¿Cómo es San Agustin?
Datos: ·
San Agustin es un distrito pequeño de la provincia de Huancayo, Junin. Tiene 14,039 habitantes en 3.97 km² y es predominantemente de clase media según el censo del INEI.
La densidad es media (3,536 hab/km²) — urbano consolidado típico de ciudades intermedias. Se divide en 222 manzanas censales, que es la unidad mínima a la que el INEI publica datos socioeconómicos.
Es cerca del promedio de Huancayo (4,962 hab/km²) y con menos habitantes que el distrito típico.
Estratos sociales en San Agustin
Cuántas manzanas hay en cada nivel socioeconómico, según el censo del INEI. Escala: 1 (bajo) a 5 (alto), asignada manzana por manzana.
Es mixto: el estrato medio concentra 60% de las manzanas, pero también hay 39% de estrato medio alto.
Otras capas
Datos oficiales adicionales sobre San Agustin.
Distritos parecidos a San Agustin
Otros distritos del Perú con perfil socioeconómico similar — mismo estrato predominante y densidad poblacional comparable.
Preguntas frecuentes sobre San Agustin
¿Cuál es el estrato social predominante en San Agustin?
Según el censo del INEI, el estrato predominante en San Agustin es medio. Es mixto: el estrato medio concentra 60% de las manzanas, pero también hay 39% de estrato medio alto. La escala INEI va de 1 (bajo) a 5 (alto) y se asigna a nivel de manzana.
¿Cuántos habitantes tiene San Agustin?
San Agustin tiene 14,039 habitantes según el censo del INEI. En 3.97 km² eso da una densidad de 3,536 hab/km² — parecido al promedio de Trujillo, Chiclayo o Arequipa.
¿Cuál es el valor del suelo en San Agustin?
El valor arancelario promedio en San Agustin es de S/ 23 por m² según el MEF. Es el valor fiscal — el que usa la municipalidad para calcular el impuesto predial. Los precios reales de venta o alquiler suelen ser bastante mayores.
Otros distritos de Huancayo
Otros distritos cercanos con los mismos datos.
Estratos y población salen del censo INEI 2017 a manzana. Valores del suelo son del MEF 2024 (arancelarios, fiscales — no precios de mercado). La densidad es población entre área del distrito en km².
Más en metodología y limitaciones: cómo procesamos cada dataset, qué cubre, qué no, y cómo no interpretarlo mal.