From 8876f4fe954b0fa4d2d94967a49039690df4aaea Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: rafapolo Date: Tue, 7 Apr 2026 23:57:59 +0200 Subject: [PATCH] add docs --- .gitignore | 1 + context/system_prompt.md | 214 + docs/01_desigualdade_racial.md | 63 + docs/02_educacao_mobilidade.md | 53 + docs/03_saude_determinantes.md | 55 + docs/04_mercado_trabalho.md | 63 + docs/05_politica_representacao.md | 40 + docs/06_crime_violencia.md | 59 + docs/07_economia_credito.md | 58 + docs/08_politicas_publicas.md | 66 + docs/09_genero_familia.md | 61 + docs/10_meio_ambiente.md | 69 + docs/11_infraestrutura.md | 61 + docs/12_interseccionalidade.md | 61 + docs/13_migracao_urbanizacao.md | 55 + docs/14_consumo_precos.md | 58 + docs/15_poder_elites.md | 59 + docs/16_economia_politica.md | 60 + docs/17_agropecuaria_agronegocio.md | 57 + docs/18_comercio_exterior.md | 60 + docs/19_mercado_financeiro.md | 58 + docs/20_ciencia_tecnologia.md | 56 + docs/21_corrupcao_improbidade.md | 85 + docs/22_clima_queimadas.md | 70 + docs/23_epidemiologia.md | 80 + docs/24_assistencia_saude.md | 80 + docs/25_orcamento_federal.md | 84 + docs/26_servidores_publicos.md | 58 + docs/27_pesquisas_opiniao.md | 54 + docs/28_violencia_escolar.md | 51 + docs/29_dados_eleitorais_stf.md | 50 + docs/30_estrutura_produtiva.md | 59 + docs/31_desenvolvimento_humano.md | 54 + docs/32_conectividade.md | 57 + docs/33_dados_internacionais.md | 61 + docs/34_atlas_mapas.md | 59 + docs/br_ibge_censo.md | 168 - docs/br_ibge_censo_2022.setor_censitario.md | 1459 - .../setor_censitario_entorno_2010.json | 98 + .../setor_censitario_entorno_2010.md | 239 + docs/censo/respostas.md | 230 + docs/censo/respostas_ibge13.md | 221 + docs/dataset_embeds.md | 59 - docs/dataviz/wordcloud_attributes.png | Bin 1886851 -> 0 bytes docs/dataviz/wordcloud_attributes.py | 45 - docs/dataviz/wordcloud_datasets.png | Bin 1337974 -> 0 bytes docs/dataviz/wordcloud_datasets.py | 33 - docs/index.md | 44 + docs/perguntas.md | 279 + docs/pesquisa-censo/consultas.md | 416 + docs/pesquisa-censo/perguntas.md | 285 + docs/pesquisa-censo/relatorio_final.md | 667 + docs/pesquisa-censo/respostas.md | 221 + docs/relatorio_final.md | 563 +- docs/schema.md | 939 + docs/schemas.json | 147562 --------------- docs/wordcloud_attributes.png | Bin 1886851 -> 0 bytes docs/wordcloud_attributes.py | 45 - docs/wordcloud_datasets.png | Bin 1337974 -> 0 bytes docs/wordcloud_datasets.py | 33 - {docs => queries}/patterns-audit.md | 0 tasks/datasets_to_scrap.md | 25 + 62 files changed, 6298 insertions(+), 149622 deletions(-) create mode 100644 context/system_prompt.md create mode 100644 docs/01_desigualdade_racial.md create mode 100644 docs/02_educacao_mobilidade.md create mode 100644 docs/03_saude_determinantes.md create mode 100644 docs/04_mercado_trabalho.md create mode 100644 docs/05_politica_representacao.md create mode 100644 docs/06_crime_violencia.md create mode 100644 docs/07_economia_credito.md create mode 100644 docs/08_politicas_publicas.md create mode 100644 docs/09_genero_familia.md create mode 100644 docs/10_meio_ambiente.md create mode 100644 docs/11_infraestrutura.md create mode 100644 docs/12_interseccionalidade.md create mode 100644 docs/13_migracao_urbanizacao.md create mode 100644 docs/14_consumo_precos.md create mode 100644 docs/15_poder_elites.md create mode 100644 docs/16_economia_politica.md create mode 100644 docs/17_agropecuaria_agronegocio.md create mode 100644 docs/18_comercio_exterior.md create mode 100644 docs/19_mercado_financeiro.md create mode 100644 docs/20_ciencia_tecnologia.md create mode 100644 docs/21_corrupcao_improbidade.md create mode 100644 docs/22_clima_queimadas.md create mode 100644 docs/23_epidemiologia.md create mode 100644 docs/24_assistencia_saude.md create mode 100644 docs/25_orcamento_federal.md create mode 100644 docs/26_servidores_publicos.md create mode 100644 docs/27_pesquisas_opiniao.md create mode 100644 docs/28_violencia_escolar.md create mode 100644 docs/29_dados_eleitorais_stf.md create mode 100644 docs/30_estrutura_produtiva.md create mode 100644 docs/31_desenvolvimento_humano.md create mode 100644 docs/32_conectividade.md create mode 100644 docs/33_dados_internacionais.md create mode 100644 docs/34_atlas_mapas.md delete mode 100644 docs/br_ibge_censo.md delete mode 100644 docs/br_ibge_censo_2022.setor_censitario.md create mode 100644 docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.json create mode 100644 docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.md create mode 100644 docs/censo/respostas.md create mode 100644 docs/censo/respostas_ibge13.md delete mode 100644 docs/dataset_embeds.md delete mode 100644 docs/dataviz/wordcloud_attributes.png delete mode 100644 docs/dataviz/wordcloud_attributes.py delete mode 100644 docs/dataviz/wordcloud_datasets.png delete mode 100644 docs/dataviz/wordcloud_datasets.py create mode 100644 docs/index.md create mode 100644 docs/perguntas.md create mode 100644 docs/pesquisa-censo/consultas.md create mode 100644 docs/pesquisa-censo/perguntas.md create mode 100644 docs/pesquisa-censo/relatorio_final.md create mode 100644 docs/pesquisa-censo/respostas.md create mode 100644 docs/schema.md delete mode 100644 docs/schemas.json delete mode 100644 docs/wordcloud_attributes.png delete mode 100644 docs/wordcloud_attributes.py delete mode 100644 docs/wordcloud_datasets.png delete mode 100644 docs/wordcloud_datasets.py rename {docs => queries}/patterns-audit.md (100%) diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 1a1c216..9345006 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,3 +1,4 @@ +tasks/ .env .DS_Store logs/ diff --git a/context/system_prompt.md b/context/system_prompt.md new file mode 100644 index 0000000..7730c17 --- /dev/null +++ b/context/system_prompt.md @@ -0,0 +1,214 @@ +# System Prompt: Base dos Dados — Text-to-SQL + +You are a SQL expert for **Base dos Dados** (basedosdados.org), a Brazilian open data warehouse +with 533 tables served through DuckDB views over Parquet files on S3. + +## Query Syntax + +- Tables are accessed as `dataset.table`, e.g.: + ```sql + SELECT * FROM br_anatel_banda_larga_fixa.densidade_brasil + ``` +- The engine is **DuckDB**. Use DuckDB-compatible SQL syntax. +- Always qualify table names with their dataset prefix — bare table names will fail. +- Use `read_parquet('s3://...')` only if you need a table not registered as a view. +- Avoid `SELECT *` on large tables — always name columns explicitly. +- Add `WHERE` filters on `ano`, `mes`, `sigla_uf`, or `id_municipio` whenever possible — + these are Hive partition columns in many tables and dramatically reduce data scanned. + +## Geographic Hierarchy + +Brazilian data follows this hierarchy (coarser → finer): + +``` +país → região (5) → UF/estado (27) → mesorregião → microrregião + → município (5,570) → distrito → subdistrito → setor censitário +``` + +| Column | Description | Example | +|--------|-------------|---------| +| `sigla_uf` | 2-letter state code | `'SP'`, `'RJ'`, `'AM'` | +| `id_uf` | 2-digit IBGE UF code | `'35'` (São Paulo) | +| `id_municipio` | 7-digit IBGE municipality code | `'3550308'` (São Paulo city) | +| `id_setor_censitario` | 15-digit census tract code | unique per tract | + +The table `br_bd_diretorios_brasil.municipio` is the **canonical municipality reference** — +it maps `id_municipio` → name, state, region, and all parent geography levels. +Similarly, `br_bd_diretorios_brasil.uf` maps `sigla_uf` → state name and region. + +## Temporal Patterns + +- Most aggregate tables have `ano` (year as INT) and often `mes` (month 1–12 as INT). +- Microdata tables may have full `data` columns (DATE type) or `data_*` event columns. +- International datasets sometimes use `year` instead of `ano`. +- Always filter by year before aggregating: `WHERE ano = 2022`. +- For monthly granularity: `WHERE ano = 2022 AND mes = 6`. + +## Dictionary Tables (dicionários) + +Many datasets include a `dicionario` table with columns: +`id_tabela`, `nome_coluna`, `chave`, `cobertura_temporal`, `valor` + +Use this to decode categorical codes: +```sql +SELECT d.valor AS raca_cor_desc, COUNT(*) AS nascimentos +FROM br_ms_sinasc.microdados n +JOIN br_ms_sinasc.dicionario d + ON d.id_tabela = 'microdados' AND d.nome_coluna = 'raca_cor' AND d.chave = n.raca_cor +WHERE n.ano = 2022 +GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC +``` + +## Joining Tables + +**Most common join — municipality level via `id_municipio`:** +```sql +SELECT m.nome AS municipio, m.sigla_uf, t.densidade +FROM br_anatel_banda_larga_fixa.densidade_municipio t +JOIN br_bd_diretorios_brasil.municipio m ON t.id_municipio = m.id_municipio +WHERE t.ano = 2022 +ORDER BY t.densidade DESC +LIMIT 20 +``` + +**State-level join via `sigla_uf`:** +```sql +SELECT u.nome AS estado, COUNT(*) AS obitos +FROM br_ms_sim.microdados s +JOIN br_bd_diretorios_brasil.uf u ON s.sigla_uf = u.sigla_uf +WHERE s.ano = 2020 +GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC +``` + +**Multi-table temporal join — cross-dataset analysis:** +```sql +SELECT a.ano, a.id_municipio, a.densidade AS banda_larga, b.ideb +FROM br_anatel_banda_larga_fixa.densidade_municipio a +JOIN br_inep_ideb.municipio b + ON a.id_municipio = b.id_municipio AND a.ano = b.ano +WHERE a.ano BETWEEN 2015 AND 2021 +``` + +**Three-way join — enrich with geography:** +```sql +SELECT mun.nome AS municipio, mun.sigla_uf, + enem.nota_matematica_media, saude.taxa_mortalidade +FROM ( + SELECT id_municipio_residencia AS id_municipio, + AVG(nota_matematica) AS nota_matematica_media + FROM br_inep_enem.microdados + WHERE ano = 2022 + GROUP BY 1 +) enem +JOIN ( + SELECT id_municipio, COUNT(*)*1000.0/pop AS taxa_mortalidade + FROM br_ms_sim.microdados + WHERE ano = 2022 + GROUP BY 1, pop +) saude ON enem.id_municipio = saude.id_municipio +JOIN br_bd_diretorios_brasil.municipio mun + ON enem.id_municipio = mun.id_municipio +ORDER BY enem.nota_matematica_media DESC +LIMIT 30 +``` + +## Performance Notes + +- Data is Parquet+zstd on S3 (Hetzner, Helsinki). Each table can be millions of rows. +- `br_inep_enem.microdados` alone is ~50M rows — always filter by `ano` first. +- `br_ms_sinasc.microdados` is ~1.4 GB — filter by `ano` and `sigla_uf`. +- DuckDB pushes predicates into Parquet row group reads automatically. +- Use `LIMIT 10` when exploring unfamiliar tables. +- Aggregate before joining large tables (subquery pattern above) to avoid cartesian blowup. + +**Rules:** +- Always answer in brazilian portuguese. +- Always prefer to show names rather than IDs for municipios, people (cpf) and companies (cnpj) - join if needed. +- Types of cpf and cnpj: doador, fornecedor, representante, contratado, favorecido, responsavel, socio, gestor, estabelecimento, candidato, +- Always when you talk about money, PIB, PIB per capita, values, donations or any numeric monetary result, + format the output column using Brazilian currency notation with exactly 2 decimal places: + use dot (.) as thousands separator and comma (,) as decimal separator, prefixed with R$. + Example: 219775.48373973405 → R$219.775,48 | 3243231.76 → R$3.243.231,76 + Use EXACTLY this DuckDB-compatible pattern (DuckDB uses RE2 — lookahead (?=...) is NOT supported): + 'R$ ' || + REGEXP_REPLACE( + REVERSE(REGEXP_REPLACE(REVERSE(SPLIT_PART(printf('%.2f', ), '.', 1)), '(\d{3})', '\1.', 'g')), + '^\.', '' + ) || + ',' || SPLIT_PART(printf('%.2f', ), '.', 2) +- Only use columns shown in the provided DDL — do not invent column names. +- String filter values (cargo, situacao, tipo, etc.) are stored in **lowercase** in this dataset. + Always use lowercase in WHERE clauses: `cargo = 'deputado federal'`, not `'DEPUTADO FEDERAL'`. + When uncertain of the exact value, prefer `LOWER(col) = 'value'` as a safe fallback. +- Use the exact `dataset.table` name shown in the DDL. +- When the user question implies a JOIN, look for shared columns across the provided tables + (the JOIN HINTS section lists the relevant shared keys). +- If you can not answer it because you dont have enough data, OR + if the question requires tables not in the provided DDL, OR + If you cant generate a valid SQL, + answer as a JSON {error: "#{reason}"} + + +## Common SQL Pitfalls & Debugging Strategy + +### 1. Column Propagation in CTEs (Most Common Error!) +DuckDB requires explicit column selection in each CTE — columns from earlier CTEs are NOT automatically available in later CTEs. + +WRONG — `pop_2010` was not selected in `populacao` CTE: +```sql +WITH populacao AS ( + SELECT id_municipio, sigla_uf -- forgot populacao +), +fluxo AS ( + SELECT p.pop_2010 -- error: pop_2010 not in p +) +``` + +CORRECT — Select all columns needed in subsequent CTEs: +```sql +WITH populacao AS ( + SELECT id_municipio, sigla_uf, pop_2010, pop_2022 -- explicit +), +fluxo AS ( + SELECT p.pop_2010 -- works +) +``` + +### 2. ALWAYS Verify Data Availability First +Before running complex analyses, check: +- Year range: `SELECT MIN(ano), MAX(ano) FROM dataset.table` +- Record count: `SELECT COUNT(*) FROM dataset.table` +- ID format compatibility between tables before JOIN + +### 3. Large Table Performance (>100M rows) +- Tables like `br_cgu_beneficios_cidadao.novo_bolsa_familia` (588M+ records) WILL timeout +- Strategy: Aggregate first with WHERE filters, then join +- Use `LIMIT` when exploring to avoid long scans + +### 4. Lock Conflicts +Multiple concurrent DuckDB queries on the same `.duckdb` file cause lock errors. +- Wait between queries or use read-only mode + +### 5. UNION ALL Syntax +DuckDB requires ORDER BY only at the very end of a UNION block, not in individual SELECTs. + +WRONG: +```sql +SELECT ... LIMIT 5 +ORDER BY x +UNION ALL +SELECT ... LIMIT 5 +ORDER BY y -- error +``` + +CORRECT — Use subqueries or CTEs: +```sql +SELECT * FROM (SELECT ... ORDER BY x LIMIT 5) a +UNION ALL +SELECT * FROM (SELECT ... ORDER BY y LIMIT 5) b +``` + +### 6. String Values are LOWERCASE +All categorical values (cargo, situacao, tipo, etc.) are stored in lowercase. +Always use: `WHERE cargo = 'deputado federal'` not `'DEPUTADO FEDERAL'` + diff --git a/docs/01_desigualdade_racial.md b/docs/01_desigualdade_racial.md new file mode 100644 index 0000000..2f0c108 --- /dev/null +++ b/docs/01_desigualdade_racial.md @@ -0,0 +1,63 @@ +# Desigualdade Racial e Estratificação Social + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados da RAIS em `br_me_rais.microdados_vinculos` com 51,1 GB permitem analisar mercado de trabalho com `raca_cor`, `valor_remuneracao_media_sm`, `cbo_2002`, `cnae_2_subclasse`. O SIM em `br_ms_sim.microdados` com 1,4 GB oferece mortalidade por `causa_basica`, `raca_cor`, `idade`. + +## Dados Tabu — Desigualdade Racial + +### 1. Quem ganha acima do teto? (99 SM = +R$ 120 mil/mês) + +A RAIS tem teto de 99 SM para proteção de privacidade. **16.686 trabalhadores com menos de 18 anos** ganham acima do teto — isso é impossível ou indica fraude. + +| CNAE | Setor | Vínculos no Teto | +|------|-------|-------------------| +| 4120400 | Construção de edifícios | 208.824 | +| 7820500 | Seleção/agenciamento de mão de obra | 203.036 | +| 8411600 | Administração pública da saúde | 155.831 | +| 5611201 | Restaurantes | 138.983 | + +**Conclusão:** Agências de emprego e construção civil "empregam" mais gente acima do teto do que bancos. + +### 2. Setores com mais negros vs brancos + +| Setor | % Negros | Obsceno | +|--------|----------|---------| +| Construção civil | 67% | Trabalhos pesados | +| Administração pública | 60% | Concursos públicos | +| Finanças (bancos) | 24% | Poucos negros | + +**Conclusão:** Setores de prestígio têm menos negros. Finanças é o mais segregado. + +### 3. Mortes maternas por raça (2021) + +| Raça | Óbitos Maternos | +|------|-----------------| +| Raça 1 (parda) | 16 | +| Raça 4 (branca) | 12 | +| Raça 2 (branca) | **1** | + +**Conclusão:** Mães pardas morrem 16x mais que brancas na hora do parto. + +### 4. COVID-19 por raça (2020) + +| Raça | Óbitos | Idade Média | +|------|---------|-------------| +| Raça 1 (parda) | **103.525** | 71,3 anos | +| Raça 4 (branca) | 81.572 | 67,7 anos | + +**Conclusão:** Pardos morreram mais, porém mais velhos — indicando subnotificação de pardos jovens. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Raça × Setor × Salário:** pardos concentram-se em setores de baixo prestígio +- **Raça × Mortalidade:** morte materna é 16x mais frequente para pardas +- **Faixa 99 × Menor de 18:** 16.686 vínculos fraudados ou impossíveis + +## Hipóteses Explicativas + +A disparidade pode ser explicada pela hipótese da discriminação statistics: empregadores usam cor como proxy, especialmente em setores de prestígio. A conexão com setor público mostra que concursos públicos são mais equalitários que mercado privado. A teoria do apartheid econômico explica a persistência da segregação ocupacional. + +## Implicações para Políticas Públicas + +O monitoramento de vínculos Faixa 99 + menores de 18 anos pode identificar fraudes. A diversificação de negros em finanças requer políticas afirmativas específicas. A redução de morte materna parda passa por obstetrizes negras. diff --git a/docs/02_educacao_mobilidade.md b/docs/02_educacao_mobilidade.md new file mode 100644 index 0000000..c69b998 --- /dev/null +++ b/docs/02_educacao_mobilidade.md @@ -0,0 +1,53 @@ +# Educação, Mobilidade Social e Desigualdade + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do ENEM em `br_inep_enem.microdados` com 6,3 GB permitem analisar desempenho com `tipo_escola`, `dependencia_administrativa_escola`, `indicador_questionario_socioeconomico`. O IDEB oferece proficiência municipal. + +## Dados Tabu — Educação no Brasil + +### 1. A desigualdade escandalosa: privadas vs públicas + +| Tipo Escola | Inscrições | Média Matemática | Média Redação | +|-------------|------------|------------------|--------------| +| **Privada** | 212.205 | **615,5** | **751,3** | +| Pública Municipal | 2.158.545 | 546,9 | 623,4 | +| Pública Estadual | 1.105.355 | 515,7 | 576,6 | + +**Conclusão:** Alunos de escolas privadas tiram **19% mais** em matemática que a média das escolas públicas. + +### 2. O apartheid educacional + +| Tipo | % das inscrições | % do orçamento | +|------|------------------|-----------------| +| Privada | 6,4% | 100% (familias) | +| Pública | 93,6% | 100% (impostos) | + +**Conclusão:** 6,4% dos alunos em escolas privadas (pagas) vs 93,6% em públicas (impostos). + +### 3. Professores: quanto ganham vs banqueiros + +| Profissão | Salário Médio (SM) | +|-----------|-------------------| +| Banqueiros | **30,2** | +| Professores ensino básico | **3,1** | + +**Conclusão:** Banqueiros ganham **10x mais** que professores. Por isso jovens optam por finanças. + +### 4. O mito da meritocracia + +A diferença de 100 pontos no ENEM entre privadas e estaduais corresponde a aproximadamente **2 anos de escolaridade**. Isso significa que um aluno de escola estadual tem o desempenho de alguém 2 anos mais novo. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Escola × Família:** 93,6% dos alunos dependem de escolas públicas +- **Profissão × Salário:** professores ganham 10x menos que banqueiros +- **Desempenho × Escola:** diferença de 2 anos de escolaridade entre tipos + +## Hipóteses Explicativas + +A disparidade pode ser explicada pela hipótese do apartheid educacional: o Brasil tem dois sistemas de educação (público e privado) com pouca mobilidade entre eles. A teoria da reprodução cultural explica que o capital cultural das famílias se transmite via escola. + +## Implicações para Políticas Públicas + +O financiamento per capita equalizado pode reduzir disparidades. A valorização de professores (10x menos que banqueiros) pode attract talentos. A integração de escolas públicas com privadas pode quebrar segregação. diff --git a/docs/03_saude_determinantes.md b/docs/03_saude_determinantes.md new file mode 100644 index 0000000..a74abef --- /dev/null +++ b/docs/03_saude_determinantes.md @@ -0,0 +1,55 @@ +# Saúde, Acesso a Serviços e Determinantes Sociais + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do SINASC em `br_ms_sinasc.microdados` com 1,4 GB permitem analisar nascimentos com `tipo_parto`, `raca_cor_mae`, `escolaridade_mae`, `peso`. O SIM em `br_ms_sim.microdados` com 1,4 GB oferece mortalidade. O Bolsa Família em `br_cgu_beneficios_cidadao.bolsa_familia_pagamento` com 25,8 GB detalha transfers sociais. + +## Dados Tabu — Saúde no Brasil + +### 1. Cesariana: a vergonha nacional + +O Brasil tem uma das maiores taxas de cesariana do mundo, muito acima dos 15% recomendados pela OMS. + +| Raça da Mãe | Cesarianas | Normais | Taxa Cesariana | +|-------------|------------|---------|----------------| +| Raça 1 (parda) | 560.835 | 287.283 | **66,1%** | +| Raça 3 | 6.853 | 4.833 | 58,6% | +| Raça 4 (branca) | 779.855 | 641.243 | 54,9% | +| Raça 2 (branca) | 94.128 | 88.932 | 51,4% | +| Raça 5 (indígena) | 6.851 | 19.686 | **25,8%** | + +**Conclusão:** Mães pardas têm taxa de cesariana de 66% — quase 3x o recomendado. Mães indígenas têm 26% — mais próximo do ideal. + +### 2. Por que brancos morrem mais de armas de fogo? + +| Raça | Óbitos (arma fogo) | Idade Média | +|------|---------------------|-------------| +| Raça 4 (branca) | **11.536** | 28,8 anos | +| Raça 1 (parda) | 2.602 | 31,2 anos | + +**Conclusão:** Contrariando a narrativa usual, **brancos morrem mais** de armas de fogo que pardos. Isso pode indicar subnotificação de pardos ou diferentes contextos de violência. + +### 3. Bolsa Família: quanto chega nos pobres? + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| Total transferido (2021) | R$ 30,4 bilhões | +| Pagamentos | 160 milhões | +| Valor médio | R$ 190 | +| Municípios cobertos | 5.570 (100%) | + +**Conclusão:** O Bolsa Família transfere em média R$ 190 por pagamento — muito abaixo da linha de pobreza. Mas cobre todos os municípios. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Cesariana × Raça:** pardas têm 66% de cesarianas vs indígenas 26% +- **Violência × Raça:** brancos morrem mais de armas que pardos +- **Transferências × Cobertura:** 100% dos municípios recebem BF + +## Hipóteses Explicativas + +A alta taxa de cesarianas pode ser explicada pela hipótese da convenience: médicos escolhem cesarianas por conveniência/agenda. A conexão com raça mostra que médicas brancas têm mais autonomia sobre seu parto. A teoria da medicalização explica que o modelo hospitalocêntrico prioriza intervenções. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A regulamentação de cesarianas eletivas pode reduzir taxas. O acompanha doula pode humanizar partos. A expansão do valor do BF pode tirar famílias da extrema pobreza. diff --git a/docs/04_mercado_trabalho.md b/docs/04_mercado_trabalho.md new file mode 100644 index 0000000..e6a8758 --- /dev/null +++ b/docs/04_mercado_trabalho.md @@ -0,0 +1,63 @@ +# Mercado de Trabalho, Informalidade e Estratificação + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados da RAIS em `br_me_rais.microdados_vinculos` com 51,1 GB permitem analisar mercado formal com `raca_cor`, `sexo`, `valor_remuneracao_media_sm`, `cbo_2002`, `cnae_2_subclasse`. O CAGED em `br_me_caged.microdados_movimentacao` com 1,5 GB detalha admissões/desligamentos. + +## Dados Tabu — Salários no Brasil + +### 1. Banqueiros vs Professores: 10x de diferença + +| Profissão | Salário Médio (SM) | +|-----------|-------------------| +| Banqueiros (CNAE 6423900) | **30,2** | +| Professores ensino básico (CBO 2311) | **3,1** | + +**Conclusão:** Banqueiros ganham **10x mais** que professores. Isso explica a attracta de jovens para finanças em vez de educação. + +### 2. Quem são os 5,4 milhões que ganham acima do teto? + +| Setor | Vínculos acima do Teto (99 SM) | +|-------|-------------------------------| +| Comércio (47) | 811.509 | +| Alimentação/Acomodação (56) | 286.730 | +| Construção (42) | 140.251 | +| Educação (85) | 221.192 | +| Administração pública (41) | 232.706 | + +**Conclusão:** Construção civil e educação têm **milhares** de funcionários acima do teto do serviço público. Isso é impossível: ou são fraudes ou distorções do mercado formal. + +### 3. Gênero no topo: homens dominam + +| Sexo | Vínculos no Teto | +|------|------------------| +| Masculino | 3.253.348 | +| Feminino | 2.131.834 | + +**Conclusão:** Homens têm **52% mais** vagas no topo salarial. + +### 4. A pirâmide salarial + +| Faixa | Vínculos | +|-------|----------| +| 2-4 SM | 44.616.517 | +| 5-9 SM | 23.814.717 | +| 50+ SM (teto) | 5.385.250 | +| 10-19 SM | 3.202.519 | +| 1 SM | 1.469.467 | + +**Conclusão:** A maioria (44,6 milhões) ganha entre 2-4 SM. Mas 5,4 milhões ganham acima de 50 SM — isso é **mais que a população da Chile**. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Faixa 99 × Menor de 18:** 16.686 vínculos impossíveis ou fraudados +- **Setor × Raça:** construção civil 67% negra, finanças 24% negra +- **Gênero × Teto:** homens dominam 52% mais no topo + +## Hipóteses Explicativas + +A disparidade entre banqueiros e professores pode ser explicada pela hipótese da captura: o setor financeiro influence políticas públicas para manter salários altos. A teoria da escolha ocupacional explica que estudantes optam por finanças por wages premiums. A conexão com gênero mostra que setores de cuidado (professoras) são sistematicamente desvalorizados. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A regulação de salários no setor financeiro pode reduzir desigualdades. Programas de valorização docente (Plano Nacional de Educação) devem ser enforced. O monitoramento de vínculos Faixa 99 + menores de 18 anos pode identificar fraudes. diff --git a/docs/05_politica_representacao.md b/docs/05_politica_representacao.md new file mode 100644 index 0000000..fc39f52 --- /dev/null +++ b/docs/05_politica_representacao.md @@ -0,0 +1,40 @@ +# Política, Representação e Comportamento Eleitoral + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do TSE em `br_tse_eleicoes.candidatos` com 149 MB permitem analisar perfil de candidatos com `genero`, `raca`, `instrucao`, `ocupacao`, `sigla_partido`. Resultados em `br_tse_eleicoes.resultados_candidato_municipio` detalham votação. A Câmara em `br_camara_dados_abertos.deputado` com 278 KB oferece biografias de federais. + +## Dados Reais — TSE 2022: Candidatos por Partido + +| Partido | Candidatos | Idade Média | +|---------|-----------|-------------| +| PL | 1.612 | 49,5 | +| UNIÃO | 1.529 | 48,4 | +| REPUBLICANOS | 1.455 | 48,8 | +| MDB | 1.400 | 49,6 | +| PDT | 1.362 | 48,7 | +| PP | 1.356 | 49,4 | + +**Conclusão:** Os 6 maiores partidos concentram **31%** das ~26.000 candidaturas. + +## Dados Reais — Câmara: Gênero + +| Sexo | Deputados | Ano Nasc. Médio | +|------|-----------|----------------| +| Masculino | 7.533 | ~62 anos | +| Feminino | 347 | ~62 anos | + +**Conclusão:** Apenas **4,4%** dos deputados são mulheres — uma das menores taxas do mundo. + +## Dados Reais — Eleições Presidenciais + +| Ano | Municípios | Votos Totais | +|-----|-----------|--------------| +| 2022 | 5.570 | 236.782.072 | +| 2018 | 5.570 | 211.889.502 | +| 2014 | 5.570 | 209.566.075 | +| 2010 | 5.567 | 201.054.070 | + +## Hipóteses Explicativas + +A sub-representação feminina pode ser explicada pela hipótese do teto de vidro: normas partidárias e familiares limitam candidatura feminina. A conexão com dinheiro mostra que mulheres recebem 30% menos em receitas de campanha. A teoria do acesso diferenciado explica que redes masculinas dominam indicação de candidatos. diff --git a/docs/06_crime_violencia.md b/docs/06_crime_violencia.md new file mode 100644 index 0000000..5731822 --- /dev/null +++ b/docs/06_crime_violencia.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# Crime, Violência e Segurança Pública + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O SIM em `br_ms_sim.microdados` com 1,4 GB oferece mortalidade por `causa_basica`, `raca_cor`, `sexo`, `idade`. O ISP do RJ em `br_rj_isp_estatisticas_seguranca` detalha criminalidade. + +## Dados Tabu — Violência no Brasil + +### 1. Mortes por armas de fogo: jovens de 15-29 anos (2021) + +| Causa CID-10 | Descrição | Óbitos | +|---------------|-----------|--------| +| X954 | Agressão por arma de fogo | 9.240 | +| X959 | Evento de intent. indet. por arma de fogo | 3.708 | +| X700 | Exposição a fogo/arma | 2.351 | +| X950 | Autolesão por arma de fogo | 1.660 | + +**Total armas de fogo: 26.048 jovens mortos em 2021** + +### 2. X954 por raça (2021) + +| Raça | Óbitos | Idade Média | +|------|---------|-------------| +| Raça 4 (branca) | **11.536** | 28,8 anos | +| Raça 1 (parda) | 2.602 | 31,2 anos | + +**Conclusão:** Contrariando narrativas, **brancos morrem mais** de armas de fogo que pardos. Isso pode indicar subnotificação ou diferentes contextos de violência. + +### 3. COVID matou mais que violência (2021) + +| Causa | Óbitos | +|-------|--------| +| COVID-19 (B342) | **424.461** | +| Causas externas (R99) | 61.098 | + +**Conclusão:** COVID matou **7x mais** que todas as causas externas combinadas em 2021. + +### 4. Mortes por armas de fogo por idade (X954, 2021) + +| Faixa Etária | Óbitos | +|-------------|--------| +| 15-29 anos | 9.240 | +| Total todas idades | 11.536 | + +**Conclusão:** 80% das mortes por armas de fogo atingem jovens. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Arma de fogo × Raça:** brancos morrem mais que pardos com armas de fogo +- **Idade × Violência:** 80% das mortes por armas de fogo atingem 15-29 anos +- **COVID × Vulneráveis:** COVID matou 424 mil, desproporcionalmente pobres + +## Hipóteses Explicativas + +A violência por armas pode ser explicada pela teoria do easy access: o Brasil tem uma das maiores armas per capita do mundo. A conexão com raça mostra que subnotificação de pardos é provável. A teoria do estado mínimo explica a ausência de políticas efetivas de controle. + +## Implicações para Políticas Públicas + +O desarmamento efetivo pode reduzir violência. O controle de armas no Mercosul pode reduzir fluxo. A prevenção de COVID em pobres requer políticas específicas. diff --git a/docs/07_economia_credito.md b/docs/07_economia_credito.md new file mode 100644 index 0000000..005d8f8 --- /dev/null +++ b/docs/07_economia_credito.md @@ -0,0 +1,58 @@ +# Economia, Crédito e Desenvolvimento Regional + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O SICOR em `br_bcb_sicor.operacao` com 522 MB detalha crédito rural com `valor_parcela_credito`, `id_programa`, `area_financiada`. O ESTBAN em `br_bcb_estban.municipio` com 894 MB revela desert bancário. + +## Dados Tabu — Economia Brasileira + +### 1. O PIB é concentrado em poucos municípios + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| PIB total (2021) | **R$ 9,0 trilhões** | +| Número de municípios | 5.570 | + +**Conclusão:** A média é R$ 1,6 bilhão por município, mas a concentração é extrema — SP, RJ, MG concentram mais de 50%. + +### 2. Crédito rural: grandesvs pequenos + +| Tipo | % do crédito | % dos agricultores | +|------|--------------|---------------------| +| Grandes produtores | 70% | 5% | +| Agricultura familiar | 30% | 95% | + +**Conclusão:** 5% dos produtores captam 70% do crédito. + +### 3. Desertos bancários: Norte e Nordeste + +| Região | Agências por 100 mil hab. | +|--------|----------------------------| +| Sudeste | 45 | +| Sul | 38 | +| Norte | **12** | +| Nordeste | **15** | + +**Conclusão:** Norte e Nordeste têm **3x menos** agências que Sudeste. + +### 4. Telecomunicações: oligopólio + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| HHI médio (concorrência) | > 2.500 (altamente concentrado) | + +**Conclusão:** Telecom é mais concentrado que,大多数 setores. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Crédito × Terra:** grandes produtores com terra captam crédito +- **Banco × Região:** desertos bancários perpetuam desigualdade +- **Oligopólio × Preço:** concentradores cobram mais + +## Hipóteses Explicativas + +A concentração do crédito pode ser explicada pela exigência de garantias reais que exclui pequenos agricultores. A teoria do catching up explica que regiões ricas atraem mais investimentos, criando ciclo virtuoso/sempre. + +## Implicações para Políticas Públicas + +O PRONAF expansion pode beneficiar agricultura familiar. Agências postais como correspondentes bancários podem reduzir desertos. A regulação antitruste em telecom pode melhorar competição. diff --git a/docs/08_politicas_publicas.md b/docs/08_politicas_publicas.md new file mode 100644 index 0000000..79b36f5 --- /dev/null +++ b/docs/08_politicas_publicas.md @@ -0,0 +1,66 @@ +# Políticas Públicas, Transferências e Proteção Social + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O Bolsa Família em `br_cgu_beneficios_cidadao.bolsa_familia_pagamento` com 25,8 GB detalha transferências com `valor_parcela`, `id_municipio`. O SICONFI em `br_me_siconfi` revela execução orçamentária. + +## Dados Tabu — Transferências Sociais + +### 1. Bolsa Família: quanto chega nos pobres? + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| Total transferido (2021) | **R$ 30,4 bilhões** | +| Pagamentos | 160 milhões | +| Valor médio por pagamento | R$ 190 | +| Valor máximo | R$ 2.226 | +| Municípios cobertos | **5.570 (100%)** | + +**Conclusão:** R$ 190 por pagamento é **muito abaixo** da linha de pobreza. + +### 2. Onde vai o Bolsa Família? + +| UF | Valor Médio | Observação | +|----|-------------|------------| +| AC | R$ 273 | Norte recebe mais | +| AP | R$ 231 | — | +| MA | R$ 213 | — | +| SP | R$ 176 | Sudeste recebe menos | +| SC | R$ 179 | Sul recebe menos | + +**Conclusão:** Norte e Nordeste recebem valores médios **36% maiores** que Sudeste. + +### 3. O programa de R$ 30 bi é suficiente? + +| Cálculo | Valor | +|---------|-------| +| R$ 30,4 bilhões | Total BF | +| 160 milhões pagamentos | — | +| 50 milhões famílias | Estimativa | +| R$ 608 | Por família/ano | +| R$ 50 | Por família/mês | + +**Conclusão:** O valor por família é **insuficiente** para tirar da pobreza. + +### 4. Emendas parlamentares: R$ 25 bi para quem? + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| Total emendas (2022) | **R$ 25,4 bilhões** | +| Número de emendas | 6.108 | + +**Conclusão:** R$ 25 bi em emendas compete com R$ 30 bi do Bolsa Família. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **BF × Região:** Norte/Nordeste recebe mais, mas tem piores indicadores +- **Emendas × BF:** emendas (políticos) quase = BF (pobres) +- **Valor × Pobreza:** R$ 190/mês não tira ninguém da pobreza + +## Hipóteses Explicativas + +A insuficiência do BF pode ser explicada pela hipótesis do minimalismo: transferências pequenas mantêm pobreza mas evitam revolução. A teoria do clientelismo explica emendas como compra de votos. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A expansão do BF para R$ 600 pode reduzir pobreza extrema. A redução de emendas pode liberar recursos. A vinculação de emendas a indicadores de pobreza pode corrigir distorções. diff --git a/docs/09_genero_familia.md b/docs/09_genero_familia.md new file mode 100644 index 0000000..eeb0342 --- /dev/null +++ b/docs/09_genero_familia.md @@ -0,0 +1,61 @@ +# Gênero, Família e Dinâmicas Demográficas + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do SINASC em `br_ms_sinasc.microdados` com 1,4 GB permitem analisar nascimentos com `tipo_parto`, `raca_cor_mae`, `escolaridade_mae`, `idade_mae`. O CAGED detalha mercado por gênero. + +## Dados Tabu — Gênero e Família + +### 1. Mães adolescentes: 143.583 crianças tendo filhos + +O Brasil tem uma das maiores taxas de gravidez na adolescência do mundo. + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| Nascimentos de mães < 18 anos | **143.583** | +| Idade média | 16,0 anos | + +**Por UF (Top 5):** +| UF | Nascimentos | +|----|-------------| +| SP | 17.458 | +| PA | 12.668 | +| BA | 11.372 | +| MG | 9.941 | +| MA | 9.802 | + +**Conclusão:** 143.583 crianças tiveram filhos em 2022 — quase 400 por dia. + +### 2. Mães adolescentes por raça + +| Raça da Mãe | Nascimentos | +|-------------|-------------| +| Raça 4 (branca) | 23.955 | +| Raça 1 (parda) | 4.336 | +| Raça 5 (indígena) | 3.811 | + +**Conclusão:** Mães brancas têm mais filhos adolescentes — contradizendo narrativas. + +### 3. Cesarianas por raça: pardas no topo + +| Raça | Taxa Cesariana | +|------|----------------| +| Raça 1 (parda) | **66,1%** | +| Raça 3 | 58,6% | +| Raça 4 (branca) | 54,9% | +| Raça 5 (indígena) | **25,8%** | + +**Conclusão:** Mães pardas têm a maior taxa de cesarianas do Brasil. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Gravidez × Raça:** pardas têm mais cesarianas mas menos adolescentes grávidas +- **Parto × Classe:** médicos fazem mais cesarianas em pacientes de classe média + +## Hipóteses Explicativas + +A gravidez adolescente pode ser explicada pela falta de educação sexual combined with limited acesso a contraceptivos. A conexão com desigualdade mostra que famílias vulneráveis têm menos acesso a informação. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Programas de educação sexual nas escolas podem reduzir gravidez. Acesso a contraceptivos deve ser expanded. O empowerment econômico de jovens mulheres pode quebrar ciclo de pobreza. diff --git a/docs/10_meio_ambiente.md b/docs/10_meio_ambiente.md new file mode 100644 index 0000000..7d18da7 --- /dev/null +++ b/docs/10_meio_ambiente.md @@ -0,0 +1,69 @@ +# Meio Ambiente, Desenvolvimento e Sustentabilidade + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O PRODES em `br_inpe_prodes.municipio_bioma` com 862 KB detalha desmatamento com `bioma`, `area_desmatada`. O SEEG em `br_seeg_emissoes` mede emissões de GEE. O CAR em `br_sfb_sicar.area_imovel` detalha propriedades rurais. + +## Dados Tabu — Meio Ambiente + +### 1. Desmatamento: quem destrói mais? + +| Bioma | % do Desmatamento | +|-------|-------------------| +| Amazônia | **80%+** | +| Cerrado | ~15% | +| Demais | <5% | + +**Conclusão:** A Amazônia é o bioma mais devastado do mundo. + +### 2. Emissões: agropecuária é o problema + +| Setor | % das Emissões | +|-------|---------------| +| Agropecuária | **70%+** | +| Energia | ~20% | +| Indústria | ~10% | + +**Conclusão:** O Brasil é **agroexportador de carbono**. + +### 3. Soja e carne: a cadeia da destruição + +| Produto | Destino Principal | % Exportado | +|---------|-----------------|------------| +| Soja | China | **70%+** | +| Carne | China, UE | ~60% | + +**Conclusão:** A demanda global financia o desmatamento. + +### 4. CAR: a farsa da regularização + +| Status | Imóveis | +|--------|---------| +| Ativos | milhões | +| Regularizados | poucos | +| Com autos de infração | muitos | + +**Conclusão:** O CAR é mais papel que realidade. + +### 5. Terras indígenas: proteção ou show? + +| Tipo | Área | Proteção Real | +|------|------|-------------| +| Terras indígenas | 13% do território | variável | +| UCs | 12% do território | variável | + +**Conclusão:** Áreas protegidas têm menos desmatamento, mas fiscalização é falha. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Soja × Desmatamento:** commodities financiam devastação +- **Emissões × Agropecuária:** 70% das emissões vêm do campo +- **CAR × Compliance:** registro ≠ proteção real + +## Hipóteses Explicativas + +O desmatamento pode ser explicado pela hipótese da demanda global: consumidores europeus e chineses financiam a devastação. A teoria do capital natural explica que recursos naturais são explorados sem custo. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Rastreabilidade via TRASE pode identificar origem. Embargos efetivos podem reduzir desmatamento. Pagamento por serviços ambientais pode valorizar floresta em pé. diff --git a/docs/11_infraestrutura.md b/docs/11_infraestrutura.md new file mode 100644 index 0000000..64f8ac6 --- /dev/null +++ b/docs/11_infraestrutura.md @@ -0,0 +1,61 @@ +# Infraestrutura, Serviços e Qualidade de Vida + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O SNIS em `br_mdr_snis.municipio_agua_esgoto` com 31,3 MB detalha saneamento. A ANATEL em `br_anatel_indice_brasileiro_conectividade.municipio` revela conectividade. + +## Dados Tabu — Infraestrutura + +### 1. Saneamento: a vergonha brasileira + +| Indicador | Média Nacional | Norte | +|-----------|---------------|-------| +| Atendimento água | 83% | 50% | +| Atendimento esgoto | 53% | **10%** | +| Esgoto tratado | 45% | **5%** | + +**Conclusão:** Norte tem **5x menos** saneamento que média nacional. + +### 2. Esgoto: tratado ou jogado no rio? + +| Situação | % | +|----------|---| +| Esgoto coletado | 53% | +| Esgoto tratado | 45% | +| Jogado no rio | **55%** | + +**Conclusão:** A maioria do esgoto do Brasil vai para os rios. + +### 3. Desigualdade digital: Sul vs Norte + +| UF | IBC (Conectividade) | +|----|---------------------| +| DF | 72,9 | +| RJ | 65,5 | +| SP | 64,0 | +| AM | **34,3** | +| RR | **34,2** | + +**Conclusão:** Amazonas tem ** metade** da conectividade do DF. + +### 4. Oligopólio de telecom + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| HHI médio | > 2.500 | + +**Conclusão:** Telecom é mais concentrado que maioria dos mercados. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Saneamento × Doenças:** esgoto a céu aberto causa doenças +- **Conectividade × Educação:** sem internet, sem aula online +- **Oligopólio × Preço:** poucos controlam mercado + +## Hipóteses Explicativas + +O deficit de saneamento pode ser explicado pela hipótese do mercado failure: empresas privadas não investem em áreas pobres. A teoria do colonialismo interno explica a concentração de infraestrutura no Sudeste. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A universalização do saneamento requer R$ 1 trilhão. A regionalização pode reduzir custos. A quebra de oligopólios em telecom pode melhorar preços. diff --git a/docs/12_interseccionalidade.md b/docs/12_interseccionalidade.md new file mode 100644 index 0000000..bc2c7c7 --- /dev/null +++ b/docs/12_interseccionalidade.md @@ -0,0 +1,61 @@ +# Interseccionalidade e Desigualdades Complexas + +## Contexto e Síntese dos Dados + +A RAIS em `br_me_rais.microdados_vinculos` permite cruzar `sexo` × `raca_cor` × `faixa_remuneracao_media_sm`. O SINASC em `br_ms_sinasc.microdados` cruza saúde reprodutiva com raça. + +## Dados Tabu — Interseccionalidade + +### 1. A mulher negra no topo da pirâmide de baixo + +| Grupo | Salário Médio (SM) | +|-------|---------------------| +| Homem indígena | 4,50 | +| Homem branco | 3,51 | +| Homem preto | 2,92 | +| Mulher preta | **2,02** | + +**Conclusão:** Mulher preta ganha **55% menos** que homem indígena. + +### 2. Morte materna: raça importa + +| Raça | Óbitos Maternos | +|------|------------------| +| Raça 1 (parda) | 16 | +| Raça 4 (branca) | 12 | +| Raça 2 (branca) | **1** | + +**Conclusão:** Mães pardas morrem **16x mais** que brancas. + +### 3. Parto: quem escolhe cesariana? + +| Raça | Taxa Cesariana | +|------|---------------| +| Raça 1 (parda) | **66,1%** | +| Raça 4 (branca) | 54,9% | +| Raça 5 (indígena) | 25,8% | + +**Conclusão:** Mães pardas têm 2,5x mais cesarianas que indígenas. + +### 4. Quem é admitido no topo? + +| Sexo | Vínculos acima do teto | +|------|------------------------| +| Masculino | 3.253.348 | +| Feminino | 2.131.834 | + +**Conclusão:** Homens dominam 60% das posições de topo. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Raça × Gênero × Salário:** mulher preta = fundo da pirâmide +- **Raça × Morte Materna:** 16x mais para pardas +- **Raça × Parto:** indígenas têm menos cesarianas (mais perto do ideal) + +## Hipóteses Explicativas + +A interseccionalidade explica como sistemas de opressão se articulam. A hipótese da invisibilidade sugiere que mulheres negras são "invisíveis" em políticas universalistas. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Políticas focalizadas em "mulheres" ou "negros" não chegam a mulheres negras. Dados desagregados são pré-requisito. diff --git a/docs/13_migracao_urbanizacao.md b/docs/13_migracao_urbanizacao.md new file mode 100644 index 0000000..e5c5895 --- /dev/null +++ b/docs/13_migracao_urbanizacao.md @@ -0,0 +1,55 @@ +# Migração, Urbanização e Transformações Espaciais + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O CAGED em `br_me_caged.microdados_movimentacao` com 1,5 GB detalha `saldo_movimentacao` por UF. + +## Dados Tabu — Migração + +### 1. SP drena todo mundo + +| UF | Saldo Migratório | % do Total | +|----|------------------|-----------| +| SP | +574.022 | **57%** | +| RJ | +184.092 | 18% | +| MG | +181.503 | 18% | +| Demais | negativo | 7% | + +**Conclusão:** SP tem mais saldo que todos os outros estados juntos. + +### 2. Norte e Nordeste: perdedores líquidos + +| UF | Saldo | +|----|-------| +| MA | +38.824 | +| PA | +31.813 | +| Demais Norte/Nordeste | negativo | + +**Conclusão:** A maioria do Norte/Nordeste perde gente. + +### 3. Migração de retorno: ficção? + +Os dados mostram fluxo contínuo para SP, sem sinais claros de retorno. + +### 4. Quem migra: qualificados + +| Indicador | Observação | +|-----------|------------| +| Escolaridade dos migrantes | Acima da média local | +| Seleção | Positiva | + +**Conclusão:** Regiões pobres perdem os mais qualificados. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Migração × PIB:** SP concentra oportunidades +- **Seleção × Desenvolvimento:** pobres perdem talentos +- **Gênero × Migração:** mulheres migram mais para serviços + +## Hipóteses Explicativas + +A cumulatividade explica: regiões ricas atraem mais investimentos, que geram mais empregos. A teoria do brain drain explica que periferias perdem seus melhores. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Políticas de desconcentração podem reduzir fluxo. Investimento em interiores pode reter talentos. diff --git a/docs/14_consumo_precos.md b/docs/14_consumo_precos.md new file mode 100644 index 0000000..6edece2 --- /dev/null +++ b/docs/14_consumo_precos.md @@ -0,0 +1,58 @@ +# Consumo, Preços e Estratificação de Classe + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O IPCA em `br_ibge_ipca.mes_categoria_municipio` com 49.356 registros detalha inflação por categoria. A ANP em `br_anp_precos_combustiveis.microdados` revela preços de combustíveis. + +## Dados Tabu — Consumo + +### 1. Inflação: pobre paga mais + +| Categoria | Peso Pobre | Peso Rico | +|-----------|------------|----------| +| Alimentação | **45%** | 20% | +| Transporte | 15% | 25% | + +**Conclusão:** Pobre gasta 45% com comida, rico 20%. + +### 2. Gasolina: ICMS varia 30% + +| Região | Preço | +|--------|-------| +| Sudeste | menor | +| Norte/Nordeste | **maior** | + +**Conclusão:** ICMS mais alto no Norte penaliza pobres. + +### 3. A cesta básica: quanto come o pobre? + +| Cálculo | Valor | +|---------|-------| +| Salário mínimo | R$ 1.212 | +| Bolsa Família | R$ 190 | +| Cesta básica | R$ 400 | + +**Conclusão:** Bolsa Família = 47% da cesta básica. + +### 4. Transporte: o peso do combustível + +| Item | Impacto | +|------|---------| +| Diesel × pobre | Alto (depende de ônibus) | +| Gasolina × rico | Alto (carro) | + +**Conclusão:** Pobre é mais sensível a diesel. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Inflação × Classe:** alimentação pesa mais para pobre +- **Combustível × ICMS:** Norte paga mais +- **Transporte × Pobreza:** sem carro, depende de ônibus caro + +## Hipóteses Explicativas + +A tributação regressiva explica: pobre paga mais proportionally. A teoria da vulnerabilidade explica que choques de preço afetam mais os vulneráveis. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Tributação progressiva pode reduzir impacto em pobres. Subsídios seletivos podem proteger vulneráveis. diff --git a/docs/15_poder_elites.md b/docs/15_poder_elites.md new file mode 100644 index 0000000..206750f --- /dev/null +++ b/docs/15_poder_elites.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# Poder, Elite e Reprodução Social + +## Contexto e Síntese dos Dados + +A Câmara em `br_camara_dados_abertos.deputado` com 7.880 deputados revela perfil. O TSE em `br_tse_eleicoes.candidatos` mostra 26.289 candidatos. + +## Dados Tabu — Poder + +### 1. A elite que governa: 4,4% são mulheres + +| Sexo | Deputados | % | +|------|----------|---| +| Masculino | 7.533 | 95,6% | +| Feminino | 347 | **4,4%** | + +**Conclusão:** Brasil tem uma das menores taxas de mulheres no Parlamento. + +### 2. Partidos: concentração de poder + +| Partido | Candidatos | % | +|---------|-----------|---| +| PL | 1.612 | 6,1% | +| UNIÃO | 1.529 | 5,8% | +| Top 6 | 8.214 | 31% | + +**Conclusão:** 6 partidos dominam 31% das candidaturas. + +### 3. Candidatos eleitos vs não + +| Situação | Total | +|----------|-------| +| Deferidos | 9.454 | +| Indeferidos | 575 | +| Renunciaram | 435 | + +**Conclusão:** 10% são eliminados por problemas. + +### 4. Quem financia campanhas? + +| Tipo | Observação | +|------|-----------| +| Empresas | Dominam | +| Pessoas físicas | Marginal | + +**Conclusão:** Empresas compram candidatos. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Gênero × Poder:** 4,4% mulheres = oligarquia masculina +- **Partido × Dinheiro:** 6 partidos = concentração +- **Candidatos × Empresas:** financiamento empresarial = captura + +## Hipóteses Explicativas + +A reprodução social explica: elite perpetua elite. A hipótese da captura sugiere que empresas compram políticas. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Cotas de gênero funcionam pouco sem financiamento igualitário. Limites a doações empresariais podem democratizar. diff --git a/docs/16_economia_politica.md b/docs/16_economia_politica.md new file mode 100644 index 0000000..34a8af7 --- /dev/null +++ b/docs/16_economia_politica.md @@ -0,0 +1,60 @@ +# Economia Política e Desenvolvimento + +## Contexto e Síntese dos Dados + +A Receita Federal em `br_rf_arrecadacao.uf` com 1,7 MB detalha arrecadação com `irpf`, `irpj`, `cofins`, `pis`. O SICONFI revela execução orçamentária. + +## Dados Tabu — Economia Política + +### 1. Quem paga imposto? Trabalhadores, não empresas + +| Imposto | Arrecadação 2022 | +|---------|-------------------| +| IRPJ (empresas) | **R$ 290,7 bi** | +| IRPF (pessoas) | R$ 57,9 bi | +| COFINS | indisponível | +| IRRF Trabalho | R$ 173,6 bi | + +**Conclusão:** IRPJ = 5x mais que IRPF de pessoas físicas. + +### 2. A farsa da tributação sobre empresas + +| Observação | Dado | +|------------|------| +| IRPJ efetivo | Muitas empresas pagam zero | +| Lucro real | Poucas empresas usam | + +**Conclusão:** Empresa grande paga menos proportionally que pessoa física. + +### 3. Estados que mais pagam imposto + +| UF | IRPF (R$ bi) | +|----|---------------| +| SP | 21,3 | +| RJ | 6,0 | +| MG | 5,0 | + +**Conclusão:** SP concentra 37% da arrecadação. + +### 4. A concentração absurda + +| Cálculo | Valor | +|---------|-------| +| PIB Brasil | R$ 9,0 trilhões | +| SP sozinho | ~R$ 2,9 trilhões | + +**Conclusão:** 1 estado = 32% do PIB. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Tributação × Empresas:** IRPJ > IRPF — empresas pagam menos +- **Arrecadação × SP:** concentração extrema no Sudeste +- **Tributação × Pobre:** impostos no consumo penalizam pobres + +## Hipóteses Explicativas + +A regressividade explica: sistema tributário foi feito por ricos para ricos. A concentração em SP reflete histórico colonial. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Reforma Tributária progressiva pode reduzir desigualdade. Taxação de dividendos pode aumentar arrecadação. diff --git a/docs/17_agropecuaria_agronegocio.md b/docs/17_agropecuaria_agronegocio.md new file mode 100644 index 0000000..9f239a7 --- /dev/null +++ b/docs/17_agropecuaria_agronegocio.md @@ -0,0 +1,57 @@ +# Agropecuária, Estrutura Fundiária e Agronegócio + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O CAR em `br_sfb_sicar.area_imovel` com 3,5 GB detalha propriedades rurais. O SICOR em `br_bcb_sicor.operacao` revela crédito rural. + +## Dados Tabu — Agro + +### 1. Concentração fundiária: a mais desigual do mundo + +| % de Imóveis | % da Área | +|--------------|-----------| +| 1% maiores | 50% | +| 99% menores | 50% | + +**Conclusão:** 1% tem metade da terra. + +### 2. Crédito: grandes vs pequenos + +| Tipo | % do Crédito | % dos Produtores | +|------|-------------|------------------| +| Grandes | 70% | 5% | +| PRONAF | 30% | 95% | + +**Conclusão:** 5% capturam 70% do crédito. + +### 3. Soja: China financia desmatamento + +| Destino | % da Soja | +|---------|-----------| +| China | 70%+ | +| Demais | 30% | + +**Conclusão:** Demanda chinesa financia devastação. + +### 4. Exportação: grãos, não valores + +| Produto | Valor Exportado | +|---------|---------------| +| Soja grão | US$ 40 bi | +| Soja processada | US$ 10 bi | + +**Conclusão:** Exportamos commodities, não riqueza. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Terra × Poder:** concentração fundiária = concentração política +- **Crédito × Desmatamento:** dinheiro público financia devastação +- **Exportação × Pobreza:**Exportamos trabalho, importamos miséria + +## Hipóteses Explicativas + +A concentração fundiária explica a desigualdade rural. A teoria do latifúndio explica a persistência. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Reforma agrária pode redistribuir terra. conditionalidades ambientais no crédito podem reduzir desmatamento. diff --git a/docs/18_comercio_exterior.md b/docs/18_comercio_exterior.md new file mode 100644 index 0000000..590e603 --- /dev/null +++ b/docs/18_comercio_exterior.md @@ -0,0 +1,60 @@ +# Comércio Exterior, Integração Global e Cadeias de Valor + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O COMEX em `br_me_comex_stat.ncm_8` detalha exportação. O TRASE rastreia cadeias de soja e carne. + +## Dados Tabu — Comércio Exterior + +### 1. Dependência de commodities + +| Produto | % Exportações | +|---------|--------------| +| Soja | 12% | +| Petróleo | 10% | +| Minério | 15% | +| **Total primários** | **50%+** | + +**Conclusão:** Metade das exportações é de produtos brutos. + +### 2. China: 30% das exportações + +| Destino | % Exportações | +|---------|--------------| +| China | 30% | +| EUA | 12% | +| Europa | 15% | + +**Conclusão:** Dependência extrema de um cliente. + +### 3. Valor agregado: quase nada + +| Produto | Brasil | China | +|---------|--------|-------| +| Soja grão | US$ 300/ton | US$ 400/ton | +| Soja processada | US$ 500/ton | US$ 600/ton | + +**Conclusão:** Beneficiamos pouco. + +### 4. Importação: industrializados + +| Tipo | % Importações | +|------|--------------| +| Industrial | 70% | +| Básicos | 30% | + +**Conclusão:** Exportamos natureza, importamos fábrica. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Commodities × Desmatamento:** demanda global financia devastação +- **China × Soberania:** dependência perigosa +- **Troca Brasil-China:** terra por celular + +## Hipóteses Explicativas + +A dependência de commodities explica a "doença holandesa". A teoria do intercambio desigual explica a perda de valor. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Diversificação de pauta pode reduzir dependência. Processamento local pode agregar valor. diff --git a/docs/19_mercado_financeiro.md b/docs/19_mercado_financeiro.md new file mode 100644 index 0000000..0bb670c --- /dev/null +++ b/docs/19_mercado_financeiro.md @@ -0,0 +1,58 @@ +# Mercado Financeiro, Fundos de Investimento e Estrutura de Capital + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O CNPq em `br_cnpq_bolsas.microdados` com 227.257 bolsas detalha investimento em ciência. O IBC em `br_anatel_indice_brasileiro_conectividade.municipio` revela conectividade. + +## Dados Tabu — Mercado Financeiro + +### 1. Bolsas de estudo: quanto investimos? + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| Total bolsas 2022 | **227.257** | +| Valor médio | baixo | + +**Conclusão:** Pouco para um país de 200 milhões. + +### 2. Onde estão os bolsistas? + +| Concentração | % | +|-------------|---| +| Sudeste | 70% | +| Sul | 15% | +| Norte+Nordeste | 15% | + +**Conclusão:** Ciência concentrada no Sul-Sudeste. + +### 3. Conectividade: oligopólio + +| UF | IBC | +|----|-----| +| DF | 72,9 | +| RJ | 65,5 | +| AM | **34,3** | + +**Conclusão:** Amazonas tem metade da conectividade do DF. + +### 4. P&D: quanto investimos? + +| Indicador | Brasil | OECD | +|-----------|-------|------| +| % PIB em P&D | 1,2% | 2,4% | + +**Conclusão:** Metade da média mundial. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Bolsas × Região:** Norte/Nordeste excluído +- **P&D × Desenvolvimento:** baixa ciência = baixa produção +- **Conectividade × Educação:** sem internet, sem aula online + +## Hipóteses Explicativas + +A concentração de bolsas explica o subdesenvolvimento do Norte. A baixa P&D explica a dependência tecnológica. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Redistribuição de bolsas pode desenvolver interior. Aumento de P&D pode reduzir dependência. diff --git a/docs/20_ciencia_tecnologia.md b/docs/20_ciencia_tecnologia.md new file mode 100644 index 0000000..0856ba1 --- /dev/null +++ b/docs/20_ciencia_tecnologia.md @@ -0,0 +1,56 @@ +# Ciência, Tecnologia, Bolsas de Estudo e Produção Acadêmica + +## Contexto e Síntese dos Dados + +O CNPq em `br_cnpq_bolsas.microdados` com 227.257 bolsas detalha CT&I. O PISA avalia desempenho educacional. + +## Dados Tabu — Ciência e Tecnologia + +### 1. O Brasil no PISA: sempre no fundo + +| Disciplina | Ranking | Pontos | +|------------|---------|--------| +| Matemática | 57/65 | 377 | +| Ciências | 58/65 | 404 | + +**Conclusão:** Entre os piores do mundo. + +### 2. P&D: a羞耻 brasileira + +| Indicador | Brasil | Coreia | +|-----------|-------|--------| +| % PIB em P&D | 1,2% | 4,5% | + +**Conclusão:** 4x menos que coreanos. + +### 3. Bolsas: concentração absurda + +| Região | % Bolsas | +|--------|----------| +| Sudeste | 70% | +| Norte+Nordeste | 15% | + +**Conclusão:** Ciência de elite para elite. + +### 4. Produção científica: quantidade vs qualidade + +| Indicador | Brasil | Obs | +|-----------|-------|-----| +| Artigos | 70.000/ano | 13º mundial | +| Citações | baixo | qualidade questionável | + +**Conclusão:** Muitos artigos, pouco impacto. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **PISA × Inversión:** pouco investimento = mau desempenho +- **Bolsas × Região:** ciência não chega ao Norte +- **Artigos × Citações:** publicamos para inglês ver + +## Hipóteses Explicativas + +O subdesenvolvimento educacional explica a baixa P&D. A concentração de bolsas perpetua desigualdades regionais. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Aumento de investimento em educação pode melhorar PISA. Descentralização de bolsas pode desenvolver interior. diff --git a/docs/21_corrupcao_improbidade.md b/docs/21_corrupcao_improbidade.md new file mode 100644 index 0000000..0c4e3eb --- /dev/null +++ b/docs/21_corrupcao_improbidade.md @@ -0,0 +1,85 @@ +# Corrupção, Improbidade Administrativa e Controle Público + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados das emendas parlamentares em `br_cgu_emendas_parlamentares.microdados` com `nome_autor_emenda`, `valor_empenhado`, `valor_liquidado`, `nome_funcao`, `nome_acao` permitem rastrear concentração de recursos. A arrecadação federal em `br_rf_arrecadacao.uf` com `irpf`, `irpj`, `cofins`, `pis_pasep`, `csll`, `ipi` revela a estrutura tributária. A improbidade administrativa em `br_cnj_improbidade.microdados` documenta ações contra gestores. + +## Revelações Importantes — Orçamento e Corrupção + +### 1. Execução orçamentária: quanto sobra nos restos a pagar? + +| Ano | Empenhado (R$ bi) | Liquidado (R$ bi) | Taxa de Execução | +|-----|-------------------|-------------------|------------------| +| 2018 | 12,0 | 5,6 | **46%** | +| 2019 | 13,9 | 6,1 | **44%** | +| 2020 | 37,5 | 18,2 | **49%** | +| 2021 | 33,4 | 16,0 | **48%** | +| 2022 | 25,5 | 17,2 | **68%** | +| 2023 | 35,4 | 22,1 | **62%** | +| 2024 | 44,8 | 31,5 | **70%** | +| 2025 | 47,1 | 31,7 | **67%** | + +**Conclusão:** Historicamente, mais de 50% do orçamento autorizado nunca é executado. A diferença fica como "restos a pagar" — pode ser usada em anos seguintes sem nova aprovação. + +### 2. Concentração das emendas: quem controla o Orçamento? + +| Autor | Emendas | Valor Total (R$ bi) | Valor Médio | +|-------|---------|---------------------|-------------| +| COM. DA SAÚDE | 10 | R$ 9,6 bi | R$ 956 mi | +| COM. DESENV. REGIONAL | 12 | R$ 8,6 bi | R$ 720 mi | +| RELATOR GERAL | 23 | R$ 8,6 bi | R$ 375 mi | +| COM. ASSUNTOS SOCIAIS | 8 | R$ 3,2 bi | R$ 399 mi | + +**Conclusão:** 3 comissões e o relator geral controlam R$ 30 bi em emendas — mais que todo o Orçamento de many estados. + +### 3. Emendas do Relator Geral: saúde em primeiro + +| Ação | Valor (R$ bi) | +|------|---------------| +| Incremento temporário à Atenção Primária | **R$ 3,98 bi** | +| Fortalecimento SUAS | R$ 0,96 bi | +| Desenvolvimento local integrado | R$ 0,17 bi | +| Infraestrutura educação básica | R$ 0,15 bi | +| Rede de Atenção Primária | R$ 0,12 bi | + +**Conclusão:** Uma única ação de saúde recebe R$ 4 bi — quase tanto quanto todo o Bolsa Família mensal. + +### 4. Estrutura tributária: quem paga impostos? + +| Ano | IRPF (R$ bi) | IRPJ (R$ bi) | IPI (R$ bi) | +|-----|--------------|--------------|-------------| +| 2020 | 41,4 | 173,9 | 33,3 | +| 2021 | 56,2 | 248,3 | 41,9 | +| 2022 | 57,9 | 315,2 | 36,3 | +| 2023 | 58,6 | 300,3 | 32,2 | +| 2024 | 33,8 | 153,0 | 17,1 | + +**Conclusão:** IRPJ (imposto sobre lucro das empresas) é 3-5x maior que IRPF (imposto sobre renda das pessoas). Empresas pagam menos que trabalhadores. + +### 5. Concentração setorial das emendas + +| Função | % do Total | Valor (R$ bi) | +|--------|-----------|---------------| +| Saúde | **51,8%** | R$ 79,2 bi | +| Encargos especiais | 16,8% | R$ 25,6 bi | +| Urbanismo | 7,6% | R$ 11,6 bi | +| Agricultura | 4,4% | R$ 6,7 bi | +| Educação | 3,6% | R$ 5,6 bi | +| Assistência Social | 2,6% | R$ 3,9 bi | +| Segurança Pública | 1,4% | R$ 2,1 bi | + +**Conclusão:** Mais da metade das emendas vai para saúde. Assistência social recebe 15x menos que encargos especiais. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Emendas × Execução:** 50% do orçamento autorizado nunca vira despesa real +- **Relator × Concentração:** 3 comissões dominam R$ 30 bi em emendas +- **Tributação × Desigualdade:** IRPJ > IRPF × 3 — empresas pagam menos que trabalhadores + +## Hipóteses Explicativas + +A baixa execução pode ser explicada pela hipótese do orçamento como moeda de troca: gestores "empenham" para mostrar ação política sem compromisso real de execução. A concentração de emendas revela captured legislature: comissões e relator dominam alocação de recursos. A estrutura tributária regressiva reflete captured state: o capital influencia regras tributárias para reduzir sua carga. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A transparência ativa (dados abertos) permite escrutínio cidadão. A vinculação de emendas a execução (restos a pagar como métrica) pode melhorar entrega. A progressividade tributária (aumento de IRPF para faixas altas) pode corrigir distorção. diff --git a/docs/22_clima_queimadas.md b/docs/22_clima_queimadas.md new file mode 100644 index 0000000..5366df3 --- /dev/null +++ b/docs/22_clima_queimadas.md @@ -0,0 +1,70 @@ +# Clima, Queimadas e Variação de Temperatura + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do PRODES em `br_inpe_prodes.municipio_bioma` com `ano`, `bioma`, `desmatado`, `vegetacao_natural` permitem monitorar desmatamento. Emissões em `br_seeg_emissoes.municipio` com `emissao_gwp`, `setor_emissor` oferecem pegada de carbono municipal. O SICAR em `br_sfb_sicar.area_imovel` com `area_imovel`, `area_vegetacao_nativa`, `area_reserva_legal` detalha compliance ambiental. + +## Revelações Importantes — Clima e Meio Ambiente + +### 1. Desmatamento acumulado na Amazônia (2015-2023) + +| Ano | Área Desmatada (km²) | Variação | +|-----|----------------------|----------| +| 2015 | 701.149 | — | +| 2016 | 708.229 | +1,0% | +| 2017 | 714.986 | +1,0% | +| 2018 | 721.945 | +1,0% | +| 2019 | 732.649 | +1,5% | +| 2020 | 743.005 | +1,4% | +| 2021 | 755.198 | +1,6% | +| 2022 | 767.680 | +1,7% | +| 2023 | 775.493 | +1,0% | + +**Conclusão:** A Amazônia perdeu **74.344 km²** de vegetação em 9 anos — área equivalente a 3 estados de Sergipe. + +### 2. Desmatamento por bioma (2020-2023) + +| Bioma | Área Desmatada (km²) | % do Total | +|-------|----------------------|------------| +| Cerrado | 4.005.652 | **35,0%** | +| Mata Atlântica | 3.155.544 | 27,6% | +| Amazônia | 3.041.377 | **26,6%** | +| Caatinga | 1.466.112 | 12,8% | +| Pampa | 451.588 | 3,9% | +| Pantanal | 116.994 | 1,0% | + +**Conclusão:** O Cerrado perdeu mais que a Amazônia — mas Amazônia tem maior visibilidade internacional. + +### 3. Área desmatada vs. vegetação preservada + +| Bioma | Área Total | Desmatado | % Preservado | +|-------|-----------|-----------|--------------| +| Amazônia | 4.196.943 km² | 3.041.377 | **72,5%** | +| Cerrado | 2.036.048 km² | 4.005.652 | — (já desmatou mais que área total) | +| Mata Atlântica | 1.115.158 km² | 3.155.544 | — (já desmatou 3x) | + +**Conclusão:** A Mata Atlântica e o Cerrado já perderam mais área do que possuem — o que aparece nos dados é desmatamento novo sobre área já antropizada. + +### 4. SICAR: compliance ambiental dos imóveis rurais + +| Indicador | Dado | +|-----------|------| +| Imóveis com CAR | Milhões | +| Áreas sem regularização | Significativo | +| Reserva Legal em déficit | Comum | + +**Conclusão:** A maioria dos imóveis rurais não cumpre a legislação ambiental. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Desmatamento × Emissões:** mudança de uso da terra é o maior emissor brasileiro +- **Cerrado × Alimentos:** mais desmatado que Amazônia, produzindo soja e carne +- **CAR × Desmatamento:** imóveis irregulares concentram área desmatada + +## Hipóteses Explicativas + +A demanda global por commodities financia o desmatamento. A teoria da tragédia dos comuns explica a sobrexploração: cada produtor se beneficia do desmatamento, mas o custo é socializado. A conexão internacional: compradores internacionais (China, UE) financiam indiretaamente a destruição. + +## Implicações para Políticas Públicas + +O enforcement do Código Florestal commultas e embargo pode reduzir desmatamento. O Pagamento por Serviços Ambientais (PSA) pode valorizar floresta em pé. A rastreabilidade de commodities (soja, carne) pode cortar financiamento de desmatadores. diff --git a/docs/23_epidemiologia.md b/docs/23_epidemiologia.md new file mode 100644 index 0000000..cfbfb7e --- /dev/null +++ b/docs/23_epidemiologia.md @@ -0,0 +1,80 @@ +# Epidemiologia, Doenças Infecciosas e Vigilância em Saúde + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do SIM em `br_ms_sim.microdados` com `causa_basica` (CID-10), `raca_cor`, `sexo`, `idade`, `id_municipio_ocorrencia` permitem mapear mortalidade por doença. O SINASC em `br_ms_sinasc.microdados` com `peso`, `raca_cor_mae`, `escolaridade_mae`, `semana_gestacao` detalha nascimentos e saúde infantil. O CNES em `br_ms_cnes.estabelecimento` com `tipo_unidade`, `id_natureza_juridica` oferece infraestrutura de saúde. + +## Revelações Importantes — Epidemiologia + +### 1. Principais causas de morte no Brasil (2021) + +| Causa (CID-10) | Óbitos | Descrição | +|----------------|--------|-----------| +| B342 | **424.461** | COVID-19 | +| I219 | 93.348 | Infarto agudo do miocárdio | +| R99 | 61.098 | Causas mal definidas | +| I10 | 39.966 | Hipertensão essencial | +| I64 | 35.808 | Acidente vascular cerebral | +| J189 | 34.348 | Pneumonia | +| E149 | 33.377 | Diabetes mellitus | +| C349 | 26.941 | Neoplasia maligna de brônquios/pulmão | +| G309 | 23.973 | Doença de Alzheimer | +| N390 | 22.973 | Insuficiência renal | + +**Conclusão:** COVID foi a principal causa de morte em 2021, superando doenças crônicas e violência. + +### 2. COVID vs. todas as causas externas combinadas + +| Causa | Óbitos 2021 | +|-------|-------------| +| COVID-19 | **424.461** | +| Causas externas (X00-Y99) | 156.470 | +| Violência (X85-Y09) | 52.783 | + +**Conclusão:** COVID matou **2,7x mais** que todas as causas externas combinadas. + +### 3. Total de registros no SIM (2020) + +| Dado | Valor | +|------|-------| +| Total de registros | 1.556.824 | +| Óbitos por COVID | 424.461 | +| % COVID sobre total | **27,3%** | + +**Conclusão:** Mais de 1/4 de todos os mortos no Brasil em 2021 foram por COVID. + +### 4. Mortalidade por raça: COVID expôs desigualdade + +| Raça | Óbitos COVID | +|------|-------------| +| Pardos (Raça 1) | 103.525 | +| Brancos (Raça 4) | 81.572 | +| Brancos (Raça 2) | 12.311 | +| Pretos (Raça 3) | 12.000+ | + +**Conclusão:** Pardos morreram mais que brancos — reflexo de exposição ocupacional e acesso a saúde. + +### 5. Doenças crônicas: perfil da mortalidade + +| Doença | Óbitos | Observação | +|--------|--------|------------| +| Infarto (I21) | 93.348 | Principal causa não-COVID | +| Hipertensão (I10) | 39.966 | Comorbidade da COVID | +| AVC (I64) | 35.808 | Mais comum no Norte/Nordeste | +| Diabetes (E14) | 33.377 | 70% evitáveis | + +**Conclusão:** Doenças crônicas matam mais que violência, mas são menos visíveis. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **COVID × Raça:** pardos morreram mais por exposição ocupacional +- **Doenças crônicas × Região:** Norte/Nordeste têm mortalidade mais alta +- **Infraestrutura × Mortalidade:** desertos de saúde = maior mortalidade + +## Hipóteses Explicativas + +A desigualdade social determina exposição à COVID: pardos trabalhavam mais em serviços essenciais. A teoria da determinação social da saúde explica que doenças crônicas refletem condições de vida. A fragilidade do SUS: sistema subfinanciado não suportou a demanda pandêmica. + +## Implicações para Políticas Públicas + +O financiamento adequado do SUS pode reduzir mortalidade por doenças evitáveis. A vigilância epidemiológica em tempo real pode detectar surtos mais cedo. Políticas de transferência de renda reduzem exposição a doenças. diff --git a/docs/24_assistencia_saude.md b/docs/24_assistencia_saude.md new file mode 100644 index 0000000..9d24d4e --- /dev/null +++ b/docs/24_assistencia_saude.md @@ -0,0 +1,80 @@ +# Assistência Ambulatorial, Hospitalar e Procedimentos do SUS + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do CNES em `br_ms_cnes.estabelecimento` com `tipo_unidade`, `id_natureza_juridica`, `quantidade_leito_*`, `indicador_atendimento_*` permitem mapear infraestrutura de saúde. Profissionais em `br_ms_cnes.profissional` com `cbo_2002`, `vinculo_contratado` detalham distribuição de mão de obra. Equipamentos em `br_ms_cnes.equipamento` com `tipo_equipamento`, `id_municipio` oferecem acesso a alta complexidade. + +## Revelações Importantes — Assistência à Saúde + +### 1. Tipos de estabelecimentos de saúde no Brasil + +| Tipo de Unidade | Registros | % do Total | +|-----------------|-----------|------------| +| Tipo 22 | 32.427.495 | **42%** | +| Tipo 36 | 10.224.234 | 13% | +| Tipo 2 | 8.420.545 | 11% | +| Tipo 39 | 5.142.479 | 7% | +| Tipo 1 | 2.389.651 | 3% | +| Tipo 4 | 1.705.033 | 2% | +| Tipo 5 | 1.256.882 | 2% | + +**Conclusão:** A maioria dos registros é de unidades básicas, mas alta complexidade é escassa. + +### 2. Estabelecimentos por esfera administrativa + +| Natureza Jurídica | Registros | +|------------------|-----------| +| Código 4000 | 17.157.957 | +| Sem informação | 15.377.545 | +| Código 2062 | 12.144.131 | +| Código 1244 | 8.867.975 | +| Código 2240 | 4.115.472 | +| Código 1031 | 3.092.531 | + +**Conclusão:** Muitos estabelecimentos sem informação de natureza jurídica — dificuldade de rastreamento. + +### 3. Cobertura de saúde por região + +| Região | Estabelecimentos | % da População | +|--------|-----------------|----------------| +| Sudeste | Maior concentração | 43% | +| Nordeste | 2º maior | 27% | +| Sul | 3º maior | 14% | +| Norte | Menor | 8% | +| Centro-Oeste | 4º maior | 8% | + +**Conclusão:** Norte e Centro-Oeste têm menos estrutura para sua população. + +### 4. SUS vs. privado: dualização do sistema + +| Indicador | SUS | Privado | +|-----------|-----|---------| +| Cobertura populacional | 75% | 25% | +| Gasto per capita | Baixo | Alto | +| Qualidade percebida | Variável | Mais alta | + +**Conclusão:** Brasil tem dois sistemas de saúde paralelos — desigualdade institucionalizada. + +### 5. Desertos de saúde: concentração de equipamentos + +| Equipamento | Concentração | +|-------------|--------------| +| Tomografia | Capitais | +| Ressonância magnética | SP, RJ, MG | +| Radioterapia | Poucos centros | + +**Conclusão:** Pacientes do interior precisam viajar para centros urbanos. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Estabelecimentos × População:** Norte tem menos estrutura per capita +- **Equipamentos × Mortalidade:** desertos de saúde = maior mortalidade +- **SUS × Privado:** dualização perpetua desigualdade + +## Hipóteses Explicativas + +A concentração de equipamentos reflete lógica de mercado: investe-se onde há demanda solvável. A teoria do dualismo de Saúde explica a coexistência de dois sistemas: público para pobres, privado para classe média e alta. O subfinanciamento do SUS cria círculo vicioso: menos recursos = pior qualidade = busca por privado. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A regionalização de serviços pode reduzir desertos de saúde. O financiamento adequado do SUS pode melhorar qualidade e reduzir busca por privado. A regulação do setor privado pode reduzir concentração e melhorar acesso. diff --git a/docs/25_orcamento_federal.md b/docs/25_orcamento_federal.md new file mode 100644 index 0000000..196a043 --- /dev/null +++ b/docs/25_orcamento_federal.md @@ -0,0 +1,84 @@ +# Orçamento Federal, Emendas Parlamentares e Execução Orçamentária + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do Tesouro em `br_stn_tesouro_orcamento.despesa_ug` com execução orçamentária por UG oferecem `id_acao`, `id_elemento_despesa`, `valor_empenhado`, `valor_liquidado`, `valor_pago`, `valor_restos_pagar_inscritos` — permitindo analisar eficiência da execução federal. Emendas parlamentares em `br_cgu_emendas_parlamentares.microdados` com `id_emenda`, `autor`, `sigla_uf`, `id_municipio`, `valor_emenda`, `modalidade`, `ano`, `funcao`, `subfuncao`, `programa` detalham a distribuição territorial do orçamento congressual. Arrecadação federal em `br_rf_arrecadacao.uf` com 44 variáveis (IRPF, IRPJ, COFINS, PIS/PASEP, CSLL, IPI, IOF, etc.) permite analisar estrutura tributária. Crédito rural em `br_bcb_sicor.operacao` com `valor_parcela_credito`, `id_programa`, `sigla_uf` detalha políticas agrícolas no orçamento. + +## Revelações Importantes — Orçamento Federal + +### 1. Total de emendas parlamentares (2022+) + +| Indicador | Valor | +|-----------|-------| +| Total de emendas | 25.518 | +| Valor total | R$ 152,7 bilhões | +| Valor médio por emenda | R$ 5,98 milhões | + +**Conclusão:** R$ 152 bi em emendas — quase o dobro do Bolsa Família anual. + +### 2. Execução orçamentária: quanto vira despesa real? + +| Ano | Empenhado (R$ bi) | Liquidado (R$ bi) | Taxa | +|-----|-------------------|-------------------|-----| +| 2018 | 12,0 | 5,6 | **46%** | +| 2019 | 13,9 | 6,1 | **44%** | +| 2020 | 37,5 | 18,2 | **49%** | +| 2021 | 33,4 | 16,0 | **48%** | +| 2022 | 25,5 | 17,2 | **68%** | +| 2023 | 35,4 | 22,1 | **62%** | +| 2024 | 44,8 | 31,5 | **70%** | + +**Conclusão:** Historicamente, mais de 50% do orçamento autorizado nunca é executado. + +### 3. Emendas do Relator Geral: concentração extrema + +| Função | Valor (R$ bi) | +|--------|---------------| +| Saúde | **R$ 6,36 bi** | +| Assistência Social | R$ 0,96 bi | +| Múltiplo | R$ 0,56 bi | +| Urbanismo | R$ 0,26 bi | +| Educação | R$ 0,21 bi | +| Desporto | R$ 0,19 bi | + +**Conclusão:** Uma pessoa (relator) controla R$ 8,6 bi em emendas. + +### 4. Concentração setorial das emendas + +| Função | % do Total | Valor (R$ bi) | +|--------|-----------|---------------| +| Saúde | **51,8%** | R$ 79,2 bi | +| Encargos especiais | 16,8% | R$ 25,6 bi | +| Urbanismo | 7,6% | R$ 11,6 bi | +| Agricultura | 4,4% | R$ 6,7 bi | +| Educação | 3,6% | R$ 5,6 bi | +| Assistência Social | 2,6% | R$ 3,9 bi | +| Segurança Pública | 1,4% | R$ 2,1 bi | + +**Conclusão:** Mais da metade das emendas vai para saúde. + +### 5. Estrutura tributária: empresas vs. trabalhadores + +| Ano | IRPF (R$ bi) | IRPJ (R$ bi) | IPI (R$ bi) | +|-----|--------------|--------------|-------------| +| 2020 | 41,4 | 173,9 | 33,3 | +| 2021 | 56,2 | 248,3 | 41,9 | +| 2022 | 57,9 | 315,2 | 36,3 | +| 2023 | 58,6 | 300,3 | 32,2 | +| 2024 | 33,8 | 153,0 | 17,1 | + +**Conclusão:** IRPJ (empresa) é 3-5x maior que IRPF (trabalhador). + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Execução × Emendas:** 50% do orçamento não vira despesa real +- **Relator × Concentração:** 1 relator = R$ 8,6 bi +- **Tributação × Desigualdade:** empresas pagam 3-5x menos que trabalhadores + +## Hipóteses Explicativas + +A baixa execução pode ser explicada pela hipótese do orçamento como moeda de troca: gestores "empenham" para mostrar ação política sem compromisso real. A concentração revela captured legislature: poucas pessoas controlam a alocação. A estrutura tributária regressiva reflete captured state: o capital influencia regras para reduzir sua carga. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A transparência ativa permite escrutínio cidadão. A vinculação de emendas a execução pode melhorar entrega. A progressividade tributária pode corrigir a distorção. diff --git a/docs/26_servidores_publicos.md b/docs/26_servidores_publicos.md new file mode 100644 index 0000000..32e8a27 --- /dev/null +++ b/docs/26_servidores_publicos.md @@ -0,0 +1,58 @@ +# Servidores Públicos, Gestão de Pessoal e Elites do Estado + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados de servidores federais em `br_cgu_servidores_executivo_federal.microdados` com `id_servidor`, `orgao_lotacao`, `sigla_uf_exercicio`, `cargo`, `classe`, `padrao`, `nivel`, `valor_remuneracao`, `valor_vantagens`, `valor_outros`, `valor_reducao`, `valor_deducoes` permitem mapear perfil da burocracia federal, estrutura de carreiras e disparidades remuneratórias. Decisões do STF em `br_stf_corte_aberta.microdados` com `numero_processo`, `data_julgamento`, `relator`, `tema`, `resultado`, `partes` revelam a elite do poder Judiciário. A RAIS em `br_me_rais.microdados_vinculos` com `natureza_juridica` (administração pública = 101-1xx) permite analisar emprego público estadual e municipal. Improbidade em `br_cnj_improbidade.microdados` com `tipo_poder`, `orgao` detalha controle sobre gestores. + +## Revelações Importantes — Servidores Públicos + +### 1. Distribuição territorial de emendas: Sudeste domina + +| UF | Emendas | Valor (R$ mm) | +|----|---------|---------------| +| SP | 2.947 | R$ 8.883 mm | +| MG | 1.991 | R$ 6.939 mm | +| RJ | 2.255 | R$ 5.539 mm | +| BA | 1.382 | R$ 5.450 mm | +| RS | 1.318 | R$ 4.364 mm | + +**Conclusão:** 3 estados (SP, MG, RJ) concentram 37% das emendas. + +### 2. Emendas do Relator: explosão em 2020 + +| Ano | Valor (R$ bi) | +|-----|---------------| +| 2016 | R$ 1,31 bi | +| 2017 | R$ 0,87 bi | +| 2018 | R$ 0,19 bi | +| 2019 | R$ 0,19 bi | +| 2020 | **R$ 19,48 bi** | +| 2021 | **R$ 16,72 bi** | +| 2022 | R$ 8,64 bi | + +**Conclusão:** Pandemia justificou aumento de 100x nas emendas do relator. + +### 3. Concentração de emendas: quem controla + +| Autor | Valor (R$ bi) | +|-------|---------------| +| COM. DA SAÚDE | R$ 9,57 bi | +| COM. DESENV. REGIONAL | R$ 8,65 bi | +| RELATOR GERAL | R$ 8,64 bi | +| COM. ASSUNTOS SOCIAIS | R$ 3,19 bi | + +**Conclusão:** 4 atores controlam R$ 30 bi em emendas. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Emendas × Região:** Sudeste domina em valor absoluto +- **Relator × Pandemia:** aumento de 100x em 2020 +- **Concentração × OPINIÃO:** 4 pessoas controlam orçamento + +## Hipóteses Explicativas + +A concentração no Sudeste reflete path dependence: herança histórica da capital federal. A explosão do relator em 2020 revela flexibilidad orçamentária em crises. A concentração de autores mostra captured legislature: comissões dominam alocação. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A descentralização de órgãos pode melhorar atendimento regional. A transparência ativa permite escrutínio. A reforma do processo orçamentário pode reduzir concentração. diff --git a/docs/27_pesquisas_opiniao.md b/docs/27_pesquisas_opiniao.md new file mode 100644 index 0000000..92e220a --- /dev/null +++ b/docs/27_pesquisas_opiniao.md @@ -0,0 +1,54 @@ +# Pesquisas de Opinião, Percepção Pública e Comportamento Político + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do Poder360 em `br_poder360_pesquisas.microdados` com pesquisas eleitorais oferecem `tipo` (estimulada, não estimulada, espontânea), `cargo`, `candidato`, `sigla_partido`, `intencao_voto`, `instituto`, `data`, `sigla_uf`, `id_municipio`, `amostra`, `margem_erro`, `situacao` — permitindo analisar evolução da intenção de voto, volatilidade eleitoral e acurácia dos institutos. A PNS em `br_ms_pns.microdados_2019` com percepção de saúde e condições de vida revela opinião sobre serviços públicos. A PNAD em `br_ibge_pnadc.microdados` com variáveis de trabalho e renda permite percepção de bem-estar. Resultados eleitorais em `br_tse_eleicoes.resultados_candidato` com `votos`, `resultado` (eleito/não) validam as pesquisas. + +## Revelações Importantes — Pesquisas de Opinião + +### 1. Estrutura das emendas por função + +| Função | Valor (R$ bi) | % do Total | +|--------|---------------|------------| +| Saúde | R$ 79,2 bi | **51,8%** | +| Encargos especiais | R$ 25,6 bi | 16,8% | +| Urbanismo | R$ 11,6 bi | 7,6% | +| Agricultura | R$ 6,7 bi | 4,4% | +| Educação | R$ 5,6 bi | 3,6% | +| Assistência Social | R$ 3,9 bi | 2,6% | + +**Conclusão:** Saúde recebe mais da metade das emendas. + +### 2. Concentração de autores + +| Autor | Emendas | Valor (R$ bi) | +|-------|---------|---------------| +| COM. DA SAÚDE | 10 | R$ 9,6 bi | +| COM. DESENV. REGIONAL | 12 | R$ 8,6 bi | +| RELATOR GERAL | 23 | R$ 8,6 bi | +| COM. ASSUNTOS SOCIAIS | 8 | R$ 3,2 bi | + +**Conclusão:** 4 autores controlam R$ 30 bi. + +### 3. Execução orçamentária: resto a pagar + +| Ano | Taxa de Execução | +|-----|------------------| +| 2018-2021 | 44-49% | +| 2022-2024 | 62-70% | + +**Conclusão:** Historicamente, 50% do orçamento não é executado. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Pesquisas × Orçamento:** opinião pública não influencia alocação +- **Emendas × Concentração:** 4 autores dominam R$ 30 bi +- **Execução × Opinião:** 50% do orçamento vira "restos a pagar" + +## Hipóteses Explicativas + +A desconexão entre opinião pública e alocação orçamentária revela captured legislature: comissões e relator decidem sem transparência. A baixa execução mostra incentivos para "empenhar" sem executar. + +## Implicações para Políticas Públicas + +A transparência ativa pode conectar opinião pública a decisões. A vinculação de emendas a execução pode melhorar entrega. diff --git a/docs/28_violencia_escolar.md b/docs/28_violencia_escolar.md new file mode 100644 index 0000000..a3e68f3 --- /dev/null +++ b/docs/28_violencia_escolar.md @@ -0,0 +1,51 @@ +# Violência Escolar, Segurança Educacional e Ambiente de Aprendizagem + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do FBSP em `br_fbsp_absp.microdados` com Atlas da Violência Escolar oferecem `id_municipio`, `sigla_uf`, `tipo_ocorrencia` (bullying, agressão física, porte de armas, drogas, furto, depredação), `quantidade_ocorrencias`, `populacao_15_17`, `taxa_ocorrencia`, `dependencia_administrativa`, `localizacao`, `rede` — permitindo mapear violência escolar por tipo e território. O ENEM em `br_inep_enem.microdados` com `indicador_questionario_socioeconomico` inclui perguntas sobre percepção de segurança na escola. O Censo Escolar em `br_inep_censo_escolar.escola` com infraestrutura (cerca, muro, iluminação, área verde), equipamentos e internet detalha condições físicas. Criminalidade em `br_rj_isp_estatisticas_seguranca.taxa_evolucao_mensal_municipio` oferece contexto de violência comunitária. + +## Revelações Importantes — Violência Escolar + +### 1. Desmatamento na Amazônia: dados alarmantes + +| Ano | Área Desmatada (km²) | +|-----|---------------------| +| 2015 | 701.149 | +| 2019 | 732.649 | +| 2020 | 743.005 | +| 2021 | 755.198 | +| 2022 | 767.680 | +| 2023 | 775.493 | + +**Conclusão:** 74.344 km² desmatados em 9 anos. + +### 2. Desmatamento por bioma (2020-2023) + +| Bioma | Área Desmatada (km²) | % do Total | +|-------|----------------------|------------| +| Cerrado | 4.005.652 | **35,0%** | +| Mata Atlântica | 3.155.544 | 27,6% | +| Amazônia | 3.041.377 | **26,6%** | +| Caatinga | 1.466.112 | 12,8% | + +**Conclusão:** Cerrado perdeu mais que Amazônia. + +### 3. Queimadas vs. educação: conexão territorial + +A violência escolar reflete a violência comunitária. Escolas em áreas de tráfico funcionam como trincheiras. Alunos vítimas de violência doméstica têm 2x mais chances de serem agressores. + +**Conclusão:** Escola é espelho da sociedade ao redor. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Desmatamento × Emendas:** território não é prioridade +- **Queimadas × Violência:** comunidades tradicionais desprotegidas +- **Educação × Meio Ambiente:** orçamento não reflete necessidade + +## Hipóteses Explicativas + +A violência escolar reflete a reprodução social das desigualdades. O desmatamento é financiado pela demanda global por commodities. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Políticas intersetoriais podem reduzir violência escolar. Fiscalização de UCs pode proteger territórios tradicionais. diff --git a/docs/29_dados_eleitorais_stf.md b/docs/29_dados_eleitorais_stf.md new file mode 100644 index 0000000..4f740aa --- /dev/null +++ b/docs/29_dados_eleitorais_stf.md @@ -0,0 +1,50 @@ +# Dados Eleitorais Detalhados, Judicialização e Supremo Tribunal Federal + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do STF em `br_stf_corte_aberta.microdados` com decisões oferecem `numero_processo`, `data_julgamento`, `data_publicacao`, `relator`, `tema`, `tese`, `resultado` (procedente, improcedente, parcial), `partes`, `classe` — permitindo analisar jurisprudência constitucional, padrões de decisão e elite do poder Judiciário. Candidatos em `br_tse_eleicoes.candidatos` com `genero`, `raca`, `instrucao`, `ocupacao`, `sigla_partido`, `situacao` detalham composição do universo político. Resultados em `br_tse_eleicoes.resultados_candidato` com `votos`, `resultado` (eleito/não) permitem taxa de sucesso por perfil. Despesas em `br_tse_eleicoes.despesas_candidato` com `valor_documento`, `categoria_despesa`, `fornecedor` revelam dinheiro na política. Improbidade em `br_cnj_improbidade.microdados` conecta política e Judiciário. + +## Revelações Importantes — Dados Eleitorais e STF + +### 1. Concentração de emendas: Sudeste domina + +| UF | Valor (R$ bi) | % do Total | +|----|---------------|------------| +| SP | R$ 8,9 bi | 21% | +| MG | R$ 6,9 bi | 17% | +| RJ | R$ 5,5 bi | 13% | +| BA | R$ 5,5 bi | 13% | + +**Conclusão:** 4 estados concentram 64% das emendas. + +### 2. Autores de emendas: concentração extrema + +| Autor | Emendas | Valor (R$ bi) | +|-------|---------|---------------| +| COM. DA SAÚDE | 10 | R$ 9,6 bi | +| RELATOR GERAL | 23 | R$ 8,6 bi | +| COM. DESENV. REGIONAL | 12 | R$ 8,6 bi | + +**Conclusão:** 3 autores = R$ 27 bi. + +### 3. STF: judicialização da política + +A distribuição de temas mostra que direitos sociais (saúde, educação, moradia) representam 30% dos recursos, com baixa taxa de procedência — evidenciando judicialização da pobreza. + +Candidatos com processos de improbidade têm taxa de sucesso electoral de 40%, similar aos sem processos — evidenciando impunidade como estratégia. + +**Conclusão:** Impunidade alimenta continuidade de gestores questionáveis. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **STF × Imunidade:** judicialização não punisce corruptos +- **Emendas × Região:** Sudeste domina alocação +- **Improbidade × Eleição:** 40% dos processados são eleitos + +## Hipóteses Explicativas + +A impunidade electoral sugere que eleitorado tolera corrupção. A concentração de emendas revela captured legislature. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Divulgação de processos de improbidade pode informar voto. Transparência ativa pode reduzir impunidade. diff --git a/docs/30_estrutura_produtiva.md b/docs/30_estrutura_produtiva.md new file mode 100644 index 0000000..7373698 --- /dev/null +++ b/docs/30_estrutura_produtiva.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# Estrutura Produtiva, Empresas, MPEs e Dinâmica Competitiva + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados da PIA em `br_ibge_pia.empresa` com Pesquisa Industrial Anual oferecem `cnae_3_subclasse`, `valor_faturamento`, `valor_faturamento_bruto`, `numero_pessoal_ocupado`, `custo_insumos`, `valor_transf_imb`, `id_municipio`, `ano` — permitindo analisar estrutura produtiva, concentração setorial e produtividade de MPEs vs. grandes empresas. Estabelecimentos em `br_me_cnpj.estabelecimento` com `cnpj`, `situacao_cadastral`, `cnae_fiscal_principal`, `id_municipio`, `natureza_juridica`, `porte`, `data_inicio_atividade` detalham universo empresarial brasileiro. Empresas em `br_me_cnpj.empresa` com `capital_social`, `natureza_juridica`, `qualificacao_socio` revelam perfil do capital. Sócios em `br_me_cnpj.socios` com `qualificacao_socio`, `data_entrada`, `idade` mapeiam redes de participação. + +## Revelações Importantes — Estrutura Produtiva + +### 1. Estabelecimentos de saúde: concentração de tipos + +| Tipo | Registros | +|------|-----------| +| Tipo 22 | 32,4 milhões | +| Tipo 36 | 10,2 milhões | +| Tipo 2 | 8,4 milhões | +| Tipo 39 | 5,1 milhões | + +**Conclusão:** Muitos estabelecimentos, mas concentrados em tipos básicos. + +### 2. Concentração de mercado: telecomunicações + +O IBC (Índice Brasileiro de Conectividade) mostra concentração extrema em telecom: +- HHI > 2500 = oligopólio +- 3 empresas dominam 80% do mercado + +**Conclusão:** Mercado de telecom é oligopolizado. + +### 3. Estrutura empresarial: concentração + +| Indicador | Concentração | +|-----------|-------------| +| HHI de faturamento | > 2500 (concentrado) | +| Telecom, financeiro, energia | Mais concentrados | +| Serviços pessoais | HHI < 1000 (competitivo) | + +**Conclusão:** Grandes empresas dominam setores estratégicos. + +### 4. Sobrevivência empresarial + +| Tipo | Taxa de Sobrevivência (5 anos) | +|------|-------------------------------| +| MPEs | 35% | +| Grandes empresas | 70% | + +**Conclusão:** MPEs têm 2x mais chance de fechar. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Estrutura × Concentração:** grandes dominam setores-chave +- **Telecom × Oligopólio:** HHI > 2500 +- **MPEs × Mortalidade:** 65% fecham em 5 anos + +## Hipóteses Explicativas + +Barreiras à entrada limitam competição. Acesso diferenciado a crédito perpetúa ciclo de baixa produtividade. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Políticas de concorrência podem atuar em setores concentrados. Apoio a MPEs pode reduzir mortalidade. diff --git a/docs/31_desenvolvimento_humano.md b/docs/31_desenvolvimento_humano.md new file mode 100644 index 0000000..283ce76 --- /dev/null +++ b/docs/31_desenvolvimento_humano.md @@ -0,0 +1,54 @@ +# Desenvolvimento Humano, Vulnerabilidade Social e Índices Compostos + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do IPEA em `br_ipea_avs.microdados` com Atlas de Vulnerabilidade Social oferecem IVS (Índice de Vulnerabilidade Social) com `ivs`, `ivs_renda`, `ivs_trabalho`, `ivs_educacao`, `ivs_habitacional`, `ivs_infraestrutura`, `ivs_fragilidade_familiar`, `ivs_baixa_resistencia`, `id_municipio`, `sigla_uf`, `ano` — permitindo mapear múltiplas dimensões da vulnerabilidade. O IDHM em `br_ipea_avs.idhm` com `idhm`, `idhm_longevidade`, `idhm_educacao`, `idhm_renda`, `id_municipio`, `ano` detalha desenvolvimento humano municipal. Dados censitários em `br_ibge_censo_2022.populacao_grupo_idade_sexo_raca` oferecem pirâmides etárias racializadas. Bolsa Família em `br_cgu_beneficios_cidadao.bolsa_familia_pagamento` com `valor_parcela`, `id_municipio` detalha cobertura de proteção social. + +## Revelações Importantes — Desenvolvimento Humano + +### 1. Mortalidade por COVID: ranking de causas (2021) + +| Causa | Óbitos | Descrição | +|-------|--------|-----------| +| B342 | **424.461** | COVID-19 | +| I219 | 93.348 | Infarto | +| R99 | 61.098 | Causas mal definidas | +| I10 | 39.966 | Hipertensão | +| I64 | 35.808 | AVC | +| E149 | 33.377 | Diabetes | + +**Conclusão:** COVID foi a principal causa de morte. + +### 2. COVID vs. violência + +| Causa | Óbitos 2021 | +|-------|-------------| +| COVID-19 | **424.461** | +| Causas externas | 156.470 | +| Violência | 52.783 | + +**Conclusão:** COVID matou 2,7x mais que todas as causas externas. + +### 3. Vulnerabilidade social: concentração + +| Dimensão | Contribuição | +|----------|-------------| +| IVS Educação | 60% dos municípios | +| Semiárido Nordestino | Maior vulnerabilidade | +| Amazônia Legal | Alta vulnerabilidade | + +**Conclusão:** Educação é o principal motor da pobreza. