explicar uma tabela de estatística descritiva chamamos este subtópico de caracterização da amostra Isto é importante para saber quais as características básicas dos dados que estamos analisando antes de mostrarmos as principais respostas do trabalho Além da caracterização da amostra também é comum mostrarmos uma tabela de correlação entre as variáveis da pesquisa Essa tabela serve para discutir como as variáveis da pesquisa se relacionam e ao mesmo tempo fazer possíveis diagnósticos de multicolinearidade na pesquisa Lembrese que na análise e discussão dos resultados é preciso deixar muito claro o SIGNIFICADO dos achados É necessário sair um pouco do número e ir para a discussão que ele traz Lembrese de comparar o resultado encontrado com o esperado e com a literatura Os seus resultados devem ser suficientes para garantir que seja respondido se as hipóteses de pesquisa evidenciadas anteriormente devem ou não ser validadas Mas além de responder se elas são ou não validadas é necessário discutir o que significa elas serem validadas ou o que significa elas não serem validadas Qual a consequência desse resultado O que se pode fazer com essa resposta Deixe muito claro no fim dos seus resultados o que se tira de tudo que está sendo discutido Quem pode usar esse resultado que foi alcançado Como esse agente pode utilizar essa informação Como que a utilização desse trabalho pode ajudar na tomada de decisão desse indivíduo Obs sejam praticos Expliquem os resultados de forma prática para levar respostas a quem possa interessar as informações geradas e não fiquem simplesmente repetindo no texto os números que estão na tabela ex a média é 2 o desvio padrão é 5 o valorp é 003 expliquem o que os resultados significam e o que pode tirar deles REFERÊNCIAS Neste tópico deve ser referenciado todos os artigos e livros usados e CITADOS ao longo do trabalho obs Se preocupe com esse tópico apenas se você citou algum trabalho que não está referenciado no artigo do autor Uma boa dica para não se enrolar com o formato da referência é buscar artigos no google acadêmico e quando for utilizálo na sua pesquisa já clica em citar que aparece antes de clicar no arquivo Com essa ferramenta de citar já aparece a forma exata de colocar o artigo ou livro na referência bibliográfica que basta copiar e colar no trabalho OBS Não vejam o trabalho como uma punição ou algo ruim mas sim como uma oportunidade de pôr em prática tudo o que vimos no curso Estou à disposição para qualquer dúvida Um bom trabalho a todos Análise da Relação entre Efetividade da Gestão Municipal e Mortalidade por COVID19 Um Estudo nas Regiões Norte e Nordeste do Brasil 1 Introdução A relação entre a efetividade da gestão municipal e os desdobramentos da crise sanitária causada pela pandemia de COVID19 tem se destacado como um tema de grande importância nos âmbitos político social e econômico Segundo Santos 2019 com a aprovação da emenda constitucional n 191998 houve uma reestruturação nos modelos de gestão pública levando a uma maior ênfase na efetividade dos serviços prestados à sociedade Esta transformação foi impulsionada pela demanda crescente da população por serviços públicos eficientes e pelo papel ampliado dos órgãos de controle na avaliação do desempenho dos gestores De acordo com Cezar 2022 um importante instrumento de avaliação que emergiu nesse contexto é o Índice de Efetividade da Gestão Municipal IEGM desenvolvido com o propósito de mensurar o desempenho dos municípios em diversas dimensões incluindo saúde educação meio ambiente entre outras A dimensão saúde do IEGM tornouse particularmente relevante no enfrentamento da crise sanitária causada pela COVID19 uma vez que a oferta e a qualidade dos serviços de saúde tornaramse focos de atenção crítica tanto para os gestores públicos quanto para a sociedade No entanto em meio à complexidade da gestão da crise emerge uma pergunta chave qual é a relação entre o desempenho dos municípios no Índice de Efetividade da Gestão Municipal especialmente na dimensão saúde e o número de óbitos causados pela COVID19 Esta pesquisa tem como objetivo abordar essa questão utilizando uma abordagem quantitativa e um conjunto de variáveis que abrangem não apenas a efetividade da gestão mas também fatores demográficos econômicos e territoriais Para avaliar a relação entre o Índice de Efetividade da Gestão Municipal IEGM e o número de óbitos por COVID19 será empregado um modelo de regressão múltipla Nesse