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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/30764
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Title: | Fatores que influenciam o bem-estar da população brasileira-PNS survey |
Authors: | FIGUEIREDO, Marcela Portela Santos de |
Keywords: | Engenharia de Produção; Bem-estar; Análise categórica; CATPCA; CATREG |
Issue Date: | 19-Feb-2018 |
Publisher: | Universidade Federal de Pernambuco |
Abstract: | O bem-estar é um conceito difícil de ser definido, existindo muitas teorias para embasá-lo. Este trabalho busca trazer um arcabouço teórico sobre o tema e evidencia fatores que influenciam o bem-estar físico da população brasileira. Para tal foi utilizada a variável de auto-avaliação de saúde, disponível no banco de microdados da Pesquisa Nacional de Saúde - PNS 2013. Nesta avaliação foi utilizada a Regressão Categórica (CATREG), um modelo de regressão não linear, que possibilita comparar os fatores utilizados através da importância relativa, ou coeficiente de Pratt. Desta maneira pode-se encontrar variáveis que impactam a variabilidade da auto-avaliação de saúde ou bem-estar físico, tais como escolaridade, dificuldade para se locomover, se sentir deprimido e a saúde bucal. Pode-se inferir que fatores que influem positivamente na sensação de bem-estar são: realizar atividades físicas, ter maior renda, ter maior escolaridade, consumir bebida alcóolica, consumir mais sal, uma boa avaliação do atendimento odontológico recebido. Dentre os fatores que influem negativamente na sensação de bem-estar estão: fumar, ter deficiência das mais diversas maneiras, ter limitações nos papéis sociais. Estabeleceu-se a associação entre o bem-estar e saber ler e escrever, trabalhar ou estagiar. Também pode-se avaliar que brasileiros com maior bem-estar, sabem ler e escrever, trabalham ou estagiam e não convivem com pessoas idosas ou com doenças incapacitantes para o trabalho (aposentadas). Também pode-se obter uma relação positiva entre indivíduos brasileiros que fumam e bebem utilizando o método das análises das categorias do CATPCA. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/30764 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado - Engenharia de Produção |
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