2  Metodología

La metodología propuesta contiene los siguientes pasos:

  1. Delimitar el alcance del estudio
  2. Escoger fuentes de datos abiertos
  3. Seleccionar las variables útiles
  4. Determinar el consumo eléctrico mensual en kWh
  5. Agrupar las viviendas según sus caracteristicas
  6. Obtención de las orientaciones de las fachadas
  7. Reescalado de datos a nivel de manzana

2.1 Delimitar el alcance del estudio

Lo primero que se recomienda es definir el alcance del estudio, ya sea que se analice una ciudad, un estado o toda la República Mexicana. La metodología presentada en este trabajo está diseñada para ser replicable, actualizable y escalable, de modo que los pasos descritos pueden adaptarse con facilidad al contexto específico del análisis que se desea realizar.

2.2 Escoger fuentes de datos abiertos

En lo referente a fuentes de datos abiertos, lo mejor con lo que contamos es con los datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Entre sus datos se destacan tres encuestas y un censo:

  • Encuesta Nacional de Consumo de Energía en Viviendas (ENCEVI): La ENCEVI se levantó durante el primer semestre de 2018, con el objetivo de conocer los patrones de consumo de las distintas fuentes de energía utilizadas para el consumo en las viviendas así como los hábitos y las prácticas en el manejo de energéticos. Esta encuesta incluye datos detallados acerca del número de equipos eléctricos y electrónicos dentro de las viviendas, así como su tiempo de uso a la semana, además, estos datos fueron utilizados por (Hernandez y Patiño-Echeverri 2019) para estimar los consumos eléctricos. Desafortunadamente, solo se realizó una vez en 2018. Se encuentra disponible en (INEGI 2018a)
  • Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH): La encuesta se llevó a cabo del 21 de agosto al 28 de noviembre de 2024, con el objetivo de ofrecer un panorama estadístico del comportamiento de los ingresos y gastos de los hogares, considerando su magnitud, procedencia y distribución. La ENIGH se realiza cada dos años desde 2016, y en esta última edición se incorporaron además datos sobre la infraestructura y el equipamiento de las viviendas. Por estas razones, los datos de esta encuesta se utilizarán como insumo para el modelo de Machine Learning destinado a predecir el consumo eléctrico. Los datos de esta encuesta se encuentran en (INEGI 2025a)
  • Encuesta Nacional sobre Uso del Tiempo (ENUT): La ENUT 2024 busca generar información estadística sobre las distintas formas de trabajo, remunerado y no remunerado, la producción doméstica, el uso del tiempo y la percepción del bienestar de la población de 12 años y más en áreas urbanas, rurales e indígenas. Con la información contenida en esta encuesta, será posible obtener perfiles de ocupación para entre semana y fines de semana. La ENUT se encuentra disponible en (INEGI 2025b)
  • Censo de Población y Vivienda 2020: Se realizó del 2 al 27 de marzo donde se visitaron cada una de las viviendas para contar a la población e indagar sobre sus principales características demográficas, socioeconómicas y culturales. El censo será muy útil para correlacionar datos de municipios en particular. Los datos están disponibles en (INEGI 2020a).

En las fuentes mencionadas algunos datos se reportan a nivel de vivienda y otros a nivel de hogar, por ello es importante distinguirlos, la INEGI define ambos como:

  • Vivienda particular: Construida o adaptada para el alojamiento de personas que forman hogares, y que en el momento del levantamiento puede estar habitada por uno o más hogares, o deshabitada. (INEGI 2018b)
  • El hogar censal es la unidad formada por una o más personas, vinculadas o no por lazos de parentesco, que residen habitualmente en la misma vivienda particular. (INEGI 2020b)

Los datos se reportaran a nivel de vivienda, ya que a pesar que una vivienda pueda contener múltiples hogares, hay datos que no podemos separar en hogares, por ejemplo el número de habitaciones, la superficie de construcción, etc. En ese sentido, se considerará como si todos los hogares en una vivienda representaran un solo hogar grande.

