Análisis temporal y espacial de la violencia letal contra la mujer en el Perú, 2000–2023
| dc.contributor.advisor | López Gonzales, Javier Linkolk | |
| dc.contributor.author | Ramos Pilco, Edwin Pascual | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-05T21:12:04Z | |
| dc.date.available | 2026-01-05T21:12:04Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-22 | |
| dc.description.abstract | El presente estudio analizó las tendencias temporales y la distribución espacial de la violencia letal contra la mujer en el Perú durante el periodo 2000–2023, a partir de registros oficiales del Sistema Informático Nacional de Defunciones (SINADEF). Se desarrolló un estudio ecológico longitudinal retrospectivo, empleando tasas de mortalidad por 100 000 mujeres, tanto ajustadas a nivel nacional y departamental como brutas por grupo etario. El análisis temporal se realizó mediante modelos de regresión lineal simple y polinomial de segundo grado, complementados con suavizado no paramétrico LOESS, mientras que el análisis espacial incluyó mapas coropléticos y estadísticas de autocorrelación espacial (Moran global y LISA). Durante el periodo de estudio, la tasa ajustada nacional de mortalidad violenta osciló entre 0.64 y 1.91 por 100 000 mujeres, con un promedio de 1.15 y marcada variabilidad interanual. El modelo de regresión lineal nacional mostró una pendiente positiva (β = 0.012), aunque con bajo poder explicativo (R² = 0.079; p = 0.184), evidenciando la ausencia de una tendencia lineal sostenida. Por grupo etario, las mujeres adultas mayores registraron la tasa promedio más elevada (7.52 por 100 000; DE = 5.59), seguidas por adolescentes (4.73) y mujeres jóvenes (4.55), observándose patrones temporales diferenciados entre edades. En el ámbito territorial, las tasas ajustadas promedio por departamento variaron entre 0.47 y 5.24 por 100 000 mujeres, con valores más altos en Huánuco, Madre de Dios y Pasco. El índice global de Moran no evidenció autocorrelación espacial significativa (I = 0.094; p = 0.155); sin embargo, el análisis local LISA identificó clústeres significativos de tipo Bajo–Alto en Loreto y Ucayali (p < 0.05). Estos resultados confirman la naturaleza heterogénea, no lineal y territorialmente fragmentada de la violencia letal contra la mujer en el Perú, resaltando la necesidad de enfoques analíticos y políticas públicas basadas en evidencia estadística y enfoque territorial. | |
| dc.description.escuela | Escuela de Posgrado | |
| dc.description.lineadeinvestigacion | Análisis de datos | |
| dc.description.sede | Lima | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12840/9671 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Peruana Unión | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Violencia letal contra la mujer | |
| dc.subject | Mortalidad | |
| dc.subject | Análisis temporal | |
| dc.subject | Análisis espacial | |
| dc.subject | Perú | |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
| dc.title | Análisis temporal y espacial de la violencia letal contra la mujer en el Perú, 2000–2023 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| renati.advisor.dni | 46071566 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0847-0552 | |
| renati.author.dni | 42082365 | |
| renati.discipline | 542039 | |
| renati.juror | Pacheco Espinoza, Junior Israel | |
| renati.juror | Abanto Ramírez, Carlos Daniel | |
| renati.juror | Tocto Cano, Esteban | |
| renati.juror | Huanca López, Lizeth Geanina | |
| renati.juror | López Gonzales, Javier Linkolk | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloSegundaEspecialidad | |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| thesis.degree.discipline | Segunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura | |
| thesis.degree.name | Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística para Investigación |
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