Proyecto Violencia de género
Juan Mario
2023-05-04
primerconjunto
“Violencia_de_G_nero_e_intrafamiliar_de_enero_2015_a_Marzo_2023_-_Semana_Epidemiol_gica_12” El conjunto de datos tiene como columnas información recabada sobre los tipos de delitos, el agresor, parentesco, sexo, estudiante, trabajador, edad, etc.…
Cargamos liberias
library(ggplot2) #paquete de gráficas
library(tidyverse) #Paquete que nos ayuda a ocnectar con más paquetes## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ purrr 1.0.1 ✔ tidyr 1.3.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(rmarkdown) #paquete que nos ayuda a cargar un informrte en HTTML, word, etc
library(skimr) #para variables estadisticas
library(dplyr) #para editar los datos
library(janitor) #funciones para la limpieza de datos##
## Attaching package: 'janitor'
##
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.testlibrary("here") #Este paquete facilita la consulta de los archivos## here() starts at C:/Users/moren/OneDrive/Documents/Google_certifidlibrary(readr) #para leer datos
library(data.table)##
## Attaching package: 'data.table'
##
## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## hour, isoweek, mday, minute, month, quarter, second, wday, week,
## yday, year
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## between, first, last
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## transposeRevisamos los datos
library(readr)
V2_LIMPIOS_Violencia_de_G_nero_e_intrafamiliar_de_enero_2015_a_Marzo_2023_Semana_Epidemiol_gica_12 <- read_csv("C:/Users/moren/OneDrive/Escritorio/Datos_proyecto/V2_LIMPIOS_Violencia_de_G_nero_e_intrafamiliar_de_enero_2015_a_Marzo_2023_-_Semana_Epidemiol_gica_12.csv",
col_types = cols(Orden = col_integer()))
View(V2_LIMPIOS_Violencia_de_G_nero_e_intrafamiliar_de_enero_2015_a_Marzo_2023_Semana_Epidemiol_gica_12)almacenamos nuestro cvs en una variable apra poder trabajar con el más rápido.
df <- V2_LIMPIOS_Violencia_de_G_nero_e_intrafamiliar_de_enero_2015_a_Marzo_2023_Semana_Epidemiol_gica_12
df## # A tibble: 12,161 × 30
## Orden Municipio semana ano `Grupo edad` `Ciclo de vida` sexo_ area_ Barrio
## <int> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1 BUCARAMAN… 23 2015 12 a 17 Adolescencia Masc… CABE… Trans…
## 2 2 BUCARAMAN… 5 2015 12 a 17 Adolescencia Masc… CABE… Betan…
## 3 3 BUCARAMAN… 29 2015 12 a 17 Adolescencia Feme… CABE… GIRON
## 4 4 BUCARAMAN… 16 2015 12 a 17 Adolescencia Feme… CABE… Maria…
## 5 5 BUCARAMAN… 44 2015 12 a 17 Adolescencia Feme… CABE… Color…
## 6 6 BUCARAMAN… 45 2015 12 a 17 Adolescencia Masc… CABE… Cafe …
## 7 7 BUCARAMAN… 47 2015 12 a 17 Adolescencia Feme… CABE… Unive…
## 8 8 BUCARAMAN… 45 2015 12 a 17 Adolescencia Feme… CABE… Colse…
## 9 9 BUCARAMAN… 26 2015 7 a 11 Infancia Feme… CABE… Maria…
## 10 10 BUCARAMAN… 17 2015 18 a 28 Jovenes Feme… CABE… Villa…
## # ℹ 12,151 more rows
## # ℹ 21 more variables: Comuna <chr>, `Tipo de Seguridad Social` <chr>,
## # version <chr>, naturaleza <dbl>, def_naturaleza <chr>, actividad <dbl>,
## # nom_actividad_victims <chr>, edad_agresor <dbl>, sexo_agresor <chr>,
## # parentezco_vict <chr>, sust_vict <dbl>, fec_hecho <chr>, hora_hecho <dttm>,
## # escenario <dbl>, zona_conf <dbl>, nom_eve <chr>, nom_entidad <chr>,
## # ndep_resi <chr>, nmun_resi <chr>, NUM_MES <dbl>, Mes <chr>class(df) #vemos la clase en la que estan nuestros datos ## [1] "spec_tbl_df" "tbl_df" "tbl" "data.frame"cambiamos a data table para poder trabajar con más eficiencia
dfDT <- as.data.table(df)
class(dfDT)## [1] "data.table" "data.frame"##Reporte de datos
Usamos las siguientes funciones para que nos de un resumen de los datos que estamos usando.
skim_without_charts(dfDT) #resumen detallado de los datos## Warning: There was 1 warning in `dplyr::summarize()`.
## ℹ In argument: `dplyr::across(tidyselect::any_of(variable_names),
## mangled_skimmers$funs)`.
## ℹ In group 0: .
## Caused by warning:
## ! There were 5419 warnings in `dplyr::summarize()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `dplyr::across(tidyselect::any_of(variable_names),