A pesar de que varias encuestas se levanten en los mismos periodos, los datos obtenidos no se pueden correlacionar directamente a nivel de individuo, hogar o vivienda, ya que cada encuesta tiene su propio marco muestral y su propio levantamiento. Es decir, las encuestas no entrevistan a las mismas personas ni usan un identificador común que permita correlacionarse una a una. Por estas razones, es necesario encontrar características que comparten ambas encuestas para poder separar grupos.

2.3 Selección y descripción las variables útiles

En las encuestas y el censo seleccionados se identifican múltiples variables. Por un lado, existen aquellas que aportan información directamente útil para las simulaciones energéticas Figura 2.2. Por otro lado, se encuentran las variables que describen las características de las viviendas y de sus ocupantes Figura 2.2, las cuales, aunque no se utilicen de forma directa en las simulaciones, resultan esenciales para clasificar las viviendas en grupos con características comunes y así permitir el rescalado de los datos.

Figura 2.1: Variables útiles, del lado izquierdo aparecen las variables para agrupar y del lado derecho en negritas las que contienen características que se desea reescalar

2.3.1 Variables para simulaciones

XXX En esta sección se describirán las variables del lado derecho de la Figura 2.2 Tal vez algunas más. XXX Resaltar que en los gastos reportados para energia electrica, solo se considero la fraccion que corresponde a consumo domestico, esto es importante, ya que algunas viviendas cuentan con negocios que consumen energia, por ello no se considera en el gasto, la parte que se utiliza por el negocio, solo la parte que corresponde a la vivienda.

2.3.2 Variables para agrupar

XXX En esta sección se describirán las variables del lado izquierdo de la Figura 2.2 Tal vez algunas más.

2.3.3 Otras variables útiles

XXX En esta sección se describén otras variables utilizadas, como el folio vivienda.

2.3.4 Limpieza de datos

Criterios para limpiar los datos:

  • Se deben desechar los datos con datos faltantes
  • Se deben tirar los datos con un periodo facturado diferente a 1 o 2 meses
  • Se deben tirar los datos de las viviendas que no tengan acceso a la red de la CFE
  • Reportar un pago mensual menor al mínimo

Se recomienda primero contabilizar los datos que se van a tirar en una tabla.

Una característica particularmente útil es el consumo eléctrico mensual en kWh, para determinar estos valores se desarrolló la siguiente sección.

2.4 Determinar el consumo eléctrico mensual en kWh

Una de las variables que se desea reescalar es el consumo eléctrico de las viviendas, ya que estos datos permiten calibrar las simulaciones y asegurar que el consumo modelado represente adecuadamente el estado inicial de cada vivienda. Con ello es posible comparar los cambios en el consumo energético al implementar diferentes estrategias bioclimáticas.

Sin embargo, la obtención de datos de consumo eléctrico en México representa un desafío, ya que esta información no se encuentra abierta al público. Ante esta limitación, algunos autores, como (Hernandez y Patiño-Echeverri 2019), han desarrollado estudios para obtener los consumos eléctricos a partir de datos como el monto pagado y la ubicación a nivel de municipio

Para estimar el consumo eléctrico [kWh] en las viviendas, se utilizará una metodología basada en la propuesta por (Hernandez y Patiño-Echeverri 2019), ya que en 2018 estimaron el consumo de energía con datos de la ENCEVI y de la ENIGH de 2018.

La metodología para estimar el consumo electrico consiste en:

  1. Determinar la periodicidad del gasto
  2. Estimar las tarifas
  3. Calcular impuestos incluidos
  4. Considerar si fue taria de verano
  5. Estimación de subsidios
    1. Asignar bloques tarifarios
    2. Elegir como completar los datos
  6. Calcular el consumo en kWh/mes
    1. Para la tarifa 1F
    2. Para la tarifa DAC
  7. Completar los datos
    1. Propuesta 1
    2. P2
    3. P3

