n{"doc_desc":{"title":"RESULTADOS DO INQU\u00c9RITO ESPECIAL DE CAJU 2017","idno":"IECAJU2017","producers":[{"name":"INSTITUTO NACIONAL DE CAJU","abbreviation":"INCAJU","affiliation":"MASA","role":"FINANCIADOR"}]},"study_desc":{"title_statement":{"idno":"IECAJU2017","title":"RESULTADOS DO INQU\u00c9RITO ESPECIAL DE CAJU 2017"},"authoring_entity":[{"name":"INSTITUTO NACIONAL DE CAJU","affiliation":"MASA"}],"production_statement":{"producers":[{"name":"INSTITUTO NACIONAL DE CAJU","affiliation":"MASA","role":"FINANCIADOR"}],"funding_agencies":[{"name":"INSTITUTO NACIONAL DE CAJU","abbreviation":"INCAJU","role":"FUNCIADOR"}]},"distribution_statement":{"distributors":[{"name":"INSTITUTO NACIONAL DE CAJU","abbreviation":"INCAJU","affiliation":"MASA","uri":"htt:\/www.agricultura.gov.mz"}]},"version_statement":{"version":"Recolher e produzir dados e informa\u00e7\u00e3o de natureza estrutural e conjuntural que permita melhorar o processo de planifica\u00e7\u00e3o e de tomada de decis\u00e3o baseada em evid\u00eancias no sector de caju. \n\n\nEspec\u00edficos:\n\u00b7\tActualizar a informa\u00e7\u00e3o sobre o n\u00famero de cajueiros, (velhos, em produ\u00e7\u00e3o, em crescimento: os provenientes de sementeira directa e de mudas enxertadas);\n\u00b7\tRecolher dados sobre a produ\u00e7\u00e3o total, a produtividade por \u00e1rvore e produ\u00e7\u00e3o comercializada;"},"study_info":{"keywords":[{"keyword":"Agregado Familiar","vocab":"AF","uri":"AF"},{"keyword":"\u00c1rea de Enumera\u00e7\u00e3o","vocab":"AE","uri":"AE"},{"keyword":"Censo Agro-Pecu\u00e1rio II","vocab":"CAP II","uri":"CAP II"},{"keyword":"Unidade Prim\u00e1ria de Amostragem","vocab":"UPA","uri":"UPA"},{"keyword":"Minist\u00e9rio da Agricultura e Seguran\u00e7a","vocab":"MASA","uri":"MASA"},{"keyword":"Instituto de Fomento de Caju","vocab":"INCAJU","uri":"INCAJU"},{"keyword":"Trabalho de Inqu\u00e9rito Agr\u00edcola","vocab":"TIA","uri":"TIA"},{"keyword":"Pequena e Medias Explora\u00e7\u00f5es","vocab":"PME","uri":"PME"},{"keyword":"Grandes Explora\u00e7\u00f5es","vocab":"GE","uri":"GE"}],"topics":[{"topic":"Censo Agro-Pecu\u00e1rio","vocab":"CAP","uri":"CAP"},{"topic":"Direc\u00e7\u00e3o de Planifica\u00e7\u00e3o e Coopera\u00e7\u00e3o Internacional","vocab":"DPCI","uri":"DPCI"},{"topic":"Direito de Uso e Aproveitamento da Terra","vocab":"DUAT","uri":"DUAT"},{"topic":"Inqu\u00e9rito Agr\u00edcola Integrado","vocab":"IAI","uri":"IAI"},{"topic":"Instituto Nacional do Caju","vocab":"INCAJU","uri":"INCAJU"},{"topic":"Minist\u00e9rio da Agricultura e Seguran\u00e7a Alimentar","vocab":"INCAJU","uri":"INCAJU"},{"topic":"Trabalho de Inqu\u00e9rito Agr\u00edcola","vocab":"TIA","uri":"TIA"},{"topic":"Organiza\u00e7\u00e3o N\u00e3o-Governamental","vocab":"ONG","uri":"ONG"},{"topic":"Servi\u00e7os Distritais de Actividades Econ\u00f3micas","vocab":"SDAE","uri":"SDAE"},{"topic":"Unidade Prim\u00e1ria de Amostragem","vocab":"UPA","uri":"UPA"}],"abstract":"\u00cdndice de Conte\u00fados \nLista de Quadros\nLista de Figuras\nAbreviaturas\nAgradecimentos\nINTRODU\u00c7\u00c3O\nO SECTOR DE CAJU EM MO\u00c7AMBIQUE: BREVE