Análisis de vulnerabilidad en el Perú a partir del desarrollo de modelos de regresión logísticos mediante la utilización del software Stata

dc.contributor.advisorBenavente Sotelo, Renzo Alejandro
dc.contributor.authorCervera Pinday, Renzo Junior
dc.date.accessioned2024-09-03T14:52:02Z
dc.date.accessioned2024-09-22T11:10:22Z
dc.date.available2024-09-03T14:52:02Z
dc.date.available2024-09-22T11:10:22Z
dc.date.created2024
dc.date.issued2024-09-03
dc.description.abstractLa presente investigación se orientó a determinar los factores que influyen en la vulnerabilidad ante desastres naturales en el Perú, periodo 2021. En ese contexto, para responder a tal objetivo la metodología contemplada fue de carácter cuantitativo, de nivel correlacional, de análisis documental con información extraída del ENAHO – 2021 misma que fue procesada en el programa estadístico Stata 16 mediante la metodología del modelo logit, además, es de precisar que, la muestra total estuvo conformada por 109,867 individuos. Los resultados de la regresión logística (Logit) indican que los factores asociados con las características de la vivienda y del hogar, las características de los miembros del hogar, la educación y el empleo e ingreso influyen significativamente en la probabilidad de ser vulnerable o no a los desastres naturales, no obstante, los factores asociados con la salud no influyen significativamente en la vulnerabilidad. Finalmente, se concluye que los factores correlacionados significativamente con la vulnerabilidad ante desastres naturales son: Tipo de vivienda, material predominante de las paredes, material predominante del piso, material predominante del techo, construcción de vivienda con asistencia técnica de un ingeniero civil o arquitecto, edad, zona de residencia, nivel educativo, disponibilidad de internet en la vivienda e ingreso bruto.es_ES
dc.description.abstractThe present investigation was oriented to determine the factors that influence vulnerability to natural disasters in Peru, period 2021. In this context, to respond to this objective, the methodology contemplated was of a quantitative nature, of a correlational level, of documentary analysis with information extracted from ENAHO - 2021, which was processed in the Stata 16 statistical program using the logit model methodology, in addition, it must be specified that the total sample consisted of 109,867 individuals. The results of the logistic regression (Logit) indicate that the factors associated with the characteristics of the dwelling and the household, the characteristics of the household members, education and employment, and income significantly influence the probability of being vulnerable or not to natural disasters, however, factors associated with health do not significantly influence vulnerability. Finally, it is concluded that the factors significantly correlated with vulnerability to natural disasters are: Type of dwelling, predominant wall material, predominant floor material, predominant roof material, housing construction with technical assistance from a civil engineer or architect, age, area of residence, educational level, availability of internet in the home and gross income.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/28793
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.subjectDesastres naturales--Perúes_ES
dc.subjectViviendas--Perúes_ES
dc.subjectAnálisis de regresión logísticaes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.titleAnálisis de vulnerabilidad en el Perú a partir del desarrollo de modelos de regresión logísticos mediante la utilización del software Stataes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.type.otherTesis de licenciatura
renati.advisor.dni70007275
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3192-2249es_ES
renati.author.dni71727312
renati.discipline722026es_ES
renati.jurorAtoche Diaz, Wilmer Jhonnyes_ES
renati.jurorBenavente Sotelo, Renzo Alejandroes_ES
renati.jurorRodriguez Anticona, Miguel Angeles_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Industriales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.nameIngeniero Industriales_ES

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