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Año de la Inversión para el Desarrollo Rural y la Seguridad Alimentaria

INSTALACIÓN, AMPLIACIÓN Y MEJORAMIENTO DE LOS SERVICIOS DE INTERNET DE ALTA CAPACIDAD EN LAS CAPITALES DE DISTRITO Y LOCALIDADES ADYACENTES DE LA

REGIÓN HUÁNUCO

Anexo VI [Detalle Instrumentos de Campo] TEMAS ABARCADOS:

Muestra y Población [Aspectos Teóricos]

Instrumentos de Campo [Detalle de Muestra por Distrito]

Huánuco – Marzo de 2013


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A.VI Muestra y Población Trabajar con toda la población de la Región Huánuco es prácticamente imposible debido a múltiples factores: falta de tiempo, escasez de recursos humanos y económicos, dificultad para acceder a todas las localidades, etc., por lo cual se acaba estudiando sólo una parte de ellos, para posteriormente generalizar o inferir los resultados obtenidos a todo el grupo. En consecuencia, la selección del grupo de estudio se ha de realizar en base a unos criterios preestablecidos, que permitan obtener unos resultados en él que reflejen lo que realmente sucede en todo el gran grupo que no ha sido posible estudiar. Una herramienta importante de la que dispone el investigador-proyectista para solucionar los problemas derivados de trabajar con un grupo de elementos en lugar de hacerlo con todos ellos, es el muestreo. Su utilización permitirá determinar el número de elementos a estudiar, establecer la forma en que se realizará la selección y calcular el error que se puede cometer al estimar los valores de un grupo grande a partir de los obtenidos en uno más pequeño. Para ello se requiere tener claro los conceptos de población, muestra e individuo. Población (o universo): Es el conjunto de individuos que tiene ciertas características o propiedades que son las que se desea estudiar. Cuando se conoce el número de individuos que la componen, se habla de población finita y cuando no se conoce su número se habla de población infinita. Esta diferenciación es importante cuando se estudia una parte y no toda la población, pues la fórmula para calcular el número de individuos de la muestra con la que se trabajará variará en función de estos tipos de población. Se puede considerar dos niveles de población: Población diana: Es el conjunto de individuos que tienen las características a estudiar, definidas en los objetivos del estudio, a los que se deseará generalizar los resultados obtenidos y que generalmente es inaccesible. Esta población en nuestro caso está constituida por la población ubicada en los Distritos de la Región Huánuco que utilizan el servicio público de telecomunicaciones de Internet. Población de estudio: Es la población, accesible, que se puede estudiar. Es un subconjunto de la población diana que está definida por unos criterios de selección que son los criterios de inclusión y exclusión. La selección de esta población ha de posibilitar el cumplimiento de los objetivos del estudio y ha de permitir generalizar los resultados obtenidos a la población diana. La población de estudio de todos los Distritos de la Región Huánuco podría ser,

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población cercana a la Municipalidad, cercana a los centros asistenciales de Salud, cercana a las instituciones Educativas, cercanas a centros de la PNP y culturales. Muestra: Es el grupo de individuos que realmente se estudiarán, es un subconjunto de la población. Para que se puedan generalizar los resultados obtenidos, dicha muestra ha de ser representativa de la población. Para que sea representativa, se han de definir muy bien los criterios de inclusión y exclusión y sobre todo, se han de utilizar las técnicas de muestreo apropiadas. Individuo: Es cada uno de los integrantes de la población o muestra. Son los elementos de estudio en los que se analizarán ciertas características (denominadas variables). El número de individuos de la muestra, normalmente se representa por la población por

y el número de individuos de

. Los aspectos más importantes a considerar por parte del investigador,

cuando se plantea qué sujetos se estudiarán, son los siguientes: •

Características de la población.

Criterios de inclusión.

Criterios de exclusión.

Tamaño de la muestra a estudiar.

Técnica de muestreo.

Validez interna.

Validez externa.

