27
R
esumen
En este estudio se muestra los resultados obtenidos del diagnóstico socioeconómico de la parro-
quia Pungalá, realizado dentro del proyecto de Vinculación denominado “Desarrollo de servicios
básicos relacionados con el ciclo del agua, la energía renovable y la salud pública de las comuni-
dades rurales, mediante la implementación de baterías sanitarias autónomas y cocinas ecológicas
en la parroquia de Pungalá”, con el fin de conocer la línea base de partida del proyecto. La reco-
lección de información primaria se realizó mediante entrevistas aleatorias puerta a puerta a 292
jefes de hogar que habitan en las 26 comunidades de la parroquia, se aplicó un muestreo mixto
con afijación proporcional de acuerdo a la densidad poblacional, la guía de entrevista tuvo alcance
sobre: vivienda, propiedades, abastecimiento de agua, cultivo de terrenos, crianza de animales,
gasto mensual familiar e información personal del hogar. Se realizó un análisis descriptico y de
correspondencia al 95% de confiabilidad y un 5% de error en el cálculo del tamaño muestral. Se
identificó que Pungalá está en el grupo socioeconómico D (bajo) según la encuesta de estratifica-
ción socioeconómica del INEC 2011.
Palabras claves: Diagnóstico socioeconómico, estadística descriptiva, análisis de correspondencia,
variables socioeconómicas.
A
bstract
This study shows the results obtained from the socioeconomic diagnosis of the Pungalá parish,
carried out within the project called “Development of basic services related to the water cycle,
renewable energy and public health in rural communities, through the implementation of autono-
mous sanitary batteries and ecological kitchens in the parish of Pungalá”. I order to know the star-
ting baseline of the project, the primary information collection performed through door-to-door
random interviews with 292 household heads living in the 26 communities of the parish. A mixed
sampling was applied with proportional allocation according to the population density, the inter-
view scope was about: housing, other properties, water supply, land cultivation, animal husbandry,
monthly family expenses and personal information. A descriptive and correspondence analysis
was performed with 95% reliability and 5% error in the sample size calculation. With this study we
identified that Pungalá under low socioeconomic group (Group D) according to the socioeconomic
stratification survey (INEC 2011).
Keywords: Socioeconomic diagnosis, descriptive statistics, correspondence analysis, socioecono-
mic variables.
I. INTRODUCCIÓN
El levantamiento de líneas base es de vital impor-
tancia para emprender cualquier actividad, más
aún cuando se trata de crear conexiones de apoyo
mutuo entre la academia y las comunidades ru-
rales. La Escuela Superior Politécnica de Chim-
borazo comprometida con la vinculación con la
colectividad emprende proyectos que aportan al
levantamiento de líneas base, con el n de cono-
DIAGNÓSTICO SOCIOECONÓMICO DE LA PARROQUIA PUNGALÁ.
SOCIOECONOMIC DIAGNOSIS OF THE PUNGALÁ PARISH.
1
Isabel Escudero*,
2
Wilian Alcoser,
2
Roxana Mariño,
2
Mayra Espinoza,
2
Janeth Jara
1
Universidad de Granada, Granada, España.
2
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Ciencias, Riobamba, Ecuador.
*aisabel@correo.ugr.es
Fecha de recepción: 18-12-2019 Fecha de aceptación: 31-03-2020 Fecha de publicación: 12-05-2020
Escudero, Alcoser, Mariño, Espinoza, Jara
28
ISSN 2477-9105 Número 24 Vol.1 (2020)
cer las condiciones socioeconómicas reales de
vida en las comunidades rurales, caso especial en
la parroquia de Pungalá que es una de las más
pobres del cantón Riobamba (1).
Varios autores denen a un estudio socioeconó-
mico como un método de indagación valorativa y
clasicatoria cuanti-cualitativa de variables pon-
deradas cuya nalidad es identicar al individuo
o grupos de individuos las características que lo
ubican en un estrato socioeconómico (2,3), tam-
bién lo denen como un proceso que evalúa los
costes y los benecios que una acción va a ge-
nerar para la sociedad (4). Por otra parte Silva
(2015) indica que el nivel socioeconómico es una
construcción teórica y empírica, no es compren-
sible como un concepto simple de una determi-
nada medida en forma directa (3), mientras que
Garbanzo (2013) indica que es un análisis de un
sector para identicar la forma en la que interac-
túan con la sociedad, económicamente hablando
(4).
En la actualidad existen numerosos estudios so-
cieconómicos de diferentes tipos (5-10), sin em-
bargo tienen en común algunas etapas como son
en su mayoría: identicación de la idea, prefacti-
bilidad, factibilidad y diseño (11), metodologías
que sirvieron de apoyo al presente estudio.
Se elaboró un cuestionario tomando como base
los parámetros considerados por el INEC (2) y
los requeridos por el proyecto de vinculación
dentro del cual se desarrolló este estudio, dan-
do como resultados variables en los ámbitos de:
vivienda, propiedades, abastecimiento de agua,
cultivo de terrenos, crianza de animales, gasto
mensual familiar e información personal de los
habitantes de las 26 comunidades pertenecientes
a la parroquia estudiada.
Para el levantamiento de información primaria
se organizó a los estudiantes de tercero, cuarto y
quinto semestre de la carrera de Ingeniería en Es-
tadística Informática – Estadística, Se aplicó 294
encuestas, mediante un muestreo estraticado
con ajación proporcional (24,25) debido a las
características de las poblaciones rurales.
Se estructuró una base de datos en Excel para la
digitalización y validación de la información re-
colectada, Se realizó un análisis descriptico y de
correspondencia al 95% de conabilidad con las
variables más relevantes.
La parroquia rural Pungalá está ubicada al sur
del cantón Riobamba, limitada al norte por
Chambo, al sur Cebadas, al este por la provincia
de Morona Santiago y al oeste por la parroquia
Licto (12). Está constituido por 26 comunidades
(asentamientos poblacionales) (13).
Figura 1. Ubicación geográca de los centros poblados de las 26 comuni-
dades de la parroquia Pungalá.
II. MATERIALES Y MÉTODOS
Este estudio según el método de investigación fue
cualitativa- cuantitativa, según el nivel de pro-
fundización en el objeto de estudio exploratoria,
según el periodo temporal transversal (14,15).
Se realizó en cuatro etapas: reconocimiento de
la zona de estudio, análisis de variables e indica-
dores socioeconómicos con el n de construir el
instrumento de recolección de información pri-
maria, levantamiento de información y análisis
de datos.
En la primera etapa se realizó un recorrido por
las 26 comunidades en donde se georreferenció
los centros poblados con un GPSMAP 78sc con
error de precisión de 10 m. para identicarlas
geográcamente.
En la segunda etapa se realizó un análisis de las
variables e indicadores acorde a las caracterís-
ticas visuales realizadas en la etapa anterior, se
construyó un cuestionario que abarca preguntas
sobre: vivienda, propiedades, abastecimiento de
29
agua, cultivo de terrenos, crianza de animales,
gasto mensual familiar e información personal
de las familias; se realizó un plan piloto de 50 en-
cuestas con el n realizar las mejoras respectivas
al instrumento de recolección de información
primaria y orientar la capacitación a los entrevis-
tadores.
En la tercera etapa se estableció la logística del
levantamiento de información primaria y dado
que se pretende estimar las proporciones de la
población según los indicadores considerados en
el instrumento, se halló el tamaño de muestra su-
gerido por Yumisaca (2017) y Pita (2001) (16,17):
(1)
Según el PDOT de Pungalá 2015 vigente hasta
la fecha se identicó una población total de 7597
personas conformadas por 1247 jefes de hogar
(PDOTPP, 2015).
donde:
N= Tamaño de la población
K=Valor crítico de la distribución de la pobla-
ción.
p=Probabilidad de éxito
q=Probabilidad de fracaso
e= Porcentaje de error estipulado.
Se realizó un muestreo estraticado con ajación
proporcional de acuerdo a la densidad poblacio-
nal de cada una de las 26 comunidades según el
plan de desarrollo territorial de Pungalá 2015
(1), dando como resultado el número de encues-
tas por comunidad:
Agua Santa 23, Alao Llactapamba 6, Anguiñay
31, San Fransisco de Apuñag 3, Calquis 7, Ushpa-
pungo 4, Daldal 5, El Mirador 10, Etén 15, Gau-
nán 2, Playa Manglur 18, Santa Rosa de Melan
12, Niñoloma 13, Peltetec 6, Pucará 26, Puctus
15, Pungala Pamba 6, Cabecera parroquial Pun-
galá 15, Puninguayco 5, Puruhay Llactapamba 9,
Puruhay San Gerardo 9, Puruhay Pamba 6, Qui-
shcahuan 12, Alao San Antonio 10, Shunaycun
12 y Shullidis 13.
Se realizó capacitaciones a docentes colabora-
dores y estudiantes de tercero, cuarto y quinto
nivel de la carrera de Ingeniería en Estadística
Informática – Estadística de la ESPOCH, sobre:
los objetivos, las variables en estudio, la logística,
estrategias de obtención de información, comu-
nicación básica en Quichua y para concluir una
charla motivacional; con el n de recolectar in-
formación conable.
Figura 2. Capacitación al personal encuestadores
Para el trabajo de campo se realizó una socializa-
ción de la actividad, durante una asamblea con la
mayoría de las comunidades.
Se realizó el trabajo de campo los días domin-
gos a partir de las 06:00 por pedido de los pre-
sidentes de las comunidades. Se recorrió las 26
comunidades recolectando la información puer-
ta a puerta al jefe del hogar (18), seleccionado las
casa en forma aleatoria con el n de obtener ma-
yor objetividad (19), tomando como referencia
el centro poblado hasta completar el número de
entrevistas requerido según el estudio muestral.
Figura 3. Socialización sobre el levantamiento de infor-
mación primaria.
Figura 4. Recolección de información primaria
Escudero, Alcoser, Mariño, Espinoza, Jara
30
ISSN 2477-9105 Número 24 Vol.1 (2020)
La cuarta etapa fue la digitalización y análisis de
datos en el soware Excel y en el paquete estadís-
tico R. Para ello se construyó una base de datos
en Excel con herramientas de control de errores
de digitalización, luego se hizo una validación
respectiva y por último un análisis descriptivo
univariante y multivariante.
En el caso del análisis descriptivo multivariante
se realizó análisis de correspondencia simple de-
bido a que reduce la dimensión de datos; misma
que se dene como una técnica para describir,
representar y analizar grácamente información
contenida en una tabla de contingencia (23) que
recogen las frecuencias de aparición de dos o
más variables cualitativas en un conjunto de ele-
mentos, es equivalente a análisis de componentes
principales y coordenadas principales para varia-
bles cualitativas.
Se parte de una matriz de dimensiones IxJ, que
representa las frecuencias absolutas observadas
de dos variables cualitativas en n elementos. La
primea variable se representa por las, y toma I
valores posibles, y la segunda se representa por
columnas y toma J valores posibles (20).
B
1
B
2
… B
J
(2)
A
1
f
11
f
12
… f
1J
A
2
f
11
f
12
… f
1J
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
A
I
f
I1
f
I2
… f
IJ
donde f
ij
es el número de veces en que aparece la
intersección A
i
⋂ B
j
.
Para la aplicación de dicha técnica en el trabajo
de investigación se utilizó el soware libre R me-
diante el paquete FactoMineR dedicado al análi-
sis exploratorio de datos multivariados (20,21),
se utilizó la función CA donde se aplica el aná-
lisis de correspondencia simple, se visualizó los
resultados mediante varios biplot (fviz_ca_bi-
plot). Para este técnica se tomó las variables: co-
munidad, tenencia de vivienda, vía de accesos,
tipo, material predominante tanto de la vivienda
como del techo y del suelo, formas de eliminar
la basura, recursos que se utilizan para cocinar y
energía eléctrica.
