Resumen:
Tendo em conta que a Segurança Alimentar e Nutricional (SAN) com os anos evoluiu, modelando a realidade mundial, complexa, deve ser conseguida com métodos mais precisos e conforme a realidade de cada país. Para isso conta-se na atualidade com diversas bases de dados e métodos para conseguir medir o estado de SAN, porém a mais famosa e mais utilizada base de dados de indicadores de segurança alimentar e nutricional é a da FAO (FAO, 2012). Por isso, este trabalho tem como objetivos determinar se os indicadores da FAO conseguem medir as dimensões que formam e que medem indiretamente o estado de SAN ao nível mundial mediante o uso da análise de fatores. Além de oferecer novos fatores que agrupam os indicadores em dimensões diferentes daquelas propostas pela FAO, e determinar o agrupamento dos países segundo os fatores obtidos mediante técnica de análise de agrupamento; e uso de análises multivariada. Também foi avaliado o estado de SAN de Brasil e Peru mediante a comparação dos indicadores de SAN da FAO (2013) com as legislações e programas relacionadas à SAN de ambos os países, para avaliar se realmente tem efeitos significativos em conseguir melhores estados de segurança alimentar e nutricional. Os resultados revelaram que os indicadores de SAN da FAO (2012) conseguem medir as quatro dimensões de SAN da FAO pelas suas altas correlações e significância estatística. Estes indicadores mediante análise fatorial determinaram três fatores: Nutrição , Logística e políticas , e Produção de alimentos e mediante análise de agrupamento, tendo em conta os fatores formados, agruparam os países em cinco grupos. O Brasil encontra-se no grupo que apresenta segurança alimentar e nutricional e o Peru no grupo com alta insegurança alimentar e nutricional. As análises deste estudo demonstram que todas as legislações e programas relacionados à SAN influenciam significativamente, umas mais do que outras, a tendência dos indicadores de SAN da FAO (2013) tanto para Brasil como Peru, sendo que muitas legislações e políticas atuam para mais de um indicador, demonstrando a sua intersetorialidade.