El trabajar con muestras en lugar de con toda la población, permite realizar el estudio en menos tiempo y con un coste inferior, no solo material sino humano. Pero es muy importante que la muestra sea representativa de la población, ha de ser como una fotografía de ésta, aunque con un mínimo de individuos inferior, lo que permitirá generalizar a la población los resultados obtenidos. La validez interna es la validez del propio estudio, hace referencia a que éste no presente errores y sea realizado con el rigor científico, que la muestra sea representativa de la población, que el diseño sea apropiado. La validez externa está relacionada con la generalización de los resultados que se han de extrapolar a la población diana, siempre que la muestra de estudio tenga las mismas características que la población

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origen y no haya otros factores que puedan interferir en la generalización de los resultados obtenidos.

Población

Muestra

Generalización de Resultados

Representatividad

Muestra

Figura A-VI.1: Esquema de población y muestra.

El muestreo es el procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra de la población. Existen dos tipos o métodos para seleccionar las muestras de poblaciones: el probabilístico y el no probabilístico. El muestreo probabilístico es aquel con el que todos los sujetos tienen la misma probabilidad de entrar a formar parte del estudio. La selección se hace al azar. El no probabilístico, es aquel en el que no todos los sujetos tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra de estudio. •

Muestreo Probabilístico (Aleatorio) o

Muestreo aleatorio simple

o

Muestreo sistemático

o

Muestreo estratificado

o

Muestreo por conglomerados

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Muestreo No Probabilístico (No Aleatorio) o

Muestreo por cuotas

o

Muestreo por conveniencia

o

Muestreo de juicio

o

Muestreo accidental

o

Muestreo de Bola de Nieve

A continuación una breve descripción de cada variante del método de selección de tipo de muestreo: Muestreo Probabilístico: En este tipo de muestreo se cuenta con información de las probabilidades de las unidades de análisis seleccionadas en la muestra. El muestreo probabilístico permite calcular el grado hasta el cual el valor obtenido de la muestra puede diferir del valor de la población de interés. Esta diferencia recibe el nombre de error de la muestra. Existen varios tipos de muestreo probabilístico, entre los principales tenemos: Muestreo Aleatorio Simple: En este tipo de muestreo cada unidad de la población tiene igual probabilidad de ser seleccionada, se recomienda cuando la variable en estudio es homogénea. Se facilita su aplicación mediante el uso de una tabla de números aleatorios, que se construye sobre la base de un proceso de aleatorización de los dígitos del 0 al 9 o a través de un software de aplicación. Muestreo Sistemático: Es un tipo de muestreo que simplifica el proceso de selección de las unidades de análisis, las cuales se seleccionan en un intervalo constante (salto), que se mide en el tiempo, en el orden o en el espacio. El método consiste en determinar el tamaño de salto sistemático (k) y elegir el arranque aleatorio (A). La determinación del salto sistemático se calcula mediante:

Ecuación A-VI.1: Determinación del Salto del Muestreo Sistemático. Dónde:

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N: Es el tamaño de la población. : Es el tamaño de la muestra. Para la elección del arranque aleatorio (A), se debe elegir un número aleatorio A entre 1 y k, es decir que A se encuentra acotado de la siguiente manera: 1

.

Muestreo Estratificado: En este tipo de muestreo, la población se divide en grupos o estratos. El principio básico del muestreo estratificado es que los estratos tengan una gran homogeneidad o similitud dentro de cada estrato y heterogeneidad de estrato a estrato. Cuando ya se ha determinado el número de estratos L y las unidades pertenecientes a cada uno de ellos, el siguiente paso es definir el número de unidades de muestra a seleccionar dentro de cada estrato. Este proceso es conocido como Asignación o Afijación de la muestra. En este enfoque se acostumbra efectuar una asignación proporcional de la muestra, que consiste en la distribución de la muestra entre los L estratos de tal manera que el tamaño de cada muestra sea proporcional al tamaño de cada estrato que la origina. Si

es el tamaño del estrato

y

es el tamaño de la

muestra en dicho estrato, se verifica que:

Ecuación A-VI.2: Determinación del Muestreo Estratificado. , siendo

Lo que lleva a

llamado también ponderación del estrato .

Muestreo por Conglomerados: A diferencia de las otras técnicas donde se seleccionaban unidades de muestreo, en el muestreo por conglomerados se divide la población en grupos o conglomerados y luego se selecciona una muestra aleatoria de ellos. La característica de este enfoque es que estas muestras son internamente heterogéneas y homogéneas de conglomerado a conglomerado. Método de

Ventajas

Desventajas

Muestreo Muestreo

Sencillo y fácil comprensión.

