Após a definição da unidade amostral (habitação coletiva em altura de uso estritamente residencial) e das regiões de coleta de dados, os passos seguintes foram: i) o dimensionamento da amostra; ii) a definição do método de amostragem; iii) e o sorteio dos indivíduos. Para esta etapa as técnicas estatísticas foram rigorosamente utilizadas buscando- se dar maior clareza e credibilidade à pesquisa. Segue abaixo o detalhamento das ferramentas utilizadas.
3.1.3.1 DIMENSIONAMENTO DA AMOSTRA
No planejamento de um levantamento por amostragem, uma das etapas é a definição do tamanho da amostra. A decisão é importante, uma vez que uma amostra demasiadamente grande implica desperdício de recursos, e uma muito pequena diminui a precisão dos resultados. Nem sempre se pode tomar uma decisão satisfatória, pois freqüentemente faltam informações suficientes para certificar que o tamanho da amostra escolhida é o melhor. A teoria amostral proporciona um quadro geral, dentro do qual se pode racionalmente decidir a respeito do problema.
A metodologia usada para a decisão do tamanho amostral passou pela determinação do grau de exatidão necessário para que os estimadores obtidos fossem suficientemente precisos e para que pudessem ser testadas as hipóteses do estudo. A margem de erro ou exatidão também está associada a um intervalo de precisão, ou seja, apesar de determinar o erro aceitável, deve-se indicar ou aceitar que essa condição não será obtida no caso de uma amostra “infeliz”. Portanto, a determinação da probabilidade máxima aceitável de uma amostra, fora da margem de erro desejada, deve ser especificada. Na teoria estatística, essas condições iniciais devem ser determinadas de acordo com a necessidade do experimento.
Outro importante fator é a variabilidade da variável que se pretende estudar, de forma que é necessário um conhecimento prévio desse fator. Geralmente ele não é conhecido, nesses casos deve ser feita uma amostra piloto ou alguma aproximação mediante estudos anteriores. Quando nenhuma dessas opções é possível, pode ser utilizado o limite superior da variância, que proporciona uma amostra sempre maior ou igual à estimativa obtida com a
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variância real, de modo que o prejuízo de não possuir o valor real da variância será somente no custo da amostra e não na precisão. Este é o caso dessa amostra, pois o estudo que se pretende realizar é pioneiro neste aspecto.No presente estudo foi utilizada a estimação do tamanho da amostra por meio da fórmula da proporção, devido a quantidade preponderante de variáveis categóricas e o desconhecimento das variâncias (a fórmula da proporção permite a utilização da variância máxima). O cálculo do tamanho amostral, mediante a proporção para populações finitas, no caso, o universo é em torno de 100 mil unidades, é feito pela fórmula:
Onde t é o valor correspondente ao quantil da normal padrão que indica a probabilidade da amostra estar fora do intervalo de erro especificado d, por exemplo, o valor
t=1,96 corresponde a um intervalo de confiança de 95%. O tamanho da população a ser
amostrada é representado pela letra N e a quantidade PQ é a variância da população, que no cálculo desse estudo assume seu limite máximo de 0,25. Conseqüentemente, o tamanho da amostra é de 597 apartamentos, com um erro de amostragem da ordem de 4 % e um grau de confiança de 95 %.
Estatisticamente, 0,25 é o valor máximo para a variância, significando que o tamanho obtido da amostra é suficiente para a estimação de qualquer que seja p (probabilidade do fenômeno acontecer). Na literatura, usando-se essa expressão corre-se o risco de superdimensionar a amostra, o que nos dá tranqüilidade de que o tamanho dimensionado será o suficiente para os objetivos desta pesquisa.
Dos quinhentos e noventa e sete (597) questionários distribuídos, cerca de 30% retornaram, isto é, cento e sessenta e oito (168), o que é estatisticamente um percentual alto. Ao refazer o cálculo da representatividade da amostra real (168), mantendo o nível de confiança de 95 %, e agora com a variância precisa de 0,07 e não superestimada quando do cálculo inicial, o erro amostral é de 0,0399. Isso significa dizer que a amostra é representativa para construir testes que permitem constatar diferenças significantes entre grupos dentro da população, desde que possuam diferenças da ordem do erro assumido no cálculo da amostra.
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3.1.3.2 AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA
Dentro da teoria estatística existem dois tipos de amostras: as probabilísticas e as não- probabilísticas122. Somente as amostras probabilísticas podem, por definição, originar uma
generalização estatística, apoiada no cálculo de probabilidades, e permitir a utilização da potente ferramenta que é a inferência estatística, razão pela qual a amostra probabilística foi escolhida para este estudo.
Entre as técnicas de amostragem probabilística foi escolhida a Amostragem Estratificada. A Amostragem Estratificada é uma variação da Amostragem Aleatória Simples, pois, assim como na amostra aleatória simples, é feita a seleção de n unidades amostrais por sorteio, de tal forma que se dá a cada elemento da população a mesma chance de ser escolhido123. A diferença é que a população é dividida em estratos e permite o estudo em
separado para cada parte da população, no caso dessa pesquisa o estrato = região administrativa. Após a identificação dos estratos da população, foi extraída uma amostra aleatória simples de cada subgrupo ou estrato.
