ESTUDO DA MORTALIDADE INFANTIL NOS ESTADOS BRASILEIROS UTILIZANDO APLICAÇÃO DE DADOS EM PAINEL

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ISSN: 1982-114X
Editor Chefe: Giuliana Zardeto
Início Publicação: 31/01/1997
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Ciências da Saúde

ESTUDO DA MORTALIDADE INFANTIL NOS ESTADOS BRASILEIROS UTILIZANDO APLICAÇÃO DE DADOS EM PAINEL

Ano: 2023 | Volume: 27 | Número: 10
Autores: Maizza Micaelle Carlos Euclides Fernandes, João Agnaldo do Nascimento, Rodrigo Pinheiro de Toledo Vianna
Autor Correspondente: Maizza Micaelle Carlos Euclides Fernandes | [email protected]

Palavras-chave: Taxa de Mortalidade Infantil; Dados em Painel; Modelo de Efeito Fixo e Aleatório, Infant Mortality Rate; Panel Data; Fixed and Random Effect Model, Tasa de Mortalidad Infantil; Datos de Panel; Modelo de Efectos Fijos y Aleatorios

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este trabalho tem como objetivo determinar uma relação linear entre a Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) e um conjunto de variáveis socioeconômicas observadas por unidades federativas no período de 2005 à 2010 utilizando o modelo de dados em painel de efeitos fixo e aleatório. Metodologia: trata-se de um estudo descritivo com abordagem quantitativa, com utilização dos Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) e em seguida utilizou-se o software R para realizar esta análise de dados com a função plm. Resultados: os estudos mostram que o modelo mais adequado é o de efeito fixo com transformação logarítmica nas variáveis independentes e na variável dependente que foram as seguintes: TMI, taxa de analfabetismo, PIB per capita, proporção pessoas com baixa renda, percentual da população servida por rede de abastecimento de água e a proporção da população servida por coleta de lixo. Conclusão: As variáveis independentes que causam impacto significativo na TMI são taxa de analfabetismo, PIB per capita e proporção de pessoas com baixa renda.



Resumo Inglês:

ABSTRACT: This work aims to determine a linear relationship between the Infant Mortality Rate (IMR) and a set of socioeconomic variables observed by federative units in the period from 2005 to 2010 using the fixed and random effects panel data model. Methodology: this is a descriptive study with a quantitative approach, using the Mortality Information System (SIM) and the Live Birth Information System (SINASC) and then using the R software to perform this data analysis with the plm function. Results: studies show that the most appropriate model is the fixed effect model with logarithmic transformation in the independent variables and the dependent variable, which were as follows: IMR, illiteracy rate, GDP per capita, proportion of people with low income, percentage of the population served by water supply network and the proportion of the population served by garbage collection. Conclusion: The independent variables that have a significant impact on IMR are the illiteracy rate, GDP per capita and the proportion of people with low income.



Resumo Espanhol:

Este trabajo tiene como objetivo determinar una relación lineal entre la Tasa de Mortalidad Infantil (TMI) y un conjunto de variables socioeconómicas observadas por las unidades federativas en el período 2005 a 2010 utilizando el modelo de datos de panel de efectos fijos y aleatorios. Metodología: se trata de un estudio descriptivo con enfoque cuantitativo, utilizando el Sistema de Información de Mortalidad (SIM) y el Sistema de Información de Nacidos Vivos (SINASC) y luego utilizando el software R para realizar este análisis de datos con la función plm. Resultados: los estudios muestran que el modelo más adecuado es el modelo de efectos fijos con transformación logarítmica en las variables independientes y la variable dependiente, las cuales fueron las siguientes: TMI, tasa de analfabetismo, PIB per cápita, proporción de personas con bajos ingresos, porcentaje de la población atendida por red de suministro de agua y la proporción de la población atendida por recolección de basura. Conclusión: Las variables independientes que tienen un impacto significativo en la TMI son la tasa de analfabetismo, el PIB per cápita y la proporción de personas con bajos ingresos.