Nonspesifik Tanı ve Tarama Testleri

O índice de Moran global para ruralidade é de 0,31, e o p-valor é menor que 0,00. Considerando que a hipótese nula corresponde à independência espacial (H0 : I 0) e a hipótese alternativa corresponde à dependência espacial (H₁ : I 0), conclui-se que, de modo global, há correlação espacial positiva entre os municípios do Rio Grande do Norte, embora ela seja baixa. Isso indica que há certa tendência a municípios de características semelhantes estarem próximos uns dos outros (mais rurais com mais rurais, e menos rurais com menos rurais), como pôde ser observado na Figura 4, onde há algumas concentrações rurais e não rurais. Esse resultado (rejeitar H ) é válido uma vez que o baixo p-valor dá 0

suporte para tal.

Os índices de Moran locais dos municípios (com níveis de significância de 10%) são mostrados na Figura 10. Aos municípios em branco, não se pode ter uma conclusão precisa com respeito à correlação espacial, já que não se pode rejeitar a hipótese nula, em que não há correlação espacial entre o município e seu arredor18. A cor amarelada em alguns municípios mostra onde a correlação espacial é praticamente zero.

18 _{Aqui, considera-se}

0

H : não há correlação espacial, e H₁: há correlação espacial. A uma significância de 10%, quando não se rejeita H₀, o município não é colorido. Quando se rejeita H₀, o município é colorido de acordo com o índice de Moran.

Figura 10 – Índices de Moran locais para a ruralidade a 10% de significância

Fonte: elaboração do autor

Alguns clusters podem ser identificados, dentre os quais alguns merecem destaque, como o cluster polarizado pela capital, Natal (círculo vermelho), compreendendo boa parte da região metropolitana e se estendendo a outros municípios do litoral sul do estado, como Nísia Floresta, Goianinha, Tibau do Sul, entre outros. Por ser um cluster de influência urbana, as dinâmicas presentes tendem a ser mais intensas, havendo, consequentemente, maior correlação espacial, evidenciada por elevados índices de Moran19.

Outros dois clusters merecem destaque nessa análise e estão destacados pelo círculo preto: um está localizado na região do Seridó e é formado pelos municípios de Acari (0,74), Cruzeta (0,74), São José do Seridó (0,77), Carnaúba dos Dantas (0,91), e Jardim do Seridó (0,66). Caracterizam-se por não serem tão urbanos quanto à região metropolitana de Natal, mas não tão rurais quanto a maioria dos municípios do estado. O município de Currais Novos também pode se relacionar com esse cluster, uma vez que pode ter correlação negativa com Acari.

Outro cluster está localizado na região Agreste do estado, compreendido por municípios como Caiçara do Rio do Vento, que se localiza no centro desse cluster e possui índice mais elevado (1,55); Jardim de Angicos (1,16); Bento Fernandes (0,85); Ruy Barbosa

19 _{Os indices de Moran locais de todos os municípios para o fator ruralidade, assim como os valores de Z e Wz}

(0,88); e São Tomé (0,82). Além desses municípios, outros também podem ter relações, como é o possível caso de São Tomé com Currais Novos e/ou Santa Cruz. Esse cluster caracteriza- se por ser predominantemente rural.

De acordo com a disposição espacial, o município de Currais Novos mostra certa concentração de influência com a maioria dos municípios que o rodeiam, possuindo índice de -0,71. Isso se mostra pelo fato de se correlacionar com seu arredor, mas os municípios que o circundam não possuem relações definidas com outros municípios20. Além de Currais Novos, outros municípios centralizam correlações em torno de si, formando pequenos agrupamentos, como são os casos de Santa Cruz (-0,71), no Seridó; Campo Grande (antigo Augusto Severo, com índice de 0,63), no Médio Oeste potiguar; Pedra Grande (0,66), na região do Mato Grande; entre outros. Pode-se observar também que a maior parte dos clusters é formada a partir de correlações positivas, indicando que os municípios tendem a influenciar outros municípios de características semelhantes (rural com rural, e urbano com urbano). Destaca-se também o fato de os municípios que formam os clusters menos rurais possuírem correlações maiores que os mais rurais, possuindo maiores índices de Moran e revelando maiores dinâmicas e sinergias, sendo, portanto, menos isolados. Isso é melhor demonstrado na Figura 11, que mostra o gráfico box plot para os índices de Moran locais.

20 _{A correlação da maioria dos municípios ao redor de Currais Novos, como São Vicente, Lagoa Nova, Cerro}

Figura 11 – Gráfico box plot dos índices de Moran locais para a

ruralidade

Fonte: elaboração do autor

Nesse gráfico, interessa mostrar os outliers, que são os valores extremos, nas áreas de baixas frequências, identificados pelos pontos e asteriscos, que indicam as correlações mais fortes, podendo ser negativas ou positivas. Percebe-se que as mais fortes, representadas pelos asteriscos, possuem valores positivos e são compostas, em todos os casos, por municípios da região metropolitana de Natal, mostrando o poder que um centro urbano pode exercer, provocando a urbanização de suas áreas vizinhas.

Já os outliers representados por pontos, identificam os municípios com índices de Moran locais de coeficientes numéricos mais elevados que o padrão do estado, e com baixas frequências. Isso indica que eles não possuem grandes correlações com suas vizinhanças como nos casos da grande Natal, no entanto, estão acima do padrão médio, como é o caso de Nísia Floresta, Santa Cruz, Currais Novos, entre outros.

O diagrama de espalhamento de Moran, na Figura 12, permite a visualização da dependência espacial entre os municípios e seus vizinhos21.

21 _{O diagrama de espalhamento de Moran é feito com o intuito de comparar os valores normalizados dos}

Figura 12 – Diagrama de espalhamento de Moran para a

ruralidade

Fonte: elaboração do autor

Os pontos marcados em vermelho representam os municípios que fazem parte do cluster localizado no litoral leste do estado do Rio Grande do Norte. Percebe-se que seus pontos são os que mais se afastam da origem (0;0) e com valores negativos, tanto para o eixo dos valores normalizados (Z) como para o eixo das médias dos vizinhos (Wz), indicando uma relação de dependência entre municípios pouco rurais e arredores também pouco rurais. A mesma relação pode ser observada pelos pontos destacados em azul, que representam os municípios integrantes do cluster localizado no Seridó, porém de forma menos intensa, dado o fato de serem mais rurais que os anteriormente explicitados. Já os pontos destacados em verde representam o cluster localizado na região Agreste do estado, evidenciando a relação de dependência entre municípios muito rurais e seus arredores também muito rurais, uma vez que se localizam nos lados positivos dos eixos Z e Wz.

A Figura 13 reproduz o diagrama de espalhamento de Moran no mapa do Rio Grande do Norte, segundo a ruralidade dos municípios e dos municípios que os cercam. Para sua construção, toma-se apenas os clusters válidos a 10% de significância. Os municípios em branco não obtiveram resultados significantes a 10%.

Figura 13 – Municípios e arredores segundo a ruralidade

Fonte: elaboração do autor

Percebe-se, na figura acima, que os clusters, em geral, são formados por municípios com características semelhantes aos demais em seus arredores. Os localizados no Agreste, Chapada do Apodi e Alto Oeste caracterizam-se pela grande presença da ruralidade nos municípios e em seus arredores. Por outro lado, os clusters localizados no litoral leste e no Seridó caracterizam-se pela pouca ruralidade em seus municípios e arredores. Há também a existência de pequenos clusters centralizados por municípios com características distintas dos demais que os cercam, como é o caso de Tibau, São José do Campestre, Currais Novos, Santa Cruz, entre outros.