2.4.1 Determinar la periodicidad del gasto

Como se describió anteriormente, primero necesitamos conocer la periodicidad del pago que reportaron los encuestados. En el caso de la ENIGH, se preguntó la fecha (año y mes) en la que realizó el pago del último recibo, así como el número de meses que abarca y el monto. También muestran el gasto trimestral, que según [ENIGH], se encuentra normalizado a la decena de levantamiento para comparar los gastos en un mismo semestre, no se encontró información relacionada con el proceso de normalización; al explorar los datos, salio a la luz que en el caso de los gastos relacionados con la energía eléctrica para periodos de 1 o 2 meses, el gasto trimestral resultó de multiplicar el gasto mensual por 3, al no realizar ajustes relacionados con el cambio de tarifa en verano o fuera de él (más adelante se explica la relevancia de esto), se utilizará el monto del último recibo, la fecha y los meses que abarca. La distribución del número de meses que cubre cada recibo para todo México se muestra a continuación:

C:\Users\roele\AppData\Local\Temp\ipykernel_5248\3173831298.py:32: DeprecationWarning: DataFrameGroupBy.apply operated on the grouping columns. This behavior is deprecated, and in a future version of pandas the grouping columns will be excluded from the operation. Either pass `include_groups=False` to exclude the groupings or explicitly select the grouping columns after groupby to silence this warning.
  .apply(combinar_hogares)
C:\Users\roele\AppData\Local\Temp\ipykernel_5248\3173831298.py:54: DeprecationWarning: DataFrameGroupBy.apply operated on the grouping columns. This behavior is deprecated, and in a future version of pandas the grouping columns will be excluded from the operation. Either pass `include_groups=False` to exclude the groupings or explicitly select the grouping columns after groupby to silence this warning.
  GASTOVIV_luz = GASTOHOGAR_luz_.groupby('folioviv', as_index=False).apply(combinar_hogares)
Tabla 2.1: Distribución de viviendas según número de meses que abarca el recibo para consumo eléctrico reportado, para todo México.
Meses Viviendas %
0 1 1115349.0 2.91
1 2 32956237.0 85.92
2 3 a 80 372402.0 0.97
3 Sin datos 3912054.0 10.20

Como se puede ver en la Tabla 2.1, las personas encuestadas declararon que sus recibos comprendieron periodos facturados desde 1 hasta 80 meses, sin embargo, la CFE solo reconoce 2 periodos de facturación para contratos domésticos, el mensual y el bimestral (Electricidad 2024), por ello, el hecho de que existan personas con 3 o más meses en su recibo, sugiere que tienen deudas de periodos anteriores, por esta razón, no se considerarán esos datos. También se destaca el hecho de que las viviendas con facturación mensual representan un porcentaje muy bajo, pero al ser reconocidas por la CFE, no se recomienda desechar esos datos, además, no podemos asegurar que ese porcentaje también sea despreciable al analizar municipios o estados. Por lo tanto, solo se recomienda desechar los datos con un periodo facturado mayor a 2 meses, pero conservar los mensuales. Otros datos que no se pueden utilizar para calcular el consumo aparecen. Otros datos que no se pueden utilizar para calcular el consumo aparecen en la fila “sin datos”, ya que esas viviendas no reportaron haber realizado gastos en energía eléctrica.

2.4.2 Estimar las tarifas

Según la Ley de la Industria Eléctrica (Diputados del H. Congreso de la Unión 2021) artículo 12 sección V, la Comisión Reguladora de Energía (CRE) está facultada para expedir y aplicar las metodologías para determinar y ajustar las tarifas y los precios máximos de la industria eléctrica.

Mientras que la CFE administra el esquema de tarifas eléctricas en México, compuesto por ocho tipos de tarifas residenciales que varían en costos, impuestos, subsidios y niveles de consumo. Siete de estas tarifas operan bajo un sistema de bloques crecientes, en el cual, conforme aumenta el consumo, el usuario progresa a bloques con precios más altos y subsidios reducidos; la octava tarifa es la doméstica de alto consumo (DAC), la cual tiene un cargo fijo y un costo por cada kWh; todas las tarifas cambian de acuerdo al mes y sobre todo entre temporada de verano y fuera de verano. En el caso de la ENIGH, no se preguntó a los encuestados la tarifa que cada uno tiene, por lo que es necesario continuar con la metodología propuesta por (Hernandez y Patiño-Echeverri 2019) para determinarla. Eso consiste en solicitar a la CFE los datos de las tarifas más frecuentes en cada municipio y a partir de ello asignarlas a cada encuestado. También es útil buscar en internet en caso de que haya existido algún acuerdo entre un gobierno estatal y la CFE.