Cada variable se relacionó con las comunidades
con el n de identicar condiciones similares.
Como última actividad fue la socialización de
resultados a los miembros del proyecto y miem-
bros de la parroquia Pungalá.
III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La base de datos fue desarrollada con herra-
mientas de control de errores de digitalización,
esto ayudó a la validación y estandarización de
la información. Se realizó un análisis estadístico
descriptivo y de correspondencia y se muestra a
continuación los resultados relevantes.
Se identicó que la mayor cantidad de habitantes
de las comunidades tienen vivienda propia total-
mente pagada y que sigue pagando, en Pucará la
mayoría vive en casas prestadas, mientras que en
Alao, Llactapamba y San Gerardo las viviendas
que predominan son alquiladas.
Figura 5. Tenencia de vivienda por comunidad
La vía de acceso fueron calles o carreteras de tie-
rra un 35.4%, empedradas o lastradas un 26.7%,
asfaltadas un 8.4%, camino o sendero un 25.3 %
y un 0.4% es de otro tipo. Especicamente las co-
munidades de Niño Loma, Puruhuay San Gerar-
do, Shullidis, Ushpapungo, Puctus, Agua Santa,
Alao San Antonio, Melan, Anguiñay, Caunan, El
Mirador y Eten son de tierra y sendero; mientras
que en Shanaycun, Puninguayco, Alalo Llacta-
pamba, Calquis y San Francisco de Apuñag son
empedrada y tan solo en Daldal es asfaltada.
31
Figura 6. Vía de acceso a la vivienda.
Figura 7. Tipo de vivienda.
El 69.8% de las viviendas de la parroquia Pungalá
son de tipo casa, seguido de un 23.5% de media-
guas, un 3.5% cuarto, un 1.8% de choza, un 1.1 %
rancho y un 0.4 % de otro tipo.
Figura 8. Material predominante de la vivienda.
Se identica que la mayor cantidad de viviendas
de las comunidades de Puctus, C.P. Pungala y
Anguiñan están hechas de adobe; Melan, Eten,
Calquis, Quishcahuan, Ushpapungo, Puninguay-
co, San Franciaso de Apuñag, Caunan, El Mira-
dor, Pucara, Puruhuay Llanctapamba, Puruhay
San Gerardo y Shanaycun están hechas de ladri-
llo y en Shullidis, Puruhuay Pamba, Alao Llacta-
pamba y Alao San Antonio de hormigón. En ge-
neral las viviendas de la parroquia Pungalá están
hechas de: 46.7% ladrillo, 18.9% adobe, 14.4%
hormigón, 2.1% madera y el 16.8% de otros ma-
teriales. Existen 3 datos ausentes, equivalente al
1,1%.
Figura 9. Material predominante de la vivienda.
En Ushpapungo el material predominante del te-
cho es de arbesto, en Alao San Antonio, Shullidis,
Caunan y Alao LLactapamba es de hormigón, en
El Mirador, C.P. Pungala, Anguiñay, Eten, Puru-
hay San Gerardo, Puninguayco, Puruhuay Llac-
tapamba y Santa Rosa de Melán de Zinc y en Sha-
naycun, Melan, Daldal, San Francisco de Apuñag
y Agua Santa son de teja.
Figura 10. Material Predominante del suelo o piso
El material predominante del piso en las comuni-
dades de: Agua Santa, San Francisco de Apuñag,
Escudero, Alcoser, Mariño, Espinoza, Jara
32
ISSN 2477-9105 Número 24 Vol.1 (2020)
El Mirador, San Gerardo, el mirador, Niño Loma,
Melan y Calquis es de tierra; de Shullidis, Eten,
Puruhay San Gerardo, Anguiñay es de parquet;
de Alao Llactapamba, Quishcahuan, Santa Rosa
de Melan, Pucará, Puninguayco y Alao San An-
tonio son de ladrillo y en Daldal y C.P. Pungalá
son de tipo tabla y baldosa.
Figura 11. Disposición de energía eléctrica.
El 91.9% de las viviendas poseen energía eléctri-
ca y tan solo el 33.3% posee alumbrado público.
Figura 12. Material Predominante del suelo o piso.
Las comunidades de: Puruhuay LLactapamba,
Puruhuay San Gerardo, Eten, Puctus, Puruhuay
Pamba, Agua Santa, Calquis, Melan, Shullidis,
San Francisco de Apuñag, Caunan, San Gerar-
do, El Mirador, Puninguayco, Shanaycun y Noño
Loma no tienen: alumbrado público, energía
eléctrica ni ducha, mientras que Quishcahuan,
Ushpapungo, Anguiñay Daldad, C.P.Pungala y
Alao LLactapamba si poseen los tres servicios.
Figura 13. Formas de eliminación de la basura
A pesar de que el servicio de recolección de re-
siduos sólidos tiene una cobertura nacional pro-
medio del 54.1 % en el área rural (26), el 57.3%
de los hogares eliminan la basura quemando, el
23.9% esperan a que pase el recolector de basura,
el 9.2% reciclan, el 8.5% lo botan en la quebra-
da, el 0.7% lo botan en la calle o lote y el 0.3%
eliminan la basura por otros medios. Especíca-
mente: Shullidis y San Francisco de Apuñag bo-
tan la basura en la quebrada; Alao LLactapamba
botan en la calle; Anguiñay, Alao San Antonio y
C.P.Pungala lo lleva el carro recolector; Daldal lo
entierran y las demás comunidades la queman.
Figura 14. Formas de eliminar la basura por comunidad.
El 61.0 % de los hogares cocinan con leña o car-
bón, el 37.6% con gas, mientras que el 1.4% con
electricidad
Figura 15. Formas como el hogar cocinan sus alimentos.
Las comunidades de: Pucará, Eten, Ushpapun-
go, Niño Loma, Melan, Puruhuay San Gerardo,
Puruhuay Llactapamba, Shanaycun y Calquis co-
cinan con leña; Alao Llactapamba, Anguiñay, El
Miraor y C.P. Pungalá cocinan con gas, las demás
33
comunidades cocinan con gas y leña; y en Angui-
ñay, Agua Santa y Quishcahuan al menos en un
hogar cocinan con electricidad.
Figura 16. Tipo de servicio de agua.
El 61.1% de los hogares consumen agua entuba-
da, el 30.2% potable, el 7.7% de vertiente y el 0.7%
consumen agua de pozo. El 74.7% de los hogares
considera que el agua que recibe es limpia.
Figura 17. ¿A dónde acuden cuando están enfermos?
Al momento de que algún miembro se encuentra
delicado de salud el 77.2% acuden al subcentro
de salud, el 15.8% al seguro campesino, el 3.2%
al Hospital Policlínico Docente de la ciudad de
Riobamba, el 1.4% a los curanderos, el 0.70% a
farmacias y el 1.80 a otros lugares.
Figura 18. Lugar donde realizan las necesidades biológicas.
El 72.6% de los hogares hacen sus necesidades
biológicas en el baño, el 24.2% lo hacen en una le-
trina, el 2.5% lo hacen en la intemperie y el 0.70%
ocupan otro método para hacer sus necesidades.
Figura 19. Principales cultivos.
En la parroquia Pungalá se cultiva principalmen-
te: un 46.8 % papa, un 17.6 % maíz, un 12.2% ha-
bas, un 11.2 % hortalizas, un 6.8% cebada y trigo,
y un 5.4% melloco y oca. Y en un 70.6% de dicha
producción es designada para el autoconsumo.
Figura 20. Tipo de animales domésticos que poseen.
El 57.2% de los hogares poseen cuyes, el 15.2%
aves, el 11.8% ganado vacuno, el 6.3% conejos, el
4.9% ganado porcino y el 4.5% ganado ovino. El
75.2% de cuyes designan para el autoconsumo y
el 85% del ganado vacuno para la comercializa-
ción.
