Análisis de vulnerabilidad en el Perú a partir del desarrollo de modelos de regresión logísticos mediante la utilización del software Stata
dc.contributor.advisor | Benavente Sotelo, Renzo Alejandro | |
dc.contributor.author | Cervera Pinday, Renzo Junior | |
dc.date.accessioned | 2024-09-03T14:52:02Z | |
dc.date.accessioned | 2024-09-22T11:10:22Z | |
dc.date.available | 2024-09-03T14:52:02Z | |
dc.date.available | 2024-09-22T11:10:22Z | |
dc.date.created | 2024 | |
dc.date.issued | 2024-09-03 | |
dc.description.abstract | La 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.abstract | The 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.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/28793 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Desastres naturales--Perú | es_ES |
dc.subject | Viviendas--Perú | es_ES |
dc.subject | Análisis de regresión logística | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_ES |
dc.title | Análisis de vulnerabilidad en el Perú a partir del desarrollo de modelos de regresión logísticos mediante la utilización del software Stata | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.type.other | Tesis de licenciatura | |
renati.advisor.dni | 70007275 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3192-2249 | es_ES |
renati.author.dni | 71727312 | |
renati.discipline | 722026 | es_ES |
renati.juror | Atoche Diaz, Wilmer Jhonny | es_ES |
renati.juror | Benavente Sotelo, Renzo Alejandro | es_ES |
renati.juror | Rodriguez Anticona, Miguel Angel | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Industrial | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
thesis.degree.name | Ingeniero Industrial | es_ES |