Modelação das taxas de mortalidade associadas a hábitos alimentares nos municípios portugueses -uma análise exploratória utilizando geographically weighted regression

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Adriana Loução Guerreiro
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/89466
Resumo: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and Management
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O principal objetivo deste estudo é identificar os indicadores socioeconómicos (ex. literacia, desemprego, poder de compra, consultas por habitante, restaurantes por habitante, etc.) e variáveis espaciais (ex. distância aos cuidados de saúde) que poderão ser associados com as taxas de mortalidade relacionadas com os hábitos alimentares, e os municípios onde são mais determinantes para essas taxas, com a finalidade de melhor compreender o estado de saúde nos municípios de Portugal continental. A metodologia utilizada é composta por duas fases principais. Primeiro, o conjunto das variáveis socioeconómicas e espaciais são analisadas utilizando um processo iterativo que aplica o Ordinary Least Squares (OLS), para obter diferentes modelos de regressão linear alternativos, selecionando-se o melhor modelo possível tendo em consideração diversos testes estatísticos e medidas de diagnóstico. De forma a lidar com a não estacionaridade espacial e para investigar as relações locais, na segunda fase utiliza-se o modelo Geographically Weighted Regression (GWR) com as variáveis utilizadas no melhor modelo de OLS. O modelo GWR é também diagnosticado para a multicolinearidade local das variáveis explicativas. A estatística Global Moran’s I é utilizada para diagnosticar a possível existência de autocorrelação espacial dos resíduos em todos os modelos testados. A precisão dos parâmetros estimados pelo GWR é avaliada através dos erros padrão locais. As variáveis utilizadas no modelo GWR foram “Resposta hospitalar”, “Rácio entre supermercados e lojas de conveniência”, “Distância média a restaurantes fast food por habitante” e “Percentagem de população com educação de 2º ciclo”, as quais explicam entre 42% e 64% da variabilidade das taxas de mortalidade nos municípios. O modelo tem um maior poder explicativo em alguns dos municípios da região centro, destacando-se os municípios do distrito de Coimbra. A variável “Distância média a restaurantes fast food por habitante” tem os coeficientes positivos em todos os municípios, os quais são mais elevados no centro litoral e na Área Metropolitana do Porto. As restantes variáveis têm coeficientes negativos e maior poder explicativo no interior do país. Espera-se que esta análise exploratória possa contribuir para o conhecimento das conexões locais entre os padrões socioeconómicos da população e as taxas de mortalidade relacionadas com os hábitos alimentares.One of the main concerns of health research is the development and improvement of the indicators that allow monitoring the health and/or risk factors and connect them with the population environment. It is always difficult to measure health information from the population because there are many factors to consider. The World Health Organization (WHO) refers the indicators related to mortality rates as relevant for the characterization of the overall population health. The main goal of this study is to identify socioeconomic indicators (e.g. illiteracy, unemployment, purchasing power, medical appointments by habitant, restaurants by habitant, etc.) and spatial variables (e.g. distance to health facilities) that might be associated with mortality rates caused by diseases associated to eating habits, and the municipalities where they are more determinant to these rates, in order to better understand the health status in the municipalities of mainland Portugal. The methodological framework has two main stages. In the first one, a set of socioeconomic and spatial variables are analyzed using an iterative process that applies Ordinary Least Squares (OLS) to obtain different alternative linear regression models, choosing the best possible model according to multiple statistical tests and diagnostic measures. In order to deal with spatial nonstationary and to investigate local relationships, the second stage is based on a Geographically Weighted Regression (GWR) model with the variables that were included in the best OLS model. The GWR model is also diagnosed for local multicollinearity of the explanatory variables. The Global Moran's I statistic is used to diagnose the possible existence of spatial autocorrelation of the residuals in all tested models. The accuracy of the GWR parameter estimates is assessed through the local standard errors. The selected variables in the GWR model were “Hospital response”, “Grocery-to-convenience stores ratio”, “Average distance to fast food restaurants per habitant” and “2nd cycle education”, which explain between 42% and 64% of the mortality rates variability in the municipalities. The model has greater explanatory power in some municipalities of the center region, with more relevance in Coimbra district. The local coefficients of the variable “Average distance to fast food restaurants per habitant” are positive in all municipalities, and are higher in the coastal center and in the metropolitan area of Porto. The remaining variables have negative coefficients and higher explanatory power inland. We hope that this exploratory spatial data analysis may contribute to the knowledge of the local connections and patterns of socioeconomic characteristics of the population and mortality rates caused by diseases related to eating habits in Portugal.Costa, Ana Cristina Marinho daRibeiro, Sara Cristina da SilvaRUNRamos, Adriana Loução Guerreiro2019-12-06T17:34:37Z2019-11-112019-11-11T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/89466TID:202329348porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:39:49Zoai:run.unl.pt:10362/89466Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:37:00.544670Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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