Nesta seção apresentamos o resultado dos modelos de regressão ajustados de acordo com o esquema teórico de Akachi & Canning (2008). Para cada idade ajustamos 4 modelos, introduzindo uma variável de cada vez. Todos os modelos contêm efeitos fixos para o país e variáveis indicadoras que representam o período em que nasceu cada uma das coortes. Os resultados apresentados na TAB. 25 utilizam a informação sobre nutrição, saúde e renda observada no ano de nascimento da coorte. O modelo 1 mostra a associação entre a estatura e o consumo médio de proteínas (g/capita/dia) observado na população. O modelo 2, além de considerar o consumo médio de proteínas inclui também o consumo médio de calorias (cal/capita/dia). Nesses dois modelos não é possível observar uma associação de tais indicadores com a estatura final das coortes. Na sequência ajustamos o modelo 3, onde além das condições de nutrição, se incorpora o indicador associado às condições de saúde que, neste caso, é a taxa de mortalidade infantil. Esse modelo mostra a existência de uma relação inversa entre a taxa de mortalidade infantil e a estatura final das coortes, sendo que, menores valores desse indicador, durante o ano de nascimento da coorte, estão associados a uma maior estatura durante as idades adultas. A inclinação estimada para esse indicador é de -0,0166 (ver TAB. 25) e sugere que as condições de saúde durante o ano de nascimento têm uma maior importância na determinação da estatura final de uma coorte em relação às condições de nutrição. O modelo 4, além dos indicadores já mencionados, incorpora a renda per capita observada. O coeficiente estimado (0, 0003) apresenta sinal positivo e é estatisticamente significativo (p-valor<0,05). Isso indica a existência de uma associação positiva entre a estatura adulta e esse indicador. No entanto, nesse modelo os coeficientes associados às condições de nutrição e saúde não são estatisticamente significativos, sugerindo que a renda per capita explicaria melhor a estatura final das coortes.
A não significância estatística dos coeficientes associados ao consumo de proteínas, calorias e mortalidade infantil pode estar associada à presença de colinearidade entre as dimensões observadas que afeta diretamente a variância dos estimadores dos coeficientes em um modelo de regressão. Contudo, observa- se na TAB. 25 que embora não sejam significativos, eles ainda preservam o sinal dentro do esperado na literatura: as condições de nutrição e socioeconômicas apresentam sinais positivos enquanto que a taxa de mortalidade infantil apresenta sinal negativo.
Os resultados mostrados na TAB. 26 foram obtidos após ajuste dos quatro modelos de regressão, sendo que nesses modelos foram consideradas as informações de renda, proteínas, calorias e mortalidade infantil observadas na população quando cada coorte completou cinco anos de idade. Após realizar o ajuste dos quatro modelos observamos no modelo 4 que a renda per capita é o único indicador que está associado com a estatura final das coortes. A inclinação estimada para esse indicador é de 0,0003. Esse resultado não é contrário ao esperado na teoria já que indicaria que uma maior renda per capita está associada com uma maior estatura das coortes devido a uma maior disponibilidade de recursos para a compra de alimentos e bens relacionados com o cuidado da saúde. Os coeficientes associados com o consumo de calorias e mortalidade infantil, embora não sejam significativos, apresentam sinais associados de acordo com a literatura discutida no capítulo 2, indicando que um maior consumo de calorias (e uma menor mortalidade infantil) tem um impacto positivo na estatura final dos indivíduos. No entanto, o coeficiente associado ao consumo de proteína apresenta um sinal negativo, resultado contrário ao esperado segundo a literatura que versa sobre o tema,que indica que uma maior quantidade de proteínas deve contribuir positivamente na determinação da estatura final dos indivíduos. Uma vez mais, se mostra a presença dos efeitos da colinearidade no modelo ajustado, desta vez afetando o valor do coeficiente estimado.