## mangled_skimmers$funs)`.
## Caused by warning in `grepl()`:
## ! unable to translate 'Divino Ni�<ef><bf>' to a wide string
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 5418 remaining warnings.| Name | dfDT |
| Number of rows | 12161 |
| Number of columns | 30 |
| Key | NULL |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 19 |
| numeric | 10 |
| POSIXct | 1 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: character
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Municipio | 0 | 1.00 | 3 | 51 | 0 | 101 | 0 |
| Grupo edad | 0 | 1.00 | 5 | 8 | 0 | 6 | 0 |
| Ciclo de vida | 0 | 1.00 | 7 | 16 | 0 | 6 | 0 |
| sexo_ | 0 | 1.00 | 8 | 9 | 0 | 2 | 0 |
| area_ | 0 | 1.00 | 14 | 18 | 0 | 3 | 0 |
| Barrio | 0 | 1.00 | 4 | 31 | 0 | 370 | 0 |
| Comuna | 0 | 1.00 | 5 | 22 | 0 | 36 | 0 |
| Tipo de Seguridad Social | 0 | 1.00 | 8 | 13 | 0 | 10 | 0 |
| version | 0 | 1.00 | 23 | 30 | 0 | 88 | 0 |
| def_naturaleza | 0 | 1.00 | 9 | 46 | 0 | 16 | 0 |
| nom_actividad_victims | 7983 | 0.34 | 4 | 37 | 0 | 11 | 0 |
| sexo_agresor | 48 | 1.00 | 1 | 9 | 0 | 4 | 0 |
| parentezco_vict | 0 | 1.00 | 4 | 34 | 0 | 25 | 0 |
| fec_hecho | 5 | 1.00 | 10 | 10 | 0 | 2957 | 0 |
| nom_eve | 0 | 1.00 | 69 | 69 | 0 | 2 | 0 |
| nom_entidad | 0 | 1.00 | 6 | 50 | 0 | 200 | 0 |
| ndep_resi | 0 | 1.00 | 5 | 15 | 0 | 19 | 0 |
| nmun_resi | 0 | 1.00 | 4 | 61 | 0 | 45 | 0 |
| Mes | 0 | 1.00 | 4 | 10 | 0 | 12 | 0 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Orden | 0 | 1.00 | 6081.00 | 3510.72 | 1 | 3041 | 6081 | 9121 | 12161 |
| semana | 0 | 1.00 | 25.11 | 15.02 | 1 | 11 | 24 | 38 | 53 |
| ano | 0 | 1.00 | 2018.41 | 2.56 | 2015 | 2016 | 2018 | 2021 | 2023 |
| naturaleza | 2276 | 0.81 | 8.79 | 23.60 | 1 | 1 | 3 | 3 | 99 |
| actividad | 0 | 1.00 | 27.13 | 3.42 | 8 | 24 | 26 | 31 | 33 |
| edad_agresor | 2552 | 0.79 | 15.92 | 17.28 | 0 | 0 | 16 | 29 | 99 |
| sust_vict | 0 | 1.00 | 1.98 | 0.14 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| escenario | 3 | 1.00 | 2.56 | 2.06 | 1 | 2 | 2 | 2 | 12 |
| zona_conf | 0 | 1.00 | 2.00 | 0.05 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| NUM_MES | 0 | 1.00 | 6.26 | 3.41 | 1 | 3 | 6 | 9 | 12 |
Variable type: POSIXct
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | median | n_unique |
|---|---|---|---|---|---|---|
| hora_hecho | 6497 | 0.47 | 1899-12-31 | 1899-12-31 23:55:00 | 1899-12-31 12:00:00 | 492 |
glimpse(dfDT) #resumen de las columnas## Rows: 12,161
## Columns: 30
## $ Orden <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, …
## $ Municipio <chr> "BUCARAMANGA", "BUCARAMANGA", "BUCARAMANGA"…
## $ semana <dbl> 23, 5, 29, 16, 44, 45, 47, 45, 26, 17, 33, …
## $ ano <dbl> 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2…
## $ `Grupo edad` <chr> "12 a 17", "12 a 17", "12 a 17", "12 a 17",…
## $ `Ciclo de vida` <chr> "Adolescencia", "Adolescencia", "Adolescenc…
## $ sexo_ <chr> "Masculino", "Masculino", "Femenino", "Feme…
## $ area_ <chr> "CABECERA MUNICIPAL", "CABECERA MUNICIPAL",…
## $ Barrio <chr> "Transicion I-V", "Betania", "GIRON", "Mari…
## $ Comuna <chr> "02. NORORIENTAL", "01. NORTE", "GIRON", "0…
## $ `Tipo de Seguridad Social` <chr> "No asegurado", "Subsidiado", "Subsidiado",…
## $ version <chr> "SIVIGILA - 2015 - 15.1.3", "SIVIGILA - 201…
## $ naturaleza <dbl> 3, 1, 3, 1, 4, 4, 1, 3, 3, 1, 2, 4, 1, 4, 3…
## $ def_naturaleza <chr> "Negligencia y abandono", "Violencia fisica…
## $ actividad <dbl> 26, 24, 26, 24, 26, 24, 24, 24, 24, 26, 26,…
## $ nom_actividad_victims <chr> "Otro", "Estudiante", "Otro", "Estudiante",…
## $ edad_agresor <dbl> 33, 27, 13, 14, 0, 15, 32, 38, 36, 27, 30, …
## $ sexo_agresor <chr> "Masculino", "Masculino", "Femenino", "Feme…
## $ parentezco_vict <chr> "Padre", "Otros", "Madre", "Otros", "Otros"…
## $ sust_vict <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2…
## $ fec_hecho <chr> "12/06/2015", "04/02/2015", "21/07/2015", "…
## $ hora_hecho <dttm> 1899-12-31 06:30:00, 1899-12-31 10:00:00, …
## $ escenario <dbl> 1, 1, 2, 1, 7, 7, 3, 1, 2, 2, 1, 9, 2, 1, 1…
## $ zona_conf <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2…
## $ nom_eve <chr> "VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLEN…
## $ nom_entidad <chr> "SERVICLINICOS DROMEDICA SA", "HOSPITAL LOC…
## $ ndep_resi <chr> "SANTANDER", "SANTANDER", "SANTANDER", "SAN…
## $ nmun_resi <chr> "BUCARAMANGA", "BUCARAMANGA", "BUCARAMANGA"…
## $ NUM_MES <dbl> 6, 2, 7, 4, 11, 11, 11, 11, 7, 4, 8, 11, 11…
## $ Mes <chr> "Junio", "Febrero", "Julio", "Abril", "Novi…head(dfDT)## Orden Municipio semana ano Grupo edad Ciclo de vida sexo_
## 1: 1 BUCARAMANGA 23 2015 12 a 17 Adolescencia Masculino
## 2: 2 BUCARAMANGA 5 2015 12 a 17 Adolescencia Masculino
## 3: 3 BUCARAMANGA 29 2015 12 a 17 Adolescencia Femenino
## 4: 4 BUCARAMANGA 16 2015 12 a 17 Adolescencia Femenino
## 5: 5 BUCARAMANGA 44 2015 12 a 17 Adolescencia Femenino
## 6: 6 BUCARAMANGA 45 2015 12 a 17 Adolescencia Masculino
## area_ Barrio Comuna Tipo de Seguridad Social
## 1: CABECERA MUNICIPAL Transicion I-V 02. NORORIENTAL No asegurado
## 2: CABECERA MUNICIPAL Betania 01. NORTE Subsidiado
## 3: CABECERA MUNICIPAL GIRON GIRON Subsidiado
## 4: CABECERA MUNICIPAL Maria Paz 01. NORTE Subsidiado
## 5: CABECERA MUNICIPAL Colorados 01. NORTE Subsidiado
## 6: CABECERA MUNICIPAL Cafe Madrid 01. NORTE Subsidiado
## version naturaleza def_naturaleza actividad
## 1: SIVIGILA - 2015 - 15.1.3 3 Negligencia y abandono 26
## 2: SIVIGILA - 2015 - 15.1.1 1 Violencia fisica 24
## 3: SIVIGILA - 2015 - 15.1.3 3 Negligencia y abandono 26
## 4: SIVIGILA - 2015 - 15.1.3 1 Violencia fisica 24
## 5: SIVIGILA - 2015 - 15.1.3 4 Abuso sexual 26
## 6: SIVIGILA - 2015 - 15.1.3 4 Abuso sexual 24
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor parentezco_vict sust_vict