A prática dessa modalidade de amostragem é usual quando a proporção da população para cada estrato é conhecida, ela produz resultados melhores ou pelo menos iguais aos de uma amostra não estratificada. Este ganho em precisão está ligado à homogeneidade dentro dos estratos. No presente estudo, espera-se que exista certa homogeneidade entre os indivíduos (apartamentos) num mesmo estrato (RA’s e subdivisões), além do que, há um interesse relativo no estudo desses estratos separadamente.
3.1.3.3 SORTEIO DA AMOSTRA
O sorteio da amostra foi feito através do software SAS, o que permite maior facilidade na coleta da amostra e na determinação dos parâmetros e especificações. A amostra de tamanho 597 corresponde à especificação do erro amostral de 0,04 e grau de confiança de 95 %. Segue a definição da amostra por estratos e a quantidade segundo a proporção em 122As probabilísticas são baseadas nas leis da probabilidade e as não-probabilísticas são as que tentam reproduzir o mais fielmente possível a população-alvo.
123Cada elemento da população deve ser identificado antes de se extrair a amostra, para isso, foi gerada uma grande tabela em Excel com o endereçamento (identificação da quadra, bloco e número do apartamento) de cada região administrativa.
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relação ao número total de apartamentos, de acordo com o zoneamento do universo da pesquisa (Tabela 3.3).Tabela 3.3 – Amostra por estratos Região
Administrativa Local NúmeroTotal Proporção (%) Amostra
RA I Asa Norte 31.517 0,31 186
Asa Sul 27.621 0,27 163
RA III Taguatinga 4.116 0,04 24
Guará I 5.262 0,05 31
RA X Guará II 4.176 0,04 25
Quadras Ec. Lucio Costa 2.149 0,02 13
RA XI Cruzeiro Novo 7.520 0,07 44
RA XX Águas Claras 4.773 0,04 28
Octogonal 3.264 0,03 19
RA - XXII Setor Sudoeste 8.129 0,08 48
Sudoeste Econômico 2.586 0,02 16
TOTAL 101.113 100,00 597
3.1.3.4 A COLETA DE DADOS
Dentre os métodos de coleta de dados usualmente utilizados em pesquisas acadêmicas, dois foram usados nesta pesquisa: i) a utilização de documentos (dados secundários); ii) informação fornecida pelos indivíduos (dados primários). A obtenção das informações sobre os projetos (plantas baixas originais, data do projeto, autor, etc.) foi possível por meio de pesquisa bibliográfica junto às administrações locais, com o manuseio de arquivos físicos (os processos) e do arquivo de imagem (microfilmes).
Para a coleta de dados primários foi utilizada a aplicação de questionários124 (ver Anexo
02). A distribuição dos questionários seguiu uma lógica de convencimento, via contato telefônico e envio por e-mail; marcação de horários para entrevista in loco; e, primordialmente, pelo envio do questionário pelo correio. A decisão de enviá-lo pelo correio foi tomada com base em critério de ordem estritamente operacional: facilidade de acesso aos moradores. O questionário foi enviado com uma carta de apresentação (Anexo 01) e com o envelope para resposta, com postagem paga.
Procurou-se fazer um questionário sintético e objetivo para que fosse de fácil manuseio, procurando evitar dificuldades ao entrevistado. É composto por vários tipos de perguntas:
124 Entre os métodos estatísticos de coleta de dados, este método é caracterizado como mecanismo dirigido de coleta de informação fornecida pelos indivíduos. O questionário foi testado e, posteriormente, distribuído para os moradores.
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fechadas, semi-abertas, com matriz de respostas e perguntas com ordem de preferências. O questionário é constituído por quatro partes que abrangem questões de identificação e características do domicílio, utilização dos espaços e alguns indicadores socioeconômicos. As partes do questionário são as seguintes:Parte 1 – Identificação (localidade, edifício e número do apartamento).
Parte 2 – Características do domicílio: condição da moradia (se própria, própria para aquisição, alugada, cedida, funcional, concessão de uso e outras, número de cômodos); se houve alguma reforma; o que foi reformado e quando; área do apartamento; tempo de residência; quando foi construído; densidade de moradores por domicílio; densidade de moradores por dormitórios; número de famílias no domicílio.
Parte 3 – Utilização dos espaços, informações sobre os espaços de maior permanência, menor permanência e quais são os espaços para receber visitantes; as atividades relacionadas aos espaços da moradia; localização dos equipamentos.
Parte 4 – Indicadores socioeconômicos, informações sobre: número de habitantes; quantos adultos, adolescentes e crianças; renda bruta domiciliar mensal; número de veículos; número de eletro-eletrônicos (TV, videocassetes, computadores, TV a cabo, etc.). Parte 5 – Ao morador foi solicitado o desenho da planta baixa do apartamento.