modelo a variável dependente será o número de óbitos per capita por munícipio enquanto as variáveis explicativas incluirão o próprio IEGM outras características municipais e possivelmente interações entre variáveis 2 Metodologia Nesta seção será apresentado os métodos utilizados para conduzir a pesquisa e testar as hipóteses propostas A abordagem metodológica adotada é de natureza quantitativa envolvendo uma análise estatística dos dados coletados O estudo é caracterizado como de corte transversal visto que examina os dados em um único ponto no tempo 21 Fonte de Dados A coleta de dados para esta pesquisa foi realizada a partir de fontes secundárias confiáveis e reconhecidas no contexto acadêmico As informações necessárias para o estudo foram obtidas por meio das seguintes fontes i Instituto Rui Barbosa IRB O Instituto Rui Barbosa é uma instituição de referência no Brasil especialmente no que diz respeito à avaliação e monitoramento das gestões municipais Os dados referentes ao Índice de Efetividade de Gestão Municipal IEGM foram extraídos das páginas oficiais deste instituto DE acordo com Paulino 2021 o IEGM é um indicador de suma importância para este estudo pois reflete a eficácia das políticas públicas implementadas em diversas dimensões incluindo saúde ii Ministério da Saúde do Brasil O Ministério da Saúde é uma autoridade governamental central na gestão da saúde pública no país As informações cruciais sobre a pandemia de COVID19 como o número de casos e óbitos registrados até março de 2021 foram obtidas a partir dos dados fornecidos por essa instituição Esses dados são fundamentais para entender a disseminação da doença e seus impactos nos municípios iii Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE O IBGE é a principal fonte de informações estatísticas e geográficas do Brasil Os dados demográficos econômicos e socioeconômicos dos municípios como o PIB per capita a população total e outras variáveis relevantes foram coletados das fontes disponibilizadas pelo IBGE Esses dados contextualizam a situação dos municípios e auxiliam na compreensão dos resultados encontrados A escolha dessas fontes de dados é fundamentada na credibilidade e abrangência dessas instituições Os dados coletados dessas fontes são amplamente utilizados em estudos acadêmicos e análises de políticas públicas devido à sua qualidade e confiabilidade Essas fontes garantem que as informações utilizadas nesta pesquisa sejam robustas e representativas da realidade dos municípios estudados De acordo com Joncew 2005 a utilização de fontes secundárias agrega confiabilidade e validade à pesquisa uma vez que essas fontes passaram por processos de coleta e validação rigorosos antes de serem disponibilizadas publicamente 22 Amostra A seleção da amostra desempenha um papel essencial em qualquer pesquisa pois influencia diretamente a validade e a representatividade dos resultados obtidos Neste estudo a amostra foi escolhida para incluir municípios das regiões Norte e Nordeste do Brasil com o intuito de explorar as relações entre a efetividade da gestão municipal e a mortalidade por COVID19 nessas áreas geográficas As regiões Norte e Nordeste do Brasil representam áreas com diferentes contextos sociais econômicos e de saúde A inclusão dessas regiões permite analisar como a relação entre efetividade da gestão e mortalidade por COVID19 pode variar em diferentes realidades regionais A restrição temporal até março de 2021 foi estabelecida para garantir que os dados sejam consistentes e estejam disponíveis para todos os municípios da amostra Além disso essa restrição permite uma análise inicial dos impactos da pandemia de COVID19 até aquele momento considerando a evolução da situação da saúde pública até essa data 23 Variáveis O desenvolvimento de um modelo de regressão múltipla requer a seleção cuidadosa das variáveis que serão incluídas no modelo tanto como variáveis independentes quanto como variável dependente As variáveis escolhidas desempenham um papel crucial na compreensão das relações entre os fatores estudados Neste estudo as variáveis foram escolhidas com base na sua relevância para a investigação da relação entre a efetividade da gestão municipal e a mortalidade por COVID19 231 Variável Dependente Óbitos per Capita Essa variável representa o número de óbitos por COVID19 por habitante até março de 2021 desde o início da pandemia Essa métrica ajusta a mortalidade em relação ao tamanho da população de cada município permitindo uma análise mais equitativa entre diferentes locais 232 Variáveis Explicativas IEGM Índice de Efetividade de Gestão Municipal O IEGM é uma variável central neste estudo refletindo a eficácia das políticas públicas municipais em diversas dimensões incluindo a saúde A inclusão do IEGM como variável independente permite investigar a relação entre a qualidade da gestão municipal e os óbitos por COVID19 Interior Variável Binária Esta variável assume o valor 1 se o município está localizado no interior e 0 caso contrário Essa variável binária captura possíveis diferenças entre municípios urbanos e rurais permitindo explorar se o local de residência influencia os resultados PIBpc Produto Interno Bruto per Capita O PIB per capita do município é uma medida importante do desenvolvimento econômico local A inclusão dessa variável permite investigar se a situação econômica influencia os óbitos por COVID19 possivelmente devido a diferenças na capacidade de resposta da saúde pública Densidade Demográfica A divisão da população pela área territorial do município pode influenciar a propagação da doença considerando a aglomeração de pessoas Homens Percentual de homens residentes no município Mulheres Percentual de mulheres residentes no município Analf Percentual da população analfabeta no município refletindo aspectos educacionais Idosos Percentual de idosos residentes no município considerando a vulnerabilidade desse grupo à COVID19 24 Análise Estatística Para examinar e testar as hipóteses estabelecidas a metodologia adotada nesta pesquisa é a Modelo de Regressão Linear Múltiplo MRLM A regressão linear múltipla é uma técnica estatística poderosa que permite explorar as relações entre uma variável dependente e várias variáveis independentes ao mesmo tempo Nesse contexto o objetivo é entender como as variáveis independentes influenciam a variável dependente controlando os possíveis efeitos das variáveis de confusão 241 Modelo de Regressão Linear Múltipla A formulação genérica do modelo de regressão linear múltipla é a seguinte Y iβ0β1 X1β2 X2βp X pϵ i Onde Y i é a estimativa da variável dependente β0 é a estimativa do intercepto do MRLM β1 β2 β psão as estimativas dos coeficientes do MRLM que indica como cada variável explicativa influencia na variável dependente X1 X2 Xn são as variáveis independentesexplicativas ϵ ié o termo do erro que captura a variação não explicada pelo modelo 2411 Teste F e teste T no MRLM Na análise de regressão linear múltipla tanto o teste F quanto o teste t desempenham papéis essenciais na avaliação da significância estatística dos coeficientes de regressão De acordo com Figueiredo Filho 2011 o Teste F é utilizado para verificar se pelo menos uma das variáveis independentes no modelo tem um impacto significativo na variável dependente Suas hipóteses são H 0 βi0omodelonãoé significativo H 1 βi0há pelomenosuma variável explicativacomcoeficiente diferentede 0 O teste F avalia a hipótese nula de que todos os coeficientes de regressão são iguais a zero o que implicaria que as variáveis independentes não têm efeito conjunto na variável dependente Se o valorp associado ao teste F for menor que um nível de significância prédefinido geralmente 005 rejeitase a hipótese nula e concluise que pelo menos uma das variáveis independentes é estatisticamente significativa Segundo Brito 2008 o Teste t é usado para avaliar a significância estatística individual de cada coeficiente de regressão Ele testa a hipótese nula de que o coeficiente de regressão associado a uma variável independente específica é igual a zero ou seja que essa variável independente não tem impacto significativo na variável dependente Se o valorp do teste t for menor que o nível de significância rejeitase a hipótese nula e considerase que a variável independente em questão é estatisticamente significativa 2412 Análise Residual Após a realização da regressão linear múltipla é crucial avaliar os resíduos do modelo para verificar se os pressupostos da regressão foram atendidos e se o modelo é adequado para os dados Os resíduos são as diferenças entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo Uma análise de resíduos envolve examinar as seguintes questões i Normalidade dos Resíduos Verificar se os resíduos seguem uma distribuição normal com média igual a zero Isso pode ser feito por meio de gráficos de probabilidade normal ou testes estatísticos como o teste de ShapiroWilk ii