## 1: Otro 33 Masculino Padre 2
## 2: Estudiante 27 Masculino Otros 2
## 3: Otro 13 Femenino Madre 2
## 4: Estudiante 14 Femenino Otros 2
## 5: Otro 0 Masculino Otros 2
## 6: Estudiante 15 Masculino Otros 2
## fec_hecho hora_hecho escenario zona_conf
## 1: 12/06/2015 1899-12-31 06:30:00 1 2
## 2: 04/02/2015 1899-12-31 10:00:00 1 2
## 3: 21/07/2015 1899-12-31 08:00:00 2 2
## 4: 22/04/2015 1899-12-31 13:30:00 1 2
## 5: 01/11/2015 1899-12-31 20:00:00 7 2
## 6: 10/11/2015 1899-12-31 00:00:00 7 2
## nom_eve
## 1: VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLENCIAS DE G\xef\xbf
## 2: VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLENCIAS DE G\xef\xbf
## 3: VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLENCIAS DE G\xef\xbf
## 4: VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLENCIAS DE G\xef\xbf
## 5: VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLENCIAS DE G\xef\xbf
## 6: VIGILANCIA EN SALUD P��BLICA DE LAS VIOLENCIAS DE G\xef\xbf
## nom_entidad ndep_resi nmun_resi NUM_MES Mes
## 1: SERVICLINICOS DROMEDICA SA SANTANDER BUCARAMANGA 6 Junio
## 2: HOSPITAL LOCAL DEL NORTE SANTANDER BUCARAMANGA 2 Febrero
## 3: HOSPITAL UNIVERSITARIO DE SANTANDER SANTANDER BUCARAMANGA 7 Julio
## 4: HOSPITAL LOCAL DEL NORTE SANTANDER BUCARAMANGA 4 Abril
## 5: HOSPITAL LOCAL DEL NORTE SANTANDER BUCARAMANGA 11 Noviembre
## 6: CENTRO DE SALUD CAFE MADRID SANTANDER BUCARAMANGA 11 NoviembreRevisamos si tenemos valores nulos
sapply(dfDT, function(x) sum(is.na(x)))## Orden Municipio semana
## 0 0 0
## ano Grupo edad Ciclo de vida
## 0 0 0
## sexo_ area_ Barrio
## 0 0 0
## Comuna Tipo de Seguridad Social version
## 0 0 0
## naturaleza def_naturaleza actividad
## 2276 0 0
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor
## 7983 2552 48
## parentezco_vict sust_vict fec_hecho
## 0 0 5
## hora_hecho escenario zona_conf
## 6497 3 0
## nom_eve nom_entidad ndep_resi
## 0 0 0
## nmun_resi NUM_MES Mes
## 0 0 0Al revisar tenemos varias columnas con valores nulos.
cambiamos una columna “nom_actividad_victims” los nulos por “otro”
#Revisamos si tenemos nulos en la columna mencionada y visualizamos la tabla
sapply(dfDT, function(x) sum(is.na(x)))## Orden Municipio semana
## 0 0 0
## ano Grupo edad Ciclo de vida
## 0 0 0
## sexo_ area_ Barrio
## 0 0 0
## Comuna Tipo de Seguridad Social version
## 0 0 0
## naturaleza def_naturaleza actividad
## 2276 0 0
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor
## 7983 2552 48
## parentezco_vict sust_vict fec_hecho
## 0 0 5
## hora_hecho escenario zona_conf
## 6497 3 0
## nom_eve nom_entidad ndep_resi
## 0 0 0
## nmun_resi NUM_MES Mes
## 0 0 0dfDT$nom_actividad_victims[is.na(dfDT$nom_actividad_victims)] <- "otro"
view(dfDT)Cambiamos los demas valores nulos para poder trabajar correctamente
dfDT$hora_hecho[is.na(dfDT$hora_hecho)] <- 0000-00-00 #para los datatimes ponemos en ceros#checamos de nuevo
sapply(dfDT, function(x) sum(is.na(x)))## Orden Municipio semana
## 0 0 0
## ano Grupo edad Ciclo de vida
## 0 0 0
## sexo_ area_ Barrio
## 0 0 0
## Comuna Tipo de Seguridad Social version
## 0 0 0
## naturaleza def_naturaleza actividad
## 2276 0 0
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor
## 0 2552 48
## parentezco_vict sust_vict fec_hecho
## 0 0 5
## hora_hecho escenario zona_conf
## 0 3 0
## nom_eve nom_entidad ndep_resi
## 0 0 0
## nmun_resi NUM_MES Mes
## 0 0 0Cambiamos en la columnas “edad_agresor” los valores nulos por 0 ya que asi podemos hacer estudios estadísticos básicos.
dfDT$edad_agresor[is.na(dfDT$edad_agresor)] <- 0#checamos de nuevo
sapply(dfDT, function(x) sum(is.na(x)))## Orden Municipio semana