Tan solo el 20.7% realiza trabajo remunerado,
el 23.7% de los individuos presentan algún tipo
de discapacidad, de los cuales el 2.6% reciben el
bono de discapacidad, el 28% recibe el bono de
desarrollo, el 0.4% recibe el bono de la vivienda,
mientras que el 69% no recibe ningún tipo de
bono.
La parroquia Pungalá se caracteriza por: tener
viviendas en 90.5% propias totalmente pagadas,
un 69.8% tipo casa en promedio con dos dormi-
torios y una cuarto de cocina, construidas en un
46.7% de ladrillo, un 43.5% piso de cemento y
26.3% techo de zinc.
Los servicios básicos disponibles fueron en un
91.9% de energía eléctrica, un 91.6% sin teléfo-
no convencional, 97.9% sin servicio de internet,
94.0% sin servicio de canales internacionales,
35.4% de calles de tierra y un 33.3% alumbrado
público, el 61% cocinan sus alimentos con leña o
carbón, se asean en la ducha el 25.6% y realizan
sus necesidades básicas en el baño tan solo un
72.6%, dispone en un 61.05% de agua entubada
que un 25.3% consideran que no es limpia y el
22.1% no hierve el agua antes de beberla, cuan-
do se enferman el 77.2% acuden al sub-centro
de salud. Más del 50% no poseen: computadora,
DVD, auto, refrigeradora y plancha, el un 57.3%
Escudero, Alcoser, Mariño, Espinoza, Jara
34
ISSN 2477-9105 Número 24 Vol.1 (2020)
que queman la basura; en un 46.8% cultivan pa-
pas con agua de regadía (35.2%) por gravedad
(29.2%) y designan aproximadamente el 70.6%
para su autoconsumo. Se dedican un 57.2% criar
cuyes de los cuales en un 75.2% consumen mien-
tras que un 85% del ganado vacuno comerciali-
zan.
Los hogares están conformados en un 44% de 3
a 6 personas, seguido por un 34.2% de 1 a 3 per-
sonas. El 54% son mujeres y el 46% hombres, la
parroquia presenta alto nivel de emigración de
20 a 50 años. El 23.7% presentan capacidades es-
peciales.
El 69% no recibe ningún tipo de ayuda econó-
mica (bonos), tan solo el 20.7% realiza trabajo
remunerado, el 65.2% tiene instrucción primaria
y el 31.2% secundaria. Los gastos mensuales del
hogar en un 45.5% son de préstamos, seguido
por un 15% en alimentación, vestimenta 9.9%,
educación 8.9%, salud 7.8%.
Según la encuesta de estraticación del Nivel So-
cioeconómico realizado en el INEC 2011 (27) la
parroquia Pungalá calica con una puntuación de
216, perteneciendo así al grupo socioeconómico
D (bajo) cuyo intervalo es de 0 a 316 puntos. Para
dicho análisis se consideró como respuestas ar-
mativas las características generales encontradas
en este estudio con mínimo del 50%.
IV. CONCLUSIONES
Pungalá está en el grupo socioeconómico D
(bajo) según la encuesta de estraticación so-
cioeconómica del INEC 2011.
Se corrobora que las principales necesidades
para mejorar la calidad de vida de los pobladores
de la parroquia Pungalá son los servicios básicos,
principalmente: abastecimiento de agua, alum-
brado público y salud.
Los resultados obtenidos en esta investigación
direccionaron y fortalecieron las actividades
dentro del proyecto de vinculación en general, a
más de abrir puertas para posibles proyectos de
vinculación en diversas áreas sociales dentro de
la parroquia Pungalá con el n de coadyuvar a
mejorar las condiciones de vida de los poblado-
res y por ende el crecimiento del Cantón, la Pro-
vincia y del País.
Es necesario fortalecer la formación de jóvenes
expertos en trabajo de campo y recolección de
información primaria, con el n de garantizar in-
formación conable que proporciones resultados
que optimice la toma de decisiones con la menor
incertidumbre posible.