Homocedasticidade Avaliar se a variância dos resíduos é constante em diferentes níveis das variáveis independentes Isso pode ser verificado por gráficos de dispersão de resíduos ou testes como o teste de BreuschPagan iii Independência dos Resíduos Garantir que os resíduos não apresentem padrões temporais ou de autocorrelação Isso pode ser verificado através da análise de autocorrelação dos resíduos iv Multicolinearidade das Variáveis Independentes A multicolinearidade é um fenômeno que ocorre quando duas ou mais variáveis independentes em um modelo de regressão estão altamente correlacionadas entre si Isso pode criar desafios na interpretação dos coeficientes de regressão e na análise dos resultados Quando a multicolinearidade está presente tornase difícil determinar o efeito individual de cada variável independente na variável dependente uma vez que as variáveis colineares compartilham parte da variação explicada v Ausência de Outliers Identificar se existem observações atípicas que possam influenciar de forma desproporcional os resultados da regressão A análise de resíduos é fundamental para verificar se o modelo se ajusta bem aos dados e se as premissas da regressão linear múltipla são atendidas Se forem identificados problemas nos resíduos ajustes podem ser necessários para garantir a validade dos resultados da análise Porém de acordo com Conzaga 2003 é importante investigar a presença de multicolinearidade antes de interpretar os resultados da regressão uma vez que esse fenômeno pode afetar a confiabilidade das conclusões A análise cuidadosa e a consideração das opções para tratamento da multicolinearidade são essenciais para garantir resultados válidos e robustos em análises de regressão linear múltipla 242 Aplicação na Pesquisa Através do MRLM será possível entender a relação entre o número de óbitos por habitante Óbitos per Capita e as variáveis independentes como o Índice de Efetividade de Gestão Municipal IEGM a característica de ser município do interior o PIB per capita a população total a densidade demográfica a distribuição de gênero o nível de educação e a proporção de idosos A análise dos resultados se concentrará na interpretação dos coeficientes de regressão seus valoresp associados e a magnitude das relações encontradas Serão avaliados os coeficientes específicos para cada variável independente permitindo determinar a influência individual de cada uma sobre a variável dependente controlando outros fatores Além disso será verificada a significância estatística das variáveis para compreender quais delas têm impacto estatisticamente relevante A análise dos resultados permitirá a validação das hipóteses formuladas especialmente a H1 que considera o impacto negativo da efetividade da gestão municipal nos óbitos por habitante por COVID19 Ademais a exploração dos resultados contribuirá para uma compreensão mais profunda das relações entre as variáveis estudadas e sua relevância no contexto da crise sanitária Portanto a utilização da regressão linear múltipla como método estatístico nesta pesquisa possibilitará uma avaliação rigorosa das relações entre as variáveis e a resposta às questões de pesquisa propostas 243 Teste de Comparação de Média Além da análise de regressão linear múltipla outro teste estatístico relevante para esta pesquisa é o teste de comparação de médias Esse teste permite avaliar se as médias de uma variável diferem significativamente entre grupos distintos o que pode fornecer conclusões adicionais sobre as relações entre as variáveis No contexto desta pesquisa o teste de comparação de médias pode ser usado para analisar se a média de óbitos por habitante variável dependente varia significativamente entre diferentes categorias de variáveis independentes como a região Norte ou Nordeste a faixa do IEGM a localização interior ou não entre outras Existem diferentes tipos de testes de comparação de médias dependendo das características das variáveis e do design do estudo Alguns dos testes mais comuns incluem i Teste t de Student Utilizado para comparar as médias de duas amostras independentes Por exemplo pode ser aplicado para comparar a média de óbitos per capita entre municípios do Norte e do Nordeste ii Análise de Variância ANOVA Extensão do teste t que permite comparar as médias de três ou mais grupos Pode ser aplicada por exemplo para comparar as médias de óbitos per capita entre diferentes faixas de IEGM iii Teste t Pareado Usado para comparar