## 0 0 0
## ano Grupo edad Ciclo de vida
## 0 0 0
## sexo_ area_ Barrio
## 0 0 0
## Comuna Tipo de Seguridad Social version
## 0 0 0
## naturaleza def_naturaleza actividad
## 2276 0 0
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor
## 0 0 48
## parentezco_vict sust_vict fec_hecho
## 0 0 5
## hora_hecho escenario zona_conf
## 0 3 0
## nom_eve nom_entidad ndep_resi
## 0 0 0
## nmun_resi NUM_MES Mes
## 0 0 0#eliminamos nulos y cambiamos por 0
dfDT$naturaleza[is.na(dfDT$naturaleza)] <- 0 #checamos de nuevo
sapply(dfDT, function(x) sum(is.na(x)))## Orden Municipio semana
## 0 0 0
## ano Grupo edad Ciclo de vida
## 0 0 0
## sexo_ area_ Barrio
## 0 0 0
## Comuna Tipo de Seguridad Social version
## 0 0 0
## naturaleza def_naturaleza actividad
## 0 0 0
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor
## 0 0 48
## parentezco_vict sust_vict fec_hecho
## 0 0 5
## hora_hecho escenario zona_conf
## 0 3 0
## nom_eve nom_entidad ndep_resi
## 0 0 0
## nmun_resi NUM_MES Mes
## 0 0 0Seguimos cambiando los datos nulos.
dfDT$sexo_agresor[is.na(dfDT$sexo_agresor)] <- "Desconocido" #checamos de nuevo
sapply(dfDT, function(x) sum(is.na(x)))## Orden Municipio semana
## 0 0 0
## ano Grupo edad Ciclo de vida
## 0 0 0
## sexo_ area_ Barrio
## 0 0 0
## Comuna Tipo de Seguridad Social version
## 0 0 0
## naturaleza def_naturaleza actividad
## 0 0 0
## nom_actividad_victims edad_agresor sexo_agresor
## 0 0 0
## parentezco_vict sust_vict fec_hecho
## 0 0 5
## hora_hecho escenario zona_conf
## 0 3 0
## nom_eve nom_entidad ndep_resi
## 0 0 0
## nmun_resi NUM_MES Mes
## 0 0 0Ya que tenemos la mayoria de nulos eliminados y sustituidos por datos donde se puedan trabajar. Podemo iniciar el análisis.
Análisis
Podemos ir respondiendo las preguntas:
¿Cuántos casos de violencia se reportaron?
En la columna “def_naturaleza” se pueden ver los tipos de violencia cometidos hacia la victima, así que vemos el conteo por cada cada dato.
# Selecciona todas las filas de dfDT donde la columna "def_naturaleza" es distinta a "Sin información" o es NA
# y cuenta el número de veces que aparece cada valor distinto en la columna "def_naturaleza"
# y los agrupa por valor en la misma columna
dfDT[def_naturaleza != "Sin información" | is.na(def_naturaleza), .N, by = def_naturaleza]## def_naturaleza N
## 1: Negligencia y abandono 4729
## 2: Violencia fisica 4019
## 3: Abuso sexual 952
## 4: Violencia psicologica 543
## 5: Acoso sexual 286
## 6: Violacion 239
## 7: Actos sexuales violencia 118
## 8: Sin informacion 630
## 9: Otros actos sexuales 45
## 10: Explotacion sexual, comercial ni��os, adolesce 3
## 11: Sin Informacion 8
## 12: Actos sexuales 258
## 13: Acceso carnal 229
## 14: Otras violencias sexuales 96
## 15: ERROR: #N/A 5
## 16: Trata de personas 1¿Cuál es la distribución de la edad de las víctimas de la violencia?
# Se convierte la columna "Grupo edad" en un factor y se establecen los niveles en el orden deseado
dfDT$`Grupo edad` <- factor(dfDT$`Grupo edad`, levels = c("0 a 6", "7 a 11", "12 a 17", "18 a 28", "29 a 59", "60 y mas"), ordered = TRUE)
# Se crea una tabla de frecuencias de la columna "Grupo edad"
edad_table <- table(dfDT$`Grupo edad`)
# Se crea un gráfico de barras usando ggplot, especificando el data frame y la estética (x)
# La geometría utilizada es "geom_bar" para crear el histograma
ggplot(data = df, aes(x = `Grupo edad`)) +
geom_bar()
Como resultado tenemos que : Se puede observar, el grupo de edad con mayor número de víctimas es el de “0 a 6”, seguido por el grupo de edad de “12 a 17”. Los otros grupos de edad tienen un número similar de víctimas. Además, se puede ver que la frecuencia disminuye a medida que aumenta la edad, lo que sugiere que los jóvenes y los niños son más propensos a ser víctimas de la violencia.
