Caracterización socioeconómica en base al Censo y la Casen

Abstract

La pobreza en Chile es un fenómeno multidimensional que afecta el acceso a recursos básicos, educación, salud y vivienda. Aunque las políticas públicas han mejorado la calidad de vida de la población vulnerable, no siempre abordan la desigualdad estructural. Este estudio analiza la distribución geográfica de la pobreza en Chile, utilizando datos del Censo 2017 y la Casen 2022. Al integrar estos datos, se realiza un análisis geoespacial para identificar patrones y tendencias. La información de pobreza de la Casen se ajusta con un indicador de vulnerabilidad por manzana, utilizando datos censales. Los resultados contribuirán al conocimiento académico y a la formulación de políticas públicas más efectivas, permitiendo diseñar intervenciones específicas para cada región y promoviendo un desarrollo más equitativo y sostenible.

Isabel Molina Peralta Facultad de Ciencias Matemáticas Departamento de Estadística e Investigación Operativa isabemol@ucm.es

1 Introducción

La pobreza es un fenómeno multidimensional que afecta diversos aspectos de la vida de las personas, incluyendo su acceso a recursos básicos, educación, salud y vivienda. En Chile, la medición y análisis de la pobreza han sido fundamentales para el diseño de políticas públicas orientadas a mejorar la calidad de vida de la población más vulnerable. Sin embargo, estas políticas a menudo no han abordado los problemas de desigualdad estructural que subyacen a la pobreza.

El análisis de clases sociales es crucial para entender cómo la pobreza y la desigualdad se distribuyen y perpetúan en la sociedad chilena. Las clases sociales, definidas por factores como el ingreso, la ocupación y el nivel educativo, influyen significativamente en las oportunidades y recursos disponibles para los individuos. En este contexto, la pobreza no solo se manifiesta como una falta de recursos económicos, sino también como una limitación en el acceso a oportunidades que permiten mejorar la calidad de vida.

Este estudio se centra en la distribución geográfica de la pobreza en Chile, utilizando datos del Censo 2017 y la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (Casen) 2022. El Censo 2017 proporciona una base sólida para entender la distribución demográfica y socioeconómica de la población chilena, mientras que la Casen 2022 ofrece una visión actualizada y detallada de las condiciones de vida y los niveles de pobreza en el país. Creemos que al integrar estos dos conjuntos de datos, es posible realizar un análisis geoespacial que permita identificar patrones y tendencias en la distribución de la pobreza.

Este artículo tiene como objetivo principal explorar cómo la pobreza se distribuye geográficamente en Chile. Para ello, la información de pobreza proporcionada por la Casen se ajustará con un indicador de vulnerabilidad a la pobreza por manzana utilizando datos censales. Esta metodología permitirá visualizar y cuantificar las disparidades en la incidencia de la pobreza con un alto nivel de detalle geográfico.

Los resultados de este estudio no solo contribuirán al conocimiento académico sobre la pobreza en Chile, sino que también ofrecerán información valiosa para la formulación de políticas públicas más efectivas y focalizadas. Al identificar las áreas con mayores niveles de pobreza y las dimensiones más afectadas, se podrán diseñar intervenciones específicas que aborden las necesidades particulares de cada región, promoviendo así un desarrollo más equitativo y sostenible.

