Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3685
Título : COVID-19 : uma análise global de fatores que influenciam na caracterização da doença.
Autor : Miranda, Keyla Reis
metadata.dc.contributor.advisor: Reis, Luciana Paula
metadata.dc.contributor.referee: Fernandes, June Marques
Pinto, Rafael Lucas Machado
Reis, Luciana Paula
Palabras clave : Análise fatorial
Análise multivariada
Covid-19
Estatística
Fecha de publicación : 2021
Citación : MIRANDA, Keyla Reis. COVID-19: uma análise global de fatores que influenciam na caracterização da doença. 2021. 57 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2021.
Resumen : O SARS -COV-2, mais conhecido como COVID-19, surgiu na cidade de Wuhan, na província de Hubei, na China, em dezembro de 2019, e se espalhou rapidamente por todo o mundo. Um vírus novo e uma situação totalmente atípica, onde entender o comportamento do vírus se faz extremamente importante, bem como, conhecer as variáveis que possuem influência direta na disseminação e caracterização do COVID-19 nos países. Por essa razão, o objetivo desse estudo é avaliar se os construtos fatores socioeconômicos, demográficos, ambientais e os recursos de saúde que influenciam na disseminação da doença, bem como a vacinação, afetam a caracterização da COVID-19 nos países ao redor do mundo, antes e após o início da vacinação. Para isso, foi criado um banco de dados, com 166 países e 19 variáveis. Em seguida, foi elaborado um modelo de mensuração de forma a ilustrar como as variáveis se uniam para representar os construtos, e a relação de cada construto com a caracterização da doença. Por conseguinte, o modelo foi validado por meio da Análise de Equações estruturais (SEM), no qual foram realizadas, uma análise fatorial exploratória e uma análise de validade discriminante. A partir disso, a regressão linear múltipla foi usada para analisar a estrutura da relação de causa e efeito entre os construtos, ou seja, verificar se os fatores realmente influenciam na caracterização da doença antes e após a vacinação. Por fim, uma análise de agrupamentos foi realizada para avaliar a similaridade entre os países que compunham a amostra. Como resultado, verificou-se que os fatores socioeconômicos, demográficos e a vacinação possuem uma relação positiva, estatisticamente significativa com a caracterização da doença. Enquanto a temperatura se mostrou inversamente correlacionada. Concluiu-se ainda, por meio da análise de cluster, que os países Cuba, Uruguai, Maldivas, Mongólia, Catar e Montenegro se diferem dos demais, quando se trata dos fatores analisados.
metadata.dc.description.abstracten: SARS -COV-2, better known as COVID-19, emerged in the city of Wuhan, Hubei Province, China, in December 2019, and quickly spread throughout the world. A new virus is a totally atypical situation, where understanding the behavior of the virus is extremely important, as well as knowing the variables that have a direct influence on the dissemination and characterization of COVID-19 in countries. For this reason, the aim of this study is to assess whether the socioeconomic, demographic, environmental and health resource factors that influence the spread of the disease, as well as vaccination, affect the characterization of COVID-19 in countries around the world, before and after the start of vaccination. For this, a database was created, with 166 countries and 19 variables. Then, a measurement model was developed in order to illustrate how the variables came together to represent the constructs, and the relationship of each construct with the characterization of the disease. Therefore, the model was validated through Structural Equation Analysis (SEM), in which an exploratory factor analysis and a discriminant validity analysis were performed. From this, multiple linear regression was used to analyze the structure of the cause and effect relationship between the constructs, that is, to verify whether the factors really influence the characterization of the disease before and after vaccination. Finally, a cluster analysis was performed to assess the similarity between the countries that made up the sample. As a result, it was found that socioeconomic and demographic factors and vaccination have a positive, statistically significant relationship with the characterization of the disease. While temperature was inversely correlated. It was also concluded, through the cluster analysis, that the countries Cuba, Uruguay, Maldives, Mongolia, Qatar and Montenegro differ from the others when it comes to the analyzed factors.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3685
Aparece en las colecciones: Engenharia de Produção - JMV

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
MONOGRAFIA_Covid19AnáliseGlobal.pdf1,9 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons