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HIDE
 Resumen
 El uso del censo y la plantificacion...
 Regiones homogeneas multivaria...
 Metodologia
 El ejemplo de poblacion
 Un ejemplo agro-ecologico
 Conclusiones






Group Title: El uso de censos en la regionalizacion agro-socioeconomica de un pais latinoamericano
Title: El uso de censos en la regionalizaciâon agro-socioeconâomica de un paâis latinoamericano
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Permanent Link: http://ufdc.ufl.edu/UF00072245/00001
 Material Information
Title: El uso de censos en la regionalizaciâon agro-socioeconâomica de un paâis latinoamericano
Physical Description: p. 9-31 : ill., maps ; 28 cm.
Language: Spanish
Creator: Antonini, Gustavo A
Boswell, Thomas D
Publisher: Centro de Estudios Lantinamericanos, University of Florida
Place of Publication: Gainesville Fla
Publication Date: 1979
 Subjects
Subject: Agriculture -- Economic aspects -- Statistics -- Dominican Republic   ( lcsh )
Agriculture -- Social aspects -- Statistics -- Dominican Republic   ( lcsh )
Statistics -- Dominican Republic   ( lcsh )
Genre: government publication (state, provincial, terriorial, dependent)   ( marcgt )
non-fiction   ( marcgt )
Spatial Coverage: Dominican Republic
 Notes
Statement of Responsibility: Custavo A. Antonini, Thomas D. Boswell.
General Note: Caption title.
General Note: Printed in Revista Geografica, v.90, p.9-31 (Julio-Diciembre de 1979).
Funding: Electronic resources created as part of a prototype UF Institutional Repository and Faculty Papers project by the University of Florida.
 Record Information
Bibliographic ID: UF00072245
Volume ID: VID00001
Source Institution: University of Florida
Holding Location: University of Florida
Rights Management: All rights reserved, Board of Trustees of the University of Florida
Resource Identifier: oclc - 76875756

Table of Contents
    Resumen
        Page 9
        Page 10
        Page 11
        Page 12
    El uso del censo y la plantificacion regional
        Page 13
    Regiones homogeneas multivariables
        Page 13
    Metodologia
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        Page 17
    El ejemplo de poblacion
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    Un ejemplo agro-ecologico
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    Conclusiones
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Full Text

/C, 6& -73


EL USO DE CENSOS EN LA REGIONALIZACION AGRO-SOCIOECONOMICA
DE UN PAIS LATINOAMERICANO




Gustavo A. Antonini
Centro de Estudios Latinoamericonos
Universidad de Florida
Gainesville, Florida
Thomas D. Boswell
Departamento de Geografia
Universidad de Miami
Miami, Florida












Resumen


La utilidad de esquemas regionales en la planificaci6n de sistemas de desarrollo econ6mico y
social en Am6rica Latina parece ser un concept ampliamente aceptado. Sin embargo, uno de los
problems b6sicos al establecer dichos esquemas es el de crear regions verdaderamente significativas.
Generalmente las regions que surgeon son en alguna form, basadas arbitrariamente en uno noci6n
vaga de las caracteristicas bajo studio. M6s ain, frecuentemente se da el caso en que la data censal
no es considerada complete por sospecharse falta de precision.

Esta investigaci6n tiene dos prop6sitos: 1) disipar la noci6n de que la data censal generalmente
disponible en la mayoria de naciones latinoamericanas en desarrollo es inutil debido a que no es
completamente correct: y 2) demostrar la utilidad de una metodologia que ha sido desarrollada para
crear esquemas regionales homog6neos multifactoriales usando t6cnicas estadisticas ya establecidas.

La Municipalidad de Banf en la Republica Dominicana, una regi6n con condiciones ecol6gicas y
caracteristicas agricolas variadas, ha sido seleccionada coma lugar en studio para esta investigaci6n.
El Censo de Poblaci6n de 1970 y el Censo Agropecuario de 1971 de la Rep6blica Dominicana han sido
utilizados como fuentes de data b6sica para la creaci6n de dos esquemas regionales, uno basado en
caracteristicas de poblaci6n y el otro basado en factors agropecuarios.

La metodologia empleada en la delimitaci6n de'dos conjuntos de regions sigui6 un process de
diez etapas. 1) Los cuestionarios de los censos de poblaci6n y agropecuarios fueron examinados para
determinar que preguntas se hicieron sobre el pueblo de Bani. 2) Se revis6 la consistencia internal de los
dos censos en cintas. 3) Se corrigieron los errors de los datos del censo, done fue possible. 4) Se









'10 G. A. Antonini y T. D. Boswell


seleccion6 una lista de 119 variables de poblaci6n y 122 variables agropecuarias para an6lisis
preliminary. 5) Se transformaron las variables que no estaban "normalmente" distribuidas. 6) Todas las
variables fueron expuestas a un anblisis de correlaci6n bivarial como prueba contra redundancia. 7) Se
seleccionaron treinta y cinco variables de poblaci6n y cuarenta y ocho variables agropecuarias para el
an6lisis final. 8) Se realizaron dos an6lisis factoriales que resultaron en nueve factors de poblaci6n y
siete factors agropecuarios. 9) Un tipo de an6lisis de sindroma jer6rquico, basado en el Algoritmo
Ward-Neely y usando puntajes de factor como insumo, fue empleado como t6cnica de agrupaci6n y
result en la delimitaci6n de cinco regions de poblaci6n y aproximadamente diez regions
agropecuarias. 10) Se prob6 en el campo la consistencia de los resultados utilizando agents locales de
extension.

Los resultados obtenidos sirvieron de estimulo y oficiales locales est6n utiliz6ndolos para
'prop6sitos de planificaci6n. Varios errors encontrados inherentes en la data fueron corregidos
f6cilmente. La prueba de campo indic6 claramente que la metodologfa empleada tiene un gran valor y
que la data censal considerada imperfectt" puede ser 6til siempre que sea cuidadosamente
manipulada y probada su consistencia en el campo.

Regiones homog6neas multifactoriales, como las desarrolladas en este proyecto, pueden ser
extremadamente tiles como t6cnicas de generalizaci6n. La metodologia usada en este caso bajo
studio, de una municipalidad en la Rep6blica Dominicana, demuestra ser flexible. Puede ser usada con
una variedad de tipos de data y con diferentes escalas de an6lisis requeridas en la planificaci6n del
desarrollo urban, rural, y national en Am6rica Latina.


EL USO DE CENSOS EN LA REGIONALIZACION AGRO-SOCIOECONOMICA
DE UN PAIS LATINOAMERICANO


Este artfculo tiene dos prop6sitos: 1) disipar la noci6n de que la data censal, generalmente
disponible en la mayoria de las naciones Latinoamericanas en desarrollo es in6til debido a que no es
completamente correct; y 2) demostrar una metodologfa que ha sido desarrollada para crear
unidades de planificaci6n regional homog6neas multifactoriales usando t6cnicas estadisticas ya
establecidas. Informaci6n derivada del Censo de Poblaci6n de 1970 y el Censo Agropecuario de 1971
en la Rep6blica Dominicana sirve como fuente de informaci6n para alcanzar ambas metas. La
Municipalidad de Bani es usada como region de studio para ilustrar una aplicaci6n en micro-escala de
la metodologia. Como product final, la region de studio es clasificada en cinco regions de
poblaci6n y siete regions agro-ecol6gicas. En las conclusions son resumidas las posibles extensions
de este studio piloto y aplicaciones futuras.

