Tabela 7581

Pessoas que avaliaram o principal ou único plano de saúde médico como bom ou muito bom, por faixas de rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio

Periodicidade
anual (1)
2019
Última Atualização

A tabela apresentada fornece detalhes sobre a satisfação geral dos usuários com seus planos de saúde médico em diferentes níveis territoriais, classificados por rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio, baseado nas dados da Pesquisa Nacional de Saúde realizada em 2019.

O objetivo principal dessa tabela é medir o grau de satisfação dos usuários com seus planos de saúde médico e avaliar a qualidade percebida do serviço de saúde oferecido pelos planos, além de identificar diferenças regionais ou entre grupos.

As principais métricas disponíveis na tabela incluem: 1. Porcentagem mínima e máxima de pessoas que avaliaram seu principal ou único plano de saúde médico como bom ou muito bom, com uma margem de erro de 5%. 2. Coeficiente de variação das porcentagens de pessoas que avaliaram seu principal ou único plano de saúde médico como bom ou muito bom. 3. Porcentagem de pessoas com algum plano de saúde médico que avaliaram seu principal ou único plano como bom ou muito bom. 4. Dados segmentados por rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio, permitindo analisar a satisfação com os planos de saúde médico em diferentes grupos de renda e locais (rurais ou urbanos).

Os dados podem ser segmentados e analisados por várias dimensões, como: 1. Níveis territoriais - Administrativo, Unidade da Federação, Município, Grande região, Brasil. 2. Total dos municípios das capitais. 3. Rendimento mensal domiciliar per capita - Classificações de renda que vão desde nenhum rendimento até mais de cinco salários mínimos. 4. Situação do domicílio - Diferenciação entre residências rurais e urbanas.

As aplicações práticas dos dados incluem: 1. Avaliação da qualidade de serviço oferecida pelos planos de saúde médico em diferentes regiões ou grupos. 2. Identificação de diferenças regionais na satisfação com os planos de saúde médico e avaliação do impacto dessas diferenças sobre a qualidade de vida dos usuários. 3. Análise da influência do rendimento mensal domiciliar per capita e da situação do domicílio na satisfação com os planos de saúde médico. 4. Avaliação da homogeneidade dos resultados em diferentes regiões ou grupos, indicando se há diferenças significativas na satisfação com os planos de saúde médico entre eles.

Aspectos metodológicos relevantes incluem: 1. Uso de um intervalo de confiança de 95% para medir as porcentagens mínimas e máximas de pessoas que avaliaram seu principal ou único plano de saúde médico como bom ou muito bom, com uma margem de erro de 5%. 2. Uso do coeficiente de variação para medir a dispersão das porcentagens de pessoas que avaliaram seu principal ou único plano de saúde médico como bom ou muito bom. 3. Segmentação dos dados por rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio para permitir análises mais detalhadas e comparativas.

✨ Texto gerado por um modelo de linguagem

Períodos Disponíveis 1

2019  →  2019
1 período no total
2019

Níveis Territoriais e Localidades

Administrativo
  • N1 Brasil 1
  • N2 Grande região 5
  • N3 Unidade da Federação 27
  • N6 Município 27
IBGE
  • N22 Total dos municípios das capitais 1

Mapa de Localidades com Dados Disponíveis

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Classificações & Categorias

  • Total
  • Sem rendimento até 1/4 do salário mínimo
  • Mais de 1/4 a 1/2 do salário mínimo
  • Mais de 1/2 a 1 salário mínimo
  • Mais de 1 a 2 salários mínimos
  • Mais de 2 a 3 salários mínimos
  • Mais de 3 a 5 salários mínimos
  • Mais de 5 salários mínimos
  • Total
  • Urbana
  • Rural

Histórico de Alterações

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.