A pesquisa de campo foi realizada entre os meses de Junho e Outubro de 2011. O questionário elaborado foi aplicado junto à amostra de agricultores familiares através de entrevistas com duração aproximada de 1 hora e 20 minutos por agricultor. Algumas entrevistas foram realizadas nas dependências da SMAA durante os dias em que eram feitas as entregas dos produtos pelos agricultores, e outras foram realizadas nas propriedades dos agricultores.
3.4.3. Procedimento de análise dos dados
As informações referentes às variáveis de impacto dos dois momentos analisados: 12 meses antes de entrar para o PAA e últimos 12 meses de participação, podem ser dividas em dois grupos, do ponto de vista estatístico: médias e proporções. Para esses dois tipos de informações, os dados foram estudados e apresentados, através de tabelas, de maneira comparativa entre os dois momentos analisados. As tabelas foram construídas utilizando-se de métodos de estatística descritiva, algumas apresentando dados de frequência, média, desvio- padrão, valores mínimos e máximos, enquanto outras apresentando informações relativas à frequência e a proporção, em termos percentuais, a qual aquela frequência corresponde. Do mesmo modo, outras tabelas também foram elaboradas para apresentar os resultados referentes às variáveis denominadas “adicionais”, porém essas variáveis não são analisadas de maneira comparativa, pois as informações são referentes ao período depois do início da participação no PAA, tendo como intuito o levantamento de informações relevantes para explicar os impactos do PAA nos agricultores familiares beneficiários e caracterizar esses produtores.
Foram realizados testes de hipóteses pareados (para médias e proporções)23 com o intuito de verificar, através da amostra selecionada, se houve mudanças estatisticamente significativas, nas variáveis de impacto, na população de beneficiários entre os dois períodos
23 O teste de hipóteses pareado é utilizado para comparar uma mesma população em dois momentos diferentes,
analisados. Esses testes foram realizados somente para os parâmetros em que foram verificadas diferenças entre os dois períodos. Os testes de hipóteses foram utilizados também para analisar a existência de diferenças entre os grupos de produtores que utilizam uma ou mais DAPs em cada um dos períodos estudados, porém nesse caso os testes de hipóteses são denominados independentes24. Basicamente, esses testes objetivam rejeitar ou aceitar a hipótese nula (H0) de igualdade entre os parâmetros, em relação a uma hipótese alternativa (Ha) elaborada25, em que se optou por estabelecer que os parâmetros são diferentes ( ou bilateral), não determinando nenhuma direção para os impactos (> ou <), pois embora muitos impactos positivos do programa já tenham sido detectados, pode haver influencia das especificidades inerentes a cada local estudado (MORETTIN & BUSSAB, 2004).
Para a tomada de decisão com relação à aceitação ou rejeição da hipótese nula (H0), são calculadas as estáticas do teste, ou seja, valores calculados a partir da amostra que serão utilizados nessa tomada de decisão, essas variáveis podem ser denominadas de “T” ou “Z” dependendo o teste escolhido26 (MORETTIN & BUSSAB, 2004).
Após o cálculo das variáveis padronizadas “T” e “Z”, determinou-se a região crítica, ou seja, aquela em que a H0 é rejeitada, correspondendo ao nível de significância ( )/227. Como o intervalo de confiança estipulado foi de 95%, o nível de significância é = 5% e ( )/2 = 0,02528 (MORETTIN & BUSSAB, 2004).
O próximo passo foi o calculo do p-valor (fator de probabilidade), que corresponde ao maior nível de significância que levaria a não rejeição da hipótese nula, sendo assim, quanto menor o p-valor, mais forte a evidência contrária à hipótese nula (H0) fornecida pelos dados, portanto, se o p-valor for maior que o nível de significância deve-se aceitar H0. Em alguns casos, os valores de “T” e “Z” foram negativos devido aos sinais negativos das diferenças das médias e proporções, porém esse sinal não influenciou no p-valor, sendo esse calculado
24 O teste de hipóteses independente é utilizado para comparar parâmetros estatísticos de amostras de duas
populações distintas, sendo que, ao contrário do teste pareado, elas não precisam ser equivalentes em termos de tamanho.
25 No caso dos testes de hipóteses pareados, a H
0 é que a diferença das médias e proporções entre os dois períodos analisados é igual a zero ( d = 0 e d = 0), e nos testes de hipóteses de amostras independentes é que as
médias e proporções das duas populações em cada um dos períodos estudados são iguais ( 1 = 2 e 1 = 2), a
mesma lógica se aplica a Ha,substituindo-se o sinal de igualdade pelo de diferença.
26 Dependendo da normalidade ou não da distribuição amostral das médias e proporções, tanto os testes de
hipóteses pareados como os independentes, podem ser paramétricos (distribuição normal) ou não-paramétricos (distribuição não normal), sendo que antes da realização dos testes foi feito um teste inicial denominado de Kolmogorov-Smirnov para determinar a normalidade dos parâmetros estudados e, a partir dos resultados, escolher o tipo de teste apropriado.
27 Justificada pelo fato da hipótese alternativa ser bilateral, ou seja, não existe a especificação de uma direção
para a diferença (< ou >).
28 O nível de significância corresponde à probabilidade de se ocorrer o erro do tipo I: rejeitar a hipótese nula e
levando em consideração os valores absolutos de “T” e “Z” (MORETTIN & BUSSAB, 2004).
Os resultados obtidos com os testes de hipóteses também foram apresentados em tabelas, que indicam qual decisão tomar com relação à hipótese nula: aceitar ou rejeitar. Todas as análises estatísticas foram feitas utilizando-se o Statistical Package for the Social Sciences (S.P.S.S.) versão 9.0 para Windows.
4. Impactos socioeconômicos do PAA de São Carlos nos agricultores familiares beneficiários
Nesse capítulo, serão apresentados e analisados os resultados referentes aos impactos que o PAA de São Carlos tem causado nos agricultores familiares beneficiários, além de uma análise do perfil dos mesmos.