¿Hay diferencias en la distribución de la violencia según el sexo de la víctima o del agresor?
Graficamos la distribución de las dos columnas, una de victimas y una del agresor para comparar que es lo que pasa en als dos y que se debe de tomar en cuenta:
# VICTIMA
# Tabla de frecuencias de la columna "sexo_"
tabla_victima <- table(dfDT$sexo_)
# Gráfico de barras para la distribución de la violencia según el sexo de la víctima
ggplot(data = NULL , aes(x = names(tabla_victima), y = tabla_victima)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "blue") +
labs(x = "Sexo de la víctima", y = "Número de casos de violencia")## Don't know how to automatically pick scale for object of type <table>.
## Defaulting to continuous.
En la primera gráfica, se observa que la violencia afecta más a mujeres que a hombres, ya que hay un número mucho mayor de casos de violencia que involucran a mujeres en comparación con los casos de violencia que involucran a hombres.
#AGRESOR
# Tabla de frecuencias de la columna "sexo_agresor"
tabla_agresor <- table(dfDT$sexo_agresor)
tabla_agresor##
## Desconocido Femenino I Masculino SD
## 48 4916 12 7069 116# Gráfico de barras para la distribución de la violencia según el sexo del agresor
ggplot(data = NULL, aes(x = names(tabla_agresor), y = tabla_agresor)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "red") +
labs(x = "Sexo del agresor", y = "Número de casos de violencia")## Don't know how to automatically pick scale for object of type <table>.
## Defaulting to continuous.
En la segunda gráfica, se puede ver que la mayoría de los agresores son hombres, ya que hay un número mucho mayor de casos de violencia que involucran a agresores masculinos en comparación con otros sexos. Además, hay un número significativo de casos de violencia en los que el agresor es desconocido, lo que sugiere que aún queda mucho por hacer en la identificación y denuncia de los agresores.
¿Cuál es el ciclo de vida de las personas que más sufren violencia?
Vamos a hacer el analisis para descubrir que ciclo de vida es el más afectado por violencia:
# Creamos un vector con los límites de los intervalos de edad
edad_limites <- c(0, 6, 11, 17, 28, 59, Inf)
# Creamos un vector con las etiquetas de los intervalos de edad
edad_etiquetas <- c("0 a 6", "7 a 11", "12 a 17", "18 a 28", "29 a 59", "60 y más")
# Creamos una nueva columna en la tabla "dfDT" que contenga los intervalos de edad correspondientes a cada registro
dfDT[, Edad := cut(as.numeric(gsub("a", "-", `Grupo edad`)), breaks = edad_limites, labels = edad_etiquetas)]## Warning in cut(as.numeric(gsub("a", "-", `Grupo edad`)), breaks = edad_limites,
## : NAs introducidos por coerción# Creamos una nueva tabla que contenga la cantidad de casos de violencia para cada combinación de ciclo de vida, intervalo de edad y tipo de delito
tabla_violencia <- dfDT[, .N, by = .(`Ciclo de vida`, Edad, def_naturaleza)]
# Ordenamos la tabla de mayor a menor cantidad de casos de violencia y seleccionar el primer registro
ciclo_vida_mas_afectado <- tabla_violencia[order(-N)][1, `Ciclo de vida`]
# Imprimimos el ciclo de vida más afectado
print(ciclo_vida_mas_afectado)## [1] "Primera infancia"Ahora graficamos y vemos que en efecto, en el ciclo de vida “primera infancia” es donde más se sufre violencia y esto es alarmante.
# Creamos un nuevo data frame con las frecuencias por ciclo de vida
df_freq <- dfDT %>%
count(`Ciclo de vida`) %>%
arrange(desc(n))
# Ordenamos los datos por frecuencia de mayor a menor
dfDT <- dfDT %>%
arrange(desc(`Ciclo de vida`))
# Graficamos la frecuencia por ciclo de vida
ggplot(df_freq, aes(x = `Ciclo de vida`, y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "blue") +
labs(x = "Ciclo de vida", y = "Frecuencia") +
ggtitle("Frecuencia de violencia por ciclo de vida")
¿Qué tipos de violencia son más comunes en cada departamento o municipio?
Iniciamos tomando nuestras columnas enfocadas en municipio. Interpretamos apra poder entender:
El resultado muestra la proporción de casos por cada tipo de defensa (Abuso sexual, Acceso carnal y Acoso sexual) en diferentes municipios. Los municipios se presentan en filas y los tipos de defensa en columnas. Los valores son porcentajes, lo que indica qué porcentaje de los casos en cada municipio corresponde a cada tipo de defensa.
Por ejemplo, en el municipio CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO el 100% de los casos corresponden a Abuso sexual, mientras que en SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO el 100% de los casos corresponden a Abuso sexual también. En ARGENTINA - SIN ESPECIFICACIÓN ADICIONAL DE L, el 100% de los casos corresponden a Acceso carnal. En MÉXICO - SIN ESPECIFICACIÓN ADICIONAL y VENEZUELA - SIN ESPECIFICACIÓN ADICIONAL DE L no hay casos reportados. Para los municipios ABREGO y ABRIAQUI no hay casos reportados de ninguna de las tres naturalezas de la defensa.
