Distrito de Jauja
Sausa: nivel socioeconómico, colegios y precios
Sausa es un distrito pequeño de la provincia de Jauja, Junin. Tiene 3,060 habitantes en 1.32 km² y es predominantemente de clase media según el censo del INEI.
La densidad es moderada (2,310 hab/km²) — suburbano: casas individuales y bastante área verde. Se divide en 88 manzanas censales, que es la unidad mínima a la que el INEI publica datos socioeconómicos.
Es bastante menos denso que el promedio de Jauja (5,098 hab/km²) y con menos habitantes que el distrito típico.
En oferta educativa reúne 8 instituciones registradas en MINEDU (0% privadas, unas 26.1 por cada 10.000 habitantes), con predominio del nivel inicial.
¿Cuál es el nivel socioeconómico de Sausa?
Cuántas manzanas hay en cada nivel socioeconómico, según el censo del INEI. Escala: 1 (bajo) a 5 (alto), asignada manzana por manzana.
Es un distrito muy parejo: 100% de las manzanas son de nivel socioeconómico medio.
Otras capas
Datos oficiales adicionales sobre Sausa.
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Preguntas frecuentes sobre Sausa
¿Cuál es el nivel socioeconómico predominante en Sausa?
Según el censo del INEI, el nivel socioeconómico predominante en Sausa es medio. Es un distrito muy parejo: 100% de las manzanas son de nivel socioeconómico medio. La escala INEI (que técnicamente llama "estrato") va de 1 (bajo) a 5 (alto) y se asigna a nivel de manzana.
¿Cuántos habitantes tiene Sausa?
Sausa tiene 3,060 habitantes según el censo del INEI. En 1.32 km² eso da una densidad de 2,310 hab/km² — comparable a una capital de provincia o un distrito residencial nuevo.
¿Cuál es el valor del suelo en Sausa?
El valor arancelario promedio en Sausa es de S/ 24 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.
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El nivel socioeconómico y la 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.