Relação entre pobreza e religiosidade

Esta é uma tese que tenho há algum tempo. Podem reparar: ateísmo, agnosticismo e dúvidas em relação à existência de deus não é comportamento de gente pobre. Isso é frescura de rico. Tu, meu esclarecido leitor, mesmo que ainda acredite em alguma força mística superior, já deve ter se questionado a respeito desta existência. Mas o capiau que sobrevive no interior do cu do sertão, aquele que em casa não tem nem água encanada, não duvida, nem por um instante, que tudo o que ocorre no mundo depende dos desejos de um criador.

Dados

Mas como comparar diferentes graus de religiosidade? Como medir riqueza de um país? Eu tentei deixar tudo da maneira mais simples possível, mas ainda com algum sentido. No caso deste post, para riqueza utilizei a renda per capita do país (o PIB dividido pelo número de habitantes). Para religiosidade, a porcentagem de pessoas que não acredita em algum deus ou força superior.

Obtive os dados analisados na Wikipedia. Utilizei a List of countries by GDP (PPP) per capita, que possui 166 países listados. Combinei esta tabela com a Religions by country, que apresenta dados de aproximadamente 200 países, mas nem todos completos. Por isso, tive que editar os dados de modo a ficar com os mesmos países em ambas listagens. No final, sobraram 116 países para analisar.

Minha intenção é verificar se há alguma correlação positiva entre a porcentagem da população de um país que não acredita em deus e a renda das pessoas de lá. Se a resposta para isto for positiva, tentarei ajustar uma reta a estes dados, através de uma regressão linear simples.

O que é regressão linear simples, afinal?

Eu darei pra ti, leitor leigo que não tem a obrigação de saber o que é uma regressão linear, dois exemplos bem simples do que são dados que possuem correlação entre si e que podem ser analisados através da regressão linear e um exemplo que não possui correlação.

Dizemos que duas variáveis aleatórias são correlacionadas positivamente se, dado que o valor de uma variável aumentou, o valor da outra variável tende a aumentar. Por exemplo, pense na altura e no tamanho do pé de uma pessoa. É de se esperar que pessoas altas tenham pés maiores que pessoas baixas. Ou seja, mais alto, maior o tamanho do teu pé.

Dizemos que duas variáveis aleatórias são correlacionadas negativamente se, dado que o valor de uma variável aumentou, o valor da outra variável tende a diminuir. Um corredor de maratona sempre deseja que seu tempo para completar a prova seja cada vez menor. Mas para isto ele precisa treinar, precisa passar horas correndo para adquirir velocidade e resistência. É fácil ver que quanto mais alguém treina, melhor será seu desempenho numa corrida. Ou seja, mais tempo treinando implica em menor tempo para completar uma prova.

Por outro lado, não parece razoável supor que o peso das pessoas influam na sua habilidade para aprender uma língua estrangeira. Assim, peso e capacidade de aprender uma língua não são correlacionados.

A correlação entre duas variáveis varia entre 1 (perfeitamente correlacionadas de forma positiva) e -1 (perfeitamente correlacionadas de forma negativa), passando por 0 (variáveis não correlacionadas). No caso das variáveis analisadas neste estudo, a correlação entre elas é de 0,5723. Ou seja, há forte indício de que as variáveis são correlacionadas.

Modelo

O primeiro passo para verificar se a hipótese de um modelo linear é razoável é fazer um gráfico. Por isso, plotamos as duas variáveis, uma contra a outra.

Aparentemente, apesar de correlacionados, os dados não apresentam uma relação linear. Por isso, tentei diversas transformações nos dados de modo que uma relação linear aparecesse. A transformação que melhores resultados apresentou foi a logarítmica, nas duas variáveis. O resultado está abaixo.

Claramente, há uma tendência nos dados. Percebam que conforme os valores presentes no eixo horizontal aumentam, os valores do eixo vertical tendem a aumentar também. Ou seja, quanto mais gente em um país não acredita em deus, maior é a renda per capita deste país, indicando uma relação positiva entre estas variáveis, relação positiva esta já atestada pela correlação de 0,5723.

A regressão então é dada por

Call:
lm(formula = log(religion$GDP) ~ log(religion$NotReligious))

Residual standard error: 1.019 on 114 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3327, Adjusted R-squared: 0.3269
F-statistic: 56.84 on 1 and 114 DF, p-value: 1.230e-11

Traduzindo, há uma reta que se ajusta aos pontos e ela é dada por

Claramente, tanto o intercepto quanto o coeficiente angular da reta ajustada possuem p-valores bastante baixos, indicando assim que são estatisticamente diferentes de zero. Assim, a reta ajustada fica desta forma:

Conclusão

Ao final, podemos concluir que a renda per capita de um país não é inteiramente explicada pela porcentagem de sua população que acredita ou não em algum deus. O valor R²=0,3327 informa que, de um máximo de 100%, apenas 33,27% da variância da renda per capita é explicada pela porcentagem de pessoas que não creem em algum deus.

Além disso, é possível que a religiosidade de um povo dependa do nível de sua educação, dentre outros fatores. Infelizmente, não obtive acesso a estes outros dados para realizar uma análise mais completa.

Ou seja, seria muito leviano da minha parte afirmar, com certeza absoluta, que povos mais que acreditam em algum deus são, em geral, mais pobres que povos menos crentes. Leitores mais atentos devem lembrar que minhas conclusões a respeito dos signos dos pilotos de Formula 1 influenciarem em suas vitórias também seguem este estilo, sendo um tanto quanto comedidas.

O que talvez faça mais sentido do que imaginar a religiosidade de um povo influenciando na riqueza da nação seja justamente o oposto desta afirmação. Acho mais provável que países pobres tendam a ser mais religiosos que países ricos. A renda explica a religiosidade, e não o contrário.

Se levarmos em conta que pessoas pobres, sem instrução e, principalmente, sem perspectiva de melhora de condição de vida, necessitam de algum tipo de promessa de conforto para o além-vida, para tornar o fardo existencial um pouco mais suportável, fica fácil entender porque minha afirmação anterior parece ser um pouco mais correta.

E o que vocês, nobres leitores, acham disso?