O objetivo deste tutorial é extrair os dados amostrais da PNS e mostrar as possibilidades de análise dessa pesquisa com ênfase no modelo de violência.
A Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) é um importante levantamento realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em parceria com o Ministério da Saúde no Brasil. O objetivo da PNS é coletar informações detalhadas sobre a saúde da população brasileira, incluindo dados relacionados a condições de saúde, estilo de vida, acesso aos serviços de saúde, uso de medicamentos, entre outros aspectos relevantes.
A PNS é um estudo abrangente que fornece informações valiosas para a formulação de políticas de saúde, planejamento de serviços de saúde, pesquisa acadêmica e tomada de decisões relacionadas à saúde pública. Além disso, a pesquisa permite o acompanhamento das tendências em saúde ao longo do tempo e a identificação de desafios de saúde específicos que podem necessitar de intervenções.
Alguns dos principais tópicos cobertos pela PNS incluem:
Condições de Saúde: A pesquisa coleta informações sobre a prevalência de doenças crônicas, deficiências, condições de saúde mental, entre outras.
Estilo de Vida: A PNS abrange informações sobre hábitos relacionados à saúde, como consumo de tabaco, consumo de álcool, dieta, atividade física, entre outros.
Acesso aos Serviços de Saúde: Ela investiga o acesso a serviços de saúde, cobertura de seguro de saúde, uso de serviços de saúde e barreiras ao acesso.
Uso de Medicamentos: A pesquisa coleta dados sobre o uso de medicamentos, incluindo prescrição e automedicação.
Fatores Socioeconômicos: A PNS considera fatores socioeconômicos, como renda, educação e ocupação, que podem estar relacionados à saúde.
De acordo com o art. 5º da Lei Maria da Penha, violência doméstica e familiar contra a mulher é “qualquer ação ou omissão baseada no gênero que lhe cause morte, lesão, sofrimento físico, sexual ou psicológico e dano moral ou patrimonial”.
Conforme o Instituto Maria da Penha, um dos mitos da violência doméstica é que:
“A violência doméstica só acontece em famílias de baixa renda e pouca instrução.”
A violência doméstica é um fenômeno que não distingue classe social, raça, etnia, religião, orientação sexual, idade e grau de escolaridade. Todos os dias, somos impactados por notícias de mulheres que foram assassinadas por seus companheiros ou ex-parceiros. Na maioria desses casos, elas já vinham sofrendo diversos tipos de violência há algum tempo, mas a situação só chega ao conhecimento de outras pessoas quando as agressões crescem a ponto de culminar no feminicídio.
Fonte: https://www.institutomariadapenha.org.br/violencia-domestica/o-que-e-violencia-domestica.html
Estão previstos cinco tipos de violência doméstica e familiar contra a mulher na Lei Maria da Penha: física, psicológica, moral, sexual e patrimonial − Capítulo II, art. 7º, incisos I, II, III, IV e V.
ESPANCAMENTO, ATIRAR OBJETOS, SACUDIR E APERTAR OS BRAÇOS, ESTRANGULAMENTO OU SUFOCAMENTO, LESÕES COM OBJETOS CORTANTES OU PERFURANTES, FERIMENTOS CAUSADOS POR QUEIMADURAS OU ARMAS DE FOGO TORTURA
AMEAÇAS, CONSTRANGIMENTO, HUMILHAÇÃO, MANIPULAÇÃO, ISOLAMENTO (PROIBIR DE ESTUDAR E VIAJAR OU DE FALAR COM AMIGOS E PARENTES), VIGILÂNCIA CONSTANTE, PERSEGUIÇÃO CONTUMAZ, INSULTOS, CHANTAGEM, EXPLORAÇÃO, LIMITAÇÃO DO DIREITO DE IR E VIR, RIDICULARIZAÇÃO, TIRAR A LIBERDADE DE CRENÇA, DISTORCER E OMITIR FATOS PARA DEIXAR A MULHER EM DÚVIDA SOBRE A SUA MEMÓRIA E SANIDADE (GASLIGHTING)
ESTUPRO, OBRIGAR A MULHER A FAZER ATOS SEXUAIS QUE CAUSAM DESCONFORTO OU REPULSA, IMPEDIR O USO DE MÉTODOS CONTRACEPTIVOS OU FORÇAR A MULHER A ABORTAR, FORÇAR MATRIMÔNIO, GRAVIDEZ OU PROSTITUIÇÃO POR MEIO DE COAÇÃO, CHANTAGEM, SUBORNO OU MANIPULAÇÃO, LIMITAR OU ANULAR O EXERCÍCIO DOS DIREITOS SEXUAIS E REPRODUTIVOS DA MULHER
CONTROLAR O DINHEIRO, DEIXAR DE PAGAR PENSÃO ALIMENTÍCIA, DESTRUIÇÃO DE DOCUMENTOS PESSOAIS, FURTO, EXTORSÃO OU DANO ESTELIONATO, PRIVAR DE BENS, VALORES OU RECURSOS ECONÔMICOS, CAUSAR DANOS PROPOSITAIS A OBJETOS DA MULHER OU DOS QUAIS ELA GOSTE
ACUSAR A MULHER DE TRAIÇÃO, EMITIR JUÍZOS MORAIS SOBRE A CONDUTA, FAZER CRÍTICAS MENTIROSAS, EXPOR A VIDA ÍNTIMA, REBAIXAR A MULHER POR MEIO DE XINGAMENTOS QUE INCIDEM SOBRE A SUA ÍNDOLE, DESVALORIZAR A VÍTIMA PELO SEU MODO DE SE VESTIR
Fonte: https://www.institutomariadapenha.org.br/lei-11340/tipos-de-violencia.html
Download online dos dados:
# carrega as bibliotecas
library(PNSIBGE)
library(survey)## Carregando pacotes exigidos: grid## Carregando pacotes exigidos: Matrix## Carregando pacotes exigidos: survival##