El material aqui presentado fue desarrollado por esfuerzos de un equipo interdisciplinario del
personal de la Universidad de Florida con el prop6sito de ampliar el uso y aplicaciones de materials
censales acumulados en el Banco de Data Latinoamericano de la Universidad.1 Este archive de data ha

SLa investigaci6n reportada en este studio fue realizada con la ayuda de la Fundaci6n Tinker de New York y subsidies
de la Universidad de Florida y la Secretaria de Estado de Agricultura de la Rep6blica Dominicana. La investigaci6n fue
coordinada por el Centro de Estudios Latinoamericanos y el Instituto Geogr6fico de la Universidad Aut6noma de Sqnto Domingo.
Cintas del censo, libros de codificaci6n y mapas a gran escala con limits censoles fueron proveidos por la Oficina Nacional de
Estadisticas de la Republica Dominicana. Facilidades de digitaci6n autom6tica para el procesomiento de maps computarizados
fueron proveidas por el Departamdnto de Transporte del Estado de Florida en Tallahassee. Un gran n6mero de individuos de este
proyecto trabajaron en equipo. Se le da un reconocimiento particular a Jos6 Joaquin Hungria de la Rep6blica Dominicana quien
fue investigator co-principal. Una asistencia significativa fue ofrecida por Jack Ewel y Ronald Myers (Departamento Forestal); Carl


Revista Geogriffica 90










El uso de Censos en la Regionalizaci6n. .. 11


acumulado extensa informaci6n, incluyendo censos completes de poblaci6n y agropecuarios. Se not6
que existia la oportunidad, no s6lo de probar la utilidad de tal informaci6n en el desarrollo de
instruments de planificaci6n, sino que tambi6n era Otil para investigar la interacci6n de part de los
factors de poblaci6n y de recursos naturales que tienen impact en el desarrollo agropecuario
regional. Ain m6s, se sinti6 que el alcanzar completamente esta meta permitirfa la expansion de las
funciones del Banco de Data para incluir servicios de asistencia t&cnica requeridos, provenientes de
oficinas estadisticas y agencies de planificaci6n latinoamericanas.

Se desarroll6 un anteproyecto para examiner la factibilidad de ampliar el campo de aplicaci6n
de los censos latinoamericanos. La Rep6blica Dominicana fue seleccionada para un studio piloto ya
que estaba bien representada en el Banco de Data, y varies miembros del personal tenian experiencia
de campo previa y afiliaciones institucionales en ese pals. El gran interns de planificadores agricolas
dominicanos y personas envueltas en la toma de decisions a nivel national fue tambien una fuerza
motivadora. Se sinti6 que esa receptividad local, m6s el fuerte deseo de implementar cambio, coloc6 el
studio fuera del realismo de un ejercicio puramente acad6mico.3 La dedicaci6n dIel Instituto
Geogr6fico Nacional de la Universidad Aut6noma de Santo Domingo sirvi6 como contraparte, como
lazo institutional, y la oferta de soporte financier parcial de la Secretarfa de Estado de Agricultura de
la Rep6blica fueron decisivos.

El fuerte interns de los agr6nomos locales en utilizar los resultados del studio como una base
para la planificaci6n agropecuaria impuls6 a la selecci6n de una escala de mapeo semidetallado
(1:50,000) y al uso de la unidad geogr6fica de agregaci6n delimitable m6s pequefia para el an6lisis
resultante. Dicha escala, junto con las limitaciones de personal y fondos, detuvo en cuanto a Ilevar a
cabo una investigaci6n en todo el pafs. Como resultado se decidi6 que deberia estudiarse una
municipalidad.

La Municipalidad de Bani (vea figure 1) fue seleccionada como lugor piloto por un numero de
razones. Primero, hay una variedad de asociaciones ecol6gicas dentro de su modest 6rea de 800 km2
que comprende la mayoria de condiciones agropecuarias de mayor interns encontradas en la Rep6blica
Dominicana. AGn m6s, Banf es uno de las regions agrfcolas diversificadas m6s importantes en la
repiblica. Es caracterizada por unidades de producci6n pequefias y medianas que sirven al creciente
mercado de consume en la ciudad de Santo Domingo. En la parte suroeste de la regi6n, miles de
hectdreas de tierra potencialmente arable ser6n puestas bajo cultivo intensive en un future cercano, en
cuanto el riego est6 disponible con la finalizaci6n del Proyecto Hidroel6ctrico Valdesia que se encuentra
cerca de alli.

W. Spurlock (Departamento de Geografia); Felipe Manteiga (Departamento de Economia); Manuel Vital (Programodor de
Computodora); Luis Denis P6rez y Radam6s Ortega (Procesamiento del Censo en la Republica Dominicana); Howard Tupper, Kirk
Webster, Greg Knudson y Charles Palmer (Asistentes Graduados); Jose Valdez y Juan Alba (Asistentes Tecnicos de la Rep6blica
Dominicana); y Amilcar Romero, H6ctor Diaz y Cesar Gonz61es Celado (Especialistas de Campo de la Republica Dominicana).
2 El Banco de Data Latinoamericana de la Universidad de Florida es un archive de data interdisciplinario de las ciencias
sociales, el cual contiene en forma legible por computadora, data econ6mica, social y political latinoamericana para el beneficio
de acad6micos y organizaciones interesadas. La data es mantenida en et nivel de agregaci6n m6s bajo possible, frecuentemente al
nivel de respuesta individual como en el caso de algunos censos y encuestas. Cierto numero de estos conjuntos de data no son
encontrados en ningun otro lugar en el mundo. El Banco de Data mantiene programs cooperatives con varias oficinas censales
latinoamericanas, por medio de los cuales provee para el procesamiento y las tabulaciones de censos y el registry vital de
estadisticas. Tambi6n se mantienen programs cooperatives con varias organizaciones internacionales.
3 Una presentaci6n formal del proyecto el 12 de diciembre de 1973 al Dr. Joaquin Balaguer, Presidente de la Republica
Dominicana, y a miembros de la Comisi6n Nacional de Desarrollo, conllev6 a una asistencia logtstica y financiera para varias
actividades del proyecto (ver: Ustin Diario, Jueves, 13 de diciembre de 1973, pp. 1 y 14). Un report del progress al mismo foro
el 21 de agosto de 1974, conllev6 a examiner la factibilidad de realizar un program de planificaci6n a nivel national (vea:
Ustin Diario del 22 de ogosfo de 1974, pp. 1 y 2).