tabla <- table(dfDT$Municipio, dfDT$def_naturaleza) # Creaamos una tabla de frecuencia que cuenta la cantidad de casos de cada naturaleza de defensa en cada municipio
prop.table(tabla, 1) * 100 # Calculamos la proporción de cada valor en la tabla, dividiendo cada valor por la suma de valores en su respectiva fila. Luego multiplica cada proporción por 100 para obtener el porcentaje. La opción "1" indica que se divide por la suma de cada fila.##
## Abuso sexual
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 1.000000e+02
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 4.000000e+01
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 1.000000e+02
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 1.000000e+02
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 5.000000e+01
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 1.818182e+01
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 7.746657e+00
## BUCARASICA 1.000000e+02
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 1.000000e+01
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 1.000000e+02
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 2.000000e+01
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 1.428571e+01
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 1.000000e+02
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 5.000000e+01
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 1.363636e+01
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 1.666667e+01
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 1.666667e+01
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 1.000000e+02
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 2.272727e+01
## VILLA DEL ROSARIO 1.000000e+02
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 5.000000e+01
##
## Acceso carnal
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 1.000000e+02
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 5.000000e+01
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 2.500000e+01
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 1.000000e+02
## BIRUACA��(BIRU 5.000000e+01
## BOGOTA 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 1.631760e+00
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 3.333333e+01
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 6.000000e+01
## CURUMANI 1.000000e+02
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 5.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 1.000000e+02
## GUANARE��(GUANA 1.000000e+02
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 1.000000e+02
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 1.000000e+02
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 6.666667e+01
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 4.545455e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 1.000000e+02
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 1.000000e+02
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 5.000000e+01
## SAMACA 1.000000e+02
## SAN GIL 1.666667e+01
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 5.000000e+01
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 1.000000e+02
## SINCELEJO 1.000000e+02
## SOCORRO 5.000000e+01
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 1.000000e+02
## VALENCIA��(VALENC 1.000000e+02
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 3.333333e+01
## ZAPATOCA 5.000000e+01
##
## Acoso sexual
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 2.500000e+01
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 5.000000e+01
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 2.727273e+01
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 1.000000e+02
## BUCARAMANGA 2.271007e+00
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 1.000000e+02
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 2.000000e+01
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 5.555556e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 1.000000e+02
## GIRON 1.000000e+01
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 0.000000e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 5.000000e+01
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 1.666667e+01
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 4.545455e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Actos sexuales
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 5.000000e+01
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 1.250000e+01
## BARRANQUILLA 5.000000e+01
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 9.090909e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 1.942972e+00
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## CALUMA 0.000000e+00
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## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 1.250000e+01
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 9.090909e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 3.939776e+01
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 1.000000e+02
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 3.333333e+01
## COL��N��(SAN CARLOS DE 1.000000e+02
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 1.666667e+01
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 2.500000e+01
## GUACA 1.000000e+02
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 5.000000e+01
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 1.000000e+02
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 2.272727e+01
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 5.000000e+01
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 0.000000e+00
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 1.000000e+02
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 2.500000e+01
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 1.000000e+02
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 5.000000e+01
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Otras violencias sexuales
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 1.000000e+02
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 7.738245e-01
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 5.555556e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 5.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 0.000000e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 0.000000e+00
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 1.000000e+02
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Otros actos sexuales
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 2.000000e+01
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 3.616789e-01
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 0.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 0.000000e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 1.666667e+01
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Sin informacion
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 4.166667e+01
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 9.090909e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 5.223316e+00
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 1.000000e+02
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 0.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 1.000000e+02
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
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## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 4.545455e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 0.000000e+00
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Sin Informacion
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 6.728909e-02
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 0.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 0.000000e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 0.000000e+00