2 Lectura de bases de datos Casen 2022

Tabla de Ejemplo

id_vivienda	folio	id_persona	region	area	cod_upm	nse	estrato	hogar	expr	expr_osig	varstrat	varunit	fecha_entrev	p1	p2	p3	p4	p9	p10	p11	tot_per_h	h1	edad	mes_nac_nna	ano_nac_nna	sexo	pco1_a	pco1_b	pco1	h5_cp	h5_sp	h5_b1_1	h5_b1_2	h5a_2	h5_b2_1	h5_b2_2	h5a_3	h5_b3_1	h5_b3_2	h5a_4	h5b	ecivil	h5_10	h5_1a	h5_1b	h5_20	h5_2	n_nucleos	nucleo	pco2_a	pco2_b	pco2	h7a	h7b	h7c	h7d	h7e	h7f	informante	e1	e3	e4a	e4a_esp	e5a	e5a_esp	e5b	e6a_asiste	e6a_no_asiste	e6a	e6b_asiste	e6b_no_asiste	e6b	e6c_completo	e6d_preg	e6d_postg	e7	cinef13_area	cinef13_subarea	e8	e9nom	e9dir	e9com_cod	e9pais_cod	e9rbd	e9rbd_sup	e9dv	e9depen	e10	e11	e12a	e12b	e12c	e12d	e12e	e13a	e13b_1	e13b_2	e13b_3	e13b_4	e13b_5	e13b_6	e13b_7	e13b_8	e13b_9	e13b_10	e13b_11	e13b1	e13b2	e13b_esp1	e13b_esp2	e14a	e14b	e14c	e14d	e14e	e16	e18	o1	o2	o3	o4	o5	o6	o7	o7_esp	o8	o9a	o9b	oficio1_08	oficio4_08	o10	o11	o12	o14	o15	o16	o19	o18	o20	o21	o22	o23	o24	rama1_sub	rama4_sub	rama1	rama4	o25	o26a	o26b	o26c	o26d	o28a_hr	o28a_min	o28b	o28c	o28c_esp	o28d	o28e	o29	o30	o31	o32	o32_esp	o32b	y1	y2_dias	y2_hrs	y3a_preg	y3b_preg	y3c_preg	y3d_preg	y3e_preg	y3f_preg	y3a	y3ap	y3b	y3bp	y3c	y3cp	y3d	y3dp	y3e	y3ep	y3f_esp	y3f	y3fp	y4a_preg	y4b_preg	y4c_preg	y4d_preg	y4a	y4b	y4c	y4d_esp	y4d	y5a_preg	y5b_preg	y5c_preg	y5d_preg	y5e_preg	y5f_preg	y5g_preg	y5h_preg	y5i_preg	y5j_preg	y5k_preg	y5l_preg	y5a	y5b	y5c	y5d	y5e	y5f	y5g	y5h	y5i	y5j	y5k	y5l	y6	y7	y8	y9	y10	y11_preg	y11	y12a_preg	y12a	y12b_preg	y12b	y13a_preg	y13a	y13b_preg	y13b	y13c_preg	y13c	y14a_preg	y14a	y14b_preg	y14b	y14c_preg	y14c	y15a_preg	y15a	y15b_preg	y15b	y15c_preg	y15c	y16a_preg	y16a	y16b_preg	y16b	y17_preg	y17	y18a_preg	y18a	y18b_preg	y18b	y18c_preg	y18c	y18d_preg	y18d_esp	y18d	y19	y19t	y19n	y20a	y20b	y20c	y20d	y20e	y20amonto	y20bmonto	y20cmonto	y20dmonto	y20emonto	y21_canasta	y22_preg	y22	y22amonto	y22bmonto	y22cmonto	y22dmonto	y23a_preg	y23a	y23b	y23c	y23bmonto	y23cmonto	y24_preg	y24	y25a_preg	y25a	y25amonto	y25b_preg	y25b	y25bmonto	y25c	y25cmonto	y25d	y25dmonto	y25ep	y25e	y25fp	y25f	y25g_preg	y25g	y25h_preg	y25hp	y25h	y25i_preg	y25imonto	y25ip	y25j_preg	y25j	y25jmonto	y26d_hog	y26d_preg	y26d_integrantes	y26d_monto	y27_preg	y27_esp	y27	y28_1b	y28_1c	y28_1d	y28_1dmonto	y28_1e	y28_1f	y28_1g	y28_1h	y28_1i	y28_1j	y28j_esp	y28_2b1	y28_2b2	y28_3b	y28_4b	y28_1c1	y28_1c2	y28_1c2monto	y28_2c1	y28_2c2	y28_2c	y28_3c	y28_4c	y28_2e1	y28_2e2	y28_3e	y28_4e	y28_2f	y28_3f	y28_4f	y28_1g1	y28_2g1	y28_2g2	y28_2g	y28_3g	y28_4g	y28_2h	y28_3h	y28_4h	y28_1i1	y28_2i1	y28_2i2	y28_2i	y28_2j	y28_3j	y28_4j	s2	s2c	s3_1	s3_2	s3_3	s3_4	s3_5	s3_6	s3_7	s3_8	s3_88	s3a1	s3a2	s4	s5	s6	s7	s7_meses	s8	s9a	s9b	s10	s11a	s11b	s12	s13	s13_fonasa	s15	s16	s17	s17b	s18	s18_esp	s19a	s19b	s19c	s19d	s19e	s20a_preg	s20a	s20b	s21a_preg	s21a	s21b	s22a_preg	s22a	s22b	s23a_preg	s23a	s23b	s24a_preg	s24a	s24b	s25a1_preg	s25b1	s25a2_preg	s25b2	s26a	s26b_1	s26b_2	s26b_3	s26b_4	s26b_5	s26b_6	s26b_7	s26b_8	