En muestras pequeñas, puede

Aleatorio

no representar adecuadamente Cálculo

rápido

de

medianas

y

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Método de

Ventajas

Desventajas

Muestreo Simple

varianzas.

a la población.

Muestreo

Tiende

Estratificado

representatividad de la población en la población de las variables

a

asegurar

la Debe conocerse la distribución

para las variables de estratificación

de estratificación.

Estimaciones más precisas. Pueden

aplicarse

diferentes

fracciones de muestreo dentro de cada estrato. Muestreo

De fácil aplicación.

Requiere un listado completo de

Sistemático

la población. Si la constante de Si

la

población

asegura

una

está

ordenada

cobertura

de

las

unidades de todos los tipos.

muestreo está relacionada al fenómeno de interés pueden encontrarse

estimaciones

sesgadas. Muestreo por Resulta

eficiente

en

Conglomera

grandes

y

dos

necesario un listado de toda la aleatorio simple o estratificado.

dispersas.

muestras El error estándar es superior al No

es cometido

en

el

muestreo

población. El cálculo del error estándar es complicado. Cuadro A-VI.1: Ventajas e Inconvenientes de los Métodos de Muestreo Probabilísticos. Muestreo No Probabilístico: Los métodos de muestro no probabilísticos, a diferencia de los probabilísticos, no permiten determinar el error de muestreo; no es posible determinar el nivel de confianza sobre la representatividad de la muestra; además, no permiten realizar inferencias sobre la población. Los métodos no probabilísticos no permiten extrapolar, estadísticamente hablando, los resultados obtenidos de la muestra de población.

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Existen varios tipos de muestreo no probabilístico, pero los más usados son los siguientes: Muestreo por Cuotas: Esta es una técnica de uso frecuente en la investigación de mercados, sobre todo en las encuestas de opinión. Se basa en el conocimiento de los estratos de una población y de los individuos más representativos de esta para los fines del estudio que se está realizando; en este tipo de muestreo se seleccionan unas cuotas de individuos que reúnen ciertas condiciones. Una vez especificada la cuota se eligen los primeros que cumplan estas características. Muestreo por Conveniencia: En este caso, las unidades tomadas en la muestra se seleccionan de acuerdo con la conveniencia del investigador. La peculiaridad es que la unidad de muestreo se selecciona sobre la base de su fácil disponibilidad, atendiendo a criterios de racionalidad y objetividad. Muestreo de Juicio: Este tipo de muestreo consiste en seleccionar las unidades de muestra a juicio del investigador, el que considera quiénes representan a la población. Una importante diferencia radica en que la muestra no es típica, sino que el investigador la considera como tal. La eficiencia de la muestra de juicio depende de la opinión del investigador o experto que selecciona las unidades por entrevistar. Muestreo Accidental: Se seleccionan determinados individuos o grupos de individuos sin que exista ningún criterio aparente. Este tipo de muestreo se considera el más alejado de la posibilidad de generalizar a la población los resultados obtenidos. Muestreo de Bola de Nieve: Permite seleccionar un grupo inicial de encuestados (referencias), por lo general al azar, a quienes después de entrevistar se les solicita que identifiquen a otras personas que pertenezcan a la población meta de interés. De esta forma, los siguientes encuestados se seleccionan con base en las referencias. Este proceso puede realizarse en olas para obtener referencias de las referencias, lo cual en si origina un efecto de bola de nieve. Población del Estudio de Campo La población a utilizar será los hogares ubicados en los Distritos de la Región Huánuco. Sin embargo la generalización de los resultados fácilmente podrá ser extrapolado a toda la población de la región, con ciertas adaptaciones para su uso. Muestra del Estudio de Campo

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La muestra es de tipo aleatorio ó Probabilístico, con variante de Muestreo Estratificado. De acuerdo a la característica reduccionista del método científico, el estudio se realizó en los distritos de la Región Huánuco, en la que se trabajó directamente con los trabajadores del sector público, así como pobladores de la zona, que tienen acceso directo a los servicios públicos. Zonas Visitadas en Campo

Prioridades

Municipalidades Distritales

1

Centros Asistenciales de Salud

2

Instituciones Educativas

2

Centros Policiales PNP

3

Centros Culturales

4

Cuadro A-VI.2: Detalle de prioridades multisectoriales de las Visitas de Campo.

