Os principais setores de emprego na Mesorregião do Sul/Sudoeste de Minas

uma análise multivariada

Autores

  • Pedro José Papandréa Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL), Alfenas, MG, Brasil.
  • Alex de Sousa Pereira Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL), Alfenas, MG, Brasil.
  • Anderson Paulo de Paiva Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), Itajubá, MG, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v22i4.4716

Palavras-chave:

Emprego, Desemprego, Minas Gerais, Análise de Agrupamento e Componentes Principais

Resumo

O presente trabalho é uma análise empírica quantitativa que teve por objetivo verificar como se comportam os índices de empregabilidade (trabalhadores admitidos, demitidos e número de trabalhadores acumulados), para os municípios da Mesorregião do Sul/Sudoeste de Minas Gerais. Dessa forma, utilizou-se de técnicas de análise multivariada a fim de chegar ao objetivo proposto por este estudo. Os dados utilizados compõem um conjunto de 14 variáveis, retirados diretamente do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED) no ano de 2020, sendo as informações referentes aos setores da economia: agropecuário, comércio, construção civil, indústria e serviços. As análises estabelecidas foram feitas através da linguagem de programação Python. Entre os métodos multivariados utilizados, empregou-se a análise de componentes principais (ACP) e a análise de agrupamento (AA) através dos métodos hierárquico (Ward) e não hierárquico (k-médias). Os resultados obtidos demonstraram que os municípios de Varginha, Poços de Caldas, Pouso Alegre e Extrema foram os municípios que apresentaram maior índice de empregabilidade para a maioria dos setores da economia. Por fim, Alfenas, Três Pontas e São Sebastião do Paraíso foram munícipios que se apresentaram com altos índices de empregabilidade em todos os setores analisados.

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Publicado

12-05-2023

Como Citar

Papandréa, P. J., Pereira, A. de S., & Paiva, A. P. de. (2023). Os principais setores de emprego na Mesorregião do Sul/Sudoeste de Minas: uma análise multivariada. Revista Produção Online, 22(4), 3528–3554. https://doi.org/10.14488/1676-1901.v22i4.4716

Edição

Seção

Artigos