Öğretimsel Ekinlikler

A projeção dos arranjos domiciliares pode ser realizada por modelos analíticos, de macrossimulação ou de microssimulação, que se diferem no nível em que os cálculos são realmente realizados. A seguir serão apresentadas as definições realizadas por Wachter

(1987), que permitem diferenciar esses três modelos de forma clara e sintética. Para o modelo analítico, a unidade é, geralmente, a população inteira, ou seja, a população agregada, e o período de interesse não é considerado, geralmente, passo a passo. Para o modelo de macrossimulação, a unidade é um grupo, por exemplo, idade e classes de parturição ou todos os domicílios de um dado tipo, e os cálculos procedem iterativamente, grupo por grupo e período de tempo por período de tempo; geralmente, por meio de multiplicação de matrizes de transição. Para o modelo de microssimulação, a unidade é o indivíduo, e os cálculos procedem a evento por evento; as mudanças nos estados dos indivíduos são determinadas por regras determinísticas e mais freqüentemente por realizações de Monte Carlos de distribuições de probabilidade.

Coale (1965) usou o tipo de modelo analítico para estimar os tamanhos de família nuclear, dependendo dos níveis de fecundidade e mortalidade, da mesma maneira que Brass (1983) fez em uma formulação posterior. Preston (1987) usou o modelo de população estável para obter estimativas da duração e proporções em vários estados conjugais, que são importantes para estrutura domiciliar. Esses modelos são úteis devido à clareza das suposições, porém, são menos úteis se a suposição de população estável ou estacionária não é apropriada, ou onde a mudança populacional é muito complexa (Stockmayer, 2004, p. 15).

Os modelos de macrossimulação são criados através da estimação de conjuntos de equações diferenciais, podendo citar como exemplo, as tabelas de vida de estado familiar, que, por sua vez, são uma aplicação das tabelas de vida de múltiplo estado. As tabelas multi-estado têm como decremento não apenas a morte, mas também os decrementos devidos às transições entre os vários estados familiares, sendo que tais transições são estimadas, por idade, seguindo uma coorte de indivíduos ao longo do tempo. Segundo Goldani (1984, p. 1277), são modelos determinísticos, pois as ocorrências dos eventos demográficos e mudanças na família são determinadas por variáveis específicas introduzidas no modelo. O termo simulação deve-se à parte do método que combina uma tabela de vida estimada do estado familiar com populações de diferentes estruturas etárias para gerar distribuições projetadas ou contra-factuais do estado familiar ou tipo de domicílio. Embora não seja tão flexível como os modelos de microssimulação para analisar distribuições de variabilidade e probabilidade, eles não são limitados ao tamanho da amostra da população inicial e pode usar completamente a informação apresentada nos censos ou em grandes pesquisas como ponto inicial (Yi, Vaupel & Zhenglian ,1997).

Entretanto, muitos desses modelos requerem dados sobre transições entre vários tipos de domicílios, dados esses que devem ser coletados em pesquisas especiais, porque os mesmos não estão disponíveis nas fontes convencionais de dados demográficos e de estatísticas vitais, conforme apontado por Yi, Vaupel & Zhenglian (1997).

O método da taxa de chefia de domicílio é bem conhecido e, segundo Stockamyer (2004, p. 16), é também usado como modelo de macrossimulação. O método taxa de chefia envolve extrapolar proporções de chefes de domicílio nas categorias da população definidas por certas combinações de idade, sexo e, possivelmente, estado conjugal. As projeções de taxas de chefia são combinadas com uma projeção independente da população por idade e sexo, com o objetivo de produzir uma projeção de domicílios classificada por categorias do chefe de domicílio. A combinação dessas taxas com populações projetadas ou contra-factuais gera estimativas da mudança populacional projetada ou obtida através do método contra-factual (Akkerman, 1980).

Segundo Yi, Vaupel & Zhenglian (1997), as tendências na taxa de chefia não são fáceis de modelar, sendo muito difícil incorporar suposições demográficas sobre mudanças futuras na fecundidade, casamento, divórcio e mortalidade, porque não há uma ligação das taxas de chefia às taxas demográficas. Esse método é muito limitado para os propósitos de planejamento, pois não detalha os domicílios quanto ao tamanho e não apresenta informações sobre os demais membros do domicílio.

Os modelos de microssimulação são estocásticos e diferenciam-se dos modelos determinísticos da macrossimulação, pois a ocorrência e o ritmo dos eventos demográficos passam a ser determinados aleatoriamente no nível individual (Bongaarts, 1981 citado por Goldani, 1984). Essa metodologia tem como vantagem a habilidade para simular toda uma rede de parentesco, podendo também ser utilizada para indicar os efeitos líquidos das mudanças de diferentes taxas demográficas, o que seria difícil ou impossível de ser calculada através de modelos analíticos, quando há interações entre as taxas de eventos vitais (Stockmayer, 2004). Segundo Yi, Vaupel & Zhenglian (1997), a microssimulação tem a principal vantagem de estudar a variabilidade dos indivíduos e domicílios, bem como as distribuições dos mesmos; entretanto, em grandes populações, nas quais os domicílios são classificados por um número relativamente grande de características, o tamanho de uma amostra representativa, a ser utilizada como ponto de partida para uma projeção, deveria ser também grande.

Diante das desvantagens dos modelos de macrosimulação, taxa de chefia e microsimulação, Yi, Vaupel & Zhenglian (1997) destacam a importância de desenvolver um modelo que incorpore a dinâmica família-domicílio e que requeiram apenas dados demográficos convencionais que possam ser facilmente obtidos, utilizando estatísticas vitais, de censos e pesquisas comuns. Uma explicação mais detalhada sobre esse método, que incorpora a dinâmica familiar, aqui denominada de projeção multi-estado de domicílios, será apresentada no próximo capítulo.