Extrapolación de Datos: A la extrapolación de los datos a la población estudiada se le denomina validez interna, y a la extrapolación de los resultados a otras poblaciones, validez externa. La Validez Interna de un trabajo se refiere a la visión obtenida sobre la población estudiada. En el caso de que hayamos podido estudiar todos los casos de la población, la validez interna es total siempre que hayamos sabido explicar las asociaciones encontradas, controlar los factores de confusión y las medidas hayan sido realizadas correctamente. En el caso de que el estudio se haya realizado por muestreo, si la técnica de muestreo es correcta, la validez interna será buena, aunque en este caso la precisión sobre los parámetros poblacionales depende del tamaño de la muestra. La Validez Externa es la extrapolación de los resultados obtenidos sobre poblaciones distintas de la estudiada; en este casi ni la estadística ni el método científico nos permiten de una forma rigurosa extrapolar como evidencias los datos a poblaciones distintas de las estudiadas.

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Las peores cosas que le pueden ocurrir a una ciencia es incorporar conocimientos sin poder discernir cuáles son verdaderos y cuáles son falsos. Es mucho mejor ser cautos y rigurosos, de tal forma que cuando incorporemos conocimientos tengamos casi la completa seguridad de que son ciertos. Si consideramos que los resultados de un trabajo de investigación, aunque esté bien hecho, tiene validez a nivel mundial, no cabe duda de que en muchas ocasiones esto será verdad, pero en muchas no, generando ruido informativo. Otra cosa es que consideremos como hipótesis de trabajo que los resultados puedan ser parecidos en otras poblaciones, pero de manera provisional y pendiente de confirmación.

Definición operativa del instrumento de recolección de datos La selección del instrumento utilizado para la medición y/o recolección de datos está condicionada por su adecuación a los objetivos y a los participantes, quienes deben satisfacer la demanda implícita en el propio instrumento. De los sujetos que componen la muestra, se tendrán en cuenta las características que, de algún modo, pueden condicionar la respuesta (cargo, edad, sexo, nivel social y cultural, etc.). Por ejemplo, un cuestionario auto administrado exige del encuestado, capacidades de lectura y comprensión; una encuesta telefónica exige que el sentido del oído esté bien conservado. Los instrumentos se deben adaptar al contexto donde vayan a ser utilizados; por este motivo, la simple traducción de un cuestionario, no garantiza que los datos obtenidos sean comparables con los del estudio para los que fue elaborado y validado. En ese sentido, sería desaconsejable que un cuestionario realizado y aún empleado con éxito en una región del Perú, fuera utilizado sin más, en otro país, sin tener en cuenta adaptaciones propias del entorno. Para la recolección de datos se utilizará como fuente de información al Instituto Nacional de Estadística e Informática INEI, así como datos directos de la empresa de estudio. Se ha considerado la encuesta-cuestionario a los pobladores que realizan sus actividades cercanas a las instituciones públicas (municipalidades, centros asistenciales de salud, instituciones educativas, PNP y culturales) , y la encuesta realizada tiene como característica, recabar información del hogar del entrevistado, lo cual indirectamente valida el estudio de campo a nivel de hogares, este enfoque de muestreo estratificado fue realizado debido a su versatilidad, sencillez y objetividad de los datos que con ella se obtienen.

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La validación del instrumento fue obtenida a través de profesionales en economía e ingeniería, quienes revisaron la concordancia

de las preguntas con las variables,

dimensiones e indicadores establecidos. Posteriormente se ha aplicado a la muestra establecida técnicas de validación de hipótesis estadísticas y los datos obtenidos fueron revisados mediante el método estadístico de TStudent, obteniendo una confiabilidad aceptable, por lo que el estudio es confiable.

