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Estudio de la morbilidad en menores de cinco años en el Perú, utilizando análisis multivariante y análisis exploratorio de datos espaciales

Descripción del Articulo

Se plantea una aplicación del análisis exploratorio de datos espaciales, más conocida por sus siglas (AEDE) (Chasco, 2003) para identificar y analizar el tipo de patrón espacial que siguen los casos de pacientes con IRAS, EDAS, desnutrición y anemia ferropénica en niños menores de 5 años que fueron...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: González Cusi, Bryan Martin
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17028
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/17028
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis multivariante
Niños - Enfermedades
Niños - Mortalidad - Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Se plantea una aplicación del análisis exploratorio de datos espaciales, más conocida por sus siglas (AEDE) (Chasco, 2003) para identificar y analizar el tipo de patrón espacial que siguen los casos de pacientes con IRAS, EDAS, desnutrición y anemia ferropénica en niños menores de 5 años que fueron atendidos en el Ministerio de Salud del Perú (MINSA) en el año 2017. Los resultados mostraron que las cuatro enfermedades en niños menores a 5 años se encuentran distribuidos de forma no homogénea en el Perú en el año 2017. Mediante el Mapa de LISA y el Índice de Moran se descubrió la existencia de clústeres significativos de departamentos con altas tasas en las cuatro enfermedades estudiadas. Para los casos de IRAS, EDAS, desnutrición y anemia ferropénica se destacan los departamentos de Lambayeque, Ucayali, Loreto y Ayacucho respectivamente. Con el uso de la técnica de clúster jerárquico se procedió a agrupar las enfermedades de 3 maneras diferentes, en primer lugar, sin considerar sexo, luego solo a las niñas y por último solo a los niños, obteniéndose agrupaciones de clúster muy similares en los tres casos.
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