Análisis Integral con Tasas Poblacionales — Oaxaca

Incorporación del Censo de Población y Vivienda 2020: tasas delictivas, perfil socioeconómico y reevaluación del efecto de escala

570 municipios · Censo 2020 (INEGI) + CNGMD 2025 + RNID (SESNSP) · Tasas por 10,000 habitantes

Los análisis previos arrastraban una limitación reconocida: trabajaban con conteos absolutos de delitos, confundidos por el tamaño poblacional. La incorporación del Censo de Población y Vivienda 2020 permite finalmente calcular tasas por 10,000 habitantes y construir un perfil socioeconómico municipal. Este informe cierra esa brecha y reevalúa los hallazgos centrales del proyecto cuando se aísla el efecto de escala.

1. El efecto de escala, confirmado y corregido

El contraste es contundente. La correlación entre población y conteo de delitos era ρ = 0.84 —el conteo medía sobre todo el tamaño del municipio. Al pasar a la tasa, esa correlación cae a ρ = 0.29: la escala deja de dominar.

Figura 1. Izquierda: el conteo de delitos crece casi mecánicamente con la población (ρ=0.84). Derecha: la tasa por 10,000 habitantes rompe esa dependencia (ρ=0.29), revelando la incidencia real.

El mapa del delito cambia al normalizar. Por conteo, los líderes son las grandes ciudades (Oaxaca de Juárez, Tuxtepec, Juchitán). Por tasa, emergen municipios medianos antes invisibles: Villa de Etla (272/10k), San Bartolo Coyotepec (213), Tlacolula de Matamoros (220) —localidades de los Valles Centrales con incidencia per cápita tan alta o mayor que la capital. La política focalizada por conteo ignoraría estos puntos críticos.

Enfoque	Municipios prioritarios	Sesgo
Conteo absoluto	Oaxaca de Juárez, Tuxtepec, Huajuapan, Xoxocotlán, Juchitán	Grandes ciudades
Tasa /10,000 hab	Villa de Etla, Oaxaca de Juárez, Tlacolula, San Bartolo Coyotepec, San Pedro Mixtepec	Incidencia per cápita real

2. Perfil socioeconómico y delito

Con el censo se construyeron indicadores municipales de marginación, etnicidad, educación, salud y empleo, correlacionados con la tasa delictiva.

Figura 2. Correlación de factores socioeconómicos con la tasa delictiva. En rojo, asociaciones positivas; en azul, negativas.

El hallazgo más importante —y contraintuitivo. A mayor % de población indígena (ρ = −0.31) y mayor analfabetismo (ρ = −0.40), menor tasa delictiva registrada. Esto no significa que la marginación «proteja» del delito: es la huella estadística del subregistro estructural. Los municipios indígenas y rezagados resuelven sus conflictos por sistemas normativos propios que no llegan al RNID. La «baja incidencia» de estas zonas es, en parte, baja medición, no baja criminalidad.

En sentido opuesto, la falta de afiliación a servicios de salud (ρ = +0.38, un marcador de informalidad urbana) y la capacidad institucional (ρ = +0.28) se asocian a más tasa delictiva. La tasa de desocupación y el rezago en vivienda no muestran relación significativa. El patrón dominante no es «más pobreza, más delito», sino «más urbanización e integración formal, más delito registrado».

3. ANOVA factorial sobre la tasa delictiva

Se reespecificó el modelo con un diseño 2×2×2, añadiendo el contexto socioeconómico como tercer factor, y usando la raíz de la tasa como variable dependiente (mejor simetría que el log dada la distribución).

