Tabela 8125

Pessoas de 15 anos ou mais de idade, ocupadas na semana de referência, que trabalhavam, habitualmente, no período compreendido entre as 8 horas da noite e as 5 horas da manhã e em regime de turnos ininterruptos, em algum dos trabalhos, por frequência que trabalhava por 24 horas seguidas

Periodicidade
anual (1)
2019
Última Atualização

A tabela apresentada fornece detalhados dados estatísticos sobre a população de 15 anos ou mais que trabalha habitualmente durante o período noturno (entre as 8 horas da noite e as 5 horas da manhã) em regime de turnos ininterruptos, com base nas pesquisas realizadas pela Pesquisa Nacional de Saúde no Brasil em 2019.

O objetivo principal dessa tabela é fornecer informações sobre a distribuição e quantidade de pessoas que trabalham em condições noturnas e interrompidas, bem como sua dispersão e carga de trabalho. Esses dados podem ser importantes para avaliar as condições de trabalho e saúde ocupacional dessa população.

As principais métricas disponíveis na tabela incluem: 1. Distribuição percentual de pessoas que trabalham em turnos noturnos ininterruptos, com limites inferiores e superiores de confiança de 95%. 2. Número total de pessoas que trabalham em condições noturnas e interrompidas, com e sem um intervalo de confiança de 95%. 3. Coeficiente de variação das pessoas que trabalham em turnos noturnos ininterruptos, em algum dos trabalhos. 4. Número total de pessoas que trabalham em condições noturnas e interrompidas, com limites inferiores considerando apenas os dados sem um intervalo de confiança de 95%. 5. Coeficiente de variação da distribuição percentual das pessoas que trabalham em turnos noturnos ininterruptos, em algum dos trabalhos.

Os dados podem ser segmentados e analisados por níveis de frequência de trabalho durante 24 horas seguidas, dividindo-os em cinco categorias: total (nível 0), que é a soma de todas as outras categorias; 1 a 3 vezes por mês (nível 1); 1 vez por semana (nível 1); 2 vezes ou mais por semana (nível 1); e menos de 1 vez por mês (nível 1).

As aplicações práticas desses dados podem incluir avaliação de políticas públicas, programas de saúde e estratégias de intervenção para melhorar a qualidade de vida dos trabalhadores. Além disso, esses dados podem ser importantes para identificar grupos vulneráveis e desenvolver medidas preventivas e correтивas para reduzir os impactos negativos da trabalho noturno em saúde ocupacional.

Alguns aspectos metodológicos relevantes incluem a utilização de um intervalo de confiança de 95% para as variáveis que medem distribuição percentual e número total de pessoas, bem como a consideração apenas dos limites inferiores nos dados sem um intervalo de confiança. Esses aspectos metodológicos são importantes para garantir a precisão e confiabilidade dos dados fornecidos na tabela.

✨ 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

Mapa de Localidades com Dados Disponíveis

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Variáveis

Classificações & Categorias

  • Total
  • Menos de 1 vez por mês
  • 1 a 3 vezes por mês
  • 1 vez por semana
  • 2 vezes ou mais por semana

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.