Julio-Didiembre de 1979










TABLA 1


NOMBRES DE LOS PRINCIPLES COMPONENTS DE LAS CARACTERISTICAS DE POBLACION


Valor "eigen" Porcentaje Acumulado
Nombre del Componentf de a Varaci6n Expli ,ada


1. Niveles Educacionales 12.021 34.3
2. Niveles de Desempleo 5.049 48.8
3. Ocupaciones de Hombres de Cuello Blanco 3.394 58.5
4. Niveles de Fertilidad 2.917 66.8
5. Alto Proporci6n de dependencia y Baja Proporci6n Hombre-
Mujer para el Grupo de 15-64 aios 2.203 73.1
6. Baja Proporci6n Hombre-Mujer para Personas de 65 afos de
Edad o m6s y Porcentaje Moderadamente Altos de Mujeres
Trabaiando 1.839 78.4
7. Alto Porcentaje de Mujeres Trabajando como Profesionales,
T6cnicas y Similares 1.445 82.5
8. Porcentaje Moderadamente Alto de Hombres Nacidos en Otro
Murficipio 1.192 85.9
9. Porcentaje Moderadamente Alto de Mujeres Nacidas en Otro
Municipio 1.140 89.1


1. Fue realizodo un anolisis factorial de componente principal con rotaci6n "varimax".

2. Fueron rotados solomente aquellos components con valores "eigen" mayoresde 1,000.










El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 13


Debido a estas condiciones diversas y din6micas y a su cercania a la ciudad capitalina la
Oficina Nacional de Estadisticas de la Rep6blica Dominicana tambi6n seleccion6 Bani como lugar de
ensayo para refinar sus tecnicas de entrevista y revisar sus cuestionarios a ser usados en los censos de
Poblaci6n de 1970 y Agropecuario de 1971. Como resultado de estas actividades, la data censal de
Bani fue la primer en ser procesada y por lo tanto la primer en estar accessible en cintas de
computadora.


El Uso del Censo y la Planificaci6n Regional

La b6squeda de literature relacionada con la planificaci6n regional en America Latina en
general, y en la RepOblica Dominicana en particular, indica que se ha puesto muy poca confianza en el
uso de censos como fuente de informaci6n primaria.4 Los planificadores generalmente han
desconfiado de las estadisticas gubernamentales debido a la tendencia hist6rica de algunos gobiernos
centralizados a publicar informaci6n sospechosa. En aoos recientes, esta tendencia ha disminuido pero
han surgido rivalidades interdepartamentales de planificaci6n. Basadas en parte en en la competencia
por fondos, tales rivalidades han promovido desconfianza en la informaci6n que proviene de fuentes
en competencia.

El escaso uso de informaci6n censal por parte de los ge6grafos podria ser atribuido a la falta
de familiaridad en la localizaci6n de fuentes de informaci6n que pueden ser leidas en computadora y a
experiencias pasadas con estadisticas latinoamericanas publicadas en forma sumaria. En respuesto a la
necesidad de dar a la luz la disponibilidad y el uso potential de materials censales latinoamericanos,
la Conferencia de Ge6grofos Latinoamericanistas (C.L.A.G.) en su Segunda Reuni6n Anual en 1971
comision6 various reports en la material. Los reports de O'Brien y Antonini proven informaci6n sobre
los tipos especificos de data censal coleccionada por agencies estadisticas en poises latinoamericanos.
Ellos tambi6n described fuentes y usos potenciales de tales materials legibles en computadora.5 El
studio aquf presentado construye los cimientos establecidos por la conferencia C.L.A.G. Esto
demuestra la amplitud de contenido y los niveles de agregaci6n de la data censal e ilustra ejemplos de
an6lisis de multivariables y tecnicas de regionalizaci6n que pueden ser empleadas en el procesamiento
de dicha informaci6n.


Regiones Homog6neas Multivariables

Es ampliamente aceptada la utilidad de un enfoque regional en la planificaci6n para el
desarrollo social y econ6mico. Regiones inductivamente derivadas, como las desarrolladas en este
studio, son creadas para closificar y sintetizar sistem6ticamente detalles triviales en generalizaciones
significativas y abarcadoras.6 En el caso de la Rep0blica Dominicana, consider por ejemplo, el
planificador encargado de desarrollar un plan de desarrollo agropecuario integrado. Este t6cnico se

4 El author principal complete recientemente un studio investigative para el gobierno dominicano el cual trataba del
mejoramiento del uso de informaci6n para la planificaci6n del desarrollo agropecuario. El studio pone al descubierto una
riqueza disponible de informaci6n, pero una escasez de continues usuarios. En gran media, se concluy6 que el uso m6s eficiente
de informaci6n depender6 de'una mayor centralizaci6n de archives, personal t6cnico mejor calificado y de mayores capacidades
de procesamiento de data.
5 Donald J. O'Brien, "Census Data in Latin America: Considerations for the Research Specialist", en Robert N. Thomas
(ed.), Population Dynamics: A Review and Bibliography (East Lansing, Michigan: CLAG Publications, Inc., 1973), pp. 1-24, y
Gustavo A. Antonini, "Data Banks: A New Research Tool", er Population Dynamics: A Review and Bibliography, pp. 25-43.
6 Numerosos trotados hon sido escritos par ge6grofos sobre la utilidad del enfoque regional. Por ejemplo veo: 1) David
Grigg, "The Logic of Regional Systems", Annals of the Association of American Geographers 55 (1965): 465-491; 2) James


Julio-Diciembre de 1979










El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 13


Debido a estas condiciones diversas y din6micas y a su cercania a la ciudad capitalina la
Oficina Nacional de Estadisticas de la Rep6blica Dominicana tambi6n seleccion6 Bani como lugar de
ensayo para refinar sus tecnicas de entrevista y revisar sus cuestionarios a ser usados en los censos de
Poblaci6n de 1970 y Agropecuario de 1971. Como resultado de estas actividades, la data censal de
Bani fue la primer en ser procesada y por lo tanto la primer en estar accessible en cintas de
computadora.


El Uso del Censo y la Planificaci6n Regional

La b6squeda de literature relacionada con la planificaci6n regional en America Latina en
general, y en la RepOblica Dominicana en particular, indica que se ha puesto muy poca confianza en el
uso de censos como fuente de informaci6n primaria.4 Los planificadores generalmente han
desconfiado de las estadisticas gubernamentales debido a la tendencia hist6rica de algunos gobiernos
centralizados a publicar informaci6n sospechosa. En aoos recientes, esta tendencia ha disminuido pero
han surgido rivalidades interdepartamentales de planificaci6n. Basadas en parte en en la competencia
por fondos, tales rivalidades han promovido desconfianza en la informaci6n que proviene de fuentes
en competencia.

