D ESCRIPTION DES MENACES

A análise da relação entre morfologia urbana e percepção térmica foi dividida nos seguintes eixos de análise:

− Eixo 1 – Análise estatística e de correlação dos dados

− Eixo 2 – Análise da relação entre geometria urbana e percepção térmica − Eixo 3 – Análise da relação entre geometria urbana e avaliação climática − Eixo 4 – Análise da relação entre geometria e sensações térmicas percebidas − Eixo 5 – Análise da sensação de bem-estar promovida pelas cenas

− Eixo 6 – Análises individuais por cena

Tendo em vista o teor das variáveis analisadas, é importante considerar que a utilização de escalas acrescenta um caráter subjetivo às análises. Sendo assim, os resultados finais obtidos devem ser analisados não como valores absolutos, e sim como tendências. 104 128 ₁₂₆ 104 126 102 70 90 110 130 150 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 E (lu x) Monitores

• Eixo 1 – Análise estatística e de correlação dos dados

Os dados obtidos na coleta foram submetidos à análise estatística utilizando o software SPSS versão 12.0 para Windows (SPSS Inc.: Chicago, IL, USA), com o qual foi possível realizar o teste de hipótese envolvendo todas as variáveis coletadas.

Um teste de hipótese examina duas hipóteses opostas sobre uma população: a hipótese nula e a hipótese alternativa. Normalmente a hipótese nula é uma declaração de que não existe diferença entre as variáveis e a hipótese alternativa é a declaração de que entre as amostras existe diferença estatisticamente significativa.

Na análise das hipóteses, além da indicação de rejeição, existe o valor de p, que indica o nível de significância da análise. Foi adotado para este estudo um nível de confiança de 95%, ou seja, o valor de 0,05 para p.

Foi realizada também a correlação não paramétrica de variáveis entre todas as informações obtidas. A análise de correlação fornece uma matriz e um coeficiente de correlação que resume o grau de relacionamento linear entre as duas variáveis, neste caso, o rho (ρ) de Spearman.

O coeficiente ρ de Spearman mede a intensidade da relação entre variáveis ordinais, este pode variar de -1,00 a 1,00. Com um coeficiente de 1 indicando uma correlação linear positiva perfeita, neste caso, as duas variáveis serão exatamente iguais em termos de escores padronizados. Um coeficiente de correlação zero, significa que não existe um relacionamento linear entre as duas variáveis.

Na análise da matriz, além do valor do coeficiente, existe o valor de p, que indica o nível de significância da correlação. Foi adotado para este estudo um nível de confiança de 95%, ou seja, o valor de 0,05 para p. Este valor indica que o risco de concluir que uma correlação existe quando, na verdade, nenhuma correlação existe, é de 5%.

Com a tabulação dos resultados obtidos no SPSS, o objetivo deste eixo constitui em examinar, com estatística descritiva, as variáveis que apresentaram rejeição da hipótese nula e correlação significativa, ambos com 95% de confiança das respostas.

Com o objetivo de averiguar a existência da relação entre exposição ao céu (FVC) e variação de temperatura percebida, o segundo eixo da análise dos dados constituiu em verificar a variância das respostas obtidas em faixas de grau Celsius entre as diferentes cenas, ou seja, entre os diferentes índices de Fator de Visão do Céu.

Foram utilizados os métodos de estatística descritiva utilizando as médias e Análise de Variância simples (One-way ANOVA ou ANOVA de fator único) para testar a hipótese de existência de diferenças significativas entre as médias das amostras obtidas. O Teste T de Student foi empregado em pares de cenas para identificar dentre elas quais apresentavam reais divergências nas respostas.

• Eixo 3 – Análise da relação entre FVC e avaliação climática

O terceiro eixo da análise dos dados tem o objetivo de constatar a existência de interferência das diferentes morfologias urbanas na percepção térmica dos entrevistados e consiste em verificar a variância das respostas obtidas entre as diferentes cenas em escalas de condições climáticas ‘frio – quente’.

Foram utilizados os métodos de estatística descritiva e Análise de Variância fatorial (One-way ANOVA ou ANOVA de fator único) para testar a hipótese de existência de diferenças significativas entre as médias obtidas nas cenas.

• Eixo 4 – Análise da relação entre FVC e sensações térmicas percebidas O terceiro eixo da análise dos dados tem o mesmo objetivo de constatar a existência de interferência das diferentes morfologias urbanas na percepção térmica dos entrevistados, porém nesta análise o foco está na escala sensorial de 7 pontos, variando entre os valores de -3 a 3, dentre as diferentes cenas.

Foram utilizados os métodos de estatística descritiva e Análise de Variância fatorial (One-way ANOVA ou ANOVA de fator único) para testar a hipótese de existência de diferenças significativas entre as médias obtidas entre as cenas. O Teste T de Student foi empregado em pares de cenas para identificar dentre elas quais apresentavam reais divergências nas respostas.

O objetivo do quinto eixo da análise dos dados é relacionar a morfologia urbana com a sensação de bem-estar promovida por esta, buscando identificar fatores da paisagem que possam interferir na avaliação dos entrevistados. O eixo constitui em verificar a variância das respostas obtidas da avaliação estética da cena (escala ‘feio – bonito’ e ‘desagradável - agradável’), assim como as respostas de avaliação sentimental em relação às cenas.

Foram utilizados os métodos de estatística descritiva e Análise de Variância fatorial (One-way ANOVA ou ANOVA de fator único) para testar a hipótese de existência de diferenças significativas entre as médias obtidas nas cenas.

• Eixo 6 – Análises individuais por cena

Com o intuito de verificar o grau de interferência da experiência prévia pessoal do usuário na percepção térmica frente às distintas imagens apresentadas, foram realizados testes estatísticos individuais por cena para análise de variância de resultados por amostras de entrevistados.

Neste eixo foram realizados testes de hipótese individualmente por cena, elencando amostras de entrevistados para a verificação da hipótese nula. Sendo, assim, possível avaliar os dados com maior precisão, por exemplo, se existiu divergência de percepção térmica entre pessoas que se consideram urbanas e as que se consideram campestres. Métodos de estatísticas descritivas foram utilizados para a análise dos fatores que demonstraram rejeição da hipótese nula.

As amostras foram divididas em: • Naturalidade (Curitiba);

• Tipo de moradia atual; • Tipo de moradia na infância;

• Classificação ‘urbana – campestre’;