Impacto EconÃƒÂ´mico da Reserva Legal Florestal Sobre ... - LERF - USP

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A hipótese nula é equivalente a: g d H 0 = µ = µ , mas como o teste é pareado, podese escrever: H µ 0 , onde µ D representa a média de D = G – L, ou seja, a média das 0 = D = diferenças entre as observações do valor obtido pelo geoprocessamento e o valor declarado pelos produtores, para cada unidade de produção agropecuária. Assim, as hipóteses testadas podem ser expressas da seguinte forma: H 0 = µ D = 0 H 1 = µ D ≠ 0 Utilizou-se a estatística t de Student: D − µ D D − µ D t = = , que sob H S S 0 , torna-se: D D n D t = , onde n é o número de pares de valores. S D n Os resultados, para a totalidade das UPAs e para cada tipo de unidade de produção agropecuária encontrado, são apresentados na Tabela 6. TABELA 6 – ESTATÍSTICAS PARA TESTE DE HIPÓTESES, POR TIPO DE UNIDADE DE PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA, MICROBACIA DO RIO ORIÇANGA, ESTADO DE SÃO PAULO Tipos Variáveis n D S D T p Tipo 1 147 -0,08 0,38 -0,21 0,83 Tipo 2 11 -11,12 25,23 -0,44 0,67 Tipo 3 30 -1,84 1,66 -1,11 0,28 Tipo 4 44 1,28 1,98 0,65 0,52 Tipo 5 25 -0,70 0,76 -0,93 0,36 Tipo 6 8 -43,17 28,39 -1,52 0,17 Tipo 7 4 - - - - Tipo 8 44 -0,21 0,65 -0,32 0,75 Total – UPAs 313 -1,61 1,22 -1,33 0,19 FONTE: Elaboração própria, com base em dados do Projeto LUPA 2007/2008 (SÃO PAULO, 2008) e do INPE (2008). 73
Para o universo de 313 UPAs (aquelas onde não houve sobreposição de pontos), o valor p de 0,19 indica que a diferença média não é significativa. Ou seja, não há evidência estatística para rejeitar a hipótese de que a média da diferença entre o valor obtido pelo geoprocessamento e o valor declarado pelos produtores ao LUPA seja zero, com α=0,10. Realizando-se a mesma análise para cada um dos oito tipos, tem-se que, para todos eles, não se deve rejeitar H 0 , ou seja, é possível admitir que a média das diferenças entre os valores estimados por geoprocessamento e os valores declarados pelos produtores ao LUPA seja igual a zero. Destacando-se o Tipo 1 e o Tipo 4, que são analisados com maior detenção neste trabalho, admite-se que as probabilidades de erro ao descartar H 0 são, respectivamente de 83% e de 52%, ou seja, muito altas. 2.3.4 Tipificação das Unidades de Produção Agropecuária Neste trabalho construiu-se uma tipologia de unidades produtivas a partir do emprego das técnicas estatísticas multivariadas de análise fatorial e de agrupamentos (clusters). O resultado daí obtido foi validado no campo, através de reuniões com técnicos e agricultores locais. Para maior compreensão da metodologia de análise empregada, apresentam-se, em seguida, os embasamentos da análise fatorial e da análise de cluster. 2.3.4.1 Análise Fatorial A análise fatorial é uma ferramenta estatística que permite explorar a dimensionalidade desconhecida de variáveis observáveis quantitativas. A técnica assume que as variáveis observáveis sejam combinações lineares de fatores não observáveis e não autocorrelacionados (KIM & MUELLER, 1978). Em outras palavras, dado um conjunto 74
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