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Previous issue date: 2015-10-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ao se analisar os dados de área, um dos principais interesses é entender sua estrutura ou distribuição no espaço e, se existe alguma dependência ou estrutura bem definida entre as diversas áreas na região em estudo. Para mensurar essa dependência fez-se uma análise de padrões utilizando a autocorrelação espacial. O principal objetivo do trabalho foi abordar no enfoque matemático, as técnicas e procedimentos estatísticos na análise espacial de dados de área utilizando o método tradicional para o cálculo do índice de Moran e o método de três passos. Buscou-se também verificar e analisar a existência de algum padrão espacial definido em Moçambique associado a variável malária. A malária tem sido uma das principais causas de internamento nos hospitais e centros de saúde nos últimos anos, igualmente, das mortes da população. Analisar sua distribuição e relacionamento entre diferentes distritos do país poderá contribuir para minimizar os efeitos dessa doença. Os dados foram obtidos do Inquérito Demográfico e de Saúde de Moçambique (IDS) realizado em 2011. Na análise estatística foi possível identificar regiões cujos distritos se assemelhavam por possuírem taxas médias baixas de malária, formando agrupamentos, a saber, nas regiões sul, extremo sul, e norte de Moçambique. Para os demais distritos, verificou-se uma distribuição aleatória de casos da malária. No entanto, foi possível identificar distritos representados pelas cidades de Maputo, Matola e Beira com maior taxa de malária em relação aos demais. / In the area of data analysis, the main interest is to understand how these data are distributed in space and if there is any relationship or dependency between the various areas in the study area for a given phenomenon. To measure this dependence became a pattern analysis using the spatial autocorrelation. The main objective was to address the mathematical approach of the technical and statistical procedures in the area spatial analysis of data using the traditional method for calculating the Moran index and the three-step method. It sought to verify and analyze the existence of a spatial pattern set in Mozambique variable associated with malaria. Malaria has been a major cause of hospitalization in hospitals and health centers in recent years, also the deaths of the population. Analyze their distribution and relationship between different districts of the country could help to minimize the effects of this disease. Data were obtained from the Demographic and Health of Mozambique (DHS) conducted in 2011. Statistical analysis was possible to identify regions whose districts were similar because they have average rates of malaria low, forming groupings, namely, in the south, far south and northern Mozambique. For other districts, there is a random distribution of cases of malaria. However, it was possible to identify districts represented by the cities of Maputo, Matola and Beira with the highest malaria rates in relation to the other.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/7175 |
| Date | 07 October 2015 |
| Creators | Chipenete, Cláudio Francisco |
| Contributors | Santos, Nerilson Terra, Emiliano, Paulo César, Santos, Gérson Rodrigues dos |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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