El escaso uso de informaci6n censal por parte de los ge6grafos podria ser atribuido a la falta
de familiaridad en la localizaci6n de fuentes de informaci6n que pueden ser leidas en computadora y a
experiencias pasadas con estadisticas latinoamericanas publicadas en forma sumaria. En respuesto a la
necesidad de dar a la luz la disponibilidad y el uso potential de materials censales latinoamericanos,
la Conferencia de Ge6grofos Latinoamericanistas (C.L.A.G.) en su Segunda Reuni6n Anual en 1971
comision6 various reports en la material. Los reports de O'Brien y Antonini proven informaci6n sobre
los tipos especificos de data censal coleccionada por agencies estadisticas en poises latinoamericanos.
Ellos tambi6n described fuentes y usos potenciales de tales materials legibles en computadora.5 El
studio aquf presentado construye los cimientos establecidos por la conferencia C.L.A.G. Esto
demuestra la amplitud de contenido y los niveles de agregaci6n de la data censal e ilustra ejemplos de
an6lisis de multivariables y tecnicas de regionalizaci6n que pueden ser empleadas en el procesamiento
de dicha informaci6n.


Regiones Homog6neas Multivariables

Es ampliamente aceptada la utilidad de un enfoque regional en la planificaci6n para el
desarrollo social y econ6mico. Regiones inductivamente derivadas, como las desarrolladas en este
studio, son creadas para closificar y sintetizar sistem6ticamente detalles triviales en generalizaciones
significativas y abarcadoras.6 En el caso de la Rep0blica Dominicana, consider por ejemplo, el
planificador encargado de desarrollar un plan de desarrollo agropecuario integrado. Este t6cnico se

4 El author principal complete recientemente un studio investigative para el gobierno dominicano el cual trataba del
mejoramiento del uso de informaci6n para la planificaci6n del desarrollo agropecuario. El studio pone al descubierto una
riqueza disponible de informaci6n, pero una escasez de continues usuarios. En gran media, se concluy6 que el uso m6s eficiente
de informaci6n depender6 de'una mayor centralizaci6n de archives, personal t6cnico mejor calificado y de mayores capacidades
de procesamiento de data.
5 Donald J. O'Brien, "Census Data in Latin America: Considerations for the Research Specialist", en Robert N. Thomas
(ed.), Population Dynamics: A Review and Bibliography (East Lansing, Michigan: CLAG Publications, Inc., 1973), pp. 1-24, y
Gustavo A. Antonini, "Data Banks: A New Research Tool", er Population Dynamics: A Review and Bibliography, pp. 25-43.
6 Numerosos trotados hon sido escritos par ge6grofos sobre la utilidad del enfoque regional. Por ejemplo veo: 1) David
Grigg, "The Logic of Regional Systems", Annals of the Association of American Geographers 55 (1965): 465-491; 2) James


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14 G. A. Antonini y T. D. Boswell


enfrenta a una colecci6n confusa de informaci6n. Afortunadamente, tal informaci6n est6 basada en
caracteristicas del paisaje que no est6n arregladas al azar, pero que est6n inherentemente organizadas
en ecosistemas en los cuales los agents, materials y process est6n intimamente relacionados a trav6s
de patrons geogr6ficos. Si la meta es modernizar la agriculture y al mismo tiempo minimizar los costs
de inversi6n, tiene que hacerse una identificaci6n de los grupos regionales de variables ecol6gicas y
socioecon6micas sistem6ticamente relacionadas que est6n funcionalmente asociadas con la agriculture
y que afectan la viabilidad de las operaciones de finca. Para alcanzar estas metas el planificador tiene
que, ya sea estadisticamente o intuitivamente, agregar informaci6n en un esquema regional
generalizado. Un problema b6sico al establecer dicho esquema es crear verdaderas regions
significativas. Frecuentemente, las 6reas de unidad que surgeon son basadas en la intuici6n personal de
lo que se cree son las caracteristicas del 6rea bajo studio.

La b6squeda de literature ha descubierto solamente dos intentos analiticos para crear regions
homog6neas multivariables para los prop6sitos de planificaci6n en la Rep6blica Dominicana. En 1966,
Santoni desarroll6 various grupos de regions para todo el pals usando diferentes categories de
informaci6n, tales como data hidrol6gica, data poblacional, limits de informaci6n, tales como data
hidrol6gica, data poblacional, limits administrativos, y poligonos de igual distancia desde centros
urbanos y regionales principles. Mayormente, los limites delimitados fueron trazados sin el uso de
procedimientos estadisticos objetivos.7 Aunque valioso como intent inicial de regionalizaci6n para
prop6sitos de planificaci6n, el criteria de Santoni result decididamente subjetivo.

Un studio de campo realizado en 1966 por Zobler, Timofeeff y Antonini cre6 un grupo de
regions de recursos naturales multivariables para una region comprendida en el Valle del Cibao
adyacente a la frontera haitiana.8 Las caracteristicas de suelos, micro-climas y de superficie del terreno
fueron sometidas a an6lisis factorial y localizadas en el mapa separadamente. Los resultados entonces,
fueron superpuestos para preparar regions multivariables de potenciales agricolas uniforms. El
studio aquf descrito va m6s all6 de este punto utilizando un algoritmo de agrupaci6n estadistico para
crear regions de poblaci6n multivariables y agro-ecol6gicas.9



Metodologia

La metodologia empleada en la delimitaci6n de las regions de planificaci6n de Bani sigui6 un
process de diez etapas. 1) Los cuestionarios de los censos de poblaci6n y agropecuario fueron
examinados para identificar los tipos de informaci6n disponibles. 2) La data censal acumulada en
cintas de computadora fue obtenida y revisada su consistencia internal. 3) Los errors detectados en esta
data fueron corregidos a trav6s de un process de edici6n, done fue possible. 4) Un grupo de variables
de poblaci6n y agropecuarias fue seleccionado para un an6lisis preliminary. 5) Variables ecol6gicas
describiendo. la pendiente, caracteristicas de micro-clima y vegetaci6n fueron obtenidas de
publicaciones, tabuladas, y probadas en el campo. 6) Todas las variables fueron inspeccionadas para


R. McDonald, A Geography of Regions (Dubuque, Iowa; Wm. L. Brown Company Publishers, 1972); y 3) Roger Minshull,
Regional Geography: Theory and Practice (Chicago: Aldine Publishing Co., 1967).
7 Guillermo Santoni, Regionalizaci6n de la I Rep6blica Dominicana (Santo Domingo: Oficina Nacional de
Planificaci6n, Unidad de Estudios Regionales, Presidencia de la Repiblica, Secretariado T6cnico, 1966).
8 L. Zobler, N.P. Timofeeff y G.A. Antonini, "A Method for Collecting and Generalizing Information on the Physical
Geography of an Area by Factor Analysis", Proceedings of the Twenty-First International Geographical Congress (New
Delhi, India, 1968).
9 Para un enfoque similar de un problema relacionado yea: Morton D. Winsberg, Una regionalizaci6n estadistica de la
agriculture en la Pampo Argentina", Revista Geografica 72 (1970):45-60.