VI. AGRADECIMIENTOS
A los colaboradores en el levantamiento de infor-
mación primaria:
Docentes: Ing. Johanna Aguilar, Ing. Carlos Yun-
gán, Ing. Rógel Miguez.
Estudiantes: Daniel Vinuesa, Pablo Peñael, Ma-
ritza Cabrera, Blanca Conejo, Emma Jácome,
Geovanny Miranda, Maritza Cabrera, Eduardo
Naranjo, Franklin Valdez, Guido Celi, Kathe-
rine Betún, María Orozco, Mishelle Velastegui,
Erick Barrera, Gabriela Ashqui, María Pala,
María Pilataxi, Tatiana Naranjo, Wilfrido Gua-
cho, Álvaro Villalta, Luis Vargas, Mayra Cuello,
Silvia Lucio, Alex Peralvo, Ángel Guaraca, Jinso
Vaca, Juan Hidalgo, Mónica Sánchez, Patricio
Badillo, Darwin López, Edwin Mora, Elizabeth
López, Tania Riera, Mishel Mungabusi, Ximena
Guaman, John Samaniego, Leonela Arias, Mar-
jorie Ambo, Katherine Esparza, Martha Noboa,
Ruth Torres, Mishel Sanaicela, Silvana Quilliga-
na, Adriana Mateo, Luis Aucancela, Andrea Ca-
rrión, Arelys Vélez, Dennis Baquerizo, Geovanny
Morocho, Susana Naranjo, Beatriz Olmedo, John
Samaniego Reyes, kimberling Valdez, Luis Au-
cancela, Karen Guamán.
Delegados del Gobierno Autónomo Municipal de
la ciudad de Riobamba:
Efrain Gunsha y Kelvi Heredia
Presidentes y miembros de las diferentes comu-
nidades.
Elaboración de mapas: Ing. Carlos Rosero y Srta.
Marisol Checa.
35
R
eferencias
1. Gobierno Parroquial Rural de Pungalá. Plan de Desarrollo y ordenamiento territorial
PDOT de la Parroquia Pungalá.Ecuador. 2015.
2. INEC. Instituto Nacional de Estadisticas y Censos, Estadísticas de Seguridad Ciudadana en
los Sistemas Estadísticos Nacionales. 2012. [Consulta: 01 de julio 2017].
3. Ma. del Rosario Silva A. y Ma. Luisa Brain C. Validez y confiabilidad del estudio socioeco-
nómico. 2015. Universidad Nacional Autónoma de México.
4. Garbanzo G. Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios
desde el nivel socioeconómico: Un estudio en la Universidad de Costa Rica. 2013. Universidad de
Costa Rica.
5. Giron G, León M. y Villavicencio J. Estudio socieconómico para determinar las oportuni-
dades de emprendimiento para los pobladores en el barrio Cuba en la ciudad de Guayaquil, en los
meses de junio a agosto del 2001. 2013. Universidad Politécnica Salesiana Ecuador.
6. CENEPRED. Guia para elaborar el estudio socioeconómico, cultural y ambiental para el
reasentamiento poblacional en zonas de muy alto riesgo no mitigable. 2016.
7. López R. Mercedes M. La influencia del entorno socioeconómico en la realización de es-
tudios universitarios: una aproximación al caso español en la sécada de los noventa. 2006. UAM.
Departamento de Economía y Hacienda Pública.
8. Mosley H, M.C. Determinantes biológicos y socioeconómicos de la sobrevivencia en la
infancia. Salud Publica Mex 1988;30: 312-328.
9. Medina C, Villalobos J, Márquez M, Vallejos A. Portillo L, Casanova A. Desigualdades
socioeconómicas en la utilización de servicios de salud bucal: estudio en escolares mexicanos de
6 a 12 años de edad. 2009. Instituto de Ciencias de la Salud, Universidad Autónoma del Estado de
Hidalgo, Pachuca, México.