2.4.3 Calcular impuestos incluidos

Además del resultante del pago por consumo de electricidad, la CFE recaba el pago de los siguientes impuestos:

  • Impuesto sobre el Valor Añadido (IVA): Del 16% del consumo para todo México.

  • Derecho al Alumbrado Público (DAP): El DAP varía según el municipio y lo calcula la CFE mediante uno de cuatro métodos diferentes o la combinación de 2 o más de ellos. Hay que recordar que el DAP es un impuesto para el gobierno de cada municipio, pero es recaudado por la CFE, para conocer el DAP, hay que buscar en las leyes de hacienda de cada estado.

2.4.4 Considerar si fue taria de verano

La CFE divide al año en dos temporadas, “…6 meses de temporada calurosa, del 1° de Abril al 30 de septiembre, y 6 meses de temporada no calurosa, del 1° de octubre al 31 de marzo.”(Estado de Campeche 2024). En la temporada calurosa, la tarifa reduce sus precios y aumenta los límites de consumo de los bloques tarifarios, además, se añade un nuevo bloque, el intermedio alto, esto para reducir el gasto en esa temporada. XXX Aqui hay que explicar antes lo que son los bloques, podría ser en la introdcucción.

En la Figura 2.2 se muestra un ejemplo del cambio en las tarifas al iniciar la temporada de verano. En 2024, para la tarifa 1F, los límites de consumo de los bloques aumentaron diez veces al pasar de marzo (fuera de verano) a abril (en periodo de verano). Asimismo, el precio del bloque básico se redujo en 25.3 %, mientras que el del bloque intermedio disminuyó en 23.7 %.

Figura 2.2: Ejemplo de las tarifas 1F de 2024: del lado izquierdo se muestra un mes fuera de verano (marzo) y del lado derecho un mes en periodo de verano (abril). El consumo dentro de los límites de cada bloque se representa mediante vasos: a medida que el vaso se va llenando, se avanza al siguiente bloque y los costos aumentan. Cuando el consumo rebasa el límite superior, el vaso se desborda, lo que corresponde al cobro por excedentes o a la transición hacia la tarifa DAC

Esto implica que un mismo monto pagado en marzo representa un consumo de energía menor que si se hubiera pagado ese mismo monto en abril. En consecuencia, asignar incorrectamente el periodo tarifario a los gastos reportados en la encuesta puede llevar a subestimar o sobreestimar el consumo eléctrico real de las viviendas.

Por ejemplo, un gasto en energía, sin considerar subsidios estatales y antes de impuestos, de 230 pesos mexicanos corresponde a un consumo de 230 kWh en marzo (fuera de verano), pero en abril (en periodo de verano) equivale a 301 kWh, es decir, un 30.9 % más. Este ejemplo ilustra la importancia de identificar correctamente el periodo tarifario asociado a cada recibo.

Para determinar la temporada tarifaria correspondiente a cada pago, es necesario estimar el mes de la tarifa aplicable en cada caso. Aunque los costos de cada bloque dentro de una misma tarifa cambian de un mes a otro, y los periodos facturados suelen abarcar varios meses del calendario, cada uno con costos distintos, la CFE no prorratea estos cambios. En su lugar, aplica únicamente los costos del mes tarifario asignado al recibo, y con esos costos calcula tanto la energía consumida como los cargos asociados de todo el periodo facturado. Por ello, identificar correctamente el mes tarifario es fundamental para estimar de manera precisa el consumo eléctrico.

Para determinar el mes de la tarifa aplicable necesitamos conocer la fecha de corte, la cual es la fecha en la que se realizó la lectura del medidor de cada vivienda. Sin embargo, en la ENIGH no se preguntó por el día de corte, pero se puede aproximar. Según (Electricidad 2016), el plazo legal mínimo para realizar el pago es de 10 días naturales, además, en (Energía 2023) se señala que el mes de la tarifa aplicable se obtiene de la siguiente manera: Para facturación mensual, es la tarifa que se encuentre vigente 15 días naturales antes de la fecha de corte. En facturación bimestral, la tarifa aplicable es aquella que se encuentre vigente 30 días naturales antes de la fecha de corte.