Técnicas de recojo, procesamiento y presentación de datos Las Métricas es el sistema de medida que se va a usar, deben ser enunciadas y utilizadas para administrar a las empresas peruanas, de manera que podamos medir el proceso, de acuerdo a los objetivos a usar. Los indicadores nacen a partir de la definición de las variables críticas para cada objetivo, por lo que es importante definir las variables con las que se empezarán a trabajar. Es importante diferenciar que unos indicadores reflejan los resultados de la actuación pasada (Lag measures), otros describen lo que se hace (desempeño), y son conocidos como “inductores” (Lead Measures, Drivers), generalmente de corto plazo. Los indicadores de resultados y los indicadores de desempeño o inductores forman una cadena en la que los resultados del nivel inferior pueden ser los inductores del nivel superior.

Las técnicas que se han utilizado en el estudio de campo fueron las siguientes: 1. Encuestas: Se aplicó con el objeto de obtener información sobre los aspectos relacionados con la investigación. 2. Análisis documental: Se utilizó esta técnica para analizar las normas, información bibliográfica y otros aspectos relacionados con la investigación (INEI, BCRP, etc.). Los instrumentos que se utilizaron en la investigación, están relacionados con las técnicas antes mencionadas, del siguiente modo:

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TÉCNICA

INSTRUMENTO

OBSERVACIONES

Entrevista

Guía de entrevista

Se utilizó una hoja de ruta en las entrevistas.

Encuesta

Cuestionario

Sirvió para formular las preguntas relacionadas a la investigación del estudio de campo.

Análisis

Guía

de

documental

documental

análisis Se utilizó para recopilar la información de textos, libros, revistas, informativos, Internet entre otros.

Cuadro A-VI.3: Detalle de las técnicas e instrumentos de investigación del estudio de campo.

En lo que respecta a las técnicas de análisis de información, se aplicaron las siguientes: •

Análisis documental

Indagación

Conciliación de datos

Tabulación de cuadros con cantidades y porcentajes

Comprensión de gráficos

Otras.

Asimismo, para las técnicas de procesamiento de datos, se aplicaron las siguientes: •

Ordenamiento y clasificación

Registro manual

Proceso computarizado con Excel y Macros VBA

Proceso computarizado con SPSS

Para el análisis e interpretación de resultados se utilizó el análisis lógico como el estadístico, para comprobar la hipótesis y poder plantear las conclusiones y recomendaciones que se

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concluyen en la tesis, teniendo en cuenta la confiabilidad y veracidad de los datos obtenidos y procesados. En lo referente al análisis lógico, se realizó observaciones directas y constantes, para ir verificando si los objetivos planteados se cumplían o no.

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Detalle de los Instrumentos de Campo Intervalo de Confianza para Proporción Poblacional ( ): Si se desea estimar la proporción poblacional

con una confianza del 1 variables

Si

y

100% para muestras de tamaño

∈ 〈 , 〉 con una confianza del 1

tales que:

30; esto equivale a encontrar dos

100%.

es un valor grande, se puede usar la distribución , concluyéndose que: 1

$ ' !"# & %

∈ 〈

$ ' !"# & %

, (

1

Ecuación A-VI.3: Intervalos de Confianza para Proporción Poblacional. Con una confianza del 1

100%.

Tamaño de la Muestra ( ) ): Si la población es finita de tamaño N y el muestreo es sin reposición, entonces el tamaño de la muestra se calcula del siguiente modo:

1

1 $ !"# & % * % ( % !"#$& %

%

1

Ecuación A-VI.4: Determinación del Tamaño de Muestra. Dónde: Media Muestral +̅ : +̅

" ∑ + - /0" /

Estimación de Media Poblacional (1): 1 ∈ 〈+̅

Estimador puntual de la Media Poblacional (+̅ ): +̅ Error de Estimación (E): *

Distribución :

4̅ #6 , 789

:

|+̅

1|

2

2

2 34̅ , +̅

:! 34̅

3

2

(

2 34̅ 〉,

4̅ #6 789

confianza del 1

2&

100%

1

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Para el estudio de campo realizado en el presente estudio, se tomó en cuenta las siguientes restricciones: •

El error al estimar la proporción no debe ser mayor de 0.05. (E=0.05)

Proporción Poblacional que usan el Servicio Público de Internet=36.5%. (p=0.365)

$ !"# & %

' <

1

1

*%

1

=

Ecuación A-VI.5: Cálculo de la Distribución Z para hallar el Nivel de Confianza. En el Cuadro A-VI.4 se muestra a detalle el porcentaje de confianza por cada distrito, el cual ha sido desplegado durante el trabajo de campo de encuestas socio económicas y de servicios de

Huánuco

Provincias

telecomunicaciones.

