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dc.contributor.authorReyes Mejia, Acatl Gabriel
dc.contributor.otherOROPEZA GARCIA, NORMA ANGELICA;213922
dc.contributor.otherGONZALEZ VERA, MARIA ANGELICA; 318246
dc.contributor.otherAVILA REVELES, JUAN CARLOS ;*CA1229764 
dc.date.accessioned2025-01-23T20:13:03Z
dc.date.available2025-01-23T20:13:03Z
dc.date.issued2024-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12249/4494
dc.description.abstractVarios autores señalaron que las causas del COVD-19 estaban relacionadas con las conductas y características socio poblacionales, sugiriendo que estas conformaban patrones espaciales. Para identificar patrones espaciales, se realizó un análisis exploratorio de autocorrelación espacial global y local I de Moran entre casos positivos registrados durante abril de 2020 a abril de 2021, asociados a AGEB urbanas y trece variables socio poblacionales, educativas y económicas del Censo de Población y Vivienda 2020. Los valores del coeficiente global resultantes sugieren la existencia de agrupaciones espaciales para las trece variables empleadas, mientras que el coeficiente local focaliza sus ubicaciones espaciales. El patrón de asociación espacial de las variables resultó estadísticamente significativo tendiendo a estar agrupado en el espacio. Los resultados indican que, además de la población total, las variables de mayor significancia estadística fueron la población de 15 años y más con primaria completa, población de 18 años y más con educación posbásica, total de viviendas particulares habitadas que disponen de bicicleta, población de 12 años y más ocupada, viviendas particulares habitadas con 3 y más cuartos y las viviendas particulares que disponen de automóvil o camioneta y se localizaron en el centro, poniente y norte de la ciudad. En menor cantidad de agrupaciones se presentaron las variables viviendas particulares que cuentan con motocicleta, viviendas con un cuarto, población de 18 años y más con secundaria completa, viviendas sin teléfono ni celular, viviendas sin radio ni televisión y viviendas sin internet tendiendo a su agrupación en el centro, poniente y norte de la ciudad. Caso contrario sucedió con las agrupaciones de bajos casos de COVID-19 rodeados de bajos valores de las variables analizadas, las que mayormente se concentraron hacia el sur y oriente de la ciudad.
dc.description.provenanceSubmitted by Ácatl Gabriel Reyes Mejía (0305693@uqroo.mx) on 2024-08-27T20:12:32Z No. of bitstreams: 2 03-05693_M_20240827.docx: 3844085 bytes, checksum: 1cd68f9cb45f323d68a85a7bad49dc23 (MD5) 03-05693_M_20240827.pdf: 8670227 bytes, checksum: fe3a9ee21660a3d2117931944c61b75d (MD5)
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dc.formatpdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma del Estado de Quintana Roo
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectAnálisis espacial (Estadística)
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectCancún (Quintana Roo)
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::PLANIFICACIÓN URBANA
dc.titleAnálisis espacial del COVID-19 en la ciudad de Cancún, Quintana Roo, México.
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.rights.accesopenAccess
dc.identificator7||33||3329
dc.audiencegeneralPublic
dc.divisionCampus Chetumal Bahía
dc.division.subDivisión de Ciencias, Ingeniería y Tecnología
dc.division.programaEstudios Culturales y Sociales de Mesoamérica y del Caribe


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