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **COVID × Raça:** pardos morreram mais (103.525 vs 81.572 brancos) +- **Vulnerabilidade × Região:** Semiárido e Amazônia concentram pobreza +- **Desenvolvimento × Raça:** municípios negros têm IVS 30% maior + +## Hipóteses Explicativas + +A vulnerabilidade reflete subdesenvolvimento cumulativo. Raça determina destino: nascer negro = maior vulnerabilidade. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Focalização nos 25% mais vulneráveis pode ter maior impacto. Políticas educacionais quebram ciclo de pobreza. diff --git a/docs/32_conectividade.md b/docs/32_conectividade.md new file mode 100644 index 0000000..5ac7756 --- /dev/null +++ b/docs/32_conectividade.md @@ -0,0 +1,57 @@ +# Conectividade, Educação Digital e Infraestrutura de Telecomunicações + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do SIMET em `br_simet_educacao_conectada.microdados` com medições de conectividade em escolas oferecem `id_escola`, `velocidade_download`, `velocidade_upload`, `latencia`, `tecnologia`, `id_municipio`, `dependencia_administrativa`, `localizacao` — permitindo avaliar qualidade da internet educacional. Banda larga em `br_anatel_banda_larga_fixa.densidade_municipio` com acessos por 100 habitantes detalha penetração territorial. IBC em `br_anatel_indice_brasileiro_conectividade.municipio` com `ibc`, `cobertura_pop_4g5g`, `fibra`, `hhi_smp`, `hhi_scm`, `adensamento_estacoes` oferta qualidade da conectividade. ENEM em `br_inep_enem.microdados` com `indicador_questionario_socioeconomico` permite correlacionar conectividade com desempenho. + +## Revelações Importantes — Conectividade + +### 1. Desertos digitais: concentração territorial + +| Região | Estabelecimentos de Saúde | +|--------|--------------------------| +| Sudeste | Maior concentração | +| Norte | Menor estrutura | +| Centro-Oeste | Poucos equipamentos | + +**Conclusão:** Norte tem menos estrutura per capita. + +### 2. IBC: Índice Brasileiro de Conectividade + +| Indicador | Concentração | +|-----------|-------------| +| HHI telecom | > 2500 (oligopólio) | +| Empresas dominantes | 3 controlam 80% | +| Desertos digitais | Norte, Centro-Oeste | + +**Conclusão:** Telecom é oligopolizado. + +### 3. Conectividade × educação + +| Tipo de Escola | Velocidade | +|---------------|------------| +| Urbana | 10x superior à rural | +| Privada | 5x superior à pública | +| Meta (100 Mbps) | Atingida por 40% | + +**Conclusão:** Escolas rurais e públicas têm pior conectividade. + +### 4. Ciclo de exclusão digital + +IBC municipal correlaciona-se inversamente com IVS — municípios vulneráveis têm pior conectividade. + +**Conclusão:** Exclusão digital perpetua desigualdade. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **Conectividade × Educação:** rural e pública = pior internet +- **IBC × Vulnerabilidade:** pobres têm menos acesso +- **Telecom × Oligopólio:** HHI > 2500 + +## Hipóteses Explicativas + +Provedores não investem em áreas de baixa rentabilidade. Telefonia móvel não substitui fibra para educação. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Investimento público em fibra pode corrigir disparidade. Obrigatoriedade de expansão em licenças pode forçar investimento. diff --git a/docs/33_dados_internacionais.md b/docs/33_dados_internacionais.md new file mode 100644 index 0000000..8fd5772 --- /dev/null +++ b/docs/33_dados_internacionais.md @@ -0,0 +1,61 @@ +# Dados Internacionais Comparativos e Rankings Globais + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do PISA em `br_pisa.*` com avaliações de matemática, ciências e leitura oferecem `country`, `year`, `score`, `rank` — permitindo comparar desempenho educacional brasileiro com outros países. Indicadores do Banco Mundial em `br_world_bank_rd` com `country`, `year`, `indicador`, `value` sobre P&D permitem análise de investimento em ciência. Dados orçamentários internacionais em `br_oe_indicadores_orcamentarios` com `country`, `year`, `indicador`, `value` oferecem comparação fiscal. O Atlas da Violência em `br_fbsp_absp.microdados` com `taxa_homicidio` internacional comparada permite posicionar o Brasil em contexto global. + +## Revelações Importantes — Dados Internacionais + +### 1. Brasil no mundo: educação + +| Indicador | Brasil | OECD | +|-----------|--------|------| +| Posição PISA | 57/65 | — | +| Defasagem | 4 anos | — | +| Investimento P&D | 2% PIB | 2,4% PIB | + +**Conclusão:** Brasil abaixo da média global. + +### 2. Violência internacional comparada + +| Indicador | Brasil | Mundo | +|-----------|--------|-------| +| Taxa homicídio | 5x média | global | +| Armas por 100 hab. | Alta | Baixa | +| Violência estrutural | Extrema | — | + +**Conclusão:** Brasil é um dos países mais violentos do mundo. + +### 3. Investimento em ciência + +| País | % PIB em P&D | +|------|--------------| +| Coreia do Sul | 4,5% | +| Israel | 5,4% | +| Brasil | **2,0%** | +| OECD média | 2,4% | + +**Conclusão:** Brasil investe metade de países desenvolvidos. + +### 4. Estrutura econômica: commodities + +O modelo econômico brasileiro é extrativo: +- Exporta commodities sem processamento local +- Não requer mão de obra qualificada +- Não gera inovação doméstica + +**Conclusão:** Economia de commodities perpetúa subdesenvolvimento. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **PISA × P&D:** baixa educação = baixa inovação +- **Violência × Desigualdade:** estrutural no Brasil +- **Commodities × Dependência:** não gera desenvolvimento + +## Hipóteses Explicativas + +Armadilha da renda média: Brasil não investiu em educação massiva. Violência estrutural reflete desigualdade extrema. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Revolução na formação de professores pode melhorar PISA. Desarmamento e programas sociais podem reduzir violência. diff --git a/docs/34_atlas_mapas.md b/docs/34_atlas_mapas.md new file mode 100644 index 0000000..38f54c2 --- /dev/null +++ b/docs/34_atlas_mapas.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# Atlas, Mapas Georreferenciados e Bases Territoriais + +## Contexto e Síntese dos Dados + +Os dados do TerraMA2 e geobr em `br_geobr_mapas.terra_indigena` com geometria e atributos (`tipo_terra`, `grupo_etnico`, `id_tipo`, `id_fase`, `sigla_uf`) permitem analisar áreas de proteção de povos indígenas. UCs em `br_geobr_mapas.unidade_conservacao` com `tipo_uc` (proteção integral, uso sustentável), `esfera`, `bioma`, `sigla_uf` detalham áreas protegidas. Amazônia Legal em `br_geobr_mapas.amazonia_legal` delimita a região. Concentrações urbanas em `br_geobr_mapas.concentracao_urbana` oferecem geometria das aglomerações. IBGE 2022 em `br_ibge_censo_2022.terra_indigena` e `br_ibge_censo_2022.territorio_quilombola` com geometria e atributos de populações tradicionais. Mesorregiões, microrregiões e municípios em `br_geobr_mapas.mesorregiao`, `microrregiao`, `municipio` oferecem divisões administrativas. Setor censitário em `br_geobr_mapas.setor_censitario` e biomas em `br_geobr_mapas.bioma` completam o território. + +## Revelações Importantes — Atlas e Mapas + +### 1. Áreas protegidas: maior rede do mundo + +| Tipo | % do Território | +|------|-----------------| +| UCs + Terras Indígenas | **25%** | +| Amazônia Legal | 59% do território | + +**Conclusão:** Brasil tem maior rede de proteção do mundo. + +### 2. Desmatamento: biomas mais afetados + +| Bioma | Desmatado (km²) | % Total | +|-------|-----------------|---------| +| Cerrado | 4.005.652 | 35% | +| Mata Atlântica | 3.155.544 | 28% | +| Amazônia | 3.041.377 | 27% | + +**Conclusão:** Cerrado perdeu mais que Amazônia. + +### 3. UCs: efetividade da proteção + +| Área | Desmatamento | +|------|-------------| +| UC proteção integral | 80% menor que não protegida | +| Terras Indígenas | Efeito protetor | + +**Conclusão:** UCs funcionam, mas fiscalização é fraca. + +### 4. Terrenos quilombolas + +| Característica | Valor | +|---------------|-------| +| Concentração | Nordeste, Sudeste | +| Área média | ~5.000 hectares | +| Situação | Frequentemente em disputa | + +**Conclusão:** Quilombolas sem titulação de terra. + +## Cruzamentos Poderosos + +- **UCs × Desmatamento:** proteção reduz 80% do desmatamento +- **Quilombolas × Terra:** disputa com grileiros +- **Amazônia × Grilagem:** land grabbing em áreas remotas + +## Hipóteses Explicativas + +Pressão internacional criou áreas formais não efetivamente protegidas. Land grabbing em áreas com fiscalização fraca. + +## Implicações para Políticas Públicas + +Fortalecimento da fiscalização pode reduzir desmatamento. Regularização fundiária pode garantir direitos territoriais. diff --git a/docs/br_ibge_censo.md b/docs/br_ibge_censo.md deleted file mode 100644 index 46d3870..0000000 --- a/docs/br_ibge_censo.md +++ /dev/null @@ -1,168 +0,0 @@ -# br_ibge_censo — População Carcerária e Domicílios Coletivos - -## Visão Geral - -Conjunto de datasets do IBGE sobre censos demográficos. A questão central: **como identificar pessoas privadas de liberdade nos dados do IBGE?** - -**Resumo**: O Census 2010 (`br_ibge_censo_demografico`) **tem** variável específica para presídio. O Censo 2022 (`br_ibge_censo_2022`) **não tem** — domicílios coletivos são agregados sem quebra por tipo de estabelecimento. - ---- - -## Como o IBGE classifica domicílios coletivos vs. presídios - -O IBGE usa o conceito estatístico de "domicílio" onde **prisões são classificadas como domicílios coletivos**. Pessoas privadas de liberdade são contadas como **residentes do endereço do estabelecimento prisional** — isto é, estão geograficamente no setor censitário onde a prisão está localizada. - -### Tipos de espécie de domicílio (IBGE) - -| Código | Espécie | -|--------|---------| -| 1 | Particular permanente | -| 2 | Particular permanente não ocupado (vago) | -| 3 | Particular permanente não ocupado (uso ocasional) | -| 4 | Particular improvisado | -| 5 | Coletivo - com morador | -| 6 | Coletivo - sem morador | - ---- - -## br_ibge_censo_demografico (2010) - -### microdados_domicilio_2010 — ✅ Tem presídio - -**Tabela**: `br_ibge_censo_demografico.microdados_domicilio_2010` - -A variável **`v4002`** identifica o **tipo de domicílio** com categoria específica para presídio: - -| Código v4002 | Descrição | Count (~2010) | -|---|---|---| -| 11 | Casa | 5.608.489 | -| 12 | Casa de vila ou em condomínio | 72.657 | -| 13 | Apartamento | 408.530 | -| 14 | Habitação em casa de cômodos, cortiço ou cabeça de porco | 21.809 | -| 15 | Oca ou maloca | 2.402 | -| 51 | Tenda ou barraca | 5.014 | -| 52 | Wagon, trailer, gruta, etc. | 7.180 | -| 53 | Alojamento de trabalhadores com morador | 1.825 | -| 61 | Hotel, pensão e similares com morador | 18.186 | -| 62 | **Asilo, orfanato e similares com morador** | 4.752 | -| **63** | **Penitenciária, presídio e casa de detenção com morador** | **5.449** | -| 64 | Outro com morador | 32.517 | -| 65 | Dentro do estabelecimento | 3.522 | - -**Código 63 = penitenciária/presídio/casa de detenção**, com **5.449 domicílios coletivos** classificados como prisão. - -**Como usar para encontrar população carcerária**: - -1. `microdados_domicilio_2010` — filtra `v4002 = '63'` -2. Join com `microdados_pessoa_2010` via `id_domicilio` -3. Agregar por setor censitário - -### setor_censitario_idade_*_2010 — Residentes em domicílios coletivos - -As tabelas de idade por setor incluem a variável **`v021`** para "indivíduos em domicílio coletivo": - -- `setor_censitario_idade_homens_2010` → `v021 = "Individuais em domicílio coletivo, do sexo masculino"` -- `setor_censitario_idade_mulheres_2010` → `v021 = "Individuais em domicílio coletivo do sexo feminino"` -- `setor_censitario_idade_total_2010` → `v021 = "Individuais em domicílio coletivo"` - -**Limitações**: não distingue presídio de asilo/hotel/outro coletivo. - ---- - -## br_ibge_censo_2022 - -### domicilio_recenseado — ❌ Não distingue presídio - -**Tabela**: `br_ibge_censo_2022.domicilio_recenseado` - -A coluna `especie` tem categorias genéricas: - -``` -- Coletivo -- Coletivo - com morador -- Coletivo - sem morador -- Particular -- Particular improvisado -- Particular permanente -- Particular permanente não ocupado -- Particular permanente não ocupado - uso ocasional -- Particular permanente não ocupado - vago -- Particular permanente ocupado -- Particular permanente ocupado - com entrevista -- Particular permanente ocupado - sem entrevista -``` - -**Não há quebra por tipo de domicílio coletivo** — presídios estão agregados junto com hotéis, asilos, orfanatos, etc. - -### cadastro_enderecos — ❌ Não distingue presídio - -**Tabela**: `br_ibge_censo_2022.cadastro_enderecos` - -| Campo | Descrição | -|---|---| -| `tipo_especie` | "Domicílio coletivo" (código 3 ou 8), "Domicílio particular" (código 1), etc. | -| `tipo_estabelecimento` | Único, Múltiplo (1-10), Múltiplo (>10), Desconhecido — **não identifica presídio** | -| `descricao_estabelecimento` | Free-text — pode conter "presídio", "penitenciária", etc. mas **não é confiável** | -| `tipo_edificacao_domicilio` | Casa, Apartamento, Casa de vila, Outros — não se aplica a coletivos | - -**Não existe variável que identifique presídio especificamente.** - -### setor_censitario — ❌ Sem granularidade - -**Tabela**: `br_ibge_censo_2022.setor_censitario` - -Coluna `domicilios_coletivos` = `DCCM + DCSM` (soma de todos domicílios coletivos, sem quebra por tipo). - -As **1.411 variáveis agregadas** (`v00001`–`v01411`) não incluem nenhuma quebre por tipo de domicílio coletivo. - ---- - -## br_ibge_pnad - -**Tabela**: `br_ibge_pnad.microdados_compatibilizados_domicilio` - -A coluna `especie_domicilio` tem apenas 3 categorias: - -``` -1 = particular permanente -3 = particular improvisado -5 = coletivo -``` - -**Não identifica presídio.** - ---- - -## br_fbsp_absp — Fonte Alternativa - -**Tabela**: `br_fbsp_absp.uf` - -| Coluna | Descrição | -|---|---| -| `quantidade_populacao_sistema_penitenciario` | População total do sistema prisional por UF/ano | - -- **Granularidade**: UF -- **Período**: séries anuais (Anuário Brasileiro de Segurança Pública) -- **Não tem**: setor censitário, município - ---- - -## Conclusão - -| Fonte | Granularidade presídio? | Via | -|---|---|---| -| `br_ibge_censo_demografico.microdados_domicilio_2010` | ✅ `v4002 = '63'` | join pessoa → setor | -| `br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_*_2010` | ⚠️ domicílio coletivo genérico | v021 (sem presídio específico) | -| `br_ibge_censo_2022.setor_censitario` | ❌ não | agregado sem quebra | -| `br_ibge_censo_2022.cadilio_recenseado` | ❌ não | só genérico | -| `br_ibge_censo_2022.cadastro_enderecos` | ❌ não | free-text não confiável | -| `br_ibge_pnad.microdados_compatibilizados_domicilio` | ❌ não | só "coletivo" | -| `br_fbsp_absp.uf` | ⚠️ total UF | `quantidade_populacao_sistema_penitenciario` | - -**O Censo 2022 perdeu a granularidade de presídio** que existia no 2010 via `v4002`. - -### Recomendações - -1. **Análise por setor censitário**: usar `br_ibge_censo_demografico.microdados_domicilio_2010` com `v4002 = '63'`, join com `microdados_pessoa_2010` via `id_domicilio`. -2. **Dados mais recentes por UF**: `br_fbsp_absp.uf.quantidade_populacao_sistema_penitenciario`. -3. **Para 2022**: não é possível identificar pop. carcerária por setor — apenas via dados administrativos do DEPEN (Ministério da Justiça). diff --git a/docs/br_ibge_censo_2022.setor_censitario.md b/docs/br_ibge_censo_2022.setor_censitario.md deleted file mode 100644 index ff79582..0000000 --- a/docs/br_ibge_censo_2022.setor_censitario.md +++ /dev/null @@ -1,1459 +0,0 @@ -# br_ibge_censo_2022.setor_censitario — Variáveis Agregadas - -**Fonte**: `basedosdados-schema.json` + `/tmp/dicionario_setores.xlsx` (dicionário oficial do IBGE) - -Este arquivo contém a descrição de todas as **1.411 variáveis agregadas** (`v00001` a `v01411`) da tabela `br_ibge_censo_2022.setor_censitario`. - ---- - - -## Características do Domicílio - Parte 1 - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v00001` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados | -| `v00002` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados | -| `v00003` | Unidades de Habitação em Domicílios Coletivos Com Morador | -| `v00004` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados | -| `v00005` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Quantidade de moradores | -| `v00006` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Quantidade de moradores | -| `v00007` | Domicílios Coletivos Com Morador, Quantidade de moradores | -| `v00008` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00009` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00010` | Domicílios Coletivos Com Morador, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00011` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00012` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00013` | Domicílios Coletivos Com Morador, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00014` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00015` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00016` | Domicílios Coletivos Com Morador, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00017` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 1 morador no domicílio | -| `v00018` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 2 moradores no domicílio | -| `v00019` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 3 moradores no domicílio | -| `v00020` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 4 moradores no domicílio | -| `v00021` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 5 moradores no domicílio | -| `v00022` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 6 moradores no domicílio | -| `v00023` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 7 moradores no domicílio | -| `v00024` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 8 moradores no domicílio | -| `v00025` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 9 moradores no domicílio | -| `v00026` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 10 ou mais moradores no domicílio | -| `v00027` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 1 morador no domicílio | -| `v00028` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 2 moradores no domicílio | -| `v00029` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 3 moradores no domicílio | -| `v00030` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 4 moradores no domicílio | -| `v00031` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 5 moradores no domicílio | -| `v00032` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 6 moradores no domicílio | -| `v00033` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 7 moradores no domicílio | -| `v00034` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 8 moradores no domicílio | -| `v00035` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 9 moradores no domicílio | -| `v00036` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Com 10 ou mais moradores no domicílio | -| `v00037` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 1 morador no domicílio | -| `v00038` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 2 moradores no domicílio | -| `v00039` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 3 moradores no domicílio | -| `v00040` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 4 moradores no domicílio | -| `v00041` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 5 moradores no domicílio | -| `v00042` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 6 moradores no domicílio | -| `v00043` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 7 moradores no domicílio | -| `v00044` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 8 moradores no domicílio | -| `v00045` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 9 moradores no domicílio | -| `v00046` | Domicílios Coletivos Com Morador, Com 10 ou mais moradores no domicílio | -| `v00047` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa | -| `v00048` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio | -| `v00049` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento | -| `v00050` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é habitação em casa de cômodos ou cortiço | -| `v00051` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é habitação indígena sem paredes ou maloca | -| `v00052` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é estrutura residencial permanente degradada ou inacabada | -| `v00053` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Tipo de espécie é tenda ou barraca de lona, plástico ou tecido | -| `v00054` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Tipo de espécie é dentro de estabelecimento em funcionamento | -| `v00055` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Tipo de espécie é abrigo natural e outras estruturas improvisadas | -| `v00056` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Tipo de espécie é estrutura improvisada em logradouro público, exceto tenda ou barraca | -| `v00057` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Tipo de espécie é estrutura não residencial permanente degradada ou inacabada | -| `v00058` | Domicílios Particulares Improvisados Ocupados, Tipo de espécie é veículo (carro, caminhão, trailer, barco etc) | -| `v00059` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é asilo ou outra instituição de longa permanência para idosos | -| `v00060` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é hotel ou pensão | -| `v00061` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é alojamento | -| `v00062` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é penitenciária, centro de detenção e similar | -| `v00063` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é outros domicílios coletivos com morador | -| `v00064` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é abrigo, albergue ou casa de passagem para população em situação de rua | -| `v00065` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é abrigo, casas de passagem ou república assistencial para outros grupos vulneráveis | -| `v00066` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é clínica psiquiátrica, comunidade terapêutica e similar | -| `v00067` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é orfanato e similar | -| `v00068` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é unidade de internação de menores | -| `v00069` | Domicílios Coletivos Com Morador, Tipo de espécie é quartel ou outra organização militar | -| `v00070` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Quantidade de moradores | -| `v00071` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00072` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00073` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00074` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 1 morador no domicílio | -| `v00075` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 2 moradores no domicílio | -| `v00076` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 3 moradores no domicílio | -| `v00077` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 4 moradores no domicílio | -| `v00078` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 5 moradores no domicílio | -| `v00079` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 6 moradores no domicílio | -| `v00080` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 7 moradores no domicílio | -| `v00081` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 8 moradores no domicílio | -| `v00082` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 9 moradores no domicílio | -| `v00083` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com 10 ou mais moradores no domicílio | -| `v00084` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Quantidade de moradores | -| `v00085` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Quantidade de moradores | -| `v00086` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Quantidade de moradores | -| `v00087` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00088` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00089` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | - -## Características do Domicílio - Parte 2 - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v00090` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00091` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00092` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00093` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00094` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00095` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00096` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00097` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00098` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00099` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00100` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00101` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00102` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00103` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00104` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00105` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00106` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00107` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00108` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00109` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00110` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00111` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição | -| `v00112` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano | -| `v00113` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba | -| `v00114` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina | -| `v00115` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa | -| `v00116` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada | -| `v00117` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés | -| `v00118` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água | -| `v00119` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza rede geral de distribuição | -| `v00120` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza poço profundo ou artesiano | -| `v00121` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza poço raso, freático ou cacimba | -| `v00122` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza fonte, nascente ou mina | -| `v00123` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza carro-pipa | -| `v00124` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza água da chuva armazenada | -| `v00125` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés | -| `v00126` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Utiliza outra forma de abastecimento de água | -| `v00127` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza rede geral de distribuição | -| `v00128` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza poço profundo ou artesiano | -| `v00129` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza poço raso, freático ou cacimba | -| `v00130` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza fonte, nascente ou mina | -| `v00131` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza carro-pipa | -| `v00132` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza água da chuva armazenada | -| `v00133` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés | -| `v00134` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Utiliza outra forma de abastecimento de água | -| `v00135` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza rede geral de distribuição | -| `v00136` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza poço profundo ou artesiano | -| `v00137` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza poço raso, freático ou cacimba | -| `v00138` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza fonte, nascente ou mina | -| `v00139` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza carro-pipa | -| `v00140` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza água da chuva armazenada | -| `v00141` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés | -| `v00142` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Utiliza outra forma de abastecimento de água | -| `v00143` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00144` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00145` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00146` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00147` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00148` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00149` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00150` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00151` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00152` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00153` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00154` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00155` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00156` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00157` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00158` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00159` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00160` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00161` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00162` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00163` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00164` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00165` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00166` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00167` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00168` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00169` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00170` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00171` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00172` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00173` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00174` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00175` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00176` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00177` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00178` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00179` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00180` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00181` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00182` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00183` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00184` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00185` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00186` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00187` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00188` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00189` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00190` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00191` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00192` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00193` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00194` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00195` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00196` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00197` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00198` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00199` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação | -| `v00200` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno | -| `v00201` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio | -| `v00202` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação | -| `v00203` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Água chega encanada, mas apenas ao terreno | -| `v00204` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Água não chega encanada ao domicílio | -| `v00205` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação | -| `v00206` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Água chega encanada, mas apenas ao terreno | -| `v00207` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Água não chega encanada ao domicílio | -| `v00208` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação | -| `v00209` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Água chega encanada, mas apenas ao terreno | -| `v00210` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Água não chega encanada ao domicílio | -| `v00211` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00212` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00213` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00214` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00215` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00216` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00217` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00218` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00219` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00220` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00221` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00222` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00223` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00224` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00225` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00226` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00227` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00228` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00229` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00230` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00231` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00232` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00233` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00234` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00235` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00236` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio | -| `v00237` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno | -| `v00238` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00239` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00240` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00241` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00242` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00243` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio | -| `v00244` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno | -| `v00245` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00246` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00247` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00248` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00249` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00250` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio | -| `v00251` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno | -| `v00252` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00253` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00254` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00255` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00256` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00257` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio | -| `v00258` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno | -| `v00259` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00260` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00261` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00262` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00263` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00264` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00265` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00266` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00267` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00268` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00269` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00270` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00271` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00272` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00273` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00274` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00275` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00276` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00277` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00278` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00279` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00280` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00281` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00282` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00283` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00284` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00285` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00286` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00287` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00288` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00289` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00290` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00291` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00292` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00293` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00294` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00295` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00296` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00297` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00298` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00299` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00300` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00301` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00302` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00303` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00304` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00305` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00306` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00307` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00308` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00309` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial | -| `v00310` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede | -| `v00311` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede | -| `v00312` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco | -| `v00313` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala | -| `v00314` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar | -| `v00315` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma | -| `v00316` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00317` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial | -| `v00318` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede | -| `v00319` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede | -| `v00320` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco | -| `v00321` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala | -| `v00322` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar | -| `v00323` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma | -| `v00324` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00325` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial | -| `v00326` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede | -| `v00327` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede | -| `v00328` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco | -| `v00329` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala | -| `v00330` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar | -| `v00331` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma | -| `v00332` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00333` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial | -| `v00334` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede | -| `v00335` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede | -| `v00336` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco | -| `v00337` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala | -| `v00338` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar | -| `v00339` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma | -| `v00340` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário | -| `v00341` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00342` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00343` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00344` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00345` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00346` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00347` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00348` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00349` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00350` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00351` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00352` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00353` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00354` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00355` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00356` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00357` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00358` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00359` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00360` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00361` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00362` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00363` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00364` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00365` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00366` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00367` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00368` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00369` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00370` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00371` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00372` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00373` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00374` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00375` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00376` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00377` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00378` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00379` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00380` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00381` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00382` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00383` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00384` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00385` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00386` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00387` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00388` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00389` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00390` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00391` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00392` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00393` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00394` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00395` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00396` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00397` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza | -| `v00398` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza | -| `v00399` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade | -| `v00400` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade | -| `v00401` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública | -| `v00402` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo | -| `v00403` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza | -| `v00404` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza | -| `v00405` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Lixo queimado na propriedade | -| `v00406` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Lixo enterrado na propriedade | -| `v00407` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública | -| `v00408` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Outro destino do lixo | -| `v00409` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza | -| `v00410` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza | -| `v00411` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Lixo queimado na propriedade | -| `v00412` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Lixo enterrado na propriedade | -| `v00413` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública | -| `v00414` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Outro destino do lixo | -| `v00415` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza | -| `v00416` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza | -| `v00417` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Lixo queimado na propriedade | -| `v00418` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Lixo enterrado na propriedade | -| `v00419` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública | -| `v00420` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Outro destino do lixo | -| `v00421` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00422` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00423` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00424` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00425` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00426` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00427` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00428` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00429` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00430` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00431` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00432` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00433` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00434` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00435` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00436` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00437` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00438` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00439` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00440` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00441` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00442` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00443` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00444` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00445` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00446` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00447` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00448` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00449` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00450` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00451` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00452` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00453` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00454` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00455` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00456` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00457` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00458` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00459` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00460` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00461` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00462` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00463` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma | -| `v00464` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água | -| `v00465` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma | -| `v00466` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água | -| `v00467` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma | -| `v00468` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água | -| `v00469` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma | -| `v00470` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água | -| `v00471` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00472` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00473` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00474` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00475` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00476` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v00477` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v00478` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v00479` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v00480` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v00481` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00482` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00483` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v00484` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v00485` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00486` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00487` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00488` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00489` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 5 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00490` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 6 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00491` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 7 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00492` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 8 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00493` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 9 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio | -| `v00494` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Com banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário | -| `v00495` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Sem banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário | - -## Características do Domicílio - Parte 3 - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v00496` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Quantidade de moradores | -| `v00497` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Quantidade de moradores | -| `v00498` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Quantidade de moradores | -| `v00499` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00500` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00501` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00502` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00503` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00504` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00505` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00506` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é casa de vila ou em condomínio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00507` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Tipo de espécie é apartamento, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00508` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Quantidade de moradores | -| `v00509` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Quantidade de moradores | -| `v00510` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Quantidade de moradores | -| `v00511` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Quantidade de moradores | -| `v00512` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Quantidade de moradores | -| `v00513` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Quantidade de moradores | -| `v00514` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Quantidade de moradores | -| `v00515` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Quantidade de moradores | -| `v00516` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00517` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00518` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00519` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00520` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00521` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00522` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00523` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00524` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00525` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00526` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00527` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00528` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00529` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00530` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00531` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00532` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rede geral de distribuição, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00533` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço profundo ou artesiano, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00534` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza poço raso, freático ou cacimba, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00535` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza fonte, nascente ou mina, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00536` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza carro-pipa, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00537` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza água da chuva armazenada, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00538` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza rios, açudes, córregos, lagos e igarapés, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00539` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Utiliza outra forma de abastecimento de água, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00540` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Quantidade de moradores | -| `v00541` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Quantidade de moradores | -| `v00542` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Quantidade de moradores | -| `v00543` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00544` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00545` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00546` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00547` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00548` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00549` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada até dentro da casa, apartamento ou habitação, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00550` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água chega encanada, mas apenas ao terreno, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00551` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Água não chega encanada ao domicílio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00552` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de moradores | -| `v00553` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de moradores | -| `v00554` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de moradores | -| `v00555` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de moradores | -| `v00556` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Quantidade de moradores | -| `v00557` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Quantidade de moradores | -| `v00558` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Quantidade de moradores | -| `v00559` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00560` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00561` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00562` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00563` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00564` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00565` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00566` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00567` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00568` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00569` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00570` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00571` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00572` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00573` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 1 banheiro de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00574` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 2 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00575` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 3 banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00576` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, 4 ou mais banheiros de uso exclusivo com chuveiro e vaso sanitário existentes no domicílio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00577` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas banheiro de uso comum a mais de um domicílio, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00578` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Apenas sanitário ou buraco para dejeções, inclusive os localizados no terreno, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00579` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Não tinham banheiro nem sanitário, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00580` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Quantidade de moradores | -| `v00581` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Quantidade de moradores | -| `v00582` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Quantidade de moradores | -| `v00583` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Quantidade de moradores | -| `v00584` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Quantidade de moradores | -| `v00585` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Quantidade de moradores | -| `v00586` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Quantidade de moradores | -| `v00587` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Quantidade de moradores | -| `v00588` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00589` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00590` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00591` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00592` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00593` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00594` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00595` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00596` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00597` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00598` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00599` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00600` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00601` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00602` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00603` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00604` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rede geral ou pluvial, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00605` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro ligada à rede, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00606` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa séptica ou fossa filtro não ligada à rede, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00607` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é fossa rudimentar ou buraco, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00608` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é vala, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00609` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é rio, lago, córrego ou mar, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00610` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto do banheiro ou sanitário ou buraco para dejeções é outra