Factores socioeconómicos y perfil del agresor de la violencia intrafamiliar contra la mujer en los hogares del distrito de Juliaca, 2021

• Autor: Condori Mamani, Gandy Sherika
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/20544
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20544
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Agresor; Intrafamiliar; Logit; Probit; Violencia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

En el presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal determinar los factores socioeconómicos y perfil del agresor que explican la violencia intrafamiliar contra la mujer en los hogares en el distrito de Juliaca, 2021. Para lo cual se empleó el enfoque hipotético-deductivo, un diseño no experimental, aplicándose como técnicas de recolección de datos, la observación y la encuesta. Aplicándose un cuestionario a 384 mujeres comprendidas en las edades de 15 a 49 años de cada hogar en el distrito de Juliaca, del mismo modo, el modelo de regresión Logit para evaluar los coeficientes individuales, la significancia global y el valor pseudo R2. Donde se obtuvo las variables socioeconómicas que determinan la violencia contra la mujer son: La edad de la encuesta (EDAD) que influye directamente en 13.61%, el nivel educativo de la encuesta (EDUC) influye directamente en 3.55%, estado conyugal de la mujer (ECM) influye directamente en 6.12%, estado laboral de la mujer (ELM) influye indirectamente en 11.11%, el nivel de ingresos de la mujer (ING) influye directamente en 3.41%, estado laboral del conviviente (ELP) influye directamente en 19.2%, consumo de bebidas alcohólicas del conviviente (PCB) influye directamente en 11.99%, nivel de ingresos del conviviente (ING2) influye indirectamente en 3.43% y el nivel de educación del conviviente (EDUC2) influye directamente en 4.96%. el Pseudo resulto 0.3798, es decir se ajusta los datos se ajustan de manera aproximada con un 37.98% al modelo.