REVIS\u00c3O\nMETODOLOGIA\nRESULTADOS\nCONCLUS\u00d5ES E RECOMENDA\u00c7\u00d5ES\nREFER\u00caNCIAS\nANEXO","coll_dates":[{"start":"2016-02","end":"2017","cycle":""}],"nation":[{"name":"MOCAMBIQUE","abbreviation":"MOZ"}],"geog_coverage":"O inqu\u00e9rito do IECAJU foi realizado em 8 Prov\u00edncias (Cabo Delgado, Nampula, Zamb\u00e9zia, Manica, Sofala, Inhambane, Gaza e Maputo) e Distritos com presen\u00e7a significativa de \u00e1rvores de cajueiros numa base de amostra probabil\u00edstica bi-et\u00e1pica. Na primeira etapa foram seleccionadas as Unidades Prim\u00e1rias de Amostragem (UPA's) ou \u00c1reas de Enumera\u00e7\u00e3o (AE's) segundo o princ\u00edpio de proporcionalidade ao tamanho, onde o tamanho \u00e9 o n\u00ba de AF's que possuem cajueiros na AE.","analysis_unit":"Unidades Prim\u00e1rias de Amostragem (UPA's) ou \u00c1reas de Enumera\u00e7\u00e3o (AE's) segundo o princ\u00edpio de proporcionalidade ao tamanho, onde o tamanho \u00e9 o n\u00ba de AF's que possuem cajueiros na AE.","universe":"No geral, o grau de desempenho concernente as \u00e1reas de enumera\u00e7\u00e3o ou UPA's cobertas pelo Inqu\u00e9rito situou-se em 98.3%, isto \u00e9, das 300AE's planificadas foram realizadas295 AE's onde, onde 5AE's nao foram feitas, sendo 3 na Provincia de Maputo por falta de AF's com cajueiros, 1 AE na Zambezia por problemas de vias de acesso e 1 AE em Sofala por falta de AF's com cajueiros;\nEm termos de AF's, Neste inquerito foram no total entrevistadas 4.536 Explora\u00e7\u00f5es das quais 2.869 pequenas das 3000 previstas(95.6%),683 M\u00e9dias das 702 listadas nas UPA's(97.3%), 89 Grandes Explora\u00e7\u00f5es das 97(91.7%) encontradas dentro da UPA, e893 Grandes Explora\u00e7\u00f5es das 950 listadas(94%)fora das AE;\nNo que se refere \u00e0 cobertura dos agregados familiares para a contagem dos seus cajueiros, foram contados 848 AF's dos 903previstos  o que corresponde ao desempenho de 93,9% em relacao ao planificado"},"method":{"data_collection":{"time_method":"O Inqu\u00e9rito de Caju do Decorreu entre os meses de Julho e Setembro de 2017 antecedida de uma forma\u00e7\u00e3o que decorreu entre os dias 29 de Junho a 5 de Julho","sampling_procedure":"METODOLOGIA\nA metodologia usada no presente trabalho foi desenvolvida por David Megill com colabora\u00e7\u00e3o de Domingos Diogo\n(Megill, 2017)1\n. \n3.1 Base de amostragem e estratifica\u00e7\u00e3o \nO CAP II de 2010 foi usado como base de amostragem para seleccionar as Unidades Prim\u00e1rias de Amostragem \n(UPAs) na primeira etapa de amostragem para o IECAJU. As \u00e1reas de enumera\u00e7\u00e3o (AEs) do Recenseamento Geral \nda Popula\u00e7\u00e3o e Habita\u00e7\u00e3o (RGPH) de 2007 foram definidas como UPAs para o CAP II. Estas UPAs foram \nestratificadas por distrito dentro de cada prov\u00edncia, e uma amostra de 3.501 UPAs for seleccionada para o CAP II. \nUma listagem de todos os agregados familares foi feita dentro de cada UPA seleccionada, e na segunda etapa \nforam seleccionadas 10 pequenas explora\u00e7\u00f5es por UPA. Todas as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es identificadas na listagem \nforam seleccionadas com