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Trata de personas
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 8.411136e-03
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 0.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 0.000000e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 0.000000e+00
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Violacion
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 2.500000e+01
## ARAUCA 5.000000e+01
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 0.000000e+00
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 1.968206e+00
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 2.000000e+01
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 0.000000e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 0.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 0.000000e+00
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 0.000000e+00
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 0.000000e+00
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 0.000000e+00
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 5.000000e+01
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 4.545455e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Violencia fisica
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 4.000000e+01
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 1.000000e+02
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 2.500000e+01
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 2.500000e+01
## ARAUCA 5.000000e+01
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 0.000000e+00
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 6.250000e+01
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 5.000000e+01
## BOGOTA 9.090909e+00
## BOL��VAR��(SAN 1.000000e+02
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 3.315670e+01
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 0.000000e+00
## CIMITARRA 3.333333e+01
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 0.000000e+00
## CUCUTA 1.000000e+01
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 6.000000e+01
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 1.000000e+02
## FLORIDABLANCA 6.111111e+01
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 3.000000e+01
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 0.000000e+00
## LEBRIJA 5.714286e+01
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 0.000000e+00
## MEDELLIN 6.666667e+01
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 0.000000e+00
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 5.000000e+01
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 0.000000e+00
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 1.000000e+02
## PASTO 3.333333e+01
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 4.545455e+01
## PINCHOTE 0.000000e+00
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 1.000000e+02
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 3.333333e+01
## RIVERA 1.000000e+02
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 1.666667e+01
## SAN PABLO 5.000000e+01
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 1.000000e+02
## SANTA ROSA DEL SUR 2.500000e+01
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 0.000000e+00
## SOGAMOSO 1.000000e+02
## SUCRE��(CUMAN 1.000000e+02
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 1.000000e+02
## TIBU 0.000000e+00
## TONA 1.000000e+02
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 1.818182e+01
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 3.333333e+01
## ZAPATOCA 0.000000e+00
##
## Violencia psicologica
## * CAQUETA. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## * SANTANDER. MUNICIPIO DESCONOCIDO 0.000000e+00
## *ARGENTINA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## *M��XICO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL 0.000000e+00
## *VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## ABREGO 0.000000e+00
## ABRIAQUI 0.000000e+00
## AGUACHICA 0.000000e+00
## ALMIRANTE PADILLA��(EL T 0.000000e+00
## ARAUCA 0.000000e+00
## ARENAL 0.000000e+00
## AR��STIDES BASTIDAS��(SAN 0.000000e+00
## BARBOSA 5.000000e+01
## BARICHARA 0.000000e+00
## BARRANCABERMEJA 1.250000e+01
## BARRANQUILLA 0.000000e+00
## BEJUMA��(BEJU 0.000000e+00
## BIRUACA��(BIRU 0.000000e+00
## BOGOTA 1.818182e+01
## BOL��VAR��(SAN 0.000000e+00
## BOL��VAR��(SAN ANTONIO DEL T 0.000000e+00
## BUCARAMANGA 4.415847e+00
## BUCARASICA 0.000000e+00
## CALUMA 0.000000e+00
## CARON����(CIUDAD G 0.000000e+00
## CHARALA 0.000000e+00
## CHARTA 0.000000e+00
## CHIA 1.000000e+02
## CIMITARRA 0.000000e+00
## COL��N��(SAN CARLOS DE 0.000000e+00
## C��RDOBA��(SANTA ANA DE T 1.000000e+02
## CUCUTA 0.000000e+00
## CURUMANI 0.000000e+00
## DIEGO IBARRA��(MARIA 0.000000e+00
## DUITAMA 0.000000e+00
## EL CARMEN DE CHUCURI 0.000000e+00
## EL PLAYON 0.000000e+00
## ESTADOS UNIDOS - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## FLORIDABLANCA 5.555556e+00
## FUNDACION 0.000000e+00
## GAMARRA 0.000000e+00
## GIRON 0.000000e+00
## GUACA 0.000000e+00
## GUACARA��(GUACA 0.000000e+00
## GUANARE��(GUANA 0.000000e+00
## IBAGUE 0.000000e+00
## IZA 0.000000e+00
## JUNIN 0.000000e+00
## LA MESA 1.000000e+02
## LEBRIJA 1.428571e+01
## LIBANO - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## LOS PATIOS 0.000000e+00
## LOS SANTOS 5.000000e+01
## MEDELLIN 3.333333e+01
## MOLAGAVITA 0.000000e+00
## MONTERIA 1.000000e+02
## NEIVA 0.000000e+00
## OCA� 0.000000e+00
## OIBA 0.000000e+00
## PACHO 1.000000e+02
## PAILITAS 0.000000e+00
## PAMPLONA 0.000000e+00
## PASTO 0.000000e+00
## PELAYA 0.000000e+00
## PIEDECUESTA 4.545455e+00
## PINCHOTE 1.000000e+02
## PUENTE NACIONAL 0.000000e+00
## PUERTO COLOMBIA 0.000000e+00
## PUERTO SANTANDER 0.000000e+00
## RIONEGRO 0.000000e+00
## RIVERA 0.000000e+00
## SABANA DE TORRES 0.000000e+00
## SAMACA 0.000000e+00
## SAN GIL 1.666667e+01
## SAN PABLO 0.000000e+00
## SAN VICENTE DE CHUCURI 0.000000e+00
## SANTA HELENA DEL OPON 0.000000e+00
## SANTA MARTA 0.000000e+00
## SANTA ROSA DEL SUR 0.000000e+00
## SARAVENA 0.000000e+00
## SEGOVIA 0.000000e+00
## SESQUILE 0.000000e+00
## SINCELEJO 0.000000e+00
## SOCORRO 5.000000e+01
## SOGAMOSO 0.000000e+00
## SUCRE��(CUMAN 0.000000e+00
## SURATA 0.000000e+00
## TAME 0.000000e+00
## TIBU 5.000000e+01
## TONA 0.000000e+00
## TUNJA 0.000000e+00
## TUR��N��(VILLA B 0.000000e+00
## VALENCIA��(VALENC 0.000000e+00
## VALLEDUPAR 0.000000e+00
## VARGAS��(LA GUAI 0.000000e+00
## VELEZ 0.000000e+00
## VENEZUELA - SIN ESPECIFICACI��N ADICIONAL DE L 0.000000e+00
## VILLA DEL ROSARIO 0.000000e+00
## VILLAVICENCIO 0.000000e+00
## YOPAL 0.000000e+00
## ZAPATOCA 0.000000e+00¿Que parentesco es es el que comete más violencia?
Estos resultados muestran la cantidad de delitos reportados por cada tipo de relación entre la víctima y el agresor. En general, se puede observar que la mayoría de los delitos son cometidos por personas que tienen algún tipo de relación cercana con la víctima, como la pareja, el ex pareja, la madre, el padre, el familiar, el compañero permanente y el esposo.
En particular, se observa que el parentesco con mayor cantidad de delitos reportados es la madre, seguida de la pareja, el padre y el familiar. Por otro lado, se observa que el parentesco con menor cantidad de delitos reportados es la madrasta, seguida por el encargado(a) del NNA/Adulto mayor, el suegro(a) y el amante.
Es importante tener en cuenta que estos resultados solo reflejan los delitos reportados y registrados en la base de datos utilizada para el análisis, y no necesariamente representan la totalidad de los delitos que ocurren en la realidad.