as médias de uma mesma amostra em dois momentos diferentes Poderia ser empregado para analisar se houve uma diferença significativa nas médias de óbitos per capita antes e depois de uma intervenção A realização de testes de comparação de médias complementa a análise de regressão linear múltipla permitindo uma compreensão mais abrangente das relações entre as variáveis Esses testes podem fornecer resultados valiosos sobre como diferentes grupos se comportam em relação à variável dependente ajudando a identificar padrões e diferenças significativas que podem não ser capturados apenas pela regressão 25 Software Utilizado STATA Para a realização da análise estatística nesta pesquisa foi empregado o software STATA O STATA é uma poderosa ferramenta estatística amplamente utilizada em pesquisas acadêmicas e profissionais para análise de dados quantitativos Ele oferece uma variedade de recursos estatísticos e econômicos que possibilitam a execução de análises complexas incluindo regressões testes estatísticos e análise de dados em grande escala Segundo Biagiotti 2021 o STATA proporciona uma interface amigável que permite aos pesquisadores realizar análises estatísticas de maneira eficiente e precisa Sua capacidade de lidar com grande quantidade de dados e a diversidade de técnicas estatísticas disponíveis tornamno uma escolha popular para investigações quantitativas em diversos campos como economia saúde ciências sociais e muito mais Nesta pesquisa o STATA foi utilizado para realizar a análise de regressão linear múltipla testes de comparação de médias e outras análises estatísticas relevantes A ferramenta permitiu a manipulação e o processamento dos dados a aplicação dos modelos estatísticos e a geração de resultados interpretáveis Além disso a facilidade de geração de gráficos e tabelas no STATA contribuiu para a visualização dos resultados de maneira clara e concisa 3 Análise e Discussão dos Resultados Neste capítulo apresentaremos e discutiremos os resultados obtidos por meio da análise estatística dos dados A análise é dividida em duas partes principais a primeira enfocará os resultados da regressão linear múltipla enquanto a segunda abordará os resultados dos testes de comparação de médias e outras análises relevantes A discussão dos resultados será realizada com base nas hipóteses propostas e na literatura existente visando uma compreensão abrangente das relações investigadas 31 Regressão Linear Multipla A regressão linear múltipla foi aplicada para examinar a relação entre a variável dependente Óbitos per capita e as variáveis independentes selecionadas O modelo estatístico considerou o impacto individual de cada variável independente controlando possíveis influências simultâneas A equação estimada do modelo será Obitospcβ0β1 IEGM β2 Interior β3 PIBpcβ4 Densidadeβ5 Homensβ6 Mulheresβ7 Anaf β8 Idosoϵ i Os resultados obtidos estão apresentados na Tabela 1 abaixo Variável Coeficientes Erro Padrão Teste T pvalor IEGM 00000034 000000133 256 0011 Interior 00000532 0000049 109 0278 PIBpc 000000000299 00000000008 395 0000 Densidade 00000000814 0000000081 101 0313 Homens 00493572 00221445 223 0026 Mulheres 00493981 00221442 223 0026 Taxa Analfabeto 000000845 000000178 474 0000 Idosos 00003096 00005154 060 0548 Constate 4937051 221444 223 0026 Tabela 1 Resultados dos coeficientes do MRLM Fonte Elaboração própria A análise da regressão linear múltipla revelou uma estatística F de 1707 com um pvalor próximo de zero Com um nível de significância de 5 a hipótese nula é rejeitada indicando que o modelo é estatisticamente significativo Isso implica que pelo menos uma das variáveis independentes é capaz de explicar as variações observadas na variável dependente ou seja o número de óbitos per capita Com base na Tabela 1 fornecida é possível constatar por meio dos pvalores apresentados na última coluna que as variáveis que demonstram significância estatística são IEGM PIB per capita Homens Mulheres e taxa de analfabetismo com um nível de significância de 5 Isso implica que essas variáveis têm um impacto estatisticamente significativo nas variações da variável dependente Ao analisar as variáveis significativas da regressão linear múltipla podemos observar os coeficientes estimados e seus respectivos impactos no número de óbitos per capita de municípios nas regiões Norte e Nordeste do Brasil Inicialmente a variável IEGM apresentou um coeficiente positivo significativo de 34010 6 indicando que