s26b_88	s26b_esp	s26u	s26c	s27a	s27b	s27c	s28	s28_esp	s29	s30	s30_esp	s31_1	s31_2	s31_3	s31_4	s31_5	s31_6	s31_7	s32a	s32b	s32c	s32d	s32e	s32f	s32g	s32h	s32i	s32j	s33a	s33b	s33c	s33d	s33e	s33f	s33g	s33h	s33i	s33j	s34a	s34b	s34c	r1a	r1a_esp	r1a_esp_cod	r1b	r1b_comuna_esp	r1b_comuna_esp_cod	r1b_pais_esp	r1b_pais_esp_cod	r1c	r1cp	r2	r2_comuna_esp	r2_comuna_esp_cod	r2_pais_esp	r2_pais_esp_cod	r3	r4	r5	r6	r7a	r7b	r7c	r7d	r7e	r7f	r7g	r7h	r7i	r7j	r7k	r8a	r8b	r8c	r8d	r8e	r8f	r8g	r8h	r9a	r9b	r9c	r9d	r9e	r9f	r9g	r9h	r9i	r9j	r9k	r9l	r9m	r9n	r9o	r9p	r9q	r9r	r9s	r9t	r9_esp	r11	r12a	r12b	r13a	r13b	r14	r15	r17a	r17b	r17c	r17d	r17e	r18	v1	v2	v3	v4	v5	v6	v7	v9	v10	v11_o1	v11_o2	v12	v12mt	v13	v13_propia	v13_arrendada	v13_cedida	v13b_1	v13b_2	v13b_3	v13b_4	v13b_5	v13b_6	v13b_7	v14	v15	v16	v17	v18	v19	v20	v20_esp	v20_red	v21	v22	v23	v23_sistema	v23_cajon	v24	v25	v26	v27a	v27b	v28	v29a	v29b	v30	v31	v32	v33	v34a	v34b	v34c	v35a	v35b	v35c	v35d	v35e	v35f	v35g	v35h	v35i	v36a	v36b	v36c	v36d	v36e	v37a	v37b	v37c	v37d	v37e	v37f	v37g	v38	os_presente	os1	os1_esp	genero	genero_esp	trans	y0101	y0301	y0302	y0303	y0304	y0305	y0306	y0401	y0402	y0403	y0404	y0501	y0502	y0503	y0504	y0505	y0506	y0507	y0508	y0509	y0510	y0511	y0512	yosa	y0701	y0801	y0901	yosi	y1101	yre1	yama	ymes	yfa1	yfa2	ytro	yta1	yta2	ydes	yah1	yah2	yrut	yre2	yre3	yac2	yids	ydon	ydim	yotr	yfam	y2001	y2002	y2003	y2004	y2005	y2101	y2201	y2202	y2203	y2204	y2301	y2302	y2303	y2401	y2501	y2502	y2503	y2504	y2505	y2506	y2507	y2508p	y2508	y2509	y2510	y2604	y2701	y2804	y280201	y280202	y280101	y280301	y280302	y2803	yinv0101	yinv0102	yinv02	ymon0101	ymon0102	ymon02	yorf	yesp0101	yesp0102	yesp	yotp	yaut	ysub1	ysub2	ysub	ytot	y0101h	y0301h	y0302h	y0303h	y0304h	y0305h	y0306h	y0401h	y0402h	y0403h	y0404h	y0501h	y0502h	y0503h	y0504h	y0505h	y0506h	y0507h	y0508h	y0509h	y0510h	y0511h	y0512h	yosah	y0701h	y0801h	y0901h	yosih	y1101h	yre1h	yamah	ymesh	yfa1h	yfa2h	ytroh	yta1h	yta2h	ydesh	yah1h	yah2h	yruth	yre2h	yre3h	yac2h	yidsh	ydonh	ydimh	yotrh	yfamh	y2001h	y2002h	y2003h	y2004h	y2005h	y2101h	y2201h	y2202h	y2203h	y2204h	y2301h	y2302h	y2303h	y2401h	y2501h	y2502h	y2503h	y2504h	y2505h	y2506h	y2507h	y2508h	y2509h	y2510h	y2604h	y2701h	y2804h	y280201h	y280202h	y280101h	y280301h	y280302h	y2803h	yinv0101h	yinv0102h	yinv02h	ymon0101h	ymon0102h	ymon02h	yorfh	yesp0101h	yesp0102h	yesph	yotph	yauth	ysub1h	ysub2h	ysubh	yaimh	ytoth	ypch	y0101c	y0701c	y280201c	y280301c	y2803c	yautcor	ytotcor	y0101ch	y0701ch	y280201ch	y280301ch	y2803ch	yautcorh	yaimcorh	ytotcorh	ypc	li	lp	nae	yae	pobreza	yoprcor	yoprcorh	ytrabajocor	ytrabajocorh	ymonecorh	ypchtrabcor	ypchautcor	dau	qaut	dautr	qautr	hh_d_asis	hh_d_rez	hh_d_esc	hh_d_mal	hh_d_prevs	hh_d_acc	hh_d_act	hh_d_cot	hh_d_jub	hh_d_hacina	hh_d_estado	hh_d_habitab	hh_d_servbas	hh_d_medio	hh_d_equipo	hh_d_tiempo	hh_d_accesi	hh_d_entorno	hh_d_hapoyo	hh_d_part	hh_d_tsocial	hh_d_seg	hh_d_appart	pobreza_multi_5d	pobreza_multi_4d	disc_wg	depen_grado	esc	desercion	rezago	asiste	educ	depen	activ	asal	contrato	cotiza	lugar_nac	pueblos_indigenas	n_ocupados	n_desocupados	n_inactivos	conyuge_jh	numper	numnuc	men18c	may60c	tipohogar	tot_hog	ind_hacina	indsan	ten_viv	ten_viv_f	allega_ext	allega_int