Error de Estimación

E

0.05

% Pob. Usan Internet

p

0.365

Población Encuestas (N) (n)

Distritos

Quisqui San Francisco de Cayran

7516

29 25 9 8 5 2

4993

2

San Pedro de Chaulan

7272

Huanuco

78774

Amarilis

71234

Chinchao

26122

Churubamba

25888

Margos

15550

Santa Maria del Valle Yarumayo

Ambo

Yacus

19356 2811 0

Pillco marca

25174

Ambo

16587

Cayna

3902

Colpas

2851

2 7 1 3 9 28 7 5

Porcentaje De Confianza

42.32825723 39.75913347 24.70591374 23.51260767 18.82527172 13.04431217 11.18902842 12.16395776 21.32196383 8.574004861 8.27173461 24.10304722 41.59064906 22.18354651 18.58269861

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Conchamarca

6168

Huacar

8529

San Francisco

3461

Pachitea Marañón

Leoncio Prado

Huamalies

Huacaybamba

Dos De Mayo

San Rafael

12225

Tomay Kichwa

4728

La Unión

6441

Chuquis

5399

Marias

8066

Pachas

11716

Quivilla

2200

Ripan

6669

Shunqui

2685

Sillapata

3053

Yanas

3294

Huacaybamba

7097

Canchabamba

3201

Cochabamba

2897

Pinra

8305

Llata

15669

Arancay

1862

Chavin de Pariarca

4525

Jacas Grande

6736

Jircan

3106

Miraflores

3645

Monzon

19754

Punchao

2456

Puños

4980

Singa

4231

Tantamayo

3042

Rupa-Rupa

59406

Daniel Alomias Robles

6950

Hermilio Valdizan

3996

Jose Crespo y Castillo

33980

Luyando

9059

Mariano Damaso Beraun

9831

Huacrachuco

15931

Cholon

9480

San Buenaventura

2633

Panao

20873

Chaglla

11654

Molino

12881

10 15 7 20 7 14 11 15 21 4 13 6 7 7 33 14 15 36 22 3 7 10 3 5 30 3 7 6 4 48 6 3 28 8 7 53 37 8 33 20 22

26.22377901 31.40756505 21.18905832 35.92869644 21.21890461 30.35887101 27.4745635 31.50353604 36.8535162 16.77800182 29.42913252 19.56959402 21.73630215 21.62283556 44.86641588 30.54686285 31.14991766 46.77448833 37.32667268 13.73253428 21.23772338 25.3719652 14.75683602 18.05360222 42.93435337 15.25183359 21.38187382 20.20937065 16.82796796 52.806174 19.35120094 14.8478419 41.70532918 22.4261504 22.37740789 55.08666724 47.47234414 23.46518449 45.20588301 35.61267096 37.68812014

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Lauricocha

Puerto Inca

Umari

18140

Puerto Inca

9095

Codo del Pozuzo

6392

Honoria

5929

Tournavista

5322

Yuyapichis

5954

Jesus

6566

Baños

5702

Jivia

0

Queropalca

1777

Rondos

7773

San Francisco de Asis

Yarowilca

San Miguel de Cauri

0 10218

Chavinillo

7081

Cahuac

3554

Chacabamba

3168

Aparicio Pomares

6050

Jacas Chico

1990

Obas

6286

Pampamarca

2361

24 28 19 18 16 18 18 15 7 6 22 7 23 22 9 9 18 7 17 7 10

38.697708 41.93710424 34.65265855 33.96452646 32.4258851 33.89049403 34.37660064 31.71503582 8.27173461 19.96911015 37.25426627 8.27173461 38.032434 37.38442233 23.96656298 25.11210603 33.91313596 21.04521854 33.21217003 21.61594236

26.29695724 3622 TOTAL 1092 797824 99.940593 Cuadro A-VI.4: Detalle de Porcentaje de Confianza Distrital del Estudio de Campo. Choras

Se concluye que el estudio de campo posee un 99.940593 % de Confianza con respecto al total de población de la región Huánuco, lo cual nos asegura la consistencia del estudio desde el punto de vista estadístico.

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A6-Connectivity Project - Huanuco