O consumo de proteínas, calorias e a taxa de mortalidade infantil observados na população no ano em que a coorte completou dez anos, se mostraram estatisticamente associados com a estatura final das coortes, como pode ser visto
nos resultados do ajuste do modelo 4, na TAB. 27. Uma vez mais a renda per capita, observada na população quando cada coorte completou dez anos, aparece relacionada positivamente com a estatura final das coortes, apresentando uma inclinação estimada de 0,0002. Esse resultado demonstra a importância da renda per capita na determinação da estatura adulta das coortes na América Latina.
A renda per capita, observada quando cada coorte completou 15 anos de idade deixa de apresentar uma associação com a estatura final das coortes, como pode ser observado no modelo 4, apresentado na TAB. 28. Observa-se que as condições de nutrição também não apresentam uma associação com a estatura adulta. Neste modelo se evidência como único determinante da estatura adulta à taxa de mortalidade infantil observada na população quando cada coorte completou 15 anos. Os coeficientes estimados para a mortalidade infantil (-0,011), a renda per capita (0,0001) e o consumo de proteínas (0,0456) mantém os sinais estabelecidos na teoria. No entanto, o mesmo não acontece com o consumo de calorias que apresenta um sinal negativo.
Nos 20 (vinte) modelos ajustados apresentados nas tabelas 25 a 28 observa-se que os efeitos fixos para cada país se mostram altamente significativos. Isso é um indicativo da existência de variáveis especificas (invariantes no tempo) que afetam a estatura adulta em cada país e que não foram incorporadas na análise como, por exemplo, as condições de desigualdade em nutrição e saúde ou as diferenças genéticas que poderiam existir entre as populações. Outro ponto importante a ser discutido é a presença de colinearidade. Em todos os modelos é possível observar valores do coeficiente de determinação ajustado próximos a 0,98 indicando um ajuste bom. Porém, os coeficientes associados às dimensões de saúde e nutrição não se mostram estatisticamente associados com a estatura, sinal da presença inequívoca de colinearidade, que além de afetar a variância dos estimadores, poderia estar afetando o sinal dos coeficientes, como observado na análise realizada.
Com o intuito de quantificar a magnitude da dependência linear existente entre o consumo de proteínas, de calorias, a taxa de mortalidade infantil e a renda per capita, foram estimadas as correlações de Spearman para cada par de indicadores. Os valores desses coeficientes, apresentados na TAB. A20 representam a força de associação linear entre cada par de indicadores. Valores próximo de 1 ou -1 indicam uma forte dependência linear, enquanto que valores abaixo de 0,60 indicam uma fraca dependência linear. Nessa tabela, observa-se que os coeficientes de correlação estimados são estatisticamente significativos (p- valor <0,05) e que entre os indicadores, observados no ano de nascimento, quando a coorte completou 5 (cinco), 10 (dez) e 15 (quinze) anos de idade, existe uma relação linear que na maioria dos casos encontra-se acima de |0,60|. Os achados na TAB. A20 confirmam a presença de colinearidade no nosso modelo, explicando o porquê da insignificância estatística dos coeficientes associados a cada uma das dimensões associadas com a estatura adulta. De uma perspectiva metodológica a implementação do modelo de Akachi & Canning (2008) para América Latina apresenta essa limitação. Embora os resultados obtidos mostrem apontem para a existência de uma associação entre a estatura final e a renda per capita quando as coortes completaram 0 (zero), 5 (cinco) e 10 (dez) anos,a existência de colinearidade limita as possíveis interpretações deste modelo. Uma alternativa para contornar o problema de colinearidade observado no conjunto de dados é a criação de um novo conjunto de variáveis que tenham como principal característica a não existência de uma associação linear entre elas. O seguinte capítulo introduz a técnica de análise de componentes principais como uma alternativa metodológica para lidar com o problema de colinearidade.