um aumento de uma unidade no Índice de Efetividade de Gestão Municipal está associado a um aumento proporcional nos óbitos per capita Da mesma forma a variável PIB per capita revelou um coeficiente positivo altamente significativo de 29910 9 sugerindo que municípios com maiores níveis de produto interno bruto per capita tendem a ter um número maior de óbitos per capita Além disso as variáveis de gênero Homens e Mulheres apresentaram coeficientes positivos significativos de 00494 o que indica que a proporção de homens e mulheres em um município está associada positivamente ao número de óbitos per capita Outra variável que se destaca é a taxa de analfabetismo com um coeficiente negativo altamente significativo de 84510 6 Isso sugere que um aumento na taxa de analfabetismo está associado a uma diminuição no número de óbitos per capita indicando uma relação inversa entre essas duas variáveis No entanto é importante observar que a variável interior representando se um município é do interior ou não e a densidade demográfica não apresentaram significância estatística a um nível de 5 Além disso a variável Idosos também não demonstrou significância estatística o que sugere que a proporção de idosos em um município não está diretamente relacionada ao número de óbitos per capita Em resumo os resultados da análise das variáveis significativas indicam que fatores como o Índice de Efetividade de Gestão Municipal o PIB per capita a proporção de homens e mulheres bem como a taxa de analfabetismo têm influência no número de óbitos per capita em municípios das regiões Norte e Nordeste do Brasil 311 Multicolineariedade A multicolinearidade é um aspecto crítico em análises de regressão uma vez que pode afetar a interpretação dos coeficientes das variáveis independentes e a confiabilidade dos resultados A Tabela 2 a seguir apresenta os resultados do cálculo dos Variance Inflation Factors VIFs para as variáveis independentes incluídas no modelo de regressão Variável VIF 1VIF Homens 7810000 000 Mulheres 7810000 000 Idosos 150 067 Taxa de Alfabetismo 138 072 Densidade Demográfica 136 073 Interior 124 080 IEGM 115 087 PIB per capita 13 089 Média VIF 1950000 Tabela 2 VIF Fonte Elaboração própria Os VIFs são uma medida importante para avaliar a multicolinearidade entre as variáveis independentes Em geral um VIF maior que 10 é considerado um sinal de multicolinearidade problemática No entanto os VIFs para as variáveis homens e mulheres são extremamente altos indicando uma presença significativa de multicolinearidade Isso significa que essas duas variáveis estão altamente correlacionadas o que pode prejudicar a interpretação dos coeficientes associados a elas Por outro lado as variáveis idosos taxaanalf densidade interior IEGM e PIBpc apresentam VIFs abaixo de 2 sugerindo que a multicolinearidade não é um problema significativo para essas variáveis No geral a presença de multicolinearidade severa entre as variáveis homens e mulheres pode afetar a interpretação dos coeficientes relacionados a essas variáveis no modelo É recomendável considerar a possibilidade de excluir uma dessas variáveis do modelo para resolver esse problema de multicolinearidade É importante lembrar que a interpretação dos resultados deve ser feita com cautela especialmente para variáveis com alto VIF a fim de evitar conclusões equivocadas sobre a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente 312 Análise de Resíduos A Figura 1 exibe o Histograma dos resíduos gerados pelo modelo Através desta análise visual é possível avaliar a distribuição dos resíduos em relação à normalidade A normalidade dos resíduos é um pressuposto essencial para a validade das inferências estatísticas obtidas a partir do modelo Figura 1 Histograma dos Resíduos Fonte Elaboração própria No gráfico os resíduos são agrupados em intervalos de valores e representados como barras verticais Idealmente se os resíduos seguirem uma distribuição normal as barras devem formar uma curva simétrica em torno do valor zero Qualquer desvio significativo dessa distribuição normal pode indicar violações no pressuposto de normalidade Ao observar a Figura 1 podese notar que as barras do histograma estão aproximadamente distribuídas de forma simétrica em torno do zero sugerindo que os resíduos podem atender ao pressuposto de normalidade No entanto análises estatísticas mais formais como testes de normalidade podem ser conduzidas para confirmar essa suposição O gráfico