Revista Geogr~fica 90










El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 15


distribuci6n normal estadistica y aquellas que no eran asi distribuidas fueron transformadas
apropiadamente. 7) Un an6lisis de correlaci6n bivarial fue usado como prueba de redundancia y
entonces, se tom6 una selecci6n final de variables. 8) Un analisis factorial de variedad component
principal con rotaci6n varimax fue realizado separadamente en los grupos de data de poblaci6n y
agro-ecol6gicos como procedimiento para la reducci6n de data y como prueba adicional de
redundancia.10 9) Un tipo de an6lisis de sindroma jer6rquico basado en el Algoritmo Ward11 y usando
puntajes de factor como insumo fue empleado como't6cnica de agrupaci6n para producer dos mapas
regionales multifactoriales, uno de la poblaci6n y el otro de las caracterfsticas agro-ecol6gicas de la
Municipalidad Banf. 10) Finalmente, las tablas y mapas de computadora fueron producidas y
posteriormente se prob6 su precision en el campo.12

Ya que se ha puesto una considerable cantidad de confianza en la tecnica de agrupaci6n en
uso, esta ser6 brevemente elaborada con una perspective no-matem6tica.13 El procedimiento seguido
es un process iterativo en el que unidades de 6rea son afiadidas una a la vez hasta que todas las
observaciones son ultimamente incluidas dentro de un s6lo grupo. La meta, sin embargo, es seleccionar
un paso intermedio de tal manera que la variaci6n dentro del grupo sea minimizada, y que entire
grupos sea maximizada, y que a la vez reduzca el numero original de unidades a un n6mero de classes
m6s manejable.

Para alcanzar este fin, cada una de las unidades originales son localizadas en una matriz en
espacio n-dimensional, de acuerdo a su puntaje factorial respective. El nGmero de dimensions "n" es
igual al numero de factors obtenidos en cada uno de los dos an6lisis factoriales previous. El algoritmo
utilizado calcula las distancias Euclideas entire cada par de puntos possible. Un indice de similaridad D2
es usado como media de estas distancias. Es Ilamado asi porque es una expresi6n del grado en que los
casos son similares en terminos de sus caracteristicas de puntaje factorial. Las unidades son agrupadas
de tal manera que los cuadrados de las distancias son minimizados en cada paso.

Hay un potential de n-1 pass en total. En el primer paso las dos unidades individuals con la
mayor similaridad son combinadas. Durante cada paso sucesivo uno de tres events puede ocurrir: 1)
que dos unidades individuals m6s podrfan combinarse y former un grupo adicional separado; 2) que
un individuo podria unirse a un grupo que ya estaba formado durante un paso previo si el vecino m6s
cercano es un miembro de ese grupo; y 3) que dos grupos podrian combinarse para former un s6lo
grupo m6s grande. Este process es entendido m6s f6cilmente a trav6s del uso de una gr6fica Ilamada
"6rbol de enlace". El program particular aqui empleado no restringe la contiguidad. Entonces, el
lector notar6 que varias de las regions ser6n distribuidas entire fragments no-contiguos.

El uso de esta t6cnica no es, de ninguna manera, completamente objetivo. Por ejemplo, debe
usarse una considerable cantidad de intuici6n al decidir en cual paso debe ser terminado el process de


10 Para m6s informaci6n sobre el tipo de on6lisis factorial usado en este studio vea: Norman H. Nie, et al., Statistical
Package for the Social Sciencies (New York: McGraw-Hill Book Co., 1975), pp. 468-514.
Vea: 1) J. H. Ward, "Application of an Hierarchical Grouping Procedure to a Problem of Group Profiles",
Educational and Psychological Measurement 23 (1963): 69-81; y 2) J. H. Ward, "Hierarchical Grouping to Optimize an
Objective Function", Journal of the American Statistical Association 58(1963): 236-244.
12 Se ha hecho uso de la rutina de mapas computarizados SYMAP desarrollado por el Laboratorio de Gr6ficas de
Computadora en la Escuela Graduada de Disefio de la Universidad de Harvard en Cambridge, a.ssachusetts.
13 Esta descripci6n liberalmente usa las siguientes dos fuentes: 1) Christopher S. Davis, "A Classification of Welch
Regions", en: Paul W. English y Robert Mayfield (eds.), Man, Space, and Environment: Concepts in Human Geography
(New York: Oxford University Press, 1972), pp. 481-498; y 2) R. J. Johnston, "Choice in Classification: The Subjectivity of
Objective Methods, Annals of the Association of American Geographers 58 (1968): 575-589.


Julio-Diciembre do 1979


























I


0 50 100 Km.



Nota: las lines numeradas son de
la cuadricula U. T.M. en milesimos
de metros.


B. P. DALCHER 1979


Figura 1. Localizaci6n de Bani.











C
._

Secctiones "
n

1 3 6 16 18 13 17 19 18 2 8 12 11 5 9 4 7 15 14 3

1 -- I ***** 1 0.

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5 .... ... ******* ... 5

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8 .......................... ..................................... ... .............. ..................... 8

9 ..... ........................... ............ ........ 9
8 10 ...... .............................. .. I ......I........ ........... ........ ...... .......................... 10
1 c.

12 ...... 12 I
13 .......... .............................. 13

14 -- --- -- -- 14
15 ................... .......... ................ ....... ... .... ... ....* ... ..... 15







Paso Seleccionado para las Regiones a
de Poblaci6n Utilizadas en ef Estudio S


Figura 2. Arbol de Enlace para Regiones de Poblaci6n.










18 G. A. Antonini y T. D. Boswell


3.0





2.0





1.0




..0
0
_






: -1.0
.0
I






.o
S

o -2.0
0
E





Figura 3. Perfiles Reionales del
U I l
Copnne rniae yaT


Revista Geogr6fica 90


IV V VI VII VIII IX
bla 1).
Component Promedio de los Puntajes de las Caracteristicas de Poblaci6n.


agrupaci6n.14 Una estadistica F es frecuentemente computada como ayuda. Se calcula dividiendo la
media entire la variabilidad del grupo par la media dentro de la variaci6n del grupo. Generalmente, su
valor disminuye en cada paso sucesivo ya que la variabilidad entire grupos tiende a disminuir, mientras
que la variabilidad entire closes aumenta. Una gr6fica de la estadistica F es Otil ya que le permit al
investigator ver f6cilmente las principles inflexiones en su tendencia. En casos normales, el
investigator permitir6 que el process de agrupaci6n continue hasta que la curva F comience a decaer
marcadamente.15



El Ejemplo de Poblaci6n


En 1970 el cuestionario del Censo de Poblaci6n para la Rep0blica Dominicana tenia diecisiete

14 Aunque la metodologfa empleada est6 basada en tdcnicas numbricas objetivas, es igualmente subjetiva en otros
sentidos. Por ejemplo, hay various progromas de agrupoci6n disponibles. Adem6s, el tipo de c6digo de agrupaci6n varia y la
selecci6n y media a escala de insumos variables pueden afectar los resultados. Para una elaboraci6n yea: R.J. Johnston, Ibid.,
pp. 575-589.
Is Cr6dito es otorgado a la Dra. Virginia H. Hetrick, Catedr6tica Auxiliar del Departamento de Geografia de la
Universidad de Florida, por sus esfuerzos en la operacionalizaci6n del Algoritmo Ward para el sistema de computadoras de la
Universidad de Florida.










