Diseño de modelo estadístico para la medición del impacto socioeconómico del Covid-19 en la mujer rural
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Date
2021
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
La llegada de la Pandemia del Covid-19 ha traído consigo millones de muertes y afectaciones a la salud de las personas, además de impactar negativamente la economía mundial. En Colombia y el mundo se han llevado a cabo medidas de contingencia con el fin de evitar la rápida propagación del virus generando un cambio radical en el estilo de vida de los ciudadanos, sin embargo, el impacto que ha generado el virus es diferente para las personas residentes de la zona rural y urbana, acrecentando las brechas socioeconómicas ya existentes entre estos dos sectores, además de remarcar las desigualdades de género, y evidenciando cómo la población femenina se ha visto mayoritariamente afectada debido al desempleo y la sobrecarga de tareas del hogar. Teniendo en cuenta estas dos poblaciones se puede inferir que, la población que se ha visto mayormente damnificada con la llegada del Covid-19, es la población perteneciente al género femenino y residente del sector rural, representando estas afectaciones un enorme riesgo socioeconómico, puesto que la población femenina rural es uno de los principales actores que contribuyen al desarrollo del país. En este documento, se realiza una definición y justificación de la problemática que ha generado la pandemia en la mujer rural, planteando un panorama de su situación antes vs después de la llegada del Covid-19, evidenciando una oportunidad de mejora debido a algunas inconsistencias al realizar el respectivo análisis estadístico de la información. Específicamente, se planea diseñar un modelo estadístico que permita medir el impacto socioeconómico que ha tenido el Covid-19 en la mujer rural colombiana, para esto, se crea un plan de trabajo enfocado a la consecución de los objetivos planteados. Finalmente, se espera culminar el documento con la validación del modelo estadístico a implementar, y con la identificación de las oportunidades de mejora de la información de las bases de datos.
Description
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The emergence of the Covid-19 Pandemic has brought about millions of deaths and long-term consequences on people's health. While also negatively impacting the world economy. In Colombia, along with the rest of the world, contingency measures have been carried out in order to prevent the rapid spread of the virus. These measures generate a radical change in the lifestyle of citizens. However, the impact of the virus generated a difference between the residents of rural and urban areas. Therefore, further increasing the existing socioeconomic gaps between these two sectors, in addition to highlighting gender inequalities. The gender inequalities display how the female population has been mainly affected due to unemployment and the overload of household tasks. It can therefore be inferred that, the populations most affected by the arrival of Covid-19, are the female population and residents of the rural sector. Both populations represent these effects as an enormous socioeconomic risk since the rural female population is one of the main contributors to the development of Colombia. In this document, we define and justify the problems that the pandemic has caused rural women, by presenting an overview of their situation before vs after the arrival of Covid-19. Afterwards, showing an opportunity for improvement due to inconsistencies found in the data collection of the respective statistical analysis of the information. Specifically, by designing a statistical model that will measure the socioeconomic impact of Covid-19 on Colombian rural women. For this, a work plan is created to focus on the achievement of the proposed objectives described above. Finally, the document is expected to culminate with the validation of the statistical model to be implemented, and with the identification of the opportunities to improve the information in the databases.
Keywords
Mujer rural, Pandemia, Covid-19, Modelo estadístico, Socioeconómico, Rural women, Pandemic, Statistical model, Socioeconomic