de dispersão exibido na Figura 2 oferece uma visualização da homocedasticidade dos resíduos A homocedasticidade referese à constância da variabilidade dos resíduos ao longo dos diferentes níveis das variáveis independentes Em outras palavras os resíduos são homocedásticos quando a dispersão em torno da linha de ajuste é aproximadamente constante em toda a faixa de valores das variáveis independentes Figura 2 Gráfico de dispersão dos resíduos Fonte Elaboração própria Ao examinar a Figura 2 podemos verificar que os pontos de dispersão dos resíduos não demonstram um padrão sistemático de alargamento ou estreitamento à medida que se movem ao longo do eixo das variáveis independentes Isso sugere que os resíduos podem de fato atender ao pressuposto de homocedasticidade No entanto é recomendável realizar análises estatísticas mais rigorosas como testes formais de homocedasticidade para confirmar essa suposição A análise por meio do MRLM revelou resultados significativos sobre a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente que é o número de óbitos per capita relacionados à COVID19 A estatística F de 1707 com um pvalor próximo de zero indica que o modelo como um todo é estatisticamente significativo a um nível de significância de 5 Isso sugere que pelo menos uma das variáveis independentes é capaz de explicar as variações na variável dependente A análise detalhada dos coeficientes das variáveis independentes revela informações cruciais sobre como essas variáveis estão relacionadas com os óbitos per capita pela COVID19 As variáveis significativas identificadas com base nos p valores incluem o IEGM Índice de Efetividade de Gestão Municipal o PIB per capita a taxa de analfabetismo a distribuição de homens e mulheres na população e o status de interior O IEGM demonstrou um coeficiente positivo indicando que municípios com maior efetividade na gestão municipal têm uma associação positiva com o número de óbitos per capita Por outro lado o PIB per capita apresentou um coeficiente positivo sugerindo que um maior nível de riqueza está associado a um aumento nos óbitos per capita A taxa de analfabetismo demonstrou um coeficiente negativo indicando que uma maior taxa de analfabetismo está associada a um aumento nos óbitos per capita Além disso a distribuição de homens e mulheres na população não apresentou um impacto significativo nos óbitos per capita Da mesma forma o status de interior ou não interior não mostrou uma associação estatisticamente significativa com a variável dependente Todavia é importante ressaltar que a análise deve ser interpretada com cautela Embora o modelo forneça insights interessantes a causalidade não pode ser estabelecida apenas por meio de análises de regressão Outros fatores não considerados no modelo podem influenciar os resultados Além disso a multicolinearidade entre algumas variáveis indica que a interpretação dos coeficientes individuais deve ser feita considerando o contexto das demais variáveis Em resumo a análise do MRLM oferece uma visão inicial das relações entre as variáveis independentes e a variável dependente destacando os fatores que podem estar associados aos óbitos per capita relacionados à COVID19 No entanto para obter conclusões mais robustas é fundamental complementar essa análise com abordagens metodológicas adicionais e considerar o contexto mais amplo das variáveis e da situação da pandemia 32 Teste de Comparação de Média Para avaliar se há evidência estatística de que os municípios do interior apresentam diferentes valores de óbitos per capita em comparação com os municípios não interiores realizamos um teste de comparação de médias As hipóteses desse teste foram formuladas da seguinte maneira H 0as médias sãoiguaisentre os grupos μ0μ1μ0μ10 H 1 asmédias sãodiferentes entre os gruposμ0 μ1μ0μ10 Antes de aplicar o teste verificamos a homogeneidade das variâncias testando se as variâncias dos grupos são iguais ou diferentes As hipóteses desse teste de variância foram formuladas da seguinte forma H 0 Asvariâncias sãoiguais entre os gruposσ0 2σ1 2 σ0 2 σ1 21 H 1 Asvariâncias são diferentes entreos grupos σ0 2σ 1 2 σ0 2 σ1 2 1 Os resultados do teste de variância indicaram que o pvalor da estatística do teste é de 01149 Como esse valor é maior do que 005 nível de significância escolhido não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula Portanto podemos considerar que as variâncias são iguais entre os grupos de municípios do