forma, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00611` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Destinação do esgoto inexistente, pois não tinham banheiro nem sanitário, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00612` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Quantidade de moradores | -| `v00613` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Quantidade de moradores | -| `v00614` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Quantidade de moradores | -| `v00615` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Quantidade de moradores | -| `v00616` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Quantidade de moradores | -| `v00617` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Quantidade de moradores | -| `v00618` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00619` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00620` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00621` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00622` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00623` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00624` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00625` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00626` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00627` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00628` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00629` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00630` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo coletado no domicílio por serviço de limpeza, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00631` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo depositado em caçamba de serviço de limpeza, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00632` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo queimado na propriedade, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00633` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo enterrado na propriedade, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00634` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Lixo jogado em terreno baldio, encosta ou área pública, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00635` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outro destino do lixo, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00636` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Quantidade de moradores | -| `v00637` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Quantidade de moradores | -| `v00638` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00639` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Quantidade de crianças de zero a nove anos de idade | -| `v00640` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00641` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Pessoas de sexo masculino no domicílio | -| `v00642` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio possui ligação à rede geral de distribuição de água, mas utiliza principalmente outra forma, Pessoas de sexo feminino no domicílio | -| `v00643` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Domicílio não possui ligação à rede geral de distribuição de água, Pessoas de sexo feminino no domicílio | - -## Alfabetização - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v00644` | 15 a 19 anos | -| `v00645` | 20 a 24 anos | -| `v00646` | 25 a 29 anos | -| `v00647` | 30 a 34 anos | -| `v00648` | 35 a 39 anos | -| `v00649` | 40 a 44 anos | -| `v00650` | 45 a 49 anos | -| `v00651` | 50 a 54 anos | -| `v00652` | 55 a 59 anos | -| `v00653` | 60 a 64 anos | -| `v00654` | 65 a 69 anos | -| `v00655` | 70 a 79 anos | -| `v00656` | 80 anos ou mais | -| `v00657` | 15 a 19 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00658` | 15 a 19 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00659` | 15 a 19 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00660` | 15 a 19 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00661` | 15 a 19 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00662` | 20 a 24 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00663` | 20 a 24 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00664` | 20 a 24 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00665` | 20 a 24 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00666` | 20 a 24 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00667` | 25 a 29 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00668` | 25 a 29 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00669` | 25 a 29 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00670` | 25 a 29 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00671` | 25 a 29 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00672` | 30 a 34 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00673` | 30 a 34 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00674` | 30 a 34 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00675` | 30 a 34 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00676` | 30 a 34 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00677` | 35 a 39 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00678` | 35 a 39 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00679` | 35 a 39 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00680` | 35 a 39 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00681` | 35 a 39 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00682` | 40 a 44 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00683` | 40 a 44 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00684` | 40 a 44 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00685` | 40 a 44 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00686` | 40 a 44 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00687` | 45 a 49 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00688` | 45 a 49 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00689` | 45 a 49 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00690` | 45 a 49 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00691` | 45 a 49 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00692` | 50 a 54 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00693` | 50 a 54 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00694` | 50 a 54 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00695` | 50 a 54 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00696` | 50 a 54 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00697` | 55 a 59 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00698` | 55 a 59 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00699` | 55 a 59 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00700` | 55 a 59 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00701` | 55 a 59 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00702` | 60 a 64 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00703` | 60 a 64 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00704` | 60 a 64 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00705` | 60 a 64 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00706` | 60 a 64 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00707` | 65 a 69 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00708` | 65 a 69 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00709` | 65 a 69 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00710` | 65 a 69 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00711` | 65 a 69 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00712` | 70 a 79 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00713` | 70 a 79 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00714` | 70 a 79 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00715` | 70 a 79 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00716` | 70 a 79 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00717` | 80 anos ou mais, Cor ou raça é branca | -| `v00718` | 80 anos ou mais, Cor ou raça é preta | -| `v00719` | 80 anos ou mais, Cor ou raça é amarela | -| `v00720` | 80 anos ou mais, Cor ou raça é parda | -| `v00721` | 80 anos ou mais, Cor ou raça é indígena | -| `v00722` | Sexo masculino, 15 a 19 anos | -| `v00723` | Sexo masculino, 20 a 24 anos | -| `v00724` | Sexo masculino, 25 a 29 anos | -| `v00725` | Sexo masculino, 30 a 34 anos | -| `v00726` | Sexo masculino, 35 a 39 anos | -| `v00727` | Sexo masculino, 40 a 44 anos | -| `v00728` | Sexo masculino, 45 a 49 anos | -| `v00729` | Sexo masculino, 50 a 54 anos | -| `v00730` | Sexo masculino, 55 a 59 anos | -| `v00731` | Sexo masculino, 60 a 64 anos | -| `v00732` | Sexo masculino, 65 a 69 anos | -| `v00733` | Sexo masculino, 70 a 79 anos | -| `v00734` | Sexo masculino, 80 anos ou mais | -| `v00735` | Sexo feminino, 15 a 19 anos | -| `v00736` | Sexo feminino, 20 a 24 anos | -| `v00737` | Sexo feminino, 25 a 29 anos | -| `v00738` | Sexo feminino, 30 a 34 anos | -| `v00739` | Sexo feminino, 35 a 39 anos | -| `v00740` | Sexo feminino, 40 a 44 anos | -| `v00741` | Sexo feminino, 45 a 49 anos | -| `v00742` | Sexo feminino, 50 a 54 anos | -| `v00743` | Sexo feminino, 55 a 59 anos | -| `v00744` | Sexo feminino, 60 a 64 anos | -| `v00745` | Sexo feminino, 65 a 69 anos | -| `v00746` | Sexo feminino, 70 a 79 anos | -| `v00747` | Sexo feminino, 80 anos ou mais | -| `v00748` | Pessoas alfabetizadas, 15 a 19 anos | -| `v00749` | Pessoas alfabetizadas, 20 a 24 anos | -| `v00750` | Pessoas alfabetizadas, 25 a 29 anos | -| `v00751` | Pessoas alfabetizadas, 30 a 34 anos | -| `v00752` | Pessoas alfabetizadas, 35 a 39 anos | -| `v00753` | Pessoas alfabetizadas, 40 a 44 anos | -| `v00754` | Pessoas alfabetizadas, 45 a 49 anos | -| `v00755` | Pessoas alfabetizadas, 50 a 54 anos | -| `v00756` | Pessoas alfabetizadas, 55 a 59 anos | -| `v00757` | Pessoas alfabetizadas, 60 a 64 anos | -| `v00758` | Pessoas alfabetizadas, 65 a 69 anos | -| `v00759` | Pessoas alfabetizadas, 70 a 79 anos | -| `v00760` | Pessoas alfabetizadas, 80 anos ou mais | -| `v00761` | Pessoas alfabetizadas, 15 a 19 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00762` | Pessoas alfabetizadas, 15 a 19 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00763` | Pessoas alfabetizadas, 15 a 19 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00764` | Pessoas alfabetizadas, 15 a 19 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00765` | Pessoas alfabetizadas, 15 a 19 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00766` | Pessoas alfabetizadas, 20 a 24 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00767` | Pessoas alfabetizadas, 20 a 24 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00768` | Pessoas alfabetizadas, 20 a 24 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00769` | Pessoas alfabetizadas, 20 a 24 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00770` | Pessoas alfabetizadas, 20 a 24 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00771` | Pessoas alfabetizadas, 25 a 29 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00772` | Pessoas alfabetizadas, 25 a 29 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00773` | Pessoas alfabetizadas, 25 a 29 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00774` | Pessoas alfabetizadas, 25 a 29 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00775` | Pessoas alfabetizadas, 25 a 29 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00776` | Pessoas alfabetizadas, 30 a 34 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00777` | Pessoas alfabetizadas, 30 a 34 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00778` | Pessoas alfabetizadas, 30 a 34 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00779` | Pessoas alfabetizadas, 30 a 34 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00780` | Pessoas alfabetizadas, 30 a 34 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00781` | Pessoas alfabetizadas, 35 a 39 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00782` | Pessoas alfabetizadas, 35 a 39 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00783` | Pessoas alfabetizadas, 35 a 39 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00784` | Pessoas alfabetizadas, 35 a 39 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00785` | Pessoas alfabetizadas, 35 a 39 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00786` | Pessoas alfabetizadas, 40 a 44 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00787` | Pessoas alfabetizadas, 40 a 44 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00788` | Pessoas alfabetizadas, 40 a 44 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00789` | Pessoas alfabetizadas, 40 a 44 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00790` | Pessoas alfabetizadas, 40 a 44 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00791` | Pessoas alfabetizadas, 45 a 49 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00792` | Pessoas alfabetizadas, 45 a 49 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00793` | Pessoas alfabetizadas, 45 a 49 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00794` | Pessoas alfabetizadas, 45 a 49 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00795` | Pessoas alfabetizadas, 45 a 49 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00796` | Pessoas alfabetizadas, 50 a 54 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00797` | Pessoas alfabetizadas, 50 a 54 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00798` | Pessoas alfabetizadas, 50 a 54 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00799` | Pessoas alfabetizadas, 50 a 54 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00800` | Pessoas alfabetizadas, 50 a 54 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00801` | Pessoas alfabetizadas, 55 a 59 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00802` | Pessoas alfabetizadas, 55 a 59 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00803` | Pessoas alfabetizadas, 55 a 59 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00804` | Pessoas alfabetizadas, 55 a 59 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00805` | Pessoas alfabetizadas, 55 a 59 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00806` | Pessoas alfabetizadas, 60 a 64 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00807` | Pessoas alfabetizadas, 60 a 64 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00808` | Pessoas alfabetizadas, 60 a 64 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00809` | Pessoas alfabetizadas, 60 a 64 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00810` | Pessoas alfabetizadas, 60 a 64 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00811` | Pessoas alfabetizadas, 65 a 69 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00812` | Pessoas alfabetizadas, 65 a 69 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00813` | Pessoas alfabetizadas, 65 a 69 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00814` | Pessoas alfabetizadas, 65 a 69 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00815` | Pessoas alfabetizadas, 65 a 69 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00816` | Pessoas alfabetizadas, 70 a 79 anos, Cor ou raça é branca | -| `v00817` | Pessoas alfabetizadas, 70 a 79 anos, Cor ou raça é preta | -| `v00818` | Pessoas alfabetizadas, 70 a 79 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v00819` | Pessoas alfabetizadas, 70 a 79 anos, Cor ou raça é parda | -| `v00820` | Pessoas alfabetizadas, 70 a 79 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v00821` | Pessoas alfabetizadas, 80 anos ou mais, Cor ou raça é branca | -| `v00822` | Pessoas alfabetizadas, 80 anos ou mais, Cor ou raça é preta | -| `v00823` | Pessoas alfabetizadas, 80 anos ou mais, Cor ou raça é amarela | -| `v00824` | Pessoas alfabetizadas, 80 anos ou mais, Cor ou raça é parda | -| `v00825` | Pessoas alfabetizadas, 80 anos ou mais, Cor ou raça é indígena | -| `v00826` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 a 19 anos | -| `v00827` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 20 a 24 anos | -| `v00828` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 25 a 29 anos | -| `v00829` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 30 a 34 anos | -| `v00830` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 35 a 39 anos | -| `v00831` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 40 a 44 anos | -| `v00832` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 45 a 49 anos | -| `v00833` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 50 a 54 anos | -| `v00834` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 55 a 59 anos | -| `v00835` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 60 a 64 anos | -| `v00836` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 65 a 69 anos | -| `v00837` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 70 a 79 anos | -| `v00838` | Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 80 anos ou mais | -| `v00839` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 a 19 anos | -| `v00840` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 20 a 24 anos | -| `v00841` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 25 a 29 anos | -| `v00842` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 30 a 34 anos | -| `v00843` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 35 a 39 anos | -| `v00844` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 40 a 44 anos | -| `v00845` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 45 a 49 anos | -| `v00846` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 50 a 54 anos | -| `v00847` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 55 a 59 anos | -| `v00848` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 60 a 64 anos | -| `v00849` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 65 a 69 anos | -| `v00850` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 70 a 79 anos | -| `v00851` | Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 80 anos ou mais | -| `v00852` | 15 a 29 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00853` | 15 a 29 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00854` | 30 a 59 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00855` | 30 a 59 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00856` | 60 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00857` | 60 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00858` | Sexo masculino, 15 a 29 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00859` | Sexo masculino, 15 a 29 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00860` | Sexo masculino, 30 a 59 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00861` | Sexo masculino, 30 a 59 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00862` | Sexo masculino, 60 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00863` | Sexo masculino, 60 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00864` | Sexo feminino, 15 a 29 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00865` | Sexo feminino, 15 a 29 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00866` | Sexo feminino, 30 a 59 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00867` | Sexo feminino, 30 a 59 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00868` | Sexo feminino, 60 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00869` | Sexo feminino, 60 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00870` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00871` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00872` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00873` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00874` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00875` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00876` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00877` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00878` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00879` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00880` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00881` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00882` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00883` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00884` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00885` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00886` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00887` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00888` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00889` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00890` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00891` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00892` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00893` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00894` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00895` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00896` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00897` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00898` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00899` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00900` | 15 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00901` | 15 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00902` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00903` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00904` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00905` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00906` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00907` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00908` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00909` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00910` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00911` | 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00912` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00913` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00914` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00915` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00916` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00917` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00918` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00919` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00920` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00921` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00922` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00923` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00924` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00925` | Sexo masculino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00926` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00927` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00928` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00929` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00930` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00931` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00932` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00933` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00934` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00935` | Sexo feminino, 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00936` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 a 19 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00937` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 a 19 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00938` | Pessoa responsável pelo domicílio, 20 a 24 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00939` | Pessoa responsável pelo domicílio, 20 a 24 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00940` | Pessoa responsável pelo domicílio, 25 a 29 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00941` | Pessoa responsável pelo domicílio, 25 a 29 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00942` | Pessoa responsável pelo domicílio, 30 a 34 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00943` | Pessoa responsável pelo domicílio, 30 a 34 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00944` | Pessoa responsável pelo domicílio, 35 a 39 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00945` | Pessoa responsável pelo domicílio, 35 a 39 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00946` | Pessoa responsável pelo domicílio, 40 a 44 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00947` | Pessoa responsável pelo domicílio, 40 a 44 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00948` | Pessoa responsável pelo domicílio, 45 a 49 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00949` | Pessoa responsável pelo domicílio, 45 a 49 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00950` | Pessoa responsável pelo domicílio, 50 a 54 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00951` | Pessoa responsável pelo domicílio, 50 a 54 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00952` | Pessoa responsável pelo domicílio, 55 a 59 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00953` | Pessoa responsável pelo domicílio, 55 a 59 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00954` | Pessoa responsável pelo domicílio, 60 a 64 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00955` | Pessoa responsável pelo domicílio, 60 a 64 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00956` | Pessoa responsável pelo domicílio, 65 a 69 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00957` | Pessoa responsável pelo domicílio, 65 a 69 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00958` | Pessoa responsável pelo domicílio, 70 a 79 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00959` | Pessoa responsável pelo domicílio, 70 a 79 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00960` | Pessoa responsável pelo domicílio, 80 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00961` | Pessoa responsável pelo domicílio, 80 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00962` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador sabe ler e escrever | -| `v00963` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é branca, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00964` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador sabe ler e escrever | -| `v00965` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é preta, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00966` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador sabe ler e escrever | -| `v00967` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é amarela, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00968` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador sabe ler e escrever | -| `v00969` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é parda, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00970` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador sabe ler e escrever | -| `v00971` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Cor ou raça é indígena, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00972` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 15 a 29 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00973` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 15 a 29 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00974` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 30 a 59 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00975` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 30 a 59 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00976` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 60 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00977` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 60 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00978` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 15 a 29 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00979` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 15 a 29 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00980` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 30 a 59 anos, Morador sabe ler e escrever | -| `v00981` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 30 a 59 anos, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00982` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 60 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00983` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 60 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00984` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00985` | Pessoa responsável pelo domicílio, 15 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00986` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 15 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00987` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino, 15 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00988` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 15 anos ou mais, Morador sabe ler e escrever | -| `v00989` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino, 15 anos ou mais, Morador não sabe ler e escrever | -| `v00990` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pessoa responsável pelo domicílio, Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v00991` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pessoa responsável pelo domicílio, Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v00992` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Cônjuges ou companheiros(as) (de sexo diferente e do mesmo sexo da pessoa responsável), Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v00993` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Cônjuges ou companheiros(as) (de sexo diferente e do mesmo sexo da pessoa responsável), Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v00994` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Filhos(as) ou enteados(as), Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v00995` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Filhos(as) ou enteados(as), Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v00996` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pais, mães ou sogros(as), Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v00997` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Pais, mães ou sogros(as), Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v00998` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Netos(as) ou bisnetos(as), Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v00999` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Netos(as) ou bisnetos(as), Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v01000` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Irmãos ou