## Attaching package: 'survey'## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## dotchartlibrary(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union# definição de variáveis
variaveis_selecionadas <- c("C006","V0024",
"V00201","V00202","V00203","V00204","V00205","V006",
"V01401","V01402","V01403","V01404","V01405","V018",
"V02701","V02702","V032",
"VDE002","VDF003","VDF004","VDD004A","C009")
# importando os dados do questionário básico
dadosPNS <- get_pns(year=2019, vars = variaveis_selecionadas,selected = TRUE)
# Utilizar opção para ajuste de UPAs com único setor
options(survey.lonely.psu = "adjust")
# Opção de vizualização
options(scipen = 999)
# modifica e cria variáveis
dadosPNS$variables <- dadosPNS$variables %>%
mutate(one = 1,
agressao_psicol = 1 * ((V00201=="Sim"|V00202=="Sim"|V00203=="Sim"|V00204=="Sim"|V00205=="Sim") & (V006=="Cônjuge ou companheiro (a)"|V006== "Ex-Cônjuge ou ex-companheiro (a)"| V006 == "Parceiro (a), namorado (a), ex-parceiro (a), ex-namorado (a)" )),
agressao_fisica = 1 * ((V01401=="Sim"|V01402=="Sim"|V01403=="Sim"|V01404=="Sim"|V01405=="Sim") & (V018=="Cônjuge ou companheiro (a)"|V018== "Ex-Cônjuge ou ex-companheiro (a)"| V018 == "Parceiro (a), namorado (a), ex-parceiro (a), ex-namorado (a)" )),
agressao_sexual = 1 * ((V02701=="Sim"|V02702=="Sim") & (V032=="Cônjuge ou companheiro (a)"|V032== "Ex-Cônjuge ou ex-companheiro (a)"| V032 == "Parceiro (a), namorado (a), ex-parceiro (a), ex-namorado (a)" )),
violencia_domest = 1 * (agressao_psicol == 1 | agressao_fisica == 1 |
agressao_sexual == 1),
raca_cor = case_when(C009 == "Preta" | C009 == "Parda" ~ "Preta ou parda",C009 == "Amarela" | C009 == "Indígena" | C009 == "Ignorado" ~ "Outras",
C009 == "Branca" ~ "Branca")
)# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses - Minas Gerais - 2019
tab.1a <- data.frame(Estimativa = round(coef(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[1],0),
Limite_superior = round(confint(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[2],0))
tab.1a## Estimativa violencia_domest violencia_domest.1 Limite_inferior
## violencia_domest 599371 88886 14.8 425158
## Limite_superior
## violencia_domest 773585# Proporção de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses - Minas Gerais - 2019
tab.1b <- data.frame(Estimativa = round(coef(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Erro_padrao = round(SE(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
CV = round(cv(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[1]*100,1),
Limite_superior = round(confint(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[2]*100,1))
tab.1b## Estimativa violencia_domest violencia_domest.1 Limite_inferior
## violencia_domest 6.8 1 14.8 4.8
## Limite_superior
## violencia_domest 8.8# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses - Brasil - 2019
tab.1c <- data.frame(Estimativa = round(coef(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[1],0),
Limite_superior = round(confint(svytotal(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[2],0))
tab.1c## Estimativa violencia_domest violencia_domest.1 Limite_inferior
## violencia_domest 5333662 199051 3.7 4943529
## Limite_superior
## violencia_domest 5723795# Proporção de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses - Brasil - 2019
tab.1d <- data.frame(Estimativa = round(coef(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Erro_padrao = round(SE(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
CV = round(cv(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[1]*100,1),
Limite_superior = round(confint(svymean(~ violencia_domest, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[2]*100,1))
tab.1d## Estimativa violencia_domest violencia_domest.1 Limite_inferior
## violencia_domest 6.3 0.2 3.7 5.8
## Limite_superior
## violencia_domest 6.8# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por tipo de agressão - Minas Gerais - 2019
tab.2a <- data.frame(Estimativa = round(coef(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.2a## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## agressao_psicol 562442 87395 15.5 391152 733733
## agressao_fisica 123295 29555 24.0 65368 181221
## agressao_sexual 21413 9545 44.6 2706 40121# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por tipo de agressão - Brasil - 2019
tab.2b <- data.frame(Estimativa = round(coef(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS, C006=="Mulher"), na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svytotal(~ agressao_psicol+agressao_fisica+agressao_sexual, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"), na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.2b## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## agressao_psicol 5027761 196525 3.9 4642580 5412942