10. Ramirez S., A.,SERE, C.,Uquillas, J. Impacto socioeconomico de sistemas agroforestales en
la selva baja del Ecuador.
11. ILPES. Guía para la presentación de proyectos. Siglo XXI Editores. 11ª. Edición, Bogotá,
1983. P41.
12. Amagualla P. Diseño de un producto turístico para la parroquia de Pungalá, cantón Rio-
bamba, provincia de Chimborazo. 2016. Pag-13. Escuela Superior Politecnica de Chimborazo.
13. Román S. Plan de Desarrollo y Ordenamiento territorial de la zona 3, parroquia Pungalá,
cantón Riobamba, Provincia Chimborazo. 2016. Pag-26. Escuela Superior Politécnica de Chimbo-
razo.
14. Hernández C, Fernández C. y Baptista L. Metodología de la investigación. McGraw-Hill
México. 4ª Edición. ISBN: 970-10-5753-8. 2006.
15. Maya E. Métodos y técnicas de investigación. Universidad Nacional Autónoma de México.
ISBN: 978-97032-5432-3. 2014
16. Yumisaca Tuquinga, J. E., Mendoza Tarabó, A. E., & Villón Perero, S. G. (2017). Perfil
sociodemográfico del turista de la provincia de Santa Elena en Ecuador. Referencias para nuevas
propuestas de desarrollo. Universidad y Sociedad, 9(2), 52-59. Recuperado de http://rus.ucf.edu.
cu/index.php/rus
17. Pita S. Determinación del tamaño muestral. Unidad de Epidemiología Clínica y Bioesta-
dística. Complexo Hospitalario Juan Canalejo. A Coruña. Cad. Aten Primaria. 1996. 3: 138-14.
Actualización 2001.
18. CENEPRED - Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de De-
sastres. Guía metodológica para elaborar el estudio socioeconómico, cultural y ambiental para el
reasentamiento poblacional en zonas de muy alto riesgo no mitigable. Lima. Dirección de Gestión
de Procesos. 2016. 72 p.
19. Silva MR, Validez y confiabilidad del estudio socioeconómico. Universidad Nacional Au-
tónoma de MéxicoEscuela Nacional de Trabajo Social, ISBN 978-607-02-7296-7, 2015.
Escudero, Alcoser, Mariño, Espinoza, Jara
36
ISSN 2477-9105 Número 24 Vol.1 (2020)
20. Peña D. Análisis de datos multivariantes. Madrid, España. McGraw-HillInteramericana de
España S.A. 2002.
21. Cuadras, Carles M. Nuevos Métodos de análisis multivariante. 2011. Barcelona, CMC Edi-
ciones.
22. Santiago de la Fuente F. Análisis correspondencias simples y múltiples. 2011. Fac. Ciencias
Económicas y Empresariales. Universidad Autónoma de Madrid.
23. Roldán P., Fachelli S. Análisis de correspondencias. 2015. Universidad Autónoma de Bar-
celona.
24. Otzen S., Manterola C. Técnicas de muestreo sobre una Población a estudio. 2017. Univer-
sidad de Tarapacá, Arica, Chile.
25. Martínez B. Estadística y muestreo. Ecoe Ediciones Colombia. 13ª Edición. ISBN: 978-958-
648-702-3. 2012.
26. Díaz L., Pilataxi E., Puente C., Gallegos J., Baquero J., Jara J., Caracterización del Sistema
de Contenerización de la Ciudad de Riobamba mediante Análisis Multivariado. Perfiles. Facultad
de Ciencias, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Riobamba-Ecuador. ISSN 2477-9105.
Número 22 Vol. 2 019.
27. Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). Encuesta de estratificación del nivel
socioeconómico. https://www.ecuadorencifras.gob.ec//documentos/web-inec/Estadisticas_So-
ciales/Encuesta_Estratificacion_Nivel_Socioeconomico/Cuestionario_Estratificacion.pdf. [Inter-
net]. 2011. [citado 10 de agosto 2019].