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¿Cómo es San Martin de Porres?

Datos: ·

San Martin de Porres es un distrito muy grande de la provincia de Lima, Lima. Tiene 639,951 habitantes en 20.87 km² y es predominantemente de clase media según el censo del INEI.

La densidad es extrema (30,666 hab/km²) — altísima concentración urbana: torres residenciales y poca proporción de área verde. Se divide en 4,354 manzanas censales, que es la unidad mínima a la que el INEI publica datos socioeconómicos.

Es por encima del promedio de Lima (18,455 hab/km²) y con más habitantes que el distrito típico de la ciudad.

Población
639,951
Densidad
30,666 hab/km²
Área
20.87 km²
Manzanas
4,354
Estrato predom.
Medio

Estratos sociales en San Martin de Porres

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 58% de las manzanas, pero también hay 21% de estrato medio bajo.

Alto
0%
Medio alto
14.2%
Medio
58.4%
Medio bajo
20.6%
Bajo
6.8%

Otras capas

Datos oficiales adicionales sobre San Martin de Porres.

Colegios
1300 (284 públicos · 1016 privados)
Explora San Martin de Porres en el mapa →
Visor interactivo con estratos, densidad y población por manzana

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Preguntas frecuentes sobre San Martin de Porres

¿Cuál es el estrato social predominante en San Martin de Porres?

Según el censo del INEI, el estrato predominante en San Martin de Porres es medio. Es mixto: el estrato medio concentra 58% de las manzanas, pero también hay 21% de estrato medio bajo. La escala INEI va de 1 (bajo) a 5 (alto) y se asigna a nivel de manzana.

¿Cuántos habitantes tiene San Martin de Porres?

San Martin de Porres tiene 639,951 habitantes según el censo del INEI. En 20.87 km² eso da una densidad de 30,666 hab/km² — en el rango más denso del país, comparable a Breña, Surquillo o La Victoria.

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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.