VD: √(tasa delictiva por 10,000 hab, 2024)
Factor A — Gobernanza: partidos / usos y costumbres
Factor B — Capacidad institucional: alta / baja-media
Factor C — Contexto indígena: alta / baja indigeneidad (corte por mediana de % población indígena)

Fuente	F (HC3)	p-valor	η²p	vs. modelo con conteo
Gobernanza (A)	6.84	0.009	0.010	η²p baja de 0.10 → 0.01
Capacidad institucional (B)	10.74	0.001	0.011	η²p baja de 0.07 → 0.01
Contexto indígena (C)	5.22	0.023	0.008	nuevo factor
Interacciones	<1.6	>0.20	—	la interacción A×B desaparece

Interpretación decisiva. Los tres factores siguen siendo estadísticamente significativos sobre la tasa, pero sus tamaños de efecto se desploman (η²p de ~0.10 a ~0.01) y la interacción se desvanece. Conclusión: buena parte de los efectos «grandes» de los análisis previos eran efecto de escala. Una vez normalizado por población, la estructura municipal sí se relaciona con la tasa delictiva, pero de forma modesta. El delito está determinado por muchos factores fuera de la estructura administrativa.

Figura 3. Tasa delictiva por gobernanza y por contexto indígena. Los municipios de partidos y de baja indigeneidad mantienen tasas más altas, pero las distribuciones se traslapan ampliamente.

En tasas, los municipios de sistema de partidos promedian 66/10k frente a 39/10k en los de usos y costumbres; los de baja indigeneidad 62/10k frente a 32/10k en los de alta. Las diferencias persisten pero son graduales, no categóricas —coherente con que ambos factores capturan parcialmente el gradiente rural-urbano y el subregistro.

4. Síntesis integral del proyecto

Lo que revela el análisis con tasas:

El efecto de escala era real y grande: el conteo medía tamaño (ρ=0.84). La tasa lo corrige (ρ=0.29).
Por tasa, municipios medianos de los Valles Centrales (Villa de Etla, Tlacolula) son tan críticos como la capital.
La asociación indigeneidad/marginación → menos delito registrado confirma el subregistro estructural como fenómeno medible.
La estructura municipal sí importa, pero con efectos modestos (η²p≈0.01) una vez normalizada la población.

Implicaciones finales para el desarrollo regional y el CIIT

1. Reasignar prioridades por tasa, no por volumen. Las políticas de seguridad que persiguen los conteos absolutos concentran recursos en las grandes ciudades e ignoran municipios medianos con alta incidencia per cápita. Una asignación por tasa redistribuiría atención hacia los Valles Centrales conurbados y municipios como Villa de Etla.

2. El CIIT en perspectiva per cápita. Juchitán, líder del corredor por conteo (1,133 delitos), tiene una tasa de 100/10k —alta, pero no extrema frente a municipios menores. El desafío del corredor no es solo el volumen en sus polos, sino el crecimiento de la tasa conforme la urbanización inducida por el megaproyecto integre formalmente a la población (y con ello, aumente también el registro).

3. Invertir en sistemas de registro respetuosos. Dado que la marginación indígena se asocia a subregistro, cualquier diagnóstico de seguridad para el desarrollo regional debe fortalecer la medición en estos municipios —respetando sus sistemas normativos— antes de concluir que son «seguros» y desviar recursos.

Limitaciones. (1) Las tasas usan población censal 2020 sobre delitos 2024–2026; los cambios poblacionales intercensales introducen ruido menor. (2) El subregistro sigue afectando la VD de forma no aleatoria —ahora cuantificado, pero no corregido. (3) Análisis transversal y correlacional. (4) El índice de rezago y la categorización por mediana son construcciones propias; otras operacionalizaciones son posibles.

Nota metodológica. Python (pandas, scipy, statsmodels). Tasas = delitos/población × 10,000. ANOVA factorial 2×2×2 Tipo III con errores robustos HC3; VD = √(tasa). Correlaciones de Spearman. Fuentes: INEGI Censo de Población y Vivienda 2020 (cuestionario básico, tabulados municipales); INEGI CNGMD 2025; SESNSP RNID 2024–2026. Población total de Oaxaca validada: 4,132,148 habitantes. Asociaciones correlacionales, no causales. Elaboración propia.