El uso de Censos en la Regionalizaci6n. 19


Figura 4. Regiones Poblacionales Multifactoriales de la Municipalidad de Bani.


tipos de preguntas.16 Las respuestas a ellas fueron posteriormente acumuladas en cintas de
computadora con registros individuals codificados a nivel de secci6n.17 Con diecinueve secciones en
la Municipalidad de Bani, la meta fue agruparlas en regions demogr6ficas basadas en caracterfsticas
de poblaci6n comunes. Inicialmente 119 variables poblacionales fueron operacionalizadas. Estas
fueron reducidas a treinta y cinco mediante la inspecci6n de sus intercorrelaciones. Un an6lisis factorial
posterior redujo el conjunto de data a nueve components significativos. Estos components juntos
explican el 89.1 por ciento de la variaci6n dentro de la matriz original de treinta y cinco variables
(Tabla 1).

Usando puntajes factoriales como fuente b6sica de data para el program de agrupaci6n, fue

'6 Las primeras diez preguntas se le hicieron a la poblaci6n entera; mientras que las siete restantes fueron dirigidas al
cincuenta por ciento y al veinticinco par ciento de la muestra de las poblaciones urbanas y rurales, respectivomente. Alguna data
del Censo de Poblaci6n ha sido errdticomente publicada, paro 6sto est6 totalmente basado en un veinte par ciento de la muestra.
La mejor critical sabre la confiabilidad del Censo de Poblaci6n de 1970 de la Repiblica Dominicana es: Simposio sabre el usa
de los dates de poblaci6n del censo de 1970, 24-26 de mayo de 1972 (Santo Domingo: Oficina Nacional de Estadisticas,
Secretario T6cnico de la Presidencia, Rep6blica Dominicana, 1972).
17 Las secciones en la Rep6blica Dominicana son aroximadamente equivolentes a las divisions de condados del censo y
divisions civiles menores en Estados Unidos.


Julio-Diciembre de 1979










20 G. A. Antonini y T. D. Boswell


Figure 4. Regions Poblacionales Multifactoriales de la Municipalidad de Bani.

Leyenda
Region I Altos niveles de educaci6n; altos porcentajes de hombres trabajando en ocupaciones de cuello blanco y
de mujeres en trabajos profesionales, tocnicos y similares; bajos niveles de fertilidad y porcentaje
moderadamente bajo de mujeres nacidas en otra municipalidad.

Regi6n II Regi6n promedio (ning6n puntaje de la media factorial mayor de .75).

Region III Fertilidad moderadamente alta, procentaje moderadamente bajo de mujeres nacidas en otra
municipalidad.

Region IV Proporci6n de dependencia moderadamente bajas y proporciones hombre mujer moderadamente altos
para el grupo de edad 15 64 aios; los demas se encuentran m6s o menos en el promedio, pero
opuestos al promedio de la Regi6n II.

Regi6b, V Niveles de educaci6n m6s bajos; bajas proporciones hombre-mujer para personas de 65 ahos o m6s y
porcentaje moderadamente alto para mujeres trabajando (probablemente muieres como recogedoras
de caf6 y gandules).


Leyenda




Regiones














II






V


I~ egg ,-


a I


Revisto Geogrfifica 96









El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 21


construido un 6rbol de enlace (Figura 2). Un esquema regional de cinco unidades, el cual fue creado en
el paso catorceavo del process de agrupaci6n, fue seleccionado como el m6s apropiado. Se descubri6
que despues del paso catorceavo, la estadistica F comenz6 a disminuir r6pidamente, lo que fue
indicative de una p6rdida considerable de informaci6n. Es relevant notar que en esta etapa todas las
diecinueve secciones fueron incluidas en una de las cinco regions. La gr6fica en la Figura 3 muestra
los cinco perfiles regionales como funci6n de la media de los puntajes factoriales de los nueve
components principles.

La Figura 4 muestra un mapa de las regions de poblaci6n multifactorial del 6rea de studio. Es
necesario sefalar que las regions delimitadas en este mapa no correspondent exactamente con los
grupos definidos par los catorce pass de la gr6fica de enlace ilustrada en la Figura 2. La diferencia es
causada removiendo la secci6n m6s al suroeste, Las Calderas, de la Regi6n I y aoadi6ndosela a la
Regi6n II. La primer region represent la ciudad Bani, el centro urbano m6s grande de la
municipalidad; mientras que las Calderas es una region decididamente rural y pobre. Evidencia de
campo revel6 que el censo no era representative de las condiciones actuales de la poblaci6n de las
Calderas debido a que esta secci6n era obviamente muy diferente a la ciudad Bani. La causa de la
aparente discrepancia en el censo es que esta secci6n contiene la base naval m6s grande de la
repGblica. Par razones de seguridad, el Censo de Poblaci6n de 1970 no enumer6 las caracteristicas de
ning6n personal military; sin embargo, fueron contadas las esposas e hijos. Corho resultado, la edad
actual, sexo y estructuras ocupacionales de la poblaci6n fueron grandemente mal representados par las
figures censales. Observaciones de campo y discusiones con agents de extension del gobierno
indicaron claramente que Las Calderas debia ser incluida en la segunda region.


Un Ejemplo Agro-ecol6gico

En 1971, el cuestionario del Censo Agropecuario de la Republica Dominicana contenia setenta
y nueve tipos de preguntas para todas las fincas. Las respuestas fueron agregadas posteriormente a
distritos de enumeraci6n (DE). En la Municipalidad de Bani hay 88 DE para los cuales hay informaci6n
agropecuaria disponible. Par eso, la data contenida en el Censo Agropecuario se puede obtener a una
escala m6s detallada que aquella disponible en el Censo de Poblaci6n.

Se prepararon tablas par t6picos de la data de fincas a nivel DE. Esta fase fue un paso inicial
particularmente important debido a que provey6 una oportunidad inmediata para probar la
consistencia internal y para identificar grandes errors. Los errors que fueron detectados incluyeron
ambos de contenido y format. Coma ejemplo del primero, las tablas iniciales de ganado probaron ser
sospechosas. El acceso a los cuestionarios originales permiti6 una recalculaci6n correct de esta
informaci6n. Los problems de format encontrados estaban relacionados con inconsistencies creadas
durante la fase de codificaci6n y principalmente result en informaci6n que apareci6 fuera de
secuencia. En la mayoria de los casos, sin embargo, tales inconsistencies eran "consistentes", en que
aparecian en todas las tabulaciones en la misma manera y asf generalmente podian no ser
consideradas como factor desconcertante.

