Red Nacional de Metadatos
La Red Nacional de Metadatos (RNM) es la herramienta implementada por el INEGI, como plataforma de difusión y consulta de los metadatos de los proyectos de información estadística básica; constituye un sistema de catalogación que permite a los usuarios realizar búsquedas y consultas generales sobre las operaciones estadísticas o específicas a nivel de variable de los proyectos estadísticos que han sido documentados de manera exhaustiva en la Iniciativa de Documentación de Datos (DDI, por sus siglas en inglés).
Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana 2023, Datos al cuarto trimestre del año
Mexico, 2022 - 2024
Instituto Nacional de Estadística y Geografía
Creado el
April 24, 2024
Última modificación
April 24, 2024
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Sitio Web de la operación estadística
Herramientas interactivas
metadata
DDI/XML
JSON
Nombre de la Ciudad (NOM_CD)
Nombre/Descripción: ENSU_VIV_1223
Visión general
Válido:
24064
No válido:
0
Tipo:
Discreto
Ancho:
26
Rango:
-
Formato:
character
Preguntas e instrucciones
Pregunta literal
No se pregunta. Observación: Nombre de la Ciudad según el catálogo.
Categorías
| Valor | Categoría | Casos | |
|---|---|---|---|
| AGUASCALIENTES | 268 |
1.1%
|
|
| ALVARO OBREGON | 262 |
1.1%
|
|
| APODACA | 257 |
1.1%
|
|
| ATIZAPAN DE ZARAGOZA | 268 |
1.1%
|
|
| AZCAPOTZALCO | 265 |
1.1%
|
|
| BENITO JUAREZ | 259 |
1.1%
|
|
| CANCUN | 255 |
1.1%
|
|
| CHETUMAL | 260 |
1.1%
|
|
| CHIHUAHUA | 265 |
1.1%
|
|
| CHILPANCINGO DE LOS BRAVO | 258 |
1.1%
|
|
| CHIMALHUACAN | 274 |
1.1%
|
|
| CIUDAD DEL CARMEN | 259 |
1.1%
|
|
| CIUDAD NEZAHUALCOYOTL | 274 |
1.1%
|
|
| CIUDAD OBREGON | 269 |
1.1%
|
|
| CIUDAD VICTORIA | 253 |
1.1%
|
|
| COATZACOALCOS | 252 |
1%
|
|
| COLIMA | 271 |
1.1%
|
|
| COYOACAN | 259 |
1.1%
|
|
| CUAJIMALPA DE MORELOS | 265 |
1.1%
|
|
| CUAUHTEMOC | 255 |
1.1%
|
|
| CUAUTITLAN IZCALLI | 261 |
1.1%
|
|
| CUERNAVACA | 276 |
1.1%
|
|
| CULIACAN ROSALES | 259 |
1.1%
|
|
| DURANGO | 256 |
1.1%
|
|
| ECATEPEC DE MORELOS | 260 |
1.1%
|
|
| FRESNILLO | 278 |
1.2%
|
|
| GENERAL ESCOBEDO | 263 |
1.1%
|
|
| GUADALAJARA | 878 |
3.6%
|
|
| GUADALUPE | 264 |
1.1%
|
|
| GUANAJUATO | 268 |
1.1%
|
|
| GUSTAVO A. MADERO | 263 |
1.1%
|
|
| HERMOSILLO | 265 |
1.1%
|
|
| HEROICA PUEBLA DE ZARAGOZA | 264 |
1.1%
|
|
| IRAPUATO | 279 |
1.2%
|
|
| IXTAPA-ZIHUATANEJO | 263 |
1.1%
|
|
| IZTACALCO | 261 |
1.1%
|
|
| IZTAPALAPA | 258 |
1.1%
|
|
| JUAREZ | 260 |
1.1%
|
|
| LA LAGUNA | 372 |
1.5%
|
|
| LA MAGDALENA CONTRERAS | 270 |
1.1%
|
|
| LA PAZ | 261 |
1.1%
|
|
| LAZARO CARDENAS | 259 |
1.1%
|
|
| LEON DE LOS ALDAMA | 278 |
1.2%
|
|
| LOS CABOS | 256 |
1.1%
|
|
| LOS MOCHIS | 264 |
1.1%
|
|
| MANZANILLO | 262 |
1.1%
|
|
| MAZATLAN | 256 |
1.1%
|
|
| MERIDA | 268 |
1.1%
|
|
| MEXICALI | 258 |
1.1%
|
|
| MIGUEL HIDALGO | 258 |
1.1%
|
|
| MILPA ALTA | 275 |
1.1%
|
|
| MONTERREY | 320 |
1.3%
|
|
| MORELIA | 258 |
1.1%
|
|
| NAUCALPAN DE JUAREZ | 262 |
1.1%
|
|
| NOGALES | 278 |
1.2%
|
|
| NUEVO LAREDO | 255 |
1.1%
|
|
| OAXACA DE JUAREZ | 271 |
1.1%
|
|
| PACHUCA DE SOTO | 255 |
1.1%
|
|
| PIEDRAS NEGRAS | 264 |
1.1%
|
|
| PUERTO VALLARTA | 244 |
1%
|
|
| QUERETARO | 255 |
1.1%
|
|
| REYNOSA | 239 |
1%
|
|
| SALTILLO | 266 |
1.1%
|
|
| SAN FRANCISCO DE CAMPECHE | 270 |
1.1%
|
|
| SAN LUIS POTOSI | 259 |
1.1%
|
|
| SAN NICOLAS DE LOS GARZA | 245 |
1%
|
|
| SAN PEDRO GARZA GARCIA | 199 |
0.8%
|
|
| SAN PEDRO TLAQUEPAQUE | 261 |
1.1%
|
|
| SANTA CATARINA | 253 |
1.1%
|
|
| TAMPICO | 258 |
1.1%
|
|
| TAPACHULA | 261 |
1.1%
|
|
| TEPIC | 285 |
1.2%
|
|
| TIJUANA | 259 |
1.1%
|
|
| TLAHUAC | 259 |
1.1%
|
|
| TLAJOMULCO DE ZUNIGA | 247 |
1%
|
|
| TLALNEPANTLA DE BAZ | 265 |
1.1%
|
|
| TLALPAN | 258 |
1.1%
|
|
| TLAXCALA DE XICOHTENCATL | 276 |
1.1%
|
|
| TOLUCA DE LERDO | 266 |
1.1%
|
|
| TONALA | 263 |
1.1%
|
|
| TUXTLA GUTIERREZ | 272 |
1.1%
|
|
| URUAPAN | 263 |
1.1%
|
|
| VENUSTIANO CARRANZA | 264 |
1.1%
|
|
| VERACRUZ | 258 |
1.1%
|
|
| VILLAHERMOSA | 257 |
1.1%
|
|
| XALAPA | 247 |
1%
|
|
| XOCHIMILCO | 265 |
1.1%
|
|
| ZACATECAS | 271 |
1.1%
|
|
| ZAPOPAN | 255 |
1.1%
|
Advertencia: estas cifras indican el número de casos encontrados en el archivo de datos. No pueden interpretarse como estadísticas resumidas de la población de interés.
Descripción
Definición
Ciudad en donde se encuentra la vivienda.
Universo
No aplica por ser una característica de referencia.
Source of information
No requiere informante, el entrevistador asigna la clave de acuerdo al listado de viviendas seleccionadas.