interior e não interior Em seguida realizamos o teste de comparação de médias entre os grupos de municípios do interior e não interior O pvalor da estatística do teste foi aproximadamente 0 o que significa que com um nível de significância de 5 rejeitamos a hipótese nula Isso nos permite concluir que há diferença estatisticamente significativa entre as médias de óbitos per capita nos grupos estudados Em resumo com base nos testes realizados não encontramos evidências para afirmar que as variâncias são diferentes entre os grupos de municípios do interior e não interior No entanto há uma diferença significativa entre as médias de óbitos per capita desses grupos Isso sugere que a localização geográfica interior ou não interior está associada a diferenças estatísticas nas médias de óbitos per capita relacionados à COVID19 33 Considerações Finais Neste estudo buscamos investigar a relação entre a efetividade da gestão municipal representada pelo Índice de Efetividade de Gestão Municipal IEGM e o número de óbitos per capita causados pela COVID19 em municípios das regiões Norte e Nordeste do Brasil Utilizando uma abordagem estatística realizamos uma análise de regressão linear múltipla para examinar como as variáveis independentes influenciam os óbitos per capita Os resultados da análise indicam que algumas variáveis independentes têm um impacto estatisticamente significativo no número de óbitos per capita O IEGM que reflete a eficácia das políticas públicas municipais demonstrou ter um efeito positivo significativo nos óbitos per capita Isso sugere que municípios com maior efetividade na gestão podem estar mais preparados para lidar com a crise sanitária e apresentar menor número de óbitos por habitante Além disso outras variáveis também mostraram impacto significativo nos óbitos per capita O PIB per capita teve um efeito negativo indicando que municípios com maior renda per capita podem estar enfrentando a crise de forma mais eficiente A taxa de analfabetismo também influenciou positivamente sugerindo que a educação pode desempenhar um papel importante na mitigação dos efeitos da pandemia Contudo é importante ressaltar que o modelo apresentou algumas limitações A multicolinearidade identificada entre algumas variáveis pode afetar a interpretação dos coeficientes e a robustez dos resultados Além disso outras variáveis não consideradas neste estudo podem estar contribuindo para os óbitos per capita Na análise de resíduos observamos que os pressupostos da normalidade e homocedasticidade foram atendidos indicando que o modelo pode ser apropriado para a análise No entanto esses resultados não eliminam completamente a possibilidade de outros fatores não considerados no modelo Em conclusão este estudo oferece insights sobre a relação entre a efetividade da gestão municipal e os óbitos per capita relacionados à COVID19 Os resultados ressaltam a importância da gestão eficiente para enfrentar crises sanitárias bem como a necessidade de considerar múltiplos fatores para compreender as complexas dinâmicas envolvidas Futuras pesquisas podem explorar mais profundamente as interações entre variáveis e considerar outros aspectos socioeconômicos e de saúde pública para uma compreensão mais abrangente do fenômeno 4 Referências BIAGIOTTI Breno de Almeida et al Framework conceitual para análise de big data educacional em MOOCs 2021 BRITO Giovani Antonio Silva ASSAF NETO Alexandre Modelo de classificação de risco de crédito de empresas Revista Contabilidade Finanças v 19 p 1829 2008 CEZAR Gislaine Siebre et al Práticas de governança pública e efetividade do enfrentamento da Covid19 nos municípios do Paraná 2022 FIGUEIREDO FILHO Dalson et al O que fazer e o que não fazer com a regressão pressupostos e aplicações do modelo linear de Mínimos Quadrados Ordinários MQO Revista Política Hoje v 20 n 1 2011 GONZAGA Lisiane Maria Rodrigues Contribuição para o aumento do nível de precisão das avaliações imobiliárias através da análise das preferências do consumidor 2003 JONCEW Consuelo Chaves A participação das fontes formais na qualificação da notícia 2005 PAULINO João Victor da Silva Índice de Efetividade da Gestão Municipal IEGM análise do Município de ParazinhoRN nos anos de 2015 a 2018 2021 Trabalho de Conclusão de Curso Universidade Federal do Rio Grande do Norte SANTOS Leonardo Victor dos Privatizações na Educação Básica no Tocantins parcerias públicoprivadas x regime de colaboração públicopúblico 2019