Análise de Componentes Principais e Análise de Agrupamentos – Aplicação em Variáveis de Educação e Renda no Estado de Pernambuco

Resumo

Este estudo tem como objetivo explorar o uso de duas técnicas de Análise Multivariada de dados geográficos para mapeamento dos municípios do estado de Pernambuco de acordo com variáveis que tratam de analfabetismo e desigualdade de renda. A Análise de Componentes Principais e a Análise de Agrupamentos foram aplicadas, com a utilização dos softwares Ninna PCA e Ninna Cluster (PPG/TIE – PUCMINAS), para o estudo de 44 variáveis coletadas no Atlas de Desenvolvimento Humano. Os resultados da Análise de Componentes Principais apontam para o Agreste Meridional, o Sertão do Araripe e a Zona da Mata Sul como as regiões do estado com piores situações de analfabetismo e pobreza. A primeira componente principal, cuja variância alcançou 52,15% da variabilidade dos dados, agrupou 19 variáveis. A análise de agrupamentos para quatro classes tipológicas apresentou coerência em relação às quatro classes hierárquicas mapeadas na análise anterior, mostrando, portanto, que as técnicas se apresentam como complementares para estudos geográficos envolvendo a Análise Multivariada de dados.