uma probabilidade de 1 na segunda etapa. Uma base especial foi elaborada para as \ngrandes explora\u00e7\u00f5es dentro de cada distrito, e todas estas explora\u00e7\u00f5es foram inclu\u00eddas no CAP II. \nPara estimar o n\u00famero total de cajueiros e a produ\u00e7\u00e3o total de caju, \u00e9 importante incluir na amostra do IECAJU \ntodas as explora\u00e7\u00f5es com cajueiros consideradas grandes, as que possuem mais de 500 cajueiros, tendo sido \nnecess\u00e1rio gerar uma lista para cada distrito de todas as grandes explora\u00e7\u00f5es. Dado que o \u00e2mbito do IECAJU \u00e9 \nlimitado a explora\u00e7\u00f5es com cajueiros, fez-se uma an\u00e1lise da distribui\u00e7\u00e3o de cajueiros na base do CAP II. Dado que \no n\u00famero de cajueiros para as prov\u00edncias de Niassa e Tete \u00e9 relativamente baixo, decidiu-se excluir estas duas \nprov\u00edncias do \u00e2mbito do IECAJU. \nPara o desenho da amostra tamb\u00e9m foi necess\u00e1rio definir o n\u00famero m\u00ednimo de cajueiros por explora\u00e7\u00e3o para o \nIECAJU. Usamos os dados do CAP II para examinar a distribui\u00e7\u00e3o das pequenas e m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es por n\u00famero \nde cajueiros. Esta distribui\u00e7\u00e3o est\u00e1 apresentada no Quadro 4. Pode-se ver neste quadro que 19% das explora\u00e7\u00f5es \ncom caju na amostra do CAP II s\u00f3 t\u00eam um ou dois cajueiros. Dado a produ\u00e7\u00e3o m\u00ednima de caju nestas explora\u00e7\u00f5es, \nfoi decido de usar o crit\u00e9rio m\u00ednimo de 3 cajueiros para considerar uma explora\u00e7\u00e3o eleg\u00edvel para o IECAJU. Apenas \n9.5% do total das UPAs do CAP II possui 1 ou 2 cajueiros. \nPara aumentar a efici\u00eancia da amostra do IECAJU, tamb\u00e9m foi importante estratificar as UPAs do CAP II por n\u00edvel \nde concentra\u00e7\u00e3o de cajueiros em cada prov\u00edncia. Primeiro foi feita a divis\u00e3o das UPAs do CAP II com cajueiros \npara cada prov\u00edncia em 3 estratos: alto (25% de UPAs com mais cajueiros), m\u00e9dio (de 40 a 75%) e baixo (40% com \nmenos cajueiros). Segundo, foi feita a distribui\u00e7\u00e3o d as UPAs seleccionadas por estrato pelos factores 3-2-1. Neste \ncaso 50% das UPAs seriam seleccionadas no estrato alto, um ter\u00e7o no estrato m\u00e9dio, e um sexto no estrato \nbaixo. Exactamente metade da amostra correspondeu ao estrato alto, mas as propor\u00e7\u00f5es para os outros estratos \npodem variar um pouco destas frac\u00e7\u00f5es. A base de amostragem final para o IECAJU inclui 2,183 UPAs do CAP II. \nA distribui\u00e7\u00e3o destas UPAs por prov\u00edncia e estrato est\u00e1 apresentada mais adiante no Quadro 2, que tamb\u00e9m inclui \na distribui\u00e7\u00e3o da amostra final.\nPara prop\u00f3sito de estratifica\u00e7\u00e3o das explora\u00e7\u00f5es por tamanho na listagem, definimos como pequenas explora\u00e7\u00f5es \naquelas que t\u00eam 100 ou menos cajueiros. Classificamos como m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es aquelas que possuem 101 a \n \n1 Com a permiss\u00e3o de David Megill e Domingos Diogo o plano de amostragem foi aqui inclu\u00eddo. \n7\n500 cajueiros. Como indicamos antes, as grandes explora\u00e7\u00f5es seriam aquelas com mais de 500 cajueiros. Todas \nas grandes explora\u00e7\u00f5es na base especial foram inclu\u00eddas na amostra, com probabilidade de 1 na segunda etapa, \njuntamente com as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es.