Tabela 25. Coeficientes estimados a partir de uma regressão de mínimos quadrados ponderados entre a estatura final das coortes (cm) e indicadores considerados, observados na população no ano de nascimento da coorte
Variáveis Modelo
1 2 3 4
Pais
Bolívia ref ref ref ref
Brasil 5,905*** 5,706*** 5,079*** 5,229*** Colômbia 3,807*** 3,591*** 2,487*** 2,798*** El Salvador 0,592 ** 0,517 0,133 0,089 Equador -0,455 -0,697 -1,301** -1,261** Guatemala -3,822*** -3,797*** -4,143*** -4,168*** Honduras 0,909*** 0,857*** 0,390 0,606* México 3,895*** 3,842*** 2,845*** 3,148*** Nicarágua 2,142*** 2,311*** 1,748*** 1,922*** Panamá 3,487*** 3,416*** 1,995** 2,527*** Peru -0,257 -0,332 -0,662** -0,667** Ano
1960 ref ref ref ref
1970 0,709*** 0,596*** 0,266 0,186 1980 1,054*** 0,869*** 0,210 -0,074 Indicadores Proteínas (g/capita/dia) 0,030 -0,007 0,011 0,0056 Calorias (cal/capita/dia) 0,001 0,0006 0,0001 TMI -0,016* -0,0111
Renda per Capita US dólares) 0,0003**
R2 Ajustado 0,9738 0,9741 0,9760 0,9779
Constante 149,645 149,394 152,181 152,181
N 55 55 55 55
Fonte dos dados básicos: Banco Mundial (2010b); FAOSTAT (2010; DHS Brasil, 2006; DHS Bolívia, 2008, IRHS El Salvador, 2008; IRHS Equador, 2004; LSMS Guatemala (2000); DHS Honduras, 2005; FLS México, 2005; DHS Nicarágua, 2001; DHS Colômbia, 2005; DHS Peru 2004-2008. Nota: *** p<0,01; * *p<0,05; *p<0,10.
Tabela 26. Coeficientes estimados a partir de uma regressão de mínimos quadrados ponderados entre a estatura final das coortes (cm) e indicadores considerados, observados na população quando a coorte completou cinco anos.
Variáveis Modelo
1 2 3 4
Pais
Bolívia ref ref ref ref
Brasil 5,827*** 5,471*** 5,124*** 5,124*** Colômbia 3,847*** 3,552*** 2,910*** 3,008*** El Salvador 0,597** 0,542 0,197 0,115 Equador -0,335 -0678 -1,020* -1,211** Guatemala -3,845*** -3,889*** -4,109*** -4,149*** Honduras 0,953*** 0,826*** 0,512 0,699** México 3,638*** 3,339*** 2,774*** 3,076*** Nicarágua 2,188*** 2,253*** 1,899*** 2,103*** Panamá 3,436*** 3,298*** 2,473*** 2,887*** Peru -0,226 -0,348 -0,563* -0,661** Ano
1960 ref ref Ref ref
1970 0,687*** 0,543*** 0,319 0,064 1980 1,028*** 0,822*** 0,404 0,030 Indicadores Proteínas (g/capita/dia) 0,037 0,0031 0,0157 -0,0023 Calorias (cal/capita/dia) 0,0012 0,0009 0,0004 TMI -0,0101 -0,0056
Renda per Capita US dólares) 0,0003***
R2 Ajustado 0,9743 0,9749 0,9753 0,9791
Constante 149,209 148,527 150,084 151,106
N 55 55 55 55
Fonte dos dados básicos: Banco Mundial (2010b); FAOSTAT (2010; DHS Brasil, 2006; DHS Bolívia, 2008, IRHS El Salvador, 2008; IRHS Equador, 2004; LSMS Guatemala (2000); DHS Honduras, 2005; FLS México, 2005; DHS Nicarágua, 2001; DHS Colômbia, 2005; DHS Peru 2004-2008. Nota: *** p<0,01; * *p<0,05; *p<0,10.
Tabela 27. Coeficientes estimados a partir de uma regressão de mínimos quadrados ponderados entre a estatura final das coortes (cm) e indicadores considerados, observados na população quando a coorte completou dez anos.