Por lo tanto, la tarifa aplicable para la facturación mensual será aquella que estuviera vigente 25 días antes de la fecha de pago. Dado que la ENIGH no reporta el día exacto del pago, para las viviendas con facturación mensual, se asume que el pago ocurrió dentro de los primeros 25 días del mes, ya que esto es estadísticamente más probable: la probabilidad de pagar entre el día 1 y el 25 es del 83.33%, mientras que pagar entre el día 26 y el 30 corresponde únicamente al 16.67%. Bajo esta suposición, la tarifa aplicable suele ser la del mes anterior (si el pago ocurriera realmente en los últimos cinco días del mes, la tarifa vigente sería la del mismo mes).

Para la facturación bimestral, la tarifa aplicable corresponde a la que estaba vigente 40 días antes del pago. Nuevamente, al desconocerse el día exacto, se asume que los pagos se realizaron entre los días 11 y 30, lo cual tiene una probabilidad del 66.67%, frente al 33.33% de haber pagado entre el día 1 y el 10. Con esta suposición, la tarifa aplicable también suele ser la del mes anterior. (si el pago hubiera ocurrido en los primeros diez días, la tarifa vigente correspondería al mes antepasado).

Estas suposiciones se vuelven especialmente peligrosas en los meses donde ocurre el cambio a tarifa de verano, ya que, como se explicó anteriormente, el consumo asociado a un mismo monto puede variar significativamente (hasta 30.9% en el ejemplo mostrado). Sin embargo, debido a la falta de información sobre el día exacto de pago, estas aproximaciones son necesarias para estimar de manera consistente la tarifa aplicable.

2.4.5 Estimación de subsidios

Por un lado tenemos el subsidio federal a la electricidad, el cual es financiado por la Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) (Federación 2011) y se aplica de manera nacional a todas las tarifas domésticas (1, 1A–1F). Este subsidio forma parte de la estructura tarifaria regulada por la CRE y aparece como “apoyo gubernamental” en los recibos, reduciendo el precio por kWh en cada bloque de consumo.

Por otro lado, el subsidio estatal corresponde a una aportación adicional que puede otorgar cada gobierno estatal, independiente del subsidio federal, con el propósito de reducir aún más el costo de la electricidad para los usuarios de su entidad. Este subsidio es temporal, local y puede variar tanto en porcentaje como en su método de aplicación; por ello, es necesario investigar cómo cada administración estatal asigna y distribuye dicho presupuesto, en caso de que exista.

Cabe destacar que la tarifa de Alto Consumo (DAC) es la única que no recibe subsidio, ni estatal ni federal.

Si el caso de estudio no cuenta con subsidio estatal, se puede continuar directamente con la asignación de bloques tarifarios, el cálculo del consumo y, posteriormente, la imputación de los datos faltantes.

En caso de que sí exista un subsidio estatal aplicable al caso de estudio, es indispensable documentar su mecanismo de distribución. Si esta información no está disponible, se recomienda establecer suposiciones justificadas y realizar análisis de sensibilidad para evaluar el impacto de dichas suposiciones.

2.4.5.1 Asignar bloques tarifarios

La clasificación de viviendas por bloque tarifario se realiza comparando el monto mensual pagado por energía eléctrica con el costo equivalente a los límites de consumo de cada bloque. Como se mencionó anteriormente, la CFE determina el cobro a partir de los kWh consumidos. Para la tarifa 1F en verano de 2024, la estructura es la siguiente:

  • Bloque básico: primeros 300 kWh, cobrados al precio más bajo.
  • Intermedio bajo: siguientes 900 kWh.
  • Intermedio alto: siguientes 1300 kWh.
  • Excedente: cualquier consumo por arriba de estos límites (más de 2500 kWh). Tras tres periodos consecutivos pagando excedentes, el usuario pasa a tarifa DAC.