\n3.2 Tamanho e distribui\u00e7\u00e3o da amostra \nO tamanho da amostra para um inqu\u00e9rito particular \u00e9 fun\u00e7\u00e3o da precis\u00e3o requerida para as estimativas principais \npara cada dom\u00ednio, bem como pelas limita\u00e7\u00f5es operacionais e de recursos. A precis\u00e3o dos resultados do inqu\u00e9rito \ndepende tanto do erro de amostragem, que pode ser medido por meio de estimativas de vari\u00e2ncias, e o erro n\u00e3o \namostral de outras fontes, como erros de resposta, medida, codifica\u00e7\u00e3o e processamento. O erro de amostragem \n\u00e9 inversamente proporcional \u00e0 raiz quadrada do tamanho da amostra. Por outro lado, o erro n\u00e3o amostral pode \naumentar com o tamanho da amostra, uma vez que \u00e9 mais dif\u00edcil de controlar a qualidade de uma opera\u00e7\u00e3o \ngrande. Por isso, \u00e9 importante que o tamanho da amostra seja manej\u00e1vel para fins de controle de qualidade e \noperacional.\nDados os objectivos do IECAJU, os recursos dispon\u00edveis e considera\u00e7\u00f5es de qualidade dos dados, foi decidido \nseleccionar uma amostra de 300 UPAs. Uma listagem de todos os agregados familiares dentro de cada UPA foi \nfeita para identificar todas as explora\u00e7\u00f5es que t\u00eam 3 ou mais cajueiros, classificadas como pequenas (com 100 ou \nmenos cajueiros) ou m\u00e9dias (com entre 101 e 500 cajueiros). Na segunda etapa 10 pequenas explora\u00e7\u00f5es foram\nseleccionadas dentro de cada UPA, para uma amostra total de 3.000 pequenas explora\u00e7\u00f5es. O n\u00famero total de \nentrevistas vai depender do n\u00famero de m\u00e9dias encontradas nas UPAs seleccionadas e o n\u00famero de grandes \nexplora\u00e7\u00f5es na base separada.\nQuadro 1 Distribui\u00e7\u00e3o da base de amostragem e a amostra de UPAs e pequenas explora\u00e7\u00f5es de caju por prov\u00edncia para o IECAJU\nProv\u00edncia\nNo. UPAS com \ncajueiros no CAP II\nNo. ponderado \nde explora\u00e7\u00f5es \ncom caju (CAP II)\nDistribui\u00e7\u00e3o de \nUPAs ajustado na \namostra do IECAJU\nAmostra de pequenas \nexplora\u00e7\u00f5es de caju \npara o IECAJU\nCabo Delgado 321 108,796 32 320\nNampula 576 412,202 56 560\nZamb\u00e9zia 442 305,057 48 480\nManica 81 29,862 28 280\nSofala 215 86,709 28 280\nInhambane 306 221,105 48 480\nGaza 209 133,546 36 360\nMaputo Cidade e \nProv\u00edncia 229 68,325 24 240\nMo\u00e7ambique 2,484 1,365,601 300 3,000\nPara determinar a distribui\u00e7\u00e3o das UPAs na amostra por prov\u00edncia, primeiro examinamos uma distribui\u00e7\u00e3o \nproporcional a raiz quadrada do n\u00famero de explora\u00e7\u00f5es com cajueiros em cada prov\u00edncia, estimado dos dados do \nCAP II. Esta distribui\u00e7\u00e3o aumenta o n\u00famero de UPAs na amostra para as prov\u00edncias menores e diminui um pouco \na amostra para as prov\u00edncias maiores, comparado com uma distribui\u00e7\u00e3o proporcional correspondente. Em seguida \najustamos o n\u00famero de UPAs amostrais por prov\u00edncia para ter uma amostra m\u00ednima de 24 UPAs para o estrato \n8\ncombinado de Maputo Prov\u00edncia e Maputo Cidade, e uma amostra m\u00e1xima de 56 UPAs para Nampula. A \ndistribui\u00e7\u00e3o da base de amostragem e a amostra de UPAs por prov\u00edncia est\u00e1 apresentada no Quadro 1.\nComo indicado acima, as UPAs na base de amostragem do CAP II para cada prov\u00edncia foram estratificadas por n\u00edvel\nde concentra\u00e7\u00e3o de cajueiros. Definimos os seguintes estratos: alto (25% de UPAs com mais cajueiros na \nprov\u00edncia), m\u00e9dio (de 40 a 75%) e baixo (40% com menos cajueiros). Para cada prov\u00edncia 50% das UPAs na amostra \nforam atribu\u00eddas ao estrato alto, um ter\u00e7o das UPAs para o estrato m\u00e9dio e um sexto das UPAs para o estrato \nbaixo. Assim estamos concentrando a amostra nos estratos com mais cajueiros para melhorar a efici\u00eancia da \namostragem. O Quadro 2 apresenta a distribui\u00e7\u00e3o final das UPAs seleccionadas por estrato dentro de cada \nprov\u00edncia.\nQuadro 2 Distribui\u00e7\u00e3o da base de amostragem do CAP II de UPAs de cajueiros e a amostra de UPAs do IECAJU por prov\u00edncia e estrato de \nconcentra\u00e7\u00e3o de cajueiros\nProv\u00edncia Estrato\nN\u00edvel de concentra\u00e7\u00e3o \nde cajueiros\nUPAs na base do CAP \nII\nUPAs na amostra do \nIECAJU\nCabo Delgado 21 Baixo 119 5\n22 M\u00e9dio 103 11\n23 Alto 74 16\nNampula 31 Baixo 225 9\n32 M\u00e9dio 198 19\n33 Alto 139 28\nZamb\u00e9zia 41 Baixo 157 8\n42 M\u00e9dio 133 16\n43 Alto 96 24\nManica 61 Baixo 25 5\n62 M\u00e9dio 22 9\n63 Alto 15 14\nSofala 71 Baixo 70 5\n72 M\u00e9dio 63 9\n73 Alto 43 14\nInhambane 81 Baixo 122 8\n82 M\u00e9dio 107 16\n83 Alto 76 24\nGaza 91 Baixo 78 6\n92 M\u00e9dio 69 12\n93 Alto 48 18\nMaputo \nProv\u00edncia\/Cidade\n101 Baixo 83 4\n102 M\u00e9dio 68 8\n103 Alto 50 12\nTotal 2.183 300\n9\n3.3 Selec\u00e7\u00e3o da amostra de UPAs para o IECAJU \nUm c\u00f3digo de estrato baixo, m\u00e9dio ou alto por prov\u00edncia foi gerado para as 2.183 UPAs com cajueiros na base do \nCAP II. A distribui\u00e7\u00e3o das UPAs por estrato est\u00e1 apresentada no Quadro 2. A base de amostragem foi ordenada \npor prov\u00edncia, estrato, distrito, posto administrativo, localidade, bairro e c\u00f3digo de AE. Em seguida seleccionamos \na amostra de UPAs dentro de cada estrato usando amostragem aleat\u00f3ria sistem\u00e1tica com probabilidades iguais. \nO n\u00famero de UPAs seleccionado em cada estrato est\u00e1 especificado no Quadro 6 \n\nUma listagem de todos os agregados familiares via ser feito dentro de cada UPA seleccionada para identificar as \nexplora\u00e7\u00f5es pequenas e m\u00e9dias com cajueiros. Uma amostra de 10 pequenas explora\u00e7\u00f5es vai ser seleccionada da \nlistagem usando amostragem aleat\u00f3ria sistem\u00e1tica. Todas a m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es identificadas na listagem de cada \nUPA foram