1000901	100090101	1	16	2	10009	4	1630324	1	43	54	751	12041	2023-01-28	1	2	4	4	3	1	NA	3	1	72	NA	NA	2	0	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	NA	NA	1	2	1	1	0	2	2	1	1	1	1	1	1	1	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	1	1	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	1	2	16		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	1	1	1	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		10000	183000	1	-88	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	31	NA	NA	NA	1	3	NA	1	3	NA	1	2	NA	2	1	1	NA		2	2	2	2	2	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	1	1	2	2	NA	NA	2	NA	2	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	21	soplo al corazón	NA	NA		1	0	0	0	0	0	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	1	3	3	1	1	1	3	3	2	3	1	1	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	2	1	1	2	NA	1	2	2	2	1	3	1	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2007	1	NA	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	7	NA	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	2	2	1	3	1	2	2	1	1	3	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	16418	NA	NA	NA	NA	NA	11408	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	10000	183000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	10000	199418	11408	210826	220826	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	32836	0	0	0	0	0	22816	0	0	0	0	0	0	0	4000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24000	366000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24000	402836	22816	425652	150000	599652	199884	NA	NA	10000	NA	NA	10000	220826	411242	0	24000	0	0	435242	150000	1010894	336965	144566	216849	2.157669	468512	3	NA	411242	NA	411242	860894	137081	145081	3	2	4	2	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	2	1	NA	3	NA	NA	0	0	0	2	0	1	1	3	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000901	100090101	2	16	2	10009	4	1630324	1	43	NA	751	12041	2023-01-28	1	2	4	4	3	1	NA	3	1	67	NA	NA	1	1	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	NA	NA	2	NA	1	1	1	NA	1	2	1	2	1	1	1	0	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	4	4	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	Ayudante de construcción	Ayudante en construcción	9	9313	-88	1	3	3	2	2	NA	NA	NA	NA	NA		Construcción	NA	NA	6	4301	1	2	NA	2	2	0	30	3	3		NA	NA	2	NA	1	1		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	1	1	1	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	4000	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		14000	183000	6	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	27	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	1	0	0	0	0	0	1	0	0	0		NA	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Cauquenes	7201		