## agressao_fisica 1631391 135946 8.3 1364942 1897840
## agressao_sexual 288901 70837 24.5 150062 427739# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por situação de ocupação - Minas Gerais - 2019
tab.3a <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDE002,subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDE002,subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,V0001=="Minas Gerais" & C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.3a## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## Pessoas Ocupadas 391324 84705 21.6 225304 557343
## Pessoas desocupadas 20708 13488 65.1 -5729 47145# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por situação de ocupação - Brasil - 2019
tab.3b <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDE002,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDE002,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.3b## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## Pessoas Ocupadas 3281212 159206 4.9 2969174 3593250
## Pessoas desocupadas 459373 48644 10.6 364034 554713# Proporção de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por situação de ocupação - Brasil - 2019
tab.3c <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDE002,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDE002,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,1]*100,1),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDE002, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,2]*100,1))
tab.3c## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## Pessoas Ocupadas 7.6 0.4 4.9 6.8 8.3
## Pessoas desocupadas 9.3 0.9 10.2 7.5 11.2# Rendimento domiciliar per capita de mulheres que não sofreram e que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses - Brasil - 2019
tab.4a <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ VDF003,by = ~violencia_domest, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE)),2),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ VDF003, by = ~violencia_domest,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE)),2),
CV = round(cv(svyby(~ VDF003, by = ~violencia_domest,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE)),1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ VDF003,by = ~violencia_domest, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,1],2),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ VDF003,by = ~violencia_domest, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,2],2))
tab.4a## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## 0 1564.44 24.7 0.0 1516.02 1612.86
## 1 1209.16 61.9 0.1 1087.85 1330.48# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por Faixa de rendimento domiciliar per capita - Brasil - 2019
tab.4b <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDF004, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDF004,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDF004,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDF004, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDF004, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.4b## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior
## Até ¼ salário mínimo 827503 61433 7.4 707096
## Mais de ¼ até ½ salário mínimo 1075347 94328 8.8 890468
## Mais de ½ até 1 salário mínimo 1366022 82318 6.0 1204681
## Mais de 1 até 2 salários mínimos 1283127 122086 9.5 1043843
## Mais de 2 até 3 salários mínimos 401559 66597 16.6 271032
## Mais de 3 até 5 salários mínimos 224782 34723 15.4 156727
## Mais de 5 salários mínimos 153961 26110 17.0 102787
## Limite_superior
## Até ¼ salário mínimo 947910
## Mais de ¼ até ½ salário mínimo 1260227
## Mais de ½ até 1 salário mínimo 1527362
## Mais de 1 até 2 salários mínimos 1522411
## Mais de 2 até 3 salários mínimos 532086
## Mais de 3 até 5 salários mínimos 292838
## Mais de 5 salários mínimos 205136# Proporção de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por Faixa de rendimento domiciliar per capita - Brasil - 2019
tab.4c <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDF004, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDF004,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDF004,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDF004, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,1]*100,1),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDF004, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,2]*100,1))
tab.4c## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior
## Até ¼ salário mínimo 11.8 0.8 7.0 10.2
## Mais de ¼ até ½ salário mínimo 8.5 0.7 8.0 7.1
## Mais de ½ até 1 salário mínimo 5.4 0.3 5.9 4.8
## Mais de 1 até 2 salários mínimos 5.5 0.5 9.4 4.5
## Mais de 2 até 3 salários mínimos 5.5 0.9 16.2 3.7
## Mais de 3 até 5 salários mínimos 4.4 0.6 14.7 3.1
## Mais de 5 salários mínimos 3.8 0.6 16.3 2.6
## Limite_superior
## Até ¼ salário mínimo 13.4
## Mais de ¼ até ½ salário mínimo 9.8
## Mais de ½ até 1 salário mínimo 6.1
## Mais de 1 até 2 salários mínimos 6.5
## Mais de 2 até 3 salários mínimos 7.2
## Mais de 3 até 5 salários mínimos 5.7
## Mais de 5 salários mínimos 5.0# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por nível de instrução - Brasil - 2019
tab.5a <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDD004A, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDD004A,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDD004A,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDD004A, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDD004A, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.5a## Estimativa Erro_padrao CV
## Sem instrução 215282 67365 31.3
## Fundamental incompleto ou equivalente 1446458 97321 6.7
## Fundamental completo ou equivalente 458144 50172 11.0
## Médio incompleto ou equivalente 366653 38548 10.5
## Médio completo ou equivalente 1645198 119958 7.3
## Superior incompleto ou equivalente 322674 38150 11.8
## Superior completo 879253 88251 10.0
## Limite_inferior Limite_superior
## Sem instrução 83248 347316
## Fundamental incompleto ou equivalente 1255713 1637203
## Fundamental completo ou equivalente 359809 556479
## Médio incompleto ou equivalente 291101 442206
## Médio completo ou equivalente 1410085 1880312
## Superior incompleto ou equivalente 247903 397446
## Superior completo 706283 1052222# Proporção de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por nível de instrução - Brasil - 2019
tab.5b <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDD004A, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDD004A,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~VDD004A,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDD004A, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,1]*100,1),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~VDD004A, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,2]*100,1))
tab.5b## Estimativa Erro_padrao CV
## Sem instrução 4.2 1.3 30.1
## Fundamental incompleto ou equivalente 6.1 0.4 6.5
## Fundamental completo ou equivalente 7.3 0.8 10.5
## Médio incompleto ou equivalente 7.3 0.7 10.3
## Médio completo ou equivalente 6.4 0.5 7.1
## Superior incompleto ou equivalente 7.6 0.9 11.4
## Superior completo 6.0 0.6 9.7
## Limite_inferior Limite_superior
## Sem instrução 1.7 6.7
## Fundamental incompleto ou equivalente 5.3 6.9
## Fundamental completo ou equivalente 5.8 8.8
## Médio incompleto ou equivalente 5.8 8.7
## Médio completo ou equivalente 5.5 7.3
## Superior incompleto ou equivalente 5.9 9.3
## Superior completo 4.9 7.2# Total de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por raça ou cor - Brasil - 2019
tab.6a <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~violencia_domest,by = ~raca_cor, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~violencia_domest, by = ~raca_cor,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE)),0),
CV = round(cv(svyby(~violencia_domest, by = ~raca_cor,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~violencia_domest, by = ~raca_cor, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal, na.rm = TRUE))[,1],0),
Limite_superior = round(confint(svyby(~violencia_domest,by = ~raca_cor, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svytotal,na.rm = TRUE))[,2],0))
tab.6a## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## Branca 2194491 146348 6.7 1907654 2481327
## Outras 63865 19773 31.0 25111 102620
## Preta ou parda 3075306 127056 4.1 2826280 3324332# Proporção de mulheres que sofreram alguma violência doméstica nos últimos dozes meses por raça ou cor - Brasil - 2019
tab.6b <- data.frame(Estimativa = round(coef(svyby(~ violencia_domest,by = ~raca_cor, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Erro_padrao = round(SE(svyby(~ violencia_domest, by = ~raca_cor,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
CV = round(cv(svyby(~ violencia_domest, by = ~raca_cor,subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))*100,1),
Limite_inferior = round(confint(svyby(~violencia_domest, by = ~raca_cor, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean, na.rm = TRUE))[,1]*100,1),
Limite_superior = round(confint(svyby(~ violencia_domest,by = ~raca_cor, subset(dadosPNS,C006=="Mulher"),svymean,na.rm = TRUE))[,2]*100,1))
tab.6b## Estimativa Erro_padrao CV Limite_inferior Limite_superior
## Branca 5.9 0.4 6.5 5.2 6.7
## Outras 5.5 1.7 30.1 2.3 8.8
## Preta ou parda 6.6 0.3 4.0 6.1 7.2