# Contar la cantidad de delitos por parentezco_vict
violencia_por_parentezco <- dfDT %>%
filter(!is.na(parentezco_vict)) %>%
group_by(parentezco_vict) %>%
summarize(cantidad_delitos = n())
# Imprimir los resultados
print(violencia_por_parentezco, n = Inf)## # A tibble: 25 × 2
## parentezco_vict cantidad_delitos
## <chr> <int>
## 1 Abuelo (a) 70
## 2 Amante 3
## 3 Compa��ero perman 135
## 4 Cu��ado 19
## 5 Encargado (a) del NNA/Adulto mayor 12
## 6 Esposo 215
## 7 Ex - amante 7
## 8 Ex - novio 39
## 9 Ex esposo(a) 50
## 10 Ex pareja 722
## 11 Excompa��ero perman 59
## 12 Familiar 1210
## 13 Hermano (a) 63
## 14 Hijo 63
## 15 Madrasta 6
## 16 Madre 3961
## 17 Ninguno 2223
## 18 Novio(a) 125
## 19 Otros 556
## 20 Padrasto 52
## 21 Padre 974
## 22 Pareja 1486
## 23 Primo (a) 32
## 24 Suegro (a) 6
## 25 T��o 73Ahora graficamos
# Gráfico de barras
ggplot(data = violencia_por_parentezco, aes(x = parentezco_vict, y = cantidad_delitos)) +
geom_bar(stat = "identity") +
xlab("Parentesco de la víctima") +
ylab("Cantidad de delitos") +
ggtitle("Cantidad de delitos por parentesco de la víctima")
¿Cómo varía la cantidad de casos de violencia a lo largo del tiempo?
Este código genera un gráfico de líneas que muestra la cantidad de casos de violencia por mes y año a lo largo del tiempo. La función as.Date(paste(ano, mes, “01”, sep = “-”)) se utiliza para crear una fecha a partir de la columna de año y mes, utilizando el primer día de cada mes. La función scale_x_date se utiliza para ajustar las etiquetas en el eje x y mostrar sólo el año.
# Filtrar la data table por los tipos de delito que quieres analizar
df_violencia <- df %>%
filter(def_naturaleza %in% c("Violencia fisica", "Abuso sexual", "Violencia psicologica", "Acoso sexual", "Violacion", "Actos sexuales violencia", "Otros actos sexuales", "Explotacion sexual, comercial ni��os, adolesce", "Actos sexuales", "Acceso carnal", "Otras violencias sexuales", "Trata de personas"))
# Agrupar la data table por año y tipo de delito, y contar la cantidad de casos por grupo
violencia_por_anio <- df_violencia %>%
group_by(ano, def_naturaleza) %>%
summarize(cantidad_delitos = n())## `summarise()` has grouped output by 'ano'. You can override using the `.groups`
## argument.# Crear el gráfico de líneas
ggplot(violencia_por_anio, aes(x = ano, y = cantidad_delitos, color = def_naturaleza)) +
geom_line() +
labs(x = "Año", y = "Cantidad de delitos", title = "Cantidad de casos de violencia por tipo de delito a lo largo del tiempo")
Podemos ver claramente los delitos que van a la alza y baja en cuestión del tiempo.
¿Qué entidad pública o privada reporta la mayoría de los casos de violencia?
Este código filtra la tabla dfDT para mantener solo los tipos de delitos relacionados con la violencia y luego agrupa los datos por entidad y cuenta la cantidad de casos de violencia reportados en cada entidad.
A continuación, creamos una nueva columna nom_entidad que agrupa las entidades con pocos casos de violencia en una categoría común llamada “Otras entidades”. Luego, vuelve a agrupar los datos por nom_entidad y cuenta la cantidad total de casos de violencia en cada grupo.
Finalmente, el código ordena la tabla por la cantidad de casos de violencia de mayor a menor y grafica la cantidad de casos de violencia por entidad en un gráfico de barras utilizando la biblioteca ggplot2.
# Filtrar la data table por los tipos de delito que quieres analizar
dfDT_violencia <- dfDT %>%
filter(def_naturaleza %in% c("Violencia fisica", "Abuso sexual", "Violencia psicologica", "Acoso sexual", "Violacion", "Actos sexuales violencia", "Otros actos sexuales", "Explotacion sexual, comercial ni��os, adolesce", "Actos sexuales", "Acceso carnal", "Otras violencias sexuales", "Trata de personas"))
# Agrupar la data table por entidad y contar la cantidad de casos por grupo
violencia_por_entidad <- dfDT_violencia %>%
group_by(nom_entidad) %>%
summarize(cantidad_delitos = n()) %>%
# Agrupar las entidades con pocos casos en una categoría común
mutate(nom_entidad = ifelse(cantidad_delitos < 150, "Otras entidades", nom_entidad)) %>%
# Volver a agrupar por entidad y contar la cantidad de casos por grupo
group_by(nom_entidad) %>%
summarize(cantidad_delitos = sum(cantidad_delitos)) %>%
# Ordenar la data table por cantidad de casos de mayor a menor
arrange(desc(cantidad_delitos))
# Graficar la cantidad de casos de violencia por entidad
ggplot(violencia_por_entidad, aes(x = reorder(nom_entidad, cantidad_delitos), y = cantidad_delitos)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "blue") +
labs(x = "Entidad", y = "Cantidad de casos de violencia", title = "Cantidad de casos de violencia por entidad") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) +
coord_flip()
Conclusión:
Listo! Terminamos con las preguntas que vienen en el documento. Como conclusión tenemos que la mayoria de agresores son hombres, y por relación entre victima y agresor son mujeres, esto se debe a que hay tantas categorias en genero del agresor que solo se suman las que son, si sumamos las demas que en su mayoria son hombres tenemos que son los que más cometen violencia, pero eso no evita que las mujeres y en especial las madres cometen más violencia. También tenemos que en el ciclo de la victima, las personas de entre 0 a 6 años sufren violencia, y esto es lógico ya que tenemos que las que agreden son las madres.
Tambíén desconocemos algunos datos del genero de varios agresores lo que nos dice que falta documentar y registrar de mejor manera los delitos.
Tenemos de igual manera por porcentaje donde más violencia hay por municipio, ya habiamos echo la interpretación en su pregunta.
En la gráfica del tiempo, podemos observar que los delitos van disminuyendo al pasar de tiempo, puede haber una causa o falta de datos.