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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Almeida, Roselaine Bonfim de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5847873586468032pt_BR
dc.contributor.referee1Aquino, Juliana Maria de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4826642580306424pt_BR
dc.contributor.referee2Oliveira, Pedro Rodrigues de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2027376969941649pt_BR
dc.creatorSantos, Esther de Oliveira-
dc.date.accessioned2020-04-23T12:59:31Z-
dc.date.available2020-04-23T12:59:31Z-
dc.date.issued2018-12-05-
dc.identifier.citationSANTOS, Esther de Oliveira. Uma Análise dos principais determinantes do trabalho infantil no centro-oeste em 2015. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) – Faculdade de Administração, Ciências Contábeis e Economia, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2909-
dc.description.abstractThis paper presents an analysis of the main determinants that affect the probability of children between the ages of 10 and 16 working in the Centro Oeste. For that, PNAD 2015 data were used. The analysis was performed through a logit model. The results showed that the variables age, gender, age that the reference person began to work and income are statistically significant, while the variables color, place of residence, family type, family size, gender of the person of reference and education of the reference person were not statistically significant. Regarding the variable age, one year more increases the probability of child labor by 2.39 p.p., while a male person is 2.3 p.p. more likely to be working. The age at which the reference person started working, and their income have a negative effect on the child's likelihood of working.en
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma análise sobre os principais determinantes que afetam a probabilidade da criança e do adolescente entre 10 e 16 anos estar trabalhando no Centro Oeste. Para isso, utilizou-se os dados da PNAD 2015. A análise foi realizada através de um modelo logit. Os resultados mostraram que as variáveis idade, gênero, idade que a pessoa de referência começou a trabalhar e renda são estatisticamente significantes, enquanto as variáveis cor, local de residência, tipo de família, tamanho da família, gênero da pessoa de referência e escolaridade da pessoa de referência não foram estatisticamente significantes. Com relação a variável idade, um ano a mais aumenta em 2,39 p.p. a probabilidade de trabalho infantil, enquanto uma pessoa do gênero masculino possui uma probabilidade 2,3 p.p. maior de estar trabalhando. A idade em que esta começou a trabalhar e a sua renda tem efeito negativo sobre a probabilidade da criança estar trabalhando.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-04-23T12:59:31Z No. of bitstreams: 1 EstherdeOliveiraSantos.pdf: 917704 bytes, checksum: dea380588963071276dde0453783cbb4 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-04-23T12:59:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EstherdeOliveiraSantos.pdf: 917704 bytes, checksum: dea380588963071276dde0453783cbb4 (MD5) Previous issue date: 2018-12-05en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Administração, Ciências Contábeis e Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTrabalho infantilpt_BR
dc.subjectChild laboren
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.titleUma Análise dos principais determinantes do trabalho infantil no centro-oeste em 2015pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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