Sin embargo, a partir de los datos disponibles no es posible distinguir qué viviendas están pagando excedentes ni cuáles ya pertenecen formalmente a la tarifa DAC. Por ello, los bloque se asignan de la siguiente manera:

  1. Bloque básico: Si el pago reportado es menor o igual al costo equivalente a 300 kWh y mayor al costo mínimo (equivalente a 25 kWh), la vivienda se clasifica en este bloque.
  2. Bloque intermedio bajo: Si el monto es mayor al costo equivalente a 300 kWh (límite del bloque básico) y no rebasa el de 1200 kWh, se asigna a este bloque.
  3. Bloque intermedio alto: Si el monto es mayor al costo equivalente a 1200 kWh (límites de los bloques básico + intermedio bajo) y no supera el de 2500 kWh, se asigna a este bloque.
  4. Tarifa DAC: Si el monto reportado supera el costo equivalente a 2500 kWh, se clasificará a la vivienda como usuario DAC.

El monto reportado por cada vivienda se compara con los costos equivalentes a estos rangos para determinar su asignación al bloque correspondiente.

Para las viviendas que reportaron un gasto fuera de la temporada de verano, se aplica el mismo procedimiento general, pero considerando que la estructura tarifaria contempla únicamente dos bloques y la tarifa DAC:

  1. Bloque básico: Si el pago reportado es menor o igual al costo equivalente a 75 kWh y mayor al costo mínimo (equivalente a 25 kWh), la vivienda se clasifica en este bloque.
  2. Bloque intermedio: Si el monto es mayor al costo equivalente a 75 kWh (límite del bloque básico) y no rebasa el de 125 kWh, se asigna a este bloque.
  3. Tarifa DAC: Si el monto reportado supera el costo equivalente a 125 kWh, se clasificará a la vivienda como usuario DAC.

El monto reportado por cada vivienda se compara con los costos equivalentes a estos rangos para determinar su asignación al bloque correspondiente.

2.4.5.2 Elegir como completar los datos

2.4.6 Calcular el consumo en kWh/mes

2.4.6.1 Para la tarifa 1F

2.4.6.2 Para la tarifa DAC

2.4.7 Completar los datos

2.4.7.1 Propuesta 1

2.4.7.2 P2

2.4.7.3 P3

2.5 Definir las tipologías de las viviendas

2.6 Obtención de las orientaciones de las fachadas

2.7 Reescalado de datos a nivel de manzana

Diputados del H. Congreso de la Unión, Cámara de. 2021. «Ley de la Industria Eléctrica». Diario Oficial de la Federación. https://portalhcd.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/LIElec_090321.pdf.
Electricidad, Comisión Federal de. 2016. «Programa de Certificados Bursátiles de Corto y Largo Plazo con Carácter Revolvente. Monto Total Autorizado del Programa: $100,000’000,000.00 (Cien Mil Millones de Pesos 00/100 M.N.) o su equivalente en Unidades de Inversión». Comisión Federal de Electricidad. https://www.cfe.gob.mx/finanzas/financiamiento/Documents/Emisiones%20Nacionales/CFE--Programa%20%20CBs%202016--Prospecto%20Colocaci%C3%B3n%20Definitivo.pdf.
———. 2024. «Tarifas domésticas (1, 1A-1F, DAC)». Comisión Federal de Electricidad. https://app.cfe.mx/Aplicaciones/CCFE/Tarifas/TarifasCRECasa/Tarifas/DEPDomesticas.aspx.
Energía, Comisión Reguladora de. 2023. «Resolución de la Comisión Reguladora de Energía por la que aprueba el Modelo de Contrato mercantil para la prestación del servicio de suministro básico de energía eléctrica en baja tensión en la modalidad de pospago presentado por CFE Suministrador de Servicios Básicos y su Anexo Único». Diario Oficial de la Federación. https://dof.gob.mx/nota_detalle_popup.php?codigo=5628991.
Estado de Campeche, Gobierno del. 2024. «Conoce tu tarifa». Gobierno del Estado de Campeche. https://www.semabicce.campeche.gob.mx/2024/02/19/conoce-tu-tarifa/.
Federación, Auditoría Superior de la. 2011. «Subsidios al Consumo de Energía Eléctrica: Informe del Resultado de la Fiscalización Superior de la Cuenta Pública 2011». México: Secretaría de Hacienda y Crédito Público. https://www.asf.gob.mx/Trans/Informes/IR2011i/Grupos/Gobierno/2011_0069_a.pdf.
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