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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3253
Registro completo de metadados
Campo Dublin Core | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Tavares, Ricardo | pt_BR |
dc.contributor.author | Silva, Willian de Paula da | - |
dc.date.accessioned | 2021-07-30T19:57:19Z | - |
dc.date.available | 2021-07-30T19:57:19Z | - |
dc.date.issued | 2021 | pt_BR |
dc.identifier.citation | SILVA, Willian de Paula da. Análise da caracterização de desigualdade social e demográfica dos setores censitários de Mariana-MG. 2021. 65 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3253 | - |
dc.description.abstract | Nos últimos anos tem sido cada vez mais consensual que as questões econômicas e sociais não devam ignorar a garantia de mais cidadania para as sociedades. A cidadania não apenas como direito de votar, mas como um direito de ter educação de qualidade, saúde, informação, participação, igualdade de oportunidades etc. O Brasil, embora seja o maior e mais populoso país da América Latina, se encontra entre os dez países mais desiguais do mundo segundo o IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Nos últimos anos as desigualdades sociais e econômicas foram objetos de estudos sociais e demográficos das cidades brasileiras, tornando-se importantes para a construção e aprimoramento de políticas que estimulem a redução destas diferenças. Com base nos microdados do censo demográfico do IBGE de 2010 e a preocupação em identificar geograficamente tais diferen ças, este trabalho propôs a construção de um índice de caracterização de desigualdade social e demográfica (ICDSD) para os setores censitários de Mariana. Um modelo fatorial foi ajustado a partir das variáveis econômicas e sociais, e o escore do primeiro fator foi definido como o ICDSD. Uma análise de associação espacial foi realizada nesse ICDSD e identificou-se associações entre algumas regiões em que a maioria dos setores tiveram ICDSD baixo, e seus vizinhos também. Uma região da cidade apresentou, de forma signi ficativa, alto ICDSD, bem como seus vizinhos. O Software R (R Core Team (2020)) foi utilizado neste trabalho. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Censo | pt_BR |
dc.subject | Mariana - MG | pt_BR |
dc.subject | IBGE | pt_BR |
dc.title | Análise da caracterização de desigualdade social e demográfica dos setores censitários de Mariana-MG. | pt_BR |
dc.type | TCC-Graduação | pt_BR |
dc.contributor.referee | Tavares, Ricardo | pt_BR |
dc.contributor.referee | Pereira, Tiago Martins | pt_BR |
dc.contributor.referee | Moura, Flávio dos Reis | pt_BR |
dc.description.abstracten | In recent years it has been increasingly agreed that economic and social issues should not ignore the guarantee of more citizenship for societies. Citizenship is not just a right to vote, but a right to quality education, health, information, participation, equal opportunities, etc. Although Brazil is the largest and most populous country in Latin America, it is among the ten most unequal countries in the world according to IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics). In recent years, social and economic inequalities have been the object of social and demographic studies in Brazilian cities, becoming important for the construction and improvement of policies that encourage the reduction of these differences. Based on the microdata from the 2010 IBGE demographic census and the concern to identify such differences geographically, this work proposed the construction of an index of characterization of social and demographic inequality (ICDSD) for the census sectors of Mariana. A factorial model was adjusted based on economic and social variables, and the score for the first factor was defined as the ICDSD. An analysis of spatial association was performed in this ICDSD and associations were identified between some regions in which most sectors had low ICDSD, and their neighbors as well. A region of the city showed, significantly, high ICDSD, as well as its neighbors. Software R (R Core Team (2020)) was used in this work. | pt_BR |
dc.contributor.authorID | 15.2.4182 | pt_BR |
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