Perfil de risco: método multivariado de classificação sócio-econômica de microáreas urbanas - os setores censitários da região metropolitana do Rio de Janeiro Risk profile: multivariate cluster analysis of urban small areas based on socioeconomic indicators - census tracts from the Greater Rio de Janeiro Metropolitan Area

Visando desenvolver métodos de estudo de microáreas urbanas, que permitam a integração de variáveis em um perfil sócio-econômico, foi analisado o censo demográfico de 1991, por setor censitário. Estudaram-se aspectos de: saneamento, ocupação do terreno, escolaridade, domicílio, demografia e renda. A...

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Main Authors: Marilia Sá Carvalho, Oswaldo Gonçalves Cruz, Flávio Fonseca Nobre
Format: Article
Language:English
Published: Escola Nacional de Saúde Pública, Fundação Oswaldo Cruz 1997-10-01
Series:Cadernos de Saúde Pública
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X1997000400007
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spelling doaj-411e94a1ab2e4d90be3aac9d631fcb2d2020-11-24T23:12:59ZengEscola Nacional de Saúde Pública, Fundação Oswaldo CruzCadernos de Saúde Pública0102-311X1678-44641997-10-0113463564510.1590/S0102-311X1997000400007Perfil de risco: método multivariado de classificação sócio-econômica de microáreas urbanas - os setores censitários da região metropolitana do Rio de Janeiro Risk profile: multivariate cluster analysis of urban small areas based on socioeconomic indicators - census tracts from the Greater Rio de Janeiro Metropolitan AreaMarilia Sá CarvalhoOswaldo Gonçalves CruzFlávio Fonseca NobreVisando desenvolver métodos de estudo de microáreas urbanas, que permitam a integração de variáveis em um perfil sócio-econômico, foi analisado o censo demográfico de 1991, por setor censitário. Estudaram-se aspectos de: saneamento, ocupação do terreno, escolaridade, domicílio, demografia e renda. A análise de componentes principais para cada tema permitiu selecionar 15 indicadores com maior poder de explicação da variância observada, com base nos quais, em nova análise, foram escolhidos os sete indicadores finais. A classificação multivariada por partição gerou cinco tipos diferentes de setores censitários, assim descritos: (A) alta renda, (B) renda mais baixa, (C) pobre, com predomínio de casas alugadas, (D) baixa escolaridade e renda, (E) precariedade no saneamento básico. A análise segundo a divisão geopolítica tradicional permitiu identificar as desigualdades dentro de cada área. O método proposto permitiu a criação de índices compostos de avaliação de qualidade de vida, valendo-se de informações de fácil acesso e ampla cobertura. Além disso, contribuiu para detectar a desigualdade sócio-econômica, identificando não só as grandes regiões de pobreza, mas as microáreas de exclusão em meio à relativa riqueza.<br>A method based on small area data analysis was developed to build a health risk classification for the Greater Rio de Janeiro Metropolitan Area. The approach uses 1991 census data and studies data pertaining to sanitation, ownership and type of housing, size and occupancy of the household, demography, schooling, and income. Principal component analysis applied over each dimension allowed for the choice of 15 variables, which summarized most of the observed variances. Additional analysis with these variables suggested that just six variables are sufficient for the construction of a classification using k-means method of multivariate cluster analysis. Five classes were obtained: (A) high income; (B) lower income; (C) poor; (D) low schooling and income; (E) low-level access to sanitation. The existing inequality in each of the geopolitical established areas was clearly identified. The proposed method allowed for the construction of compound indices to evaluate quality of life, based on widespread and easily obtained data (the census). Moreover, the method contributed to the detection of socioeconomic inequality, identifying, not only the larger poor regions but also the small excluded areas.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X1997000400007Censo DemográficoAnálise de Pequenas ÁreasAnálise MultivariadaPerfil Sócio-econômicoDemographic CensusSmall-Area AnalysisMultivariate AnalysisSocioeconomic Analysis
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Cadernos de Saúde Pública
Censo Demográfico
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publisher Escola Nacional de Saúde Pública, Fundação Oswaldo Cruz
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1678-4464
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description Visando desenvolver métodos de estudo de microáreas urbanas, que permitam a integração de variáveis em um perfil sócio-econômico, foi analisado o censo demográfico de 1991, por setor censitário. Estudaram-se aspectos de: saneamento, ocupação do terreno, escolaridade, domicílio, demografia e renda. A análise de componentes principais para cada tema permitiu selecionar 15 indicadores com maior poder de explicação da variância observada, com base nos quais, em nova análise, foram escolhidos os sete indicadores finais. A classificação multivariada por partição gerou cinco tipos diferentes de setores censitários, assim descritos: (A) alta renda, (B) renda mais baixa, (C) pobre, com predomínio de casas alugadas, (D) baixa escolaridade e renda, (E) precariedade no saneamento básico. A análise segundo a divisão geopolítica tradicional permitiu identificar as desigualdades dentro de cada área. O método proposto permitiu a criação de índices compostos de avaliação de qualidade de vida, valendo-se de informações de fácil acesso e ampla cobertura. Além disso, contribuiu para detectar a desigualdade sócio-econômica, identificando não só as grandes regiões de pobreza, mas as microáreas de exclusão em meio à relativa riqueza.<br>A method based on small area data analysis was developed to build a health risk classification for the Greater Rio de Janeiro Metropolitan Area. The approach uses 1991 census data and studies data pertaining to sanitation, ownership and type of housing, size and occupancy of the household, demography, schooling, and income. Principal component analysis applied over each dimension allowed for the choice of 15 variables, which summarized most of the observed variances. Additional analysis with these variables suggested that just six variables are sufficient for the construction of a classification using k-means method of multivariate cluster analysis. Five classes were obtained: (A) high income; (B) lower income; (C) poor; (D) low schooling and income; (E) low-level access to sanitation. The existing inequality in each of the geopolitical established areas was clearly identified. The proposed method allowed for the construction of compound indices to evaluate quality of life, based on widespread and easily obtained data (the census). Moreover, the method contributed to the detection of socioeconomic inequality, identifying, not only the larger poor regions but also the small excluded areas.
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