Debido a que la agriculture es una actividad ecol6gica, se consider esencial anadir al anblisis
agropecuario disponible, fuentes de informaci6n publicadas pertenecientes a la calidad y al tipo de
recursos naturales encontrados en la municipalidad. El mapa ecol6gico representado en la Figura 5
contiene informaci6n sabre la pendiente y caracteristicas de las zonas de vida incluidas en un an6lisis
posterior. Estos dos factors fueron seleccionados porque, con la informaci6n limitada actualmente
disponible, ellos describfan mejor los impediments ambientales en actividades agropecuarias actuales


Julio-Diciembre de 1 979









22 G. A. Antonini y T. D. Boswell


B.P. DALCHER 1979


Figura 5. Distritos de Enumeraci6n y Secciones Municipales de Bani.


y futures. La data de la pendiente fue derivada del an6lisis de mapas de contorno topogr6ficos con
escala 1:50,000 con c6mputos basados en el M4todo Wentworth.18 Las tres categories en el mapo
fueron derivadas del Sistema del Departamento de Agricultura de E.E.U.U. y se relacionan a zonas de
manejo definibles.19 La closificaci6n de la zona de vida de acuerdo al Sistema Holdridge identific6 tres
unidades principles y una unidad compuesta de las resultantes unidades de menor importancia.20 Esta
clasificaci6n fue basada en: 1) el studio a nivel de reconocimiento Ilevado a cabo en la rep6blica por
Tasaico en 1967, 2) c6lculos del presupuesto de agua sobre el balance hfdrico promedio mensual y
annual en las estaciones climatol6gicas dentro y adyacentes a Bani, y 3) verificaci6n en el campo de las
unidades de vegetaci6n revisadas en el mapa.21


18 Chester K. Wentworth, "A Simplified Method of Determining the Average Slope of Land Surface", American
Journal of Science 20 (1930):184-194.
1 U.S. Department of Agriculture, Soil Survey Manual Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, 1951, pp.
160-165.
20 L.R. Holdridge, Life Zone Ecology (San Jos6, Costa Rica: Tropical Sciencie Center, 1964), pp. 13-19.
21 Organizaci6n de Estados Americanos, Reconocimiento y evaluaci6n de los recursos naturales de la Rep6blica
Dominicana, 3 vols. (Washington, D.C.: Uni6n Panamericana, Departamento de Asuntos Econ6micos, 1967).


Revista Geogrfifica 90










El uso de Censos en la Regionalizaci6n. 23


B.P. DALCHER 1979


Figura 6. Regions Ecol6gicas de Bani.


Para relacionar esta data ecol6gica con la informaci6n agropecuaria correspondiente a nivel
de DE, se identificaron las unidades de zona de vida y la pendiente para cada DE y sus medidas de
6rea fueron planimetradas. Esta informaci6n normalizada fue entonces incorporada a la informaci6n
del censo agropecuario para un an6lisis adicional. Inicialmente fueron operacionalizadas s'tenta y
nueve variables agro-ecol6gicas. Al inspeccionar sus intercorrelaciones fueron reducidas en n6mero a
cincuenta. Estas variables restantes fueron expuestas a un an6lisis factorial produciendo siete
components significativos. Los puntajes factoriales de estos components se sometieron a un program
de agrupaci6n y fue preparado un 6rbol de enlace similar al que aparece en la Figura 2.22 En el paso
setenta y nueve, el process de agrupaci6n produjo siete regions agro-ecol6gicas multifactoriales.

En conjunci6n con la reducci6n de data y las fases analiticas descritas arriba, se produjo un
conjunto de mapas computarizados por variables agropecuarias y factors agro-ecol6gicos.23 El mapa

22 Con los ochento y ocho casos de D.E. y los ochenta y siete enlaces posibles, el drbol de enlace producido en este caso,
fue considerablemente m6s complejo que el desarrollado a traves del uso de data de poblaci6n. Una gr6fica de proporci6n F
mostr6 una declinaci6n notable en el nivel de informaci6n despu6s del paso setenta y nueve.
23 Todos los maps computarizados est6n contenidos en la siguiente fuente: Gustavo Antonini, Thomas D. Boswell y Carl
W. Spurlock, Atlas de mapas computarizado acompahando el studio cartogr6fico integral del agro dominicano en la


Jullio-Diciembre de 1979











24 G. A. Antonini y T. D. Boswell


Figure 6. Regiones Ecol6gicas de Bani.

Leyenda
Zonas de vida o Formaciones Vegetales
Region I Monte Espinoso Subtropical
Regi6n II Basque Seco Subtropical
Region III Bosque H6medo Subtropical
Region IV MGltiples Zonas de Vida de Menor Importancia par Agricultura (Bosque Muy Humedo Subtropical,
Bosque H6medo y Muy H6medo Montana Bajo)
Clasificaci6n de Pendiente
Region I Pendiente Menor de 8%
Region II Pendiente 8 30%
Region III Pendiente Mayor de 30%


Revisto Geogr~lfica 90










El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 25


en la Figura 6 muestra las 6reas de producci6n de caf6 en la region de studio y es un ejemplar del
format de mapa desarrollado para mostrar informaci6n sobre la producci6n. Una comparaci6n con
el mapa ecol6gico en la Figura 5 muestra que la principal 6rea de caf6 est6 localizada dentro de la
zona de vida del Bosque Muy Himedo Montano Bajo con pendientes de clase 2 y close 3. El mapa en
la Figure 7, intitulado "Producci6n commercial de pl6tanos bajo riego en la zona de vida Basque Seco
Subtropical" es un ejemplo de los siete mapas de puntaje factorial que fueron producidos. En contrast
al mapa de cafe anterior, se notar6 que la producci6n commercial de pl6tanos est6 concentrada en el
extreme sur.

Finalmente, el mapo en la Figura 8 present una sintesis de los components principles que
resultaron en la creaci6n de siete regions multifactoriales. El lector debe ser advertido del hecho de
que existen variaciones dentro de estas regions. Asf que, en el caso de la Regi6n IV, aunque
caracterizada principalmente par la producci6n commercial de pl6tanos dentro de sus 6reas de riego, sus
tierras marginales secas son utilizadas como past para chivos y ganado con algunas actividades
lecheras. A la inversa, la categoria multifactorial de mayor amplitud mostrada en la Figura 9, aunque
predominantemente caracterizada par la agricultural en pequefia escala y de subsistencia, contiene
alrededor de sus sectors m6s poblados olguna producci6n commercial de cerdos y crianza de aves de
corral y, producci6n de alimentos relacionados.

Conclusiones


Al resumir los resultados de este studio, se concluye que lo encontrado corrobora el valor del
usa de informaci6n censal en el desarrollo de unidades de planificaci6n regional y confirm la
necesidad de acoplar el uso de dicha informaci6n con verificaci6n de campo sistem6tica. El uso de
mapas de computadora provey6 un vehiculo excelente para introducir a agr6nomos y t6cnicos locales
en el usa de data censal. Se not6 que un censo provee puntos de referencia posados ayudando al
an6lisis de problems de administraci6n de fincas contempor6neos; sin embargo, tambi6n es aparente
que, ain el censo m6s precise provee informaci6n b6sica solamente, ya que una enumeraci6n como
6sta sirve para identificar condiciones antecedentes. Adem6s, se determine que la data censal aument6
su valor, cuando se verific6 en pruebas de campo y se actualiz6 a trav6s de muestreos peri6dicos.

