Análise de Microdados da PNAD Contínua com o R

A Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNADc) é uma importante fonte de dados que descreve de modo detalhado a situação da população brasileira. Suas tabelas incluem dados de diversos temas, como instrução, trabalho, famílias e características dos domicílios, sendo assim uma fonte ampla para pesquisas e análises aprofundadas. É possível analisar facilmente os Microdados da pesquisa usando o R por meio do pacote {PNADcIBGE}.

PNADc

A PNADc visa acompanhar as flutuações trimestrais e a evolução, no curto, médio e longo prazos, da força de trabalho, e outras informações necessárias para o estudo do desenvolvimento socioeconômico do País. Para atender a tais objetivos, a pesquisa foi planejada para produzir indicadores trimestrais sobre a força de trabalho e indicadores anuais sobre temas suplementares permanentes (como trabalho e outras formas de trabalho, cuidados de pessoas e afazeres domésticos, tecnologia da informação e da comunicação etc.), investigados em um trimestre específico ou aplicados em uma parte da amostra a cada trimestre e acumulados para gerar resultados anuais, sendo produzidos, também, com periodicidade variável, indicadores sobre outros temas suplementares. Tem como unidade de investigação o domicílio.

Os dados da pesquisa são totalmente desagregados e com um tamanho amostral considerável, portanto, eles são dispostos em microdados que exigem cuidados na sua importação e análise.

Microdados PNADc

Microdados consistem no menor nível de desagregação dos dados de uma pesquisa, retratando, sob a forma de códigos numéricos, o conteúdo dos questionários, preservado o sigilo das informações. Os microdados possibilitam aos usuários, com conhecimento de linguagens de programação ou softwares de cálculo, criar suas próprias tabelas.

A PNAD Contínua possui três tipos de microdados:

  • Trimestral, que contém a parte básica investigada pela pesquisa, contendo variáveis conjunturais de mercado de trabalho referentes a um trimestre civil;
  • Anual acumulados em determinada visita, que contém temas e tópicos suplementares pesquisados ao longo do ano em determinada visita;
  • Anual concentrados em determinado trimestre, que contém temas e tópicos suplementares pesquisados em trimestres específicos do ano.

Mas como coletar esses dados? É possível facilitar esse trabalho utilizando o pacote {PNADcIBGE} criado por Gabriel Assunção. Usando o pacote, coleta-se as diversas variáveis disponíveis na pesquisa em determinado período de tempo. Abaixo, realizamos duas possibilidades de uso dos dados.

A construção de todos os procedimentos para a coleta e criação dos gráficos abaixo você pode obter fazendo parte do Clube AM, o repositório especial de códigos da Análise Macro.

Análise da PNADc: Índice de Gini

O índice de Gini é uma medida de distribuição de renda muito interessante e conhecida, que tenta expressar em um valor único a desigualdade apresentada na curva de Lorenz. Neste exercício mostramos como podemos estimar essa medida facilmente no R.

O índice de Gini consiste em um número entre 0 e 1, onde 0 corresponde à completa igualdade e 1 corresponde à completa desigualdade e pode ser calculado com a fórmula de Brown abaixo:

Onde:

G = coeficiente de Gini
X = proporção acumulada da variável "população"
Y = proporção acumulada da variável "renda"

Para esse exercício usaremos os microdados da PNAD Contínua trimestral do IBGE, que possui a variável Rendimento mensal efetivo de todos os trabalhos (VD4020). E para tornar o exercício interessante faremos a estimação do índice de Gini por estado (UF) brasileiro.

 

 

Analise da PNADc: Curva de Lorenz

A curva de Lorenz é um simples instrumental gráfico e analítico que nos permite descrever e analisar a distribuição de renda em uma sociedade, além de permitirem que ordenamos distribuições de renda sob um ponto de vista de bem-estar.

A curva de Lorenz é uma linha que representa a distribuição cumulativa da renda ou riqueza de uma população, colocando em ordem crescente a porcentagem da população em um dos eixos e a porcentagem da renda ou riqueza acumulada por essas pessoas no outro eixo. A linha de 45 graus que vai do canto inferior esquerdo até o superior direito do gráfico representa uma distribuição igualitária da renda ou riqueza, enquanto a curva de Lorenz mostra o quão distante a distribuição atual está da igualdade.

Quanto mais a curva de Lorenz se afasta da linha de igualdade, maior é a desigualdade na distribuição de renda ou riqueza.

________________________________________________

Quer se aprofundar no assunto?

Alunos da trilha de Especialista em Avaliação de Políticas Públicas podem aprender a como construir projetos que envolvem dados reais usando microdados, análise exploratória e modelos estatísticos/econométricos.

Referências

Assunção, G. (2023). Análise de microdados da PNAD Contínua https://rpubs.com/gabriel-assuncao-ibge/pnadc Acesso em: 27/02/2023.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar automação com Python e IA na análise de ações

No cenário atual, profissionais de finanças buscam formas mais rápidas, eficientes e precisas para analisar dados e tomar decisões. Uma das grandes revoluções para isso é o uso combinado de Python, automação e modelos de linguagem grande (LLMs), como o Google Gemini. O dashboard que criamos é um ótimo exemplo prático dessa integração, reunindo dados, cálculos, visualizações e análise textual em um único ambiente.

Análise de ações com IA - um guia inicial

Neste artigo, você vai aprender a integrar IA na análise de ações de forma automatizada utilizando Python. Ao final, você terá um pipeline completo capaz de coletar dados de mercado, gerar gráficos, elaborar relatórios com linguagem natural.

Quais são as ferramentas de IA?

Um aspecto crucial dos Agentes de IA é a sua capacidade de tomar ações, que acontecem por meio do uso de Ferramentas (Tools). Neste artigo, vamos aprender o que são Tools, como defini-las de forma eficaz e como integrá-las ao seu Agente por meio da System Prompt. Ao fornecer as Tools certas para o seu Agente — e ao descrever claramente como essas Tools funcionam — você pode aumentar drasticamente o que sua IA é capaz de realizar.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.