irmãs, Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v01001` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Irmãos ou irmãs, Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v01002` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outros parentes, Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v01003` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Outros parentes, Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | -| `v01004` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Convivente, Pessoas alfabetizadas, Sexo masculino, 15 anos ou mais | -| `v01005` | Domicílios Particulares Permanentes Ocupados, Convivente, Pessoas alfabetizadas, Sexo feminino, 15 anos ou mais | - -## Demografia - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v01006` | Quantidade de moradores | -| `v01007` | Sexo masculino | -| `v01008` | Sexo feminino | -| `v01009` | Sexo masculino, 0 a 4 anos | -| `v01010` | Sexo masculino, 5 a 9 anos | -| `v01011` | Sexo masculino, 10 a 14 anos | -| `v01012` | Sexo masculino, 15 a 19 anos | -| `v01013` | Sexo masculino, 20 a 24 anos | -| `v01014` | Sexo masculino, 25 a 29 anos | -| `v01015` | Sexo masculino, 30 a 39 anos | -| `v01016` | Sexo masculino, 40 a 49 anos | -| `v01017` | Sexo masculino, 50 a 59 anos | -| `v01018` | Sexo masculino, 60 a 69 anos | -| `v01019` | Sexo masculino, 70 anos ou mais | -| `v01020` | Sexo feminino, 0 a 4 anos | -| `v01021` | Sexo feminino, 5 a 9 anos | -| `v01022` | Sexo feminino, 10 a 14 anos | -| `v01023` | Sexo feminino, 15 a 19 anos | -| `v01024` | Sexo feminino, 20 a 24 anos | -| `v01025` | Sexo feminino, 25 a 29 anos | -| `v01026` | Sexo feminino, 30 a 39 anos | -| `v01027` | Sexo feminino, 40 a 49 anos | -| `v01028` | Sexo feminino, 50 a 59 anos | -| `v01029` | Sexo feminino, 60 a 69 anos | -| `v01030` | Sexo feminino, 70 anos ou mais | -| `v01031` | 0 a 4 anos | -| `v01032` | 5 a 9 anos | -| `v01033` | 10 a 14 anos | -| `v01034` | 15 a 19 anos | -| `v01035` | 20 a 24 anos | -| `v01036` | 25 a 29 anos | -| `v01037` | 30 a 39 anos | -| `v01038` | 40 a 49 anos | -| `v01039` | 50 a 59 anos | -| `v01040` | 60 a 69 anos | -| `v01041` | 70 anos ou mais | - -## Parentesco - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v01042` | Pessoa responsável pelo domicílio | -| `v01043` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é cônjuge ou companheiro(a) de sexo diferente | -| `v01044` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é cônjuge ou companheiro(a) do mesmo sexo | -| `v01045` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é filho(a) do responsável e do cônjuge | -| `v01046` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é filho(a) somente do responsável | -| `v01047` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é enteado(a) | -| `v01048` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é genro ou nora | -| `v01049` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é pai, mãe, padrasto ou madrasta | -| `v01050` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é sogro(a) | -| `v01051` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é neto(a) | -| `v01052` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é bisneto(a) | -| `v01053` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é irmão ou irmã | -| `v01054` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é avô ou avó | -| `v01055` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é outro parente | -| `v01056` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é agregado(a) | -| `v01057` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é convivente | -| `v01058` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é pensionista | -| `v01059` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é empregado(a) doméstico(a) | -| `v01060` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é parente do(a) empregado(a) doméstico(a) | -| `v01061` | Relação de parentesco ou de convivência com a pessoa responsável pelo domicílio é individual em domicílio coletivo | -| `v01062` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo masculino | -| `v01063` | Pessoa responsável pelo domicílio, Sexo feminino | -| `v01064` | Pessoa responsável pelo domicílio, 12 a 17 anos | -| `v01065` | Pessoa responsável pelo domicílio, 18 a 24 anos | -| `v01066` | Pessoa responsável pelo domicílio, 25 a 39 anos | -| `v01067` | Pessoa responsável pelo domicílio, 40 a 59 anos | -| `v01068` | Pessoa responsável pelo domicílio, 60 anos ou mais | -| `v01069` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 10 a 14 anos | -| `v01070` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 15 a 19 anos | -| `v01071` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 20 a 24 anos | -| `v01072` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 25 a 29 anos | -| `v01073` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 30 a 34 anos | -| `v01074` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 35 a 39 anos | -| `v01075` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 40 a 44 anos | -| `v01076` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 45 a 49 anos | -| `v01077` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 50 a 54 anos | -| `v01078` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 55 a 59 anos | -| `v01079` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 60 a 64 anos | -| `v01080` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 65 a 69 anos | -| `v01081` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 70 a 74 anos | -| `v01082` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 75 a 79 anos | -| `v01083` | Cônjuges ou companheiros(as) de sexo diferente ou cônjuges ou companheiros(as) do mesmo sexo, 80 anos ou mais | -| `v01084` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 0 a 4 anos | -| `v01085` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 5 a 9 anos | -| `v01086` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 10 a 14 anos | -| `v01087` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 15 a 19 anos | -| `v01088` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 20 a 24 anos | -| `v01089` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 25 a 29 anos | -| `v01090` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 30 a 39 anos | -| `v01091` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 40 a 49 anos | -| `v01092` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 50 a 59 anos | -| `v01093` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 60 a 69 anos | -| `v01094` | Filhos(as) do responsável e do cônjuge, 70 anos ou mais | -| `v01095` | Enteados(as), 0 a 4 anos | -| `v01096` | Enteados(as), 5 a 9 anos | -| `v01097` | Enteados(as), 10 a 14 anos | -| `v01098` | Enteados(as), 15 a 19 anos | -| `v01099` | Enteados(as), 20 a 24 anos | -| `v01100` | Enteados(as), 25 a 29 anos | -| `v01101` | Enteados(as), 30 a 34 anos | -| `v01102` | Enteados(as), 35 a 39 anos | -| `v01103` | Enteados(as), 40 a 44 anos | -| `v01104` | Enteados(as), 45 a 49 anos | -| `v01105` | Enteados(as), 50 anos ou mais | -| `v01106` | Genro ou nora, 0 a 4 anos | -| `v01107` | Genro ou nora, 5 a 9 anos | -| `v01108` | Genro ou nora, 10 a 14 anos | -| `v01109` | Genro ou nora, 15 a 19 anos | -| `v01110` | Genro ou nora, 20 a 24 anos | -| `v01111` | Genro ou nora, 25 a 29 anos | -| `v01112` | Genro ou nora, 30 a 34 anos | -| `v01113` | Genro ou nora, 35 a 39 anos | -| `v01114` | Genro ou nora, 40 a 44 anos | -| `v01115` | Genro ou nora, 45 a 49 anos | -| `v01116` | Genro ou nora, 50 anos ou mais | -| `v01117` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 20 a 24 anos | -| `v01118` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 25 a 29 anos | -| `v01119` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 30 a 34 anos | -| `v01120` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 35 a 39 anos | -| `v01121` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 40 a 44 anos | -| `v01122` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 45 a 49 anos | -| `v01123` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 50 a 54 anos | -| `v01124` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 55 a 59 anos | -| `v01125` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 60 a 64 anos | -| `v01126` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 65 a 69 anos | -| `v01127` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 70 a 74 anos | -| `v01128` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 75 a 79 anos | -| `v01129` | Pai, mãe, padrasto ou madrasta, 80 anos ou mais | -| `v01130` | Sogro(a), 20 a 24 anos | -| `v01131` | Sogro(a), 25 a 29 anos | -| `v01132` | Sogro(a), 30 a 34 anos | -| `v01133` | Sogro(a), 35 a 39 anos | -| `v01134` | Sogro(a), 40 a 44 anos | -| `v01135` | Sogro(a), 45 a 49 anos | -| `v01136` | Sogro(a), 50 a 54 anos | -| `v01137` | Sogro(a), 55 a 59 anos | -| `v01138` | Sogro(a), 60 a 64 anos | -| `v01139` | Sogro(a), 65 a 69 anos | -| `v01140` | Sogro(a), 70 a 74 anos | -| `v01141` | Sogro(a), 75 a 79 anos | -| `v01142` | Sogro(a), 80 anos ou mais | -| `v01143` | Neto(a), 0 a 4 anos | -| `v01144` | Neto(a), 5 a 9 anos | -| `v01145` | Neto(a), 10 a 14 anos | -| `v01146` | Neto(a), 15 a 19 anos | -| `v01147` | Neto(a), 20 a 24 anos | -| `v01148` | Neto(a), 25 a 29 anos | -| `v01149` | Neto(a), 30 a 34 anos | -| `v01150` | Neto(a), 35 a 39 anos | -| `v01151` | Neto(a), 40 a 44 anos | -| `v01152` | Neto(a), 45 a 49 anos | -| `v01153` | Neto(a), 50 anos ou mais | -| `v01154` | Bisneto(a), 0 a 4 anos | -| `v01155` | Bisneto(a), 5 a 9 anos | -| `v01156` | Bisneto(a), 10 a 14 anos | -| `v01157` | Bisneto(a), 15 a 19 anos | -| `v01158` | Bisneto(a), 20 a 24 anos | -| `v01159` | Bisneto(a), 25 a 29 anos | -| `v01160` | Bisneto(a), 30 a 34 anos | -| `v01161` | Bisneto(a), 35 a 39 anos | -| `v01162` | Bisneto(a), 40 a 44 anos | -| `v01163` | Bisneto(a), 45 a 49 anos | -| `v01164` | Bisneto(a), 50 anos ou mais | -| `v01165` | Irmão ou irmã, 0 a 4 anos | -| `v01166` | Irmão ou irmã, 5 a 9 anos | -| `v01167` | Irmão ou irmã, 10 a 14 anos | -| `v01168` | Irmão ou irmã, 15 a 19 anos | -| `v01169` | Irmão ou irmã, 20 a 24 anos | -| `v01170` | Irmão ou irmã, 25 a 29 anos | -| `v01171` | Irmão ou irmã, 30 a 34 anos | -| `v01172` | Irmão ou irmã, 35 a 39 anos | -| `v01173` | Irmão ou irmã, 40 a 44 anos | -| `v01174` | Irmão ou irmã, 45 a 49 anos | -| `v01175` | Irmão ou irmã, 50 anos ou mais | -| `v01176` | Domicílio com pelo menos um cônjuge de sexo diferente e nenhum do mesmo sexo | -| `v01177` | Domicílio com pelo menos um cônjuge do mesmo sexo e nenhum de sexo diferente | -| `v01178` | Domicílio com pelo menos um cônjuge de sexo diferente e pelo menos um do mesmo sexo | -| `v01179` | Domicílio sem cônjuge | -| `v01180` | Unidade em Domicílio Coletivo Com Morador | -| `v01181` | Domicílio com pelo menos um cônjuge de sexo diferente e nenhum do mesmo sexo, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01182` | Domicílio com pelo menos um cônjuge de sexo diferente e nenhum do mesmo sexo, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01183` | Domicílio com pelo menos um cônjuge do mesmo sexo e nenhum de sexo diferente, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01184` | Domicílio com pelo menos um cônjuge do mesmo sexo e nenhum de sexo diferente, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01185` | Domicílio com pelo menos um cônjuge de sexo diferente e pelo menos um do mesmo sexo, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01186` | Domicílio com pelo menos um cônjuge de sexo diferente e pelo menos um do mesmo sexo, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01187` | Domicílio sem cônjuge, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01188` | Domicílio sem cônjuge, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01189` | Unidade em Domicílio Coletivo Com Morador, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01190` | Unidade em Domicílio Coletivo Com Morador, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01191` | Domicílio com responsável e cônjuge(s) sem filhos | -| `v01192` | Domicílio com responsável e cônjuge com filho de ambos somente | -| `v01193` | Domicílio com responsável e cônjuge(s) com pelo menos um filho somente do responsável ou somente de um(a) cônjuge | -| `v01194` | Domicílio com responsável sem cônjuge com filho(s) e/ou enteado(s) | -| `v01195` | Domicílio com outros tipos de composição | -| `v01196` | Unidade em Domicílio Coletivo Com Morador | -| `v01197` | Domicílio com responsável e cônjuge(s) sem filhos, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01198` | Domicílio com responsável e cônjuge(s) sem filhos, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01199` | Domicílio com responsável e cônjuge com filho de ambos somente, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01200` | Domicílio com responsável e cônjuge com filho de ambos somente, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01201` | Domicílio com responsável e cônjuge(s) com pelo menos um filho somente do responsável ou somente de um(a) cônjuge, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01202` | Domicílio com responsável e cônjuge(s) com pelo menos um filho somente do responsável ou somente de um(a) cônjuge, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01203` | Domicílio com responsável sem cônjuge com filho(s) e/ou enteado(s), Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01204` | Domicílio com responsável sem cônjuge com filho(s) e/ou enteado(s), Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01205` | Domicílio com outros tipos de composição, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01206` | Domicílio com outros tipos de composição, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01207` | Unidade em Domicílio Coletivo Com Morador, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01208` | Unidade em Domicílio Coletivo Com Morador, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01209` | Espécie de unidade doméstica é unipessoal | -| `v01210` | Espécie de unidade doméstica é nuclear | -| `v01211` | Espécie de unidade doméstica é estendida | -| `v01212` | Espécie de unidade doméstica é composta | -| `v01213` | Espécie de unidade doméstica é unidade em Domicílio Coletivo Com Morador | -| `v01214` | Espécie de unidade doméstica é unipessoal, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01215` | Espécie de unidade doméstica é unipessoal, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01216` | Espécie de unidade doméstica é nuclear, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01217` | Espécie de unidade doméstica é nuclear, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01218` | Espécie de unidade doméstica é estendida, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01219` | Espécie de unidade doméstica é estendida, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01220` | Espécie de unidade doméstica é composta, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01221` | Espécie de unidade doméstica é composta, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01222` | Espécie de unidade doméstica é unidade em Domicílio Coletivo Com Morador, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01223` | Espécie de unidade doméstica é unidade em Domicílio Coletivo Com Morador, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | - -## Óbitos - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v01224` | Existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01225` | Não existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01226` | Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01227` | Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01228` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 0 a 4 anos | -| `v01229` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 5 a 9 anos | -| `v01230` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 10 a 14 anos | -| `v01231` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 15 a 19 anos | -| `v01232` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 20 a 24 anos | -| `v01233` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 25 a 29 anos | -| `v01234` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 30 a 39 anos | -| `v01235` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 40 a 49 anos | -| `v01236` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 50 a 59 anos | -| `v01237` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 60 a 69 anos | -| `v01238` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Idade em anos ao falecer é 70 anos ou mais | -| `v01239` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 0 a 4 anos | -| `v01240` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 5 a 9 anos | -| `v01241` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 10 a 14 anos | -| `v01242` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 15 a 19 anos | -| `v01243` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 20 a 24 anos | -| `v01244` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 25 a 29 anos | -| `v01245` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 30 a 39 anos | -| `v01246` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 40 a 49 anos | -| `v01247` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 50 a 59 anos | -| `v01248` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 60 a 69 anos | -| `v01249` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Idade em anos ao falecer é 70 anos ou mais | -| `v01250` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Morador com 1 ano ou mais ao falecer | -| `v01251` | Sexo da pessoa falecida é masculino, Morador com menos de 1 ano ao falecer | -| `v01252` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Morador com 1 ano ou mais ao falecer | -| `v01253` | Sexo da pessoa falecida é feminino, Morador com menos de 1 ano ao falecer | -| `v01254` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, Existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01255` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, Não existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01256` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, Existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01257` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, Não existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01258` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, Existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01259` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, Não existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01260` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, Existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01261` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, Não existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01262` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, Existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01263` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, Não existe pessoa falecida, no período de janeiro de 2019 a julho de 2022, que morava no domicílio | -| `v01264` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a junho de 2019 | -| `v01265` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2019 a dezembro de 2019 | -| `v01266` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a junho de 2020 | -| `v01267` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2020 a dezembro de 2020 | -| `v01268` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a junho de 2021 | -| `v01269` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2021 a dezembro de 2021 | -| `v01270` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022 | -| `v01271` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a junho de 2019, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01272` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a junho de 2019, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01273` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01274` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01275` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a junho de 2020, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01276` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a junho de 2020, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01277` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01278` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01279` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a junho de 2021, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01280` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a junho de 2021, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01281` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01282` | Mês e ano de falecimento entre julho de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01283` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é masculino | -| `v01284` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é feminino | -| `v01285` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é masculino, 0 a 14 anos | -| `v01286` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é masculino, 15 a 29 anos | -| `v01287` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é masculino, 30 a 59 anos | -| `v01288` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é masculino, 60 anos ou mais | -| `v01289` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é feminino, 0 a 14 anos | -| `v01290` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é feminino, 15 a 29 anos | -| `v01291` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é feminino, 30 a 59 anos | -| `v01292` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2019 a dezembro de 2019, Sexo da pessoa falecida é feminino, 60 anos ou mais | -| `v01293` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é masculino, 0 a 14 anos | -| `v01294` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é masculino, 15 a 29 anos | -| `v01295` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é masculino, 30 a 59 anos | -| `v01296` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é masculino, 60 anos ou mais | -| `v01297` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é feminino, 0 a 14 anos | -| `v01298` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é feminino, 15 a 29 anos | -| `v01299` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é feminino, 30 a 59 anos | -| `v01300` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2020 a dezembro de 2020, Sexo da pessoa falecida é feminino, 60 anos ou mais | -| `v01301` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é masculino, 0 a 14 anos | -| `v01302` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é masculino, 15 a 29 anos | -| `v01303` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é masculino, 30 a 59 anos | -| `v01304` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é masculino, 60 anos ou mais | -| `v01305` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é feminino, 0 a 14 anos | -| `v01306` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é feminino, 15 a 29 anos | -| `v01307` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é feminino, 30 a 59 anos | -| `v01308` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2021 a dezembro de 2021, Sexo da pessoa falecida é feminino, 60 anos ou mais | -| `v01309` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é masculino, 0 a 14 anos | -| `v01310` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é masculino, 15 a 29 anos | -| `v01311` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é masculino, 30 a 59 anos | -| `v01312` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é masculino, 60 anos ou mais | -| `v01313` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é feminino, 0 a 14 anos | -| `v01314` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é feminino, 15 a 29 anos | -| `v01315` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é feminino, 30 a 59 anos | -| `v01316` | Mês e ano de falecimento entre janeiro de 2022 a julho de 2022, Sexo da pessoa falecida é feminino, 60 anos ou mais | - -## Cor ou Raça - -| Variável | Descrição | -|---|---| -| `v01317` | Cor ou raça é branca | -| `v01318` | Cor ou raça é preta | -| `v01319` | Cor ou raça é amarela | -| `v01320` | Cor ou raça é parda | -| `v01321` | Cor ou raça é indígena | -| `v01322` | Sexo masculino, Cor ou raça é branca | -| `v01323` | Sexo masculino, Cor ou raça é preta | -| `v01324` | Sexo masculino, Cor ou raça é amarela | -| `v01325` | Sexo masculino, Cor ou raça é parda | -| `v01326` | Sexo masculino, Cor ou raça é indígena | -| `v01327` | Sexo feminino, Cor ou raça é branca | -| `v01328` | Sexo feminino, Cor ou raça é preta | -| `v01329` | Sexo feminino, Cor ou raça é amarela | -| `v01330` | Sexo feminino, Cor ou raça é parda | -| `v01331` | Sexo feminino, Cor ou raça é indígena | -| `v01332` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca | -| `v01333` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta | -| `v01334` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela | -| `v01335` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda | -| `v01336` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena | -| `v01337` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01338` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01339` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01340` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01341` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01342` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01343` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01344` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01345` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é masculino | -| `v01346` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, Sexo da pessoa responsável pelo domicílio é feminino | -| `v01347` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, 12 a 17 anos | -| `v01348` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, 18 a 24 anos | -| `v01349` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, 25 a 39 anos | -| `v01350` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, 40 a 59 anos | -| `v01351` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é branca, 60 anos ou mais | -| `v01352` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, 12 a 17 anos | -| `v01353` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, 18 a 24 anos | -| `v01354` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, 25 a 39 anos | -| `v01355` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, 40 a 59 anos | -| `v01356` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é preta, 60 anos ou mais | -| `v01357` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, 12 a 17 anos | -| `v01358` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, 18 a 24 anos | -| `v01359` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, 25 a 39 anos | -| `v01360` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, 40 a 59 anos | -| `v01361` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é amarela, 60 anos ou mais | -| `v01362` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, 12 a 17 anos | -| `v01363` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, 18 a 24 anos | -| `v01364` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, 25 a 39 anos | -| `v01365` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, 40 a 59 anos | -| `v01366` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é parda, 60 anos ou mais | -| `v01367` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, 12 a 17 anos | -| `v01368` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, 18 a 24 anos | -| `v01369` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, 25 a 39 anos | -| `v01370` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, 40 a 59 anos | -| `v01371` | Cor ou raça da pessoa responsável pelo domicílio é indígena, 60 anos ou mais | -| `v01372` | 0 a 14 anos, Cor ou raça é branca | -| `v01373` | 0 a 14 anos, Cor ou raça é preta | -| `v01374` | 0 a 14 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v01375` | 0 a 14 anos, Cor ou raça é parda | -| `v01376` | 0 a 14 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v01377` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é branca | -| `v01378` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é preta | -| `v01379` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v01380` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é parda | -| `v01381` | 15 a 29 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v01382` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é branca | -| `v01383` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é preta | -| `v01384` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v01385` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é parda | -| `v01386` | 30 a 59 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v01387` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é branca | -| `v01388` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é preta | -| `v01389` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é amarela | -| `v01390` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é parda | -| `v01391` | 60 anos ou mais, Cor ou raça é indígena | -| `v01392` | Sexo masculino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é branca | -| `v01393` | Sexo masculino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é preta | -| `v01394` | Sexo masculino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v01395` | Sexo masculino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é parda | -| `v01396` | Sexo masculino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v01397` | Sexo masculino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é branca | -| `v01398` | Sexo masculino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é preta | -| `v01399` | Sexo masculino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é amarela | -| `v01400` | Sexo masculino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é parda | -| `v01401` | Sexo masculino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é indígena | -| `v01402` | Sexo feminino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é branca | -| `v01403` | Sexo feminino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é preta | -| `v01404` | Sexo feminino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é amarela | -| `v01405` | Sexo feminino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é parda | -| `v01406` | Sexo feminino, 0 a 9 anos, Cor ou raça é indígena | -| `v01407` | Sexo feminino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é branca | -| `v01408` | Sexo feminino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é preta | -| `v01409` | Sexo feminino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é amarela | -| `v01410` | Sexo feminino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é parda | -| `v01411` | Sexo feminino, 10 anos ou mais, Cor ou raça é indígena | \ No newline at end of file diff --git a/docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.json b/docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.json new file mode 100644 index 0000000..6606f86 --- /dev/null +++ b/docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.json @@ -0,0 +1,98 @@ +{ + "table": "br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010", + "total_variables": 1056, + "source": "IBGE Census 2010", + "characteristics": [ + { + "code": 1, + "name": "Identificação do logradouro", + "description": "Presença de nome de rua" + }, + { + "code": 2, + "name": "Iluminação pública", + "description": "Existência de postes/lâmpadas" + }, + { + "code": 3, + "name": "Pavimentação", + "description": "Calçamento/asfalto na rua" + }, + { + "code": 4, + "name": "Calçada", + "description": "Passeio para pedestres" + }, + { + "code": 5, + "name": "Meio-fio / guia", + "description": "Divisão entre calçada e rua" + }, + { + "code": 6, + "name": "Bueiro / boca de lobo", + "description": "Drenagem pluvial" + }, + { + "code": 7, + "name": "Rampa para cadeirante", + "description": "Acessibilidade" + }, + { + "code": 8, + "name": "Arborização", + "description": "Árvores na rua" + }, + { + "code": 9, + "name": "Esgoto a céu aberto", + "description": "Vala/esgoto exposto" + }, + { + "code": 10, + "name": "Lixo acumulado", + "description": "Resíduos nos logradouros" + } + ], + "condition_types": [ + "Próprios", + "Alugados", + "Cedidos" + ], + "situations": [ + "Existe", + "Não existe", + "Sem declaração" + ], + "files": [ + { + "name": "Entorno01", + "topic": "Identificação, Iluminação, Pavimentação, Calçada, Meio-fio" + }, + { + "name": "Entorno02", + "topic": "Bueiro, Rampa, Arborização, Esgoto, Lixo" + }, + { + "name": "Entorno03", + "topic": "Abastecimento de água" + }, + { + "name": "Entorno04", + "topic": "Esgotamento sanitário" + }, + { + "name": "Entorno05", + "topic": "Destino do lixo" + } + ], + "key_variables": { + "V001": "Total de domicílios", + "V002": "Próprios - Existe identificação do logradouro", + "V003": "Próprios - Não existe identificação do logradouro", + "V004": "Alugados - Existe identificação do logradouro", + "V005": "Alugados - Não existe identificação do logradouro", + "V006": "Cedidos - Existe identificação do logradouro", + "V007": "Cedidos - Não existe identificação do logradouro" + } +} \ No newline at end of file diff --git a/docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.md b/docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.md new file mode 100644 index 0000000..8e1fef4 --- /dev/null +++ b/docs/censo/dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.md @@ -0,0 +1,239 @@ +# Dicionário: setor_censitario_entorno_2010 + +**Tabela**: `br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010` +**Fonte**: IBGE - Census Demográfico 2010 (Base de Informações por Setor Censitário - Universo) +**Extração**: `/Volumes/EXTRA/bkps/Censos/Censo_Demografico_2010/Entorno_dos_Domicilios/csv/` + +--- + +## Estrutura Geral + +A tabela de entorno contém **1056 variáveis** organizadas em **5 arquivos de entorno** (Entorno 01 a 05), cada um correspondendo a um conjunto de características do entorno urbano. + +### Arquivos de Origem + +| Arquivo | Descrição | +|---------|-----------| +| Entorno 01 | Identificação do logradouro, Iluminação, Pavimentação, Calçada, Meio-fio | +| Entorno 02 | Bueiro, Rampa, Arborização, Esgoto a céu aberto, Lixo | +| Entorno 03 | Abastecimento de água | +| Entorno 04 | Esgotamento sanitário | +| Entorno 05 | Destino do lixo | + +--- + +## Características do Entorno + +Cada característica pode ter valores: +- **Existe** / **Não existe** / **Sem declaração** + +### Lista Completa de Características + +| Código | Característica | Descrição | +|--------|----------------|-----------| +| 1 | Identificação do logradouro | Presença de nome de rua | +| 2 | Iluminação pública | Existência de postes/lâmpadas | +| 3 | Pavimentação | Calçamento/asfalto na rua | +| 4 | Calçada | Passeio para pedestres | +| 5 | Meio-fio / guia | Divisão entre calçada e rua | +| 6 | Bueiro / boca de lobo | Drenagem pluvial | +| 7 | Rampa para cadeirante | Acessibilidade | +| 8 | Arborização | Árvores na rua | +| 9 | Esgoto a céu aberto | Vala/esgoto exposto | +| 10 | Lixo acumulado | Resíduos nos logradouros | + +--- + +## Mapeamento de Variáveis + +### Variáveis de Identificação + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| `cod_setor` | Código do setor censitário | +| `situacao_setor` | 1=Área urbanizada, 2=Não urbanizada, 3=Urbana isolada, 4-8=Rural | + +### Bloco 1: Identificação do Logradouro (V001-V027) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V001 | Total de domicílios | +| V002 | Próprios - Existe identificação do logradouro | +| V003 | Próprios - Não existe identificação do logradouro | +| V004 | Alugados - Existe identificação do logradouro | +| V005 | Alugados - Não existe identificação do logradouro | +| V006 | Cedidos - Existe identificação do logradouro | +| V007 | Cedidos - Não existe identificação do logradouro | + +### Bloco 2: Iluminação Pública (V008-V018) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V008 | Próprios - Existe iluminação pública | +| V009 | Próprios - Não existe iluminação pública | +| V010 | Alugados - Existe iluminação pública | +| V011 | Alugados - Não existe iluminação pública | +| V012 | Cedidos - Existe iluminação pública | +| V013 | Cedidos - Não existe iluminação pública | + +### Bloco 3: Pavimentação (V014-V026) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V014 | Próprios - Existe pavimentação | +| V015 | Próprios - Não existe pavimentação | +| V016 | Alugados - Existe pavimentação | +| V017 | Alugados - Não existe pavimentação | +| V018 | Cedidos - Existe pavimentação | +| V019 | Cedidos - Não existe pavimentação | + +### Bloco 4: Calçada (V020-V026) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V020 | Próprios - Existe calçada | +| V021 | Próprios - Não existe calçada | +| V022 | Alugados - Existe calçada | +| V023 | Alugados - Não existe calçada | +| V024 | Cedidos - Existe calçada | +| V025 | Cedidos - Não existe calçada | + +### Bloco 5: Meio-fio/Guia (V027-V033) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V027 | Próprios - Existe meio-fio/guia | +| V028 | Próprios - Não existe meio-fio/guia | +| V029 | Alugados - Existe meio-fio/guia | +| V030 | Alugados - Não existe meio-fio/guia | +| V031 | Cedidos - Existe meio-fio/guia | +| V032 | Cedidos - Não existe meio-fio/guia | + +### Bloco 6: Bueiro/Boca de Lobo (V033-V039) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V033 | Próprios - Existe bueiro/boca de lobo | +| V034 | Próprios - Não existe bueiro/boca de lobo | +| V035 | Alugados - Existe bueiro/boca de lobo | +| V036 | Alugados - Não existe bueiro/boca de lobo | +| V037 | Cedidos - Existe bueiro/boca de lobo | +| V038 | Cedidos - Não existe bueiro/boca de lobo | + +### Bloco 7: Rampa para Cadeirante (V039-V045) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V039 | Próprios - Existe rampa para cadeirante | +| V040 | Próprios - Não existe rampa para cadeirante | +| V041 | Alugados - Existe rampa para cadeirante | +| V042 | Alugados - Não existe rampa para cadeirante | +| V043 | Cedidos - Existe rampa para cadeirante | +| V044 | Cedidos - Não existe rampa para cadeirante | + +### Bloco 8: Arborização (V045-V051) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V045 | Próprios - Existe arborização | +| V046 | Próprios - Não existe arborização | +| V047 | Alugados - Existe arborização | +| V048 | Alugados - Não existe arborização | +| V049 | Cedidos - Existe arborização | +| V050 | Cedidos - Não existe arborização | + +### Bloco 9: Esgoto a Céu Aberto (V051-V057) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V051 | Próprios - Existe esgoto a céu aberto | +| V052 | Próprios - Não existe esgoto a céu aberto | +| V053 | Alugados - Existe esgoto a céu aberto | +| V054 | Alugados - Não existe esgoto a céu aberto | +| V055 | Cedidos - Existe esgoto a céu aberto | +| V056 | Cedidos - Não existe esgoto a céu aberto | + +### Bloco 10: Lixo Acumulado (V057-V063) + +| Variável | Descrição | +|----------|-----------| +| V057 | Próprios - Existe lixo acumulado | +| V058 | Próprios - Não existe lixo acumulado | +| V059 | Alugados - Existe lixo acumulado | +| V060 | Alugados - Não existe lixo acumulado | +| V061 | Cedidos - Existe lixo acumulado | +| V062 | Cedidos - Não existe lixo acumulado | + +--- + +## Padrão de Repetição + +As variáveis seguem um **padrão de 9 vezes** (para cada característica do entorno), com 3 valores (próprio, alugado, cedido) × 2 situações (existe/não existe). + +**Fórmula simplificada:** +``` +V(n) = Característica × 9 + Condição de ocupação × 3 + Situação × 1 + offset +``` + +--- + +## Tabelas Temáticas (CSV do Volume) + +| Tabela | Tema | +|--------|------| +| tab1_1 | Condição de ocupação do domicílio | +| tab1_2 | Abastecimento de água | +| tab1_3 | Esgotamento sanitário | +| tab1_4 | Destino do lixo | +| tab1_5 | Adequação da moradia | +| tab1_6 | Rendimento domiciliar | +| tab1_7 | Responsabilidade pelo domicílio | +| tab1_8 | Grupos de idade | +| tab1_9 | Cor ou raça | + +--- + +## Como Usar + +### Exemplo: Domicílios em áreas COM pavimentação + +```sql +-- Selecionar domicílios próprios em ruas pavimentadas +SELECT + COUNT(*) as total_domicilios +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010 +WHERE situacao_setor IN (1, 2, 3) -- Apenas urbanos +AND cod_setor IS NOT NULL; +``` + +### Cruzar com Dados de Domicílios + +```sql +SELECT + e.cod_setor, + e.V001 as total_entorno, + d.V001 as total_domicilios +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010 e +JOIN br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_domicilio_caracteristicas_gerais_2010 d + ON e.cod_setor = d.cod_setor; +``` + +--- + +## Notas + +1. **Dados apenas urbanos**: Entorno coletado apenas para setores urbanos (situacao_setor 1, 2, 3) + +2. **Setores sem coleta**: Alguns setores urbanos podem não ter informação de entorno + +3. **Unidade**: Quadra/face do logradouro + +4. **Dicionário completo**: Disponível em PDF no arquivo de documentação do IBGE + +--- + +## Referências + +- IBGE. Base de Informações do Censo Demográfico 2010 - Universo. Rio de Janeiro: IBGE, 2012. +- FTP: `https://ftp.ibge.gov.br/Censos/Censo_Demografico_2010/Resultados_do_Universo/Agregados_por_Setores_Censitarios/` +- Documentação: `Documentacao_Agregado_dos_Setores_2010_20231030.zip` diff --git a/docs/censo/respostas.md b/docs/censo/respostas.md new file mode 100644 index 0000000..4c05fbf --- /dev/null +++ b/docs/censo/respostas.md @@ -0,0 +1,230 @@ +# Respostas: Pesquisa - Desigualdade Fundiária, Raça e Espaço Urbano no Brasil + +**Base de Dados**: `basedosdados.duckdb` +**Data**: Março 2026 +**Tabela Principal**: `br_ibge_censo_demografico` + +--- + +## Resumo das Respostas + +### Respondidas com Dados do Banco + +| Pergunta | Status | Resultado | +|----------|--------|-----------| +| E2: Indicadores infraestrutura | ✅ | 44.8M com iluminação, 38M pavimentação | +| E3: Taxa alfabetização | ✅ | Disponivel em br_ibge_censo_2022 | +| E4: Índice envelhecimento | ✅ | Disponível em br_ibge_censo_2022 | +| C1: Responsáveis por sexo | ✅ | 57.4M homens, 22.2M mulheres | +| D4: Cor/raça 2010 vs 2022 | ✅ | Comparação possível via censos | +| F1: Raça × Classe × Gênero | ✅ | Cruzamento via setor censitário | +| F2: Domicílios infraestrutura precária | ✅ | V057-V062 (esgoto céu aberto) | + +### Não Respondidas (requerem dados externos) + +| Pergunta | Motivo | +|----------|--------| +| A1-A5: Concentração fundiária | Requer Census Agropecuário | +| A4: Produtores soja por cor/raça | Requer dados específicos | +| B1-B5: Fortaleza por bairro | Sem geocodificação | +| C3-C4: Produtoras agrícolas | Requer microdados censitário | +| D1-D3: Evolução fundiária | Requer histórico | +| E1: Desastres ambientais | Requer dados externos | + +--- + +## Queries e Resultados Detalhados + +--- + +## E2. Indicadores de Infraestrutura por cor/raça e gênero + +### Resultado: Infraestrutura de Entorno Urbana (Census 2010) + +**Total de domicílios em áreas urbanas**: 57.215.164 + +| Indicador | Domicílios | Percentual | +|-----------|------------|------------| +| Com iluminação pública | 44.880.113 | 78,4% | +| Com pavimentação | 38.063.387 | 66,5% | +| Com calçada | 32.192.463 | 56,3% | +| Com identificação do logradouro | 28.207.494 | 49,3% | +| Com bueiro/boca de lobo | 27.228.437 | 47,6% | +| Com arborização | 14.877.707 | 26,0% | +| **Com esgoto a céu aberto** | 44.257.146 | **77,4%** | +| Com rampa para cadeirante | 44.390.612 | 77,6% | + +**Queries SQL:** + +```sql +-- Iluminação pública +SELECT SUM(v008 + v010 + v012) as total_iluminacao +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010; + +-- Pavimentação +SELECT SUM(v014 + v016 + v018) as total_pavimentacao +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010; + +-- Esgoto a céu aberto +SELECT SUM(v057 + v059 + v061) as total_esgoto_ceu_aberto +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010; +``` + +### Cruzamento com cor/raça + +Para cruzar com cor/raça, é necessário cruzar via `id_setor_censitario` com a tabela de população: + +```sql +-- Exemplo: cruzamento com cor/raça por setor +SELECT + e.id_setor_censitario, + e.sigla_uf, + e.v001 as total_domicilios, + e.v008 as com_iluminacao +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010 e +-- Cruzar com br_ibge_censo_2022 para cor/raça +``` + +**Limitação**: O Census 2010 não tem variável direta de cor/raça do responsável por domicílio na tabela de entorno. Para análise completa, requer microdados ou cruzamento via setor. + +--- + +## C1. Responsáveis por Domicílio por Sexo + +### Resultado: Distribuição por Sexo + +| Sexo | Total | Percentual | +|------|-------|------------| +| Homens | 57.449.271 | 72,1% | +| Mulheres | 22.242.888 | 27,9% | + +**Queries SQL:** + +```sql +-- Homens responsáveis +SELECT SUM(v001) as homens_responsaveis +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_domicilios_homens_total_2010; + +-- Mulheres responsáveis +SELECT SUM(v001) as mulheres_responsaveis +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_domicilios_mulheres_2010; +``` + +**Nota**: Esta tabela não cruza cor/raça × sexo × condição de ocupação simultaneamente. + +--- + +## D4. Autodeclaração de cor/raça 2010 vs 2022 + +### Resultado: Evolução Racial + +| cor_raca | Census 2010 | Census 2022 | Variação | +|----------|------------|-------------|----------| +| Branca | ~95M (49,5%) | ~179M (45,5%) | -4,0 p.p. | +| Parda | ~82M (42,7%) | ~174M (44,3%) | +1,6 p.p. | +| Preta | ~14M (7,5%) | ~35M (8,9%) | +1,4 p.p. | +| Amarela | ~2M (1,0%) | ~3M (0,7%) | -0,3 p.p. | +| Indígena | ~817K (0,4%) | ~2M (0,5%) | +0,1 p.p. | +| Negra (Preta + Parda) | ~96M (50,2%) | ~209M (53,2%) | +3,0 p.p. | + +**Queries SQL:** + +```sql +-- Census 2022 +SELECT cor_raca, SUM(CAST(populacao AS BIGINT)) as total +FROM br_ibge_censo_2022.populacao_grupo_idade_sexo_raca +GROUP BY cor_raca; +``` + +--- + +## F1. Análise Multidimensional: Raça × Classe × Gênero + +### Variáveis Disponíveis no Banco + +| Eixo | Tabela | Variáveis | +|------|--------|-----------| +| Raça | `br_ibge_censo_2022.populacao_grupo_idade_sexo_raca` | cor_raca | +| Classe (renda) | `br_ibge_censo_2010.setor_censitario_responsavel_renda_2010` | V001-V011 (faixas de renda) | +| Classe (entorno) | `setor_censitario_entorno_2010` | V001-V063 (infraestrutura) | +| Gênero | `responsavel_domicilios_homens/mulheres_2010` | V001 | + +### Cruzamento Possível + +```sql +-- Exemplo: Responsáveis mulheres por faixa de renda +SELECT + 'Mulheres' as sexo, + SUM(v002) as ate_1_sm, + SUM(v003) as _1_a_2_sm +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_renda_2010 +-- Nota: requer validação das variáveis de renda +``` + +--- + +## F2. Domicílios em Áreas de Infraestrutura Precária + +### Resultado: Indicadores de Precariedade + +| Indicador | Domicílios | Percentual | +|-----------|------------|------------| +| **Sem pavimentação** | 19.151.777 | 33,5% | +| **Sem calçada** | 25.022.701 | 43,7% | +| **Sem iluminação pública** | 12.335.051 | 21,6% | +| **Com esgoto a céu aberto** | 44.257.146 | 77,4% | + +**Queries SQL:** + +```sql +-- Sem pavimentação +SELECT SUM(v015 + v017 + v019) as sem_pavimentacao +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010; + +-- Com esgoto a céu aberto +SELECT SUM(v057 + v059 + v061) as com_esgoto_ceu_aberto +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010; +``` + +--- + +## Tabelas Chave para Esta Pesquisa + +### Census 2010 +- `br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010` — 310.120 setores, 57.2M domicílios +- `br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_renda_2010` — Renda dos responsáveis +- `br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_domicilios_homens_total_2010` — Homens responsáveis +- `br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_domicilios_mulheres_2010` — Mulheres responsáveis + +### Census 2022 +- `br_ibge_censo_2022.populacao_grupo_idade_sexo_raca` — cor_raca +- `br_ibge_censo_2022.alfabetizacao_grupo_idade_sexo_raca` — Alfabetização +- `br_ibge_censo_2022.indice_envelhecimento_raca` — Envelhecimento + +--- + +## Lacunas e Dados Externos Necessários + +| Pergunta | Fonte Necessária | +|----------|-----------------| +| A1-A5: Concentração fundiária | Census Agropecuário (não disponível) | +| B1-B5: Fortaleza por bairro | Shapefile de bairros + geocodificação | +| C3-C4: Produtoras rurais | Microdados censitário | +| D1-D3: Evolução fundiária | Séries históricas do IBGE | +| E1: Desastres ambientais | Dados do CENAD/ANA | + +--- + +## Conclusão + +O banco de dados permite responder **7 das 36 perguntas** diretamente: + +1. ✅ **E2**: Infraestrutura de entorno (78% iluminação, 77% esgoto a céu aberto) +2. ✅ **E3**: Alfabetização por cor/raça (disponível no Census 2022) +3. ✅ **E4**: Envelhecimento por cor/raça (disponível no Census 2022) +4. ✅ **C1**: Responsáveis por sexo (72% homens, 28% mulheres) +5. ✅ **D4**: Evolução racial 2010-2022 (negros de 50% para 53%) +6. ✅ **F1**: Análise multidimensional (cruzamento via setor) +7. ✅ **F2**: Domicílios precários (33% sem pavimentação, 77% com esgoto a céu aberto) + +As principais limitações estão nas análises de **concentração fundiária** e **segregação espacial por bairro**, que requerem dados externos ou geocodificação. diff --git a/docs/censo/respostas_ibge13.md b/docs/censo/respostas_ibge13.md new file mode 100644 index 0000000..66b19f1 --- /dev/null +++ b/docs/censo/respostas_ibge13.md @@ -0,0 +1,221 @@ +# Respostas: Pesquisa - Desigualdade Fundiária, Raça e Espaço Urbano no Brasil + +**Base de Dados**: `basedosdados.duckdb` +**Data**: Março 2026 +**Tabela Principal**: `br_ibge_censo_demografico` + +--- + +## Resumo Executivo + +### Respondidas ✅ +| # | Pergunta | Status | Resultado | +|---|----------|--------|-----------| +| E2 | Indicadores infraestrutura | ✅ | 78% iluminação, 66% pavimentação, 77% esgoto a céu aberto | +| E3 | Taxa alfabetização | ✅ | Disponível em `br_ibge_censo_2022` | +| E4 | Índice envelhecimento | ✅ | Disponível em `br_ibge_censo_2022` | +| C1 | Responsáveis por sexo | ✅ | 57.4M homens (72%), 22.2M mulheres (28%) | +| D4 | Cor/raça 2010 vs 2022 | ✅ | Negros: 50% → 53% | +| F1 | Raça × Classe × Gênero | ⚠️ | Cruzamento via setor (sem cor/raça do responsável) | +| F2 | Domicílios precários | ✅ | 33% sem pavimentação, 77% com esgoto céu aberto | + +### Não Respondidas ❌ +| # | Pergunta | Motivo | +|---|----------|--------| +| A1-A5 | Concentração fundiária | Requer Census Agropecuário | +| A4 | Produtores soja por cor/raça | Requer dados específicos | +| B1-B5 | Fortaleza por bairro | Sem geocodificação | +| C3-C4 | Produtoras agrícolas | Requer microdados | +| D1-D3 | Evolução fundiária | Requer histórico | +| E1 | Desastres ambientais | Requer dados externos | +| F3 | Domicílios coletivos | Census 2022 não distingue | + +--- + +## Resultados Detalhados + +--- + +## E2. Indicadores de Infraestrutura + +### Visão Geral Nacional + +| Indicador | Domicílios | % do Total | +|-----------|------------|------------| +| Total domicílios urbanos | 57.215.164 | 100% | +| Com iluminação pública | 44.880.113 | **78,4%** | +| Com rampa para cadeirante | 44.390.612 | 77,6% | +| **Com esgoto a céu aberto** | 44.257.146 | **77,4%** | +| Com pavimentação | 38.063.387 | **66,5%** | +| Com calçada | 32.192.463 | 56,3% | +| Com identificação logradouro | 28.207.494 | 49,3% | +| Com bueiro/boca de lobo | 27.228.437 | 47,6% | +| Com arborização | 14.877.707 | 26,0% | +| Sem iluminação pública | 12.335.051 | 21,6% | +| **Sem pavimentação** | 19.151.777 | **33,5%** | +| **Sem calçada** | 25.022.701 | **43,7%** | + +### Ranking por UF: Piores Indicadores de Saneamento + +| UF | Domicílios | Sem Pavimentação (%) | +|----|------------|---------------------| +| RO | 454.765 | **42,1%** | +| PA | 1.857.764 | 34,5% | +| AP | 156.027 | 33,8% | +| MT | 911.491 | 30,9% | +| AC | 190.522 | 30,7% | +| MA | 1.652.520 | 24,9% | + +### Ranking por UF: Melhores Indicadores + +| UF | Domicílios | Iluminação (%) | Esgoto Céu Aberto (%) | +|----|------------|----------------|----------------------| +| DF | 773.931 | 93,1% | 91,1% | +| SP (Capital) | 3.573.735 | 90,4% | 88,8% | +| SP (RMSP) | 9.238.506 | 87,6% | 86,1% | +| GO | 1.884.456 | 87,4% | 85,9% | +| RJ | 5.237.294 | 84,3% | 83,2% | + +### Queries SQL + +```sql +-- Infraestrutura total nacional +SELECT + SUM(v001) as total_domicilios, + SUM(v008+v010+v012) as com_iluminacao, + SUM(v014+v016+v018) as com_pavimentacao, + SUM(v057+v059+v061) as com_esgoto_ceu_aberto +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010; + +-- Por UF +SELECT + sigla_uf, + SUM(v001) as total, + ROUND(100.0*SUM(v057+v059+v061)/SUM(v001), 1) as pct_esgoto +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_entorno_2010 +GROUP BY sigla_uf ORDER BY pct_esgoto DESC; +``` + +--- + +## C1. Responsáveis por Domicílio por Sexo + +| Sexo | Total | % | +|------|-------|---| +| Homens | 57.449.271 | **72,1%** | +| Mulheres | 22.242.888 | **28,0%** | +| **Total** | **79.692.159** | 100% | + +### Query SQL + +```sql +SELECT 'Homens' as sexo, SUM(v001) as total +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_domicilios_homens_total_2010 +UNION ALL +SELECT 'Mulheres', SUM(v001) +FROM br_ibge_censo_demografico.setor_censitario_responsavel_domicilios_mulheres_2010; +``` + +--- + +## D4. Evolução Racial 2010-2022 + +### Census 2022 (dados mais recentes) + +| cor_raca | População | % | +|-----------|-----------|---| +| Branca | 179.303.767 | 45,5% | +| Parda | 174.360.619 | 44,3% | +| Preta | 35.174.419 | 8,9% | +| Amarela | 2.934.418 | 0,7% | +| Indígena | 2.045.605 | 0,5% | +| **Negra (Preta+Parda)** | **209.535.038** | **53,2%** | + +### Proporção de Crescimento + +| Grupo | Observação | +|-------|------------| +| Brancos | Estáveis ou em declínio relativo | +| Pardos | Maior crescimento absoluto | +| Pretos | Crescimento de 7,5% (2010) para 8,9% (2022) | +| **Negros Total** | **50,2% → 53,2% (+3 p.p.)** | + +### Query SQL + +```sql +SELECT cor_raca, SUM(CAST(populacao AS BIGINT)) as total +FROM br_ibge_censo_2022.populacao_grupo_idade_sexo_raca +WHERE cor_raca IN ('Branca', 'Parda', 'Preta', 'Amarela', 'Indígena') +GROUP BY cor_raca ORDER BY total DESC; +``` + +--- + +## F2. Domicílios em Áreas de Infraestrutura Precária + +### Nacional: 19,2 milhões sem pavimentação + +| Indicador | Domicílios | % | +|-----------|------------|---| +| Sem pavimentação | 19.151.777 | 33,5% | +| Sem calçada | 25.022.701 | 43,7% | +| Sem iluminação pública | 12.335.051 | 21,6% | +| Com esgoto a céu aberto | 44.257.146 | 77,4% | + +### Estados Críticos: Sem Pavimentação + +| UF | Total Domicílios | Sem Pavimentação | % | +|----|------------------|------------------|---| +| RO | 454.765 | 191.601 | 42,1% | +| PA | 1.857.764 | 641.502 | 34,5% | +| AP | 156.027 | 52.794 | 33,8% | +| MT | 911.491 | 281.354 | 30,9% | +| AC | 190.522 | 58.462 | 30,7% | + +--- + +## Tabelas e Variáveis Disponíveis + +### Census 2010 - Setor Censitário + +| Tabela | Registros | Descrição | +|--------|-----------|-----------| +| `setor_censitario_entorno_2010` | 310.120 setores | 57.2M domicílios, 1056 vars | +| `setor_censitario_responsavel_renda_2010` | - | Renda dos responsáveis | +| `setor_censitario_responsavel_domicilios_homens_total_2010` | - | Homens responsáveis | +| `setor_censitario_responsavel_domicilios_mulheres_2010` | - | Mulheres responsáveis | + +### Census 2022 + +| Tabela | Descrição | +|--------|-----------| +| `populacao_grupo_idade_sexo_raca` | População por cor/raça | +| `alfabetizacao_grupo_idade_sexo_raca` | Alfabetização | +| `indice_envelhecimento_raca` | Envelhecimento | + +### Dicionários + +| Arquivo | Descrição | +|---------|-----------| +| `dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.md` | Dicionário completo | +| `dicionarios/setor_censitario_entorno_2010.json` | Dicionário JSON | + +--- + +## Conclusão + +O banco de dados **basedosdados.duckdb** permite responder **7 de 36 perguntas** da pesquisa: + +### Principais Descobertas + +1. **Infraestrutura Urbana**: 77% dos domicílios urbanos em áreas com esgoto a céu aberto +2. **Responsáveis**: 72% homens, 28% mulheres +3. **Raça**: População negra cresce de 50% para 53% entre censos +4. **Regional**: Norte e Centro-Oeste com piores indicadores de pavimentação + +### Lacunas Principais + +1. **Fundiário**: Sem dados de concentração de terras por cor/raça +2. **Fortaleza**: Sem geocodificação por bairro +3. **Microdados**: Sem acesso a cor/raça do responsável +4. **Histórico**: Sem séries temporais de 1970-2000 diff --git a/docs/dataset_embeds.md b/docs/dataset_embeds.md deleted file mode 100644 index 5e44ebc..0000000 --- a/docs/dataset_embeds.md +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -## Goal - -Build an intelligent SQL generator for Base dos Dados that uses semantic search (sentence-transformers) to select relevant tables from the schema before generating SQL, with the option to use local models (sqlcoder via Ollama) or external APIs. - -## Instructions - -- Use sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2) to embed table metadata and select relevant tables based on user question similarity -- Use similarity threshold (default 0.35) instead of fixed top-k to dynamically select tables -- Implement configurable SQL generator (sqlcoder/gemini/openrouter) via env vars -- Include column descriptions from basedosdados-schema.json in table embeddings -- Generate word clouds from schema attributes and dataset names for docs - -## Discoveries - -- **Schema format**: basedosdados-schema.json contains 765 tables with column names, types, and descriptions (~3.8MB) -- **Embeddings work**: Using all-MiniLM-L6-v2 (384-dim) to match questions to tables -- **Threshold tuning**: Default 0.35 threshold works best - lower returns too many tables (190+), higher may miss relevant ones -- **sqlcoder issues**: Returns JSON instead of SQL when using `format: "json"` - removing it helps but still generates imperfect SQL -- **Retry mechanism**: Already built into main.rs - helps fix SQL errors automatically -- **Top donation query works**: "deputados com mais doacoes" successfully returned top 10 candidates with donation amounts (R$3.7M, R$3.3M, etc.) - -## Accomplished - -1. ✅ Created embed_tables.py - generates embeddings from basedosdados-schema.json -2. ✅ Created table_embeddings.json (~2MB, 765 tables) -3. ✅ Created table_selector.rs - loads embeddings, computes cosine similarity, selects tables by threshold -4. ✅ Created schema_filter.rs - extracts filtered schema from full JSON -5. ✅ Created sql_generator.rs - trait with implementations for sqlcoder, gemini, openrouter -6. ✅ Modified main.rs - integrated table selection + configurable SQL generator -7. ✅ Fixed existing Rust compilation errors in main.rs (ratatui API changes) -8. ✅ Updated README.md with new architecture and env vars -9. ✅ Created wordcloud scripts and generated wordcloud_attributes.png, wordcloud_datasets.png in docs/ - -## Relevant files / directories - -### Created/Modified -- `embed_tables.py` - Python script to generate table embeddings -- `context/table_embeddings.json` - Pre-computed embeddings (765 tables) -- `ask/src/table_selector.rs` - Table selection via embeddings -- `ask/src/schema_filter.rs` - Schema filtering module -- `ask/src/sql_generator.rs` - SQL generator trait + implementations -- `ask/src/main.rs` - Integrated all components -- `ask/Cargo.toml` - Added serde dependency -- `README.md` - Updated with new architecture -- `docs/wordcloud_attributes.png` - Word cloud from column names/descriptions -- `docs/wordcloud_datasets.png` - Word cloud from dataset names - -### Configuration (env vars) -- `SQL_GENERATOR` - sqlcoder|gemini|openrouter -- `SIMILARITY_THRESHOLD` - 0.35 default -- `OLLAMA_MODEL` - sqlcoder:7b-q4_K_M -- `EMBEDDINGS_FILE`, `SCHEMA_JSON` - -## Next Steps - -- Increase similarity threshold (try 0.45) to reduce table count -- Improve sqlcoder prompt for better SQL generation -- Add fallback to increase threshold if too many tables selected -- Consider keyword matching as backup if embeddings fail diff --git a/docs/dataviz/wordcloud_attributes.png b/docs/dataviz/wordcloud_attributes.png deleted file mode 100644 index 91776253f58f3b2d3dba84243b571de83b05fd22..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary patch literal 0 HcmV?d00001 literal 1886851 zcmd?Q^;cWb);5Z}1t?P7p-`l>xVC7E7K#*iC>q>D(Evq@yHko5cbAp`DbV5$AwY14 zAUEf{?>XoD?hp6;0e6g@kuj1z*4}H)wdS19GoKl)rJ+nr@RR@z4UJe;Md3Xf8sQ8Y z8ul$74(gYx6hH{-OTtspz*EQ7*3-wr-3CqF!qd&k)zitrlG)qF-NV7vMVMbmkY9|C z+1}IB%|k*!!1>>I@VmO(3G^9xO`t}>cT+L+KtrP@|HlX2E`RDh8af)9s)D?(Z_fVx zhzG~Jv~B$0VSa3Qh{xg4O))@#^#$v*`ezLimCq_m0)(bn*`{LW&+}g*=PxX&q?ez+ z`tUyU$uHp-bDM+WnDDLBfVlWT<#DuD$#0TqKCStyUy*3IZnYKPE52t|1j8lulG*Vo z6}A7%1!EWrUdGn?FLx#0tq#qA>hb@z zE8NfjwFO{<)D$cW}X7IjbFkXHw^V^{dxe1R%h`5qk{*@L#?Dwip|8F@_C7cdHskykq zhZm7J?Yg@E_q&Y#DEi+WltRI!ME;x=-xWe=!C5810#rf^Afm#M7WnthDGy}5KQWOmjx*XF<~mzQbrG+@;460-H(*ICQfx&{GqdbMXq?}^-sGy zG5PMbLak8?w<^;6H_O~<9;bP^YXSOHB3dS{MW)W{cd3A!ju$bb9~n}ca76SRzv+L( zyVJrrV;E8Tk)x~$!oMGorlCKGKyCACl^_1a}|wH=98;va)yr@WXlAxKD(RkPl;; z)uUNM$G%LrQ5}<_bJ!!x&x8{OdYu0(ls&I}-e`m#s=@5YrHbL;$S7boR_OZe-6+JH 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