Bas6ndose en las experiencias.y resultados obtenidos en este studio, el gobierno dominicano
pidi6 que se re-examinara la factibilidad de implementar, a escala national, el usa de procedimientos
de procesamiento de data por computadora y an6lisis regionales (incluyendo la aplicaci6n de mapas
computarizados) para prop6sitos de planificaci6n agropecuaria. Los resultados de este studio de
factibilidad indicaron que la Republica Dominicana necesita establecer un sistema de informaci6n m6s
amplio y m6s eficiente que el actual.24 La operaci6n de un sistema coma este, a travis del
procesamiento de censos e informaci6n obtenida de studios con formas mec6nicas m6s avanzadas,
acompanado de un process de comunicaci6n en ambas direcciones, estableceria un flujo continue de
informaci6n de planificaci6n procedente de agricultores para t6cnicos y administradores, y viceversa.

Si la Rep6blica Dominicana es representative de otros pequenos parses en desarrollo en America
Latina, la evidencia indica que existe uno riqueza considerable de informaci6n censal no archivada que

Municipalidad de Bani (Centro de Estudios Latinoamericanos, Universidad de Florida, Gainesville, Florida y el Instituto Geogr6fico
de la Universidad Aut6noma de Santo Domingo, Enero 1975).
24 Gustavo A. Antonini, Jos6 Joaquin Hungrfa y Felipe Manteiga, "Programa estodistico cartogr6fico de regionalizaci6n
ogro-socioecon6mica Dominicana (PECRASED): Un informed de un equipo consultor a la Secretaria de Estado de Agricultura",
Santo Domingo, ro. de junior de 1975.


Julio-Diciembre de 1979









26 G. A. Antonini y T. D. Boswell


Figura 7. Superficie Total areasa) Bajo Producci6n Cafetalera.


puede ser usada en la planificaci6n del desarrollo. Los principles obst6culos para el uso m6s eficiente
de dicha data est6n relacionados con la localizaci6n y accesibilidad de la informaci6n necesaria.
Particularmente, en el caso de manejar grandes conjuntos de data, los problems de limitaci6n de
computadoras locales y de capacidades de programaci6n, junto con la falta de personal tfcnico
adecuadamente entrenado, no pueden ser minimizados. Claro est6, en esta investigaci6n se usaron
paquetes ya establecidos de programs de computadora cuando fue possible, para simplificar el
process de transferencia par el cual los dominicanos podrfan realizar por sf mismos un proyecto como
ese en el future.

La metodologfa empleada ha abordado la regionalizaci6n de la Municipalidad de Bani
inductivamente a trav6s de tres niveles de generalizaci6n. En el primer nivel, se dibujaron mapas para
cada una de las variables seleccionadas para investigaci6n. Segundo, estas variables se agruparon
mediante el procedimiento de an6lisis factorial y se dibujaron mapas para cada factor. En la etapa
final se agregaron los factors en dos mapas regionales usando un algoritmo de agrupaci6n ya
establecido. Un cuarto paso, obviamente serfa combinar las regions poblacionales y agro-ecol6gicas
en un esquema regional final integrado.


Revista Geogrbfica 90








El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 29


Leyenda




Tareas Bajo Producci6n Cafetalera


S 0-200





L I 200-500





"| 500-1000


1000-2000






2000-4000





4000-5632


Figura 7. Superficie Total (tareas) Bajo Producci6n Cafetalera.
*(La Tarea Dominicana, la Unidad Establecida de Medida del Area, es Igual a 0.16 Acres o 628.9 Metros
Cuadrados).


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28 G. A. Antonini y T. D. Boswell


yll) C;RI0E L 4 L5 a r,%4 s


B.P. DALCHER 1979


Figura 8. Mapa Factorial de Producci6n Comercial de Pl6tanos Bajo riego.



En conclusion, la metodologia aqui descrita es bastante flexible en el sentido de que puede ser
aplicada con igual efectividad a una variedad casi ilimitada de conjuntos de data en various niveles de
investigaci6n. Por ejemplo, puede usarse con dato medical para crear regions de planificaci6n para la
salud en una naci6n entera; o puede usarse con una variedad de data socioecon6mica para crear
zonas de calidad de vida en una ciudad, lo cual podria ayudar en intentos de planificaci6n urbana. La
utilidad del m6todo regional es ampliamente aceptada como una t6cnica de generalizaci6n para
ayudar en la planificaci6n del desarrollo socioecon6mico. Este studio ha intentado crear regions
significativas usando t&cnicas que sean menos subjetivas que aquellas normalmente empleadas en los
pauses en desarrollo de America Latina.


-1 --I-I I


Revista Geogr~fica go








El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 29


Leyenda


Puntajes Factorioles


-1.95 a -0.80


U -0.80 a -0.20





LI -0.20 a +0.50


+0.50a +1.00





+ 1.00 a +2.00





+ 2.00 a + 4.66


Figura 8. Mapa Factorial de Producci6n Comercial de Platanos Bajo Riego.


E


I L a


Julio-Didernbre de 1979










30 G. A. Antonini y T. D. Boswell


Figure 9. Regiones Agro-ecol6gicas Multifactoriales de Bani.


Revista Geogr6fica 90









Julio-Diciembre de 1979


El uso de Censos en la Regionalizaci6n... 31


Figura 9. Regiones Agro-ecol6gicas Multifactoriales de Bani.

Region I Subsistencia en pequeFa escala y cultivos agropecuarios comercializables; alguna producci6n de cerdos y
waves en areas pobladas; y ganaderia extensive de care y lechera en ierras marginales.

Region II Producci6n intensive en parcels pequeias, cultivos de yuca y gandules en las pendientes orientales de
la zona de vida del Bosque Muy Humedo Subtropical; cebollas producidas en los valleys de riego
centrales intermontanos y en los terrenos de aluvi6n en el suroeste.

Regi6n III Producci6n intensive de pequeias parcelas de cebollas en zonas de riego; pastoreo extensive de chivos
y ganado con alguna producci6n lechera en fincas grande en zonas secas.

Region IV Producci6n commercial de pl6tanos bajo riego; pastoreo extensive de chivos y ganado en terrenos secos
con algunas actividades lecheras.

Region V Agricultura commercial con uso intensive de insumos de capital y mano de obra.

Regi6n VI Producci6n de care y lechera; algunas propiedades agricolas grandes con elevada mono de obra e
inversiones de capital.


Region VII Producci6n de cerdos y aves, y alimentos relacionados.


Leyenda










i' H




. II


Ilvl VI






IV Vil




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