seleccionadas. No caso das grandes explora\u00e7\u00f5es, a base inteira para cada prov\u00edncia foi inclu\u00edda na \namostra do IECAJU.","coll_mode":["MANUIAS\nManual do Inquiridor\nManual de Listagem\nManual do Digitador\nManual do Controlador\nOutros Documentos:\nTabela de Sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria\nFicha de Listagem de AF\u00b4s na UPA\nFicha de Sele\u00e7\u00e3o das Pequenas Explora\u00e7\u00f5es\nFicha de Sele\u00e7\u00e3o das M\u00e9dias Explora\u00e7\u00f5es\nLista das Grandes Explora\u00e7\u00f5es dentro das UPAs\nPrograma Geral do Curso de Forma\u00e7\u00e3o dos Inquiridores\nQUESTIONARIOS\nGrandes Exploracoes\nPequenas e Medias Exploracoes\nDigita\u00e7\u00e3o no Campo com Lap Tops"],"weight":"C\u00e1lculo de ponderadores para o IECAJU \nPara que as estimativas da amostra de um inqu\u00e9rito sejam representativas da popula\u00e7\u00e3o, \u00e9 necess\u00e1rio multiplicar \nos dados por um ponderador. O ponderador b\u00e1sico para cada explora\u00e7\u00e3o com cajueiros na amostra seria igual ao \ninverso da sua probabilidade de selec\u00e7\u00e3o (calculado multiplicando as probabilidades em cada etapa de \namostragem). Dado que os ponderadores ser\u00e3o diferentes para cada tipo de explora\u00e7\u00e3o (pequena, m\u00e9dia e \ngrande), o c\u00e1lculo dos ponderadores \u00e9 especificado individualmente para cada tipo de explora\u00e7\u00e3o com cajueiros.\n3.4.1 Ponderadores para as Pequenas Explora\u00e7\u00f5es \nDado que as UPAs para o IECAJU foram seleccionadas das UPAs na amostra do CAP II, o primeiro \ncomponente da probabilidade seria a probabilidade de selec\u00e7\u00e3o da UPA no CAP II. O segundo \ncomponente seria a probabilidade de selec\u00e7\u00e3o da subamostra de UPAs para o IECAJU dentro do estrato \nde concentra\u00e7\u00e3o de cajueiros. O terceiro componente seria a probabilidade de selec\u00e7\u00e3o das 10 \npequenas explora\u00e7\u00f5es com cajueiros dentro de cada UPA. Ent\u00e3o a probabilidade total poder ser \nexpressada da seguinte maneira:\n,\nM\nm\nn\nn\n p = p\nhi p\nhi p\nCAPh\nIh\nhi p CAPhi\n( )\n( )\n( )\n? ?\nOnde:\nphi(p) = probabilidade de selec\u00e7\u00e3o de pequenas explora\u00e7\u00f5es com cajueiros na i-\u00e9ssima \nUPA seleccionada no estrato h (prov\u00edncia por estrato de concentra\u00e7\u00e3o de \ncajueiros) para o IECAJU\npCAPhi = probabilidade de selec\u00e7\u00e3o no CAP II da i-\u00e9ssima UPA seleccionada no estrato h\n10\nnIh = n\u00famero de UPAs seleccionadas no estrato h para o IECAJU\nnCAPh = n\u00famero de UPAs na base do CAP II para o estrato h\nmhi(p) = n\u00famero de pequenas explora\u00e7\u00f5es com cajueiros seleccionadas na i-\u00e9ssima UPA\nna amostra do estrato h\nMhi(p) = n\u00famero de pequenas explora\u00e7\u00f5es com cajueiros listadas na i-\u00e9ssima UPA na \namostra do estrato h\nO ponderador b\u00e1sico de amostragem \u00e9 calculado como o inverso da probabilidade de selec\u00e7\u00e3o. \nBaseando-se na f\u00f3rmula acima para a probabilidade, o ponderador b\u00e1sico para as pequenas explora\u00e7\u00f5es \ncom cajueiros pode ser simplificada da maneira seguinte:\n,\np n m\nn M\n W =\nCAPhi Ih hi p\nCAPh hi p\nhi p\n( )\n( )\n( )\n? ?