Resumo:
Atualmente, apesar da diminuição global, a Taxa de Mortalidade Infantil - TMI ainda é considerada um dos grandes problemas da Saúde Pública mundial, uma realidade presente em alguns países, inclusive no Brasil. Esse problema está relacionado principalmente com as manifestações de discrepâncias socioeconômicas e saneamento básico, que ainda dificultam o acesso e uso dos meios de promoção, proteção e recuperação da saúde. A região Nordeste ainda apresenta os piores indicadores sociais, em relação às demais regiões do país. Neste sentido, este trabalho traz como objetivo comprovar a hipótese de que pode haver dependência espacial nos indicadores socioeconômicos da região Nordeste, implementar um modelo que seja capaz de identificar áreas favoráveis a avanços e retrocessos nas políticas públicas nos anos de 1991, 2000 e 2010. Para isso, emprega-se o método exploratório da estatística espacial para Dados de Área, que permite visualizar espacialmente as variáveis de estudo por meio da matriz de vizinhança com autocorrelação espacial. Modelos de Regressão Espacial também se mostraram eficientes na estrutura de autocorrelação da taxa de mortalidade infantil e variáveis socioeconômicas. Sendo assim, por meio dos resultados discutidos, podemos concluir que, o estudo da variabilidade espacial e temporal da TMI ao longo de três décadas, em pequena e grande escala, por meio destes, o estudo mostrou uma existência da dependência espacial entre os municípios, formando clusters em vários locais. Neste sentido, torna-se de suma importância para os órgãos competentes, tendo o conhecimento de áreas podem contribuir para o agravamento de problemas públicos e importantes indicadores sociais, bem como o analisado neste trabalho, facilita na aplicação de políticas públicas para a melhoria do bem-estar social.
Descrição:
GOMES, Alexandrino. Modelagem espacial dos indicadores socioeconômicos na mortalidade infantil da região nordeste. 2020. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2020.