Tabela 7401

Rendimento médio mensal real domiciliar per capita em domicílios com televisão sem acesso a serviço de televisão por assinatura, por motivo de não haver serviço de televisão por assinatura

Periodicidade
anual (9)
2016 - 2025
Última Atualização

A tabela apresentada fornece informações sobre o rendimento médio mensal real domiciliar per capita em domicílios com televisão sem acesso a serviço de televisão por assinatura, bem como os motivos pelos quais esses domíciulos não possuem um serviço de televisão por assinatura. O objetivo da tabela é fornecer uma visão geral das tendências e variações no rendimento dos domíciulos com televisão sem acesso a serviços de TV por assinatura ao longo do período de 2016 a 2024.

As principais métricas disponíveis incluem o rendimento médio mensal real domiciliar per capita em domicílios com televisão sem acesso a serviço de televisão por assinatura e o coeficiente de variação dessa variável. Essas métricas permitem avaliar a estabilidade econômica dos domíciulos com televisão sem acesso a serviços de TV por assinatura, bem como entender as tendências no rendimento ao longo do tempo.

Os dados podem ser segmentados e analisados com base nos motivos pelos quais os domíciulos não possuem um serviço de televisão por assinatura. Isso permite categorizar os domíciulos em grupos com base nas preferências, comportamentos e circunstâncias econômicas dos seus ocupantes. Por exemplo, pode-se analisar como a falta de interesse, o custo ou a inexistência da área do domicílio afetam o rendimento médio mensal real.

As aplicações práticas dos dados incluem a compreensão das tendências e variações no rendimento dos domíciulos com televisão sem acesso a serviços de TV por assinatura, bem como a identificação de oportunidades para investir em tecnologia de informação e comunicação. Além disso, os dados podem ser utilizados para desenvolver estratégias de marketing e publicidade eficazes para produtos de televisão por assinatura.

Aspectos metodológicos relevantes incluem a importância de considerar as dimensões não fornecidas, como a relação entre o rendimento médio mensal real e outros fatores econômicos ou demográficos. Além disso, é fundamental avaliar a representatividade da amostra e a precisão dos dados para garantir que as conclusões extraídas sejam confiáveis e generalizáveis.

✨ Texto gerado por um modelo de linguagem

Períodos Disponíveis 9

2016  →  2025
9 períodos no total
2016 2017 2018 2019 2021 2022 2023 2024 2025

Níveis Territoriais e Localidades

Administrativo
  • N1 Brasil 1
  • N2 Grande região 5

Mapa de Localidades com Dados Disponíveis

Legenda: Com dados Sem dados Carregando...
Carregando mapa...
Carregando dados do mapa...

Classificações & Categorias

  • Total
  • Serviço era caro
  • Serviço não estava disponível na área do domicílio
  • Vídeos (inclusive de programas, filmes ou séries) acessados pela Internet substituíam o serviço
  • Não havia interesse pelo serviço
  • Outro motivo

Histórico de Alterações 2

Inclusão

Adicionado período 2025 ao agregado 7401

Alteração em lote

8 períodos atualizados (campo modificacao)

Ver os 8 itens
  • Data de modificação do período 2016 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2017 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2018 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2019 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2021 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2022 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2023 no agregado 7401 alterada
  • Data de modificação do período 2024 no agregado 7401 alterada

Sobre esta Tabela (Metodologia e Fonte)

Metodologia de Extração: Os dados desta tabela são extraídos em tempo real e de forma automatizada através da interface SIDRA API. O portal Quantilica processa as respostas JSON brutas do IBGE, normalizando metadados geográficos e dimensões analíticas para exibição tabular e estruturação de data frames.

Como usar estes dados: Para analisar essas informações, você pode observar as Variáveis (métricas coletadas) e cruzá-las com as Classificações (categorias e segmentações). Utilize a ferramenta de extração clicando nos ícones de download () ao lado das variáveis para obter código de integração direta em Python ou SQL.

Fonte Oficial: Todos os valores tabulados são de autoria e responsabilidade do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Esta página atua como um catálogo de referência não oficial, construído em cima de dados públicos abertos.