\n?\nonde:\nWhi(p) = ponderador b\u00e1sico para as pequenas explora\u00e7\u00f5es com cajueiros seleccionadas \nna i-\u00e9ssima UPA na amostra do estrato h\nTamb\u00e9m vai ser necess\u00e1rio ajustar o ponderador b\u00e1sico para tomar em conta a taixa de resposta das \npequenas explora\u00e7\u00f5es dentro de cada UPA. Neste caso o ponderador ajustado pode ser calculada da \nseguinte maneira:\n,\nm\nm\n W =W\nhi p\nhi p\nhi p hi p\n( )\n( )\n( ) ( )\n'\n' ' ?\nonde:\nW\u2019hi(p) =ponderador ajustado para as pequenas explora\u00e7\u00f5es com cajueiros seleccionadas \nna i-\u00e9ssima UPA na amostra do estrato h\nm\u2019hi(p) = n\u00famero de pequenas explora\u00e7\u00f5es intrevistadas para o IECAJU na i-\u00e9ssima UPA\nna amostra do estrato h\n3.4.2 Ponderadores para as M\u00e9dias Explora\u00e7\u00f5es \n11\nDado que todas as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es listadas na UPA ser\u00e3o seleccionadas para o IECAJU, estas \nexplora\u00e7\u00f5es v\u00e3o ter a mesma probabilidade de selec\u00e7\u00e3o da UPA, calculada usando a seguinte f\u00f3rmula:\n,\nn\nn\n p = p\nCAPh\nIh\nhi m CAPhi ? ( )\nOnde:\nphi(m) = probabilidade de selec\u00e7\u00e3o de m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es com cajueiros na i-\u00e9ssima \nUPA seleccionada no estrato h\nO ponderador b\u00e1sico para as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es seria o inverso desta probabilidade de selec\u00e7\u00e3o:\n,\np n\nn\n W =\nCAPhi Ih\nCAPh\nhi m\n?\n( )\nonde:\nWhi(m) = ponderador b\u00e1sico para as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es com cajueiros seleccionadas \nna i-\u00e9ssima UPA na amostra do estrato h\nTamb\u00e9m vai ser necess\u00e1rio ajustar o ponderador b\u00e1sico para tomar em conta a taixa de resposta das \nm\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es dentro de cada UPA. Neste caso o ponderador ajustado pode ser calculada da \nseguinte maneira:\n,\nM\nM\n W =W\nhi m\nhi m\nhi m hi m\n( )\n( )\n( ) ( )\n'\n' ?\nonde:\nW\u2019hi(m) = ponderador ajustado para as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es com cajueiros seleccionadas \nna i-\u00e9ssima UPA na amostra do estrato h\nMhi(p) = n\u00famero total de m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es com cajueiros listadas para o IECAJU na \ni-\u00e9ssima UPA na amostra do estrato h\nM\u2019hi(p) =n\u00famero de m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es com cajueiros intrevistadas para o IECAJU na \ni-\u00e9ssima UPA na amostra do estrato h\n3.4.3 Ponderadores para as Grandes Explora\u00e7\u00f5es \nA base de amostragem de todas as grandes explora\u00e7\u00f5es de cajueiros em cada distrito deve ser mantida \npara o IECAJU. Todas estas grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros ser\u00e3o inclu\u00eddas na amostra do IECAJU com \n12\numa probabilidade igual a 1, isto \u00e9, todas as grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros ser\u00e3o autorepresentadas. Portanto, o ponderador b\u00e1sico para estas grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros ser\u00e1 igual \na 1.