Variáveis Modelo
1 2 3 4
Pais
Bolívia ref ref ref Ref
Brasil 5,782*** 5,390*** 5,221*** 5,017*** Colômbia 3,802*** 3,415*** 3,049*** 2,774*** El Salvador 0,516** 0,297 0,139 -0,0073 Equador -0,293 -0,708 -0,878 -1,3597** Guatemala -3,863*** -3,942*** -4,103*** -4,2418*** Honduras 0,953*** 0,746** 0,534 0,548 México 3,539*** 3,258*** 2,912*** 3,073*** Nicarágua 2,357*** 2,391*** 2,121*** 2,113*** Panamá 3,411*** 3,301*** 2,743*** 2,708*** Peru -0,206 -0,319 -0,461 -0,672** Ano
1960 Ref Ref Ref Ref
1970 0,675*** 0,565*** 0,393 0,086 1980 0,976*** 0,902*** 0,581 0,153 Indicadores Proteínas (g/capita/dia) 0,0392* -0,0002 0,017 -0,0037 Calorias (cal/capita/dia) 0,0013 0,0007 0,0002 TMI -0,0076 -0,007
Renda per Capita US dólares) 0,0002**
R2 Ajustado 0,9752 0,9755 0,9755 0,9776
Constante 149,113 148,499 149,72 151,671
N 55 55 55 55
Fonte dos dados básicos: Banco Mundial (2010b); FAOSTAT (2010; DHS Brasil, 2006; DHS Bolívia, 2008, IRHS El Salvador, 2008; IRHS Equador, 2004; LSMS Guatemala (2000); DHS Honduras, 2005; FLS México, 2005; DHS Nicarágua, 2001; DHS Colômbia, 2005; DHS Peru 2004-2008. Nota: *** p<0,01; * *p<0,05; *p<0,10.
Tabela 28. Coeficientes estimados a partir de uma regressão de mínimos quadrados ponderados entre a estatura final das coortes (cm) e indicadores considerados, observados na população quando a coorte completou quinze anos.
Variáveis Modelo
1 2 3 4
Pais
Bolívia ref ref ref Ref
Brasil 5,640*** 5,971*** 5,556*** 5,336*** Colômbia 3,689*** 3,955*** 3,228*** 3,026*** El Salvador 0,428* 0,609* -0,646 0,131 Equador -0,340 -0,139 0,232 -0,953* Guatemala -3,848*** -3,778*** -4,090*** -4,215*** Honduras 0,901*** 1,058*** 0,583 0,605 México 3,397*** 3,781*** 3,214*** 3,210*** Nicarágua 2,488*** 2,506*** 2,081*** 2,095*** Panamá 3,3802*** 3,486*** 2,623*** 2,578*** Peru -0,251 -0,184 -0,483* -0,605* Ano
1960 Ref Ref Ref Ref
1970 0,653*** 0,688*** 0,371* 0,268 1980 0,834*** 0,863*** 0,367 0,236 Indicadores Proteínas (g/capita/dia) 0,041** 0,5853* 0,0661** 0,0456 Calorias (cal/capita/dia) -0,0008 -0,0011 -0,0011 TMI -0,0128* -0,0119*
Renda per Capita US dólares) 0,0001
R2 Ajustado 0,9760 0,9757 0,9772 0,9775
Constante 149,016 149,812 151,578 152,296
N 55 55 55 55
Fonte dos dados básicos: Banco Mundial (2010b); FAOSTAT (2010; DHS Brasil, 2006; DHS Bolívia, 2008, IRHS El Salvador, 2008; IRHS Equador, 2004; LSMS Guatemala (2000); DHS Honduras, 2005; FLS México, 2005; DHS Nicarágua, 2001; DHS Colômbia, 2005; DHS Peru 2004-2008. Nota: *** p<0,01; * *p<0,05; *p<0,10.