\n\u00c9 importante ajustar o ponderador b\u00e1sico para tomar em conta as grandes explora\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas n\u00e3o \ninquiridas ou n\u00e3o contactadas dentro do distrito . O ponderador final Wd(g) para uma grande explora\u00e7\u00e3o \nagr\u00edcola em cada distrito pode ser calculado usando a seguinte formula:\n ,\nM\nM W = \nd(g)\nd(g)\nd(g)\n'\n'\nonde:\nW\u2019d(g) = Ponderador ajustado para as grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros no distrito d\nMd(g) = N\u00famero total de grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros na base de amostragem para o \ndistrito d\nM\u2019d(g) = N\u00famero total de grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros com entrevista completa no \ndistrito d\nNa listagem dentro da amostra de AEs para o IECAJU, \u00e9 poss\u00edvel que sejam encontradas explora\u00e7\u00f5es com \ncajueiros que atendam aos crit\u00e9rios de grandes explora\u00e7\u00f5es, mas que n\u00e3o aparecem na lista de grandes \nexplora\u00e7\u00f5es do distrito. \u00c9 importante distinguir estas grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros daquelas da \nlista de grandes explora\u00e7\u00f5es previamente identificadas no distrito, dado que as probabilidades de \nselec\u00e7\u00e3o ser\u00e3o diferentes. No caso de grandes explora\u00e7\u00f5es com cajueiros encontradas na listagem \ndentro de cada AE (e que n\u00e3o aparecem na lista das grandes explora\u00e7\u00f5es do distrito), o ponderador ser\u00e1 \no mesmo que aquele especificado acima para as m\u00e9dias explora\u00e7\u00f5es.\n3.5 Ajuste de n\u00famero de cajueiros e quantidade produzida \nAlgumas vezes os produtores podem n\u00e3o possuir com precis\u00e3o o conhecimento do n\u00famero de cajueiros que eles \nt\u00eam. O IECAJU procedeu a contagem de cajueiros de algumas explora\u00e7\u00f5es para posteriormente comparar com o \nque havia sido declarado, e a partir dai criar factores de ajustamento. Estes factores de ajustamento foram criados \ncom base no quociente entre o n\u00famero de \u00e1rvores contadas e o n\u00famero de \u00e1rvores declaradas. \n\nForam calculados os factores m\u00e9dios para cada prov\u00edncia e posteriormente o n\u00famero de cajueiros foi ajustado de \nacordo com a localiza\u00e7\u00e3o da explora\u00e7\u00e3o. Os dados de Maputo Cidade foram agrupados na prov\u00edncia de Maputo.\n13\n3.6 Avalia\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados \nA avalia\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados foi feita mediante o c\u00e1lculo dos coeficientes de varia\u00e7\u00e3o inclu\u00eddos como como \nanexo (Anexo 2) ao presente estudo. Mais detalhes sobre o c\u00e1lculo dos coeficientes de varia\u00e7\u00e3o pode ser \nencontrado no documento metodol\u00f3gico do presente estudo, escrito por David Megill (2018). \nNo geral, os resultados dos coeficientes de varia\u00e7\u00e3o indicam que as estimativas dos v\u00e1rios indicadores s\u00e3o \nsatisfat\u00f3rias ao n\u00edvel nacional."}}},"schematype":"survey"}