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	2	3	3	1	1	1	3	3	2	3	1	1	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		2	1	-88	NA	NA	1	2	2	2	1	1	2	NA	1	2	2	2	1	3	1	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2007	1	NA	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	7	NA	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	2	2	1	3	1	2	2	1	1	3	12	2	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	16418	NA	NA	NA	NA	NA	11408	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	4000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	14000	183000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	14000	203418	11408	214826	228826	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	32836	0	0	0	0	0	22816	0	0	0	0	0	0	0	4000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24000	366000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24000	402836	22816	425652	150000	599652	199884	NA	NA	14000	NA	NA	14000	228826	411242	0	24000	0	0	435242	150000	1010894	336965	144566	216849	2.157669	468512	3	NA	411242	NA	411242	860894	137081	145081	3	2	4	2	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	4	NA	NA	2	1	NA	1	0	NA	1	0	0	2	0	1	1	3	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000901	100090101	3	16	2	10009	4	1630324	1	44	122	751	12041	2023-01-28	1	2	4	4	3	1	NA	3	1	40	NA	NA	2	0	4	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	5	1	1	2	2	NA	1	1	0	4	4	1	1	1	1	1	1	0	1	2	NA		NA		NA	NA	12	12	NA	3	3	1	NA	NA	técnico de nivel superior en enfermería	1	1	2			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	1	NA	NA	NA	NA	NA		NA	Técnico(a) en enfermería	Consultorio médico	3	3221	44	3	-88	-88	5	NA	-88	-88	-88	-88	1		Consultorio médico	NA	NA	17	8602	-88	2	NA	2	2	0	30	5	2		NA	1	2	NA	1	1		2	-88	-88	-88	2	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	2	2	2	2	NA	NA	NA		NA	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	3	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	2	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	4	NA	NA	1	1	NA	2	NA	11	1	3	NA	1	1	1	NA		2	2	2	2	2	2	NA	NA	1	1	1	1	3	2	1	2	2	2	NA	NA	2	NA	1	1	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	21	síndrome vertiginoso	NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	2	Talca	7101		NA	11	3	NA	15	3	3	1	1	1	3	3	2	3	1	1	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	2	1	1	2	NA	1	2	2	2	1	3	1	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2007	1	NA	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	7	NA	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	2	2	1	3	1	2	2	1	1	3	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	32836	0	0	0	0	0	22816	0	0	0	0	0	0	0	4000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24000	366000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	24000	402836	22816	425652	150000	599652	199884	411242	NA	NA	NA	NA	411242	411242	411242	0	24000	0	0	435242	150000	1010894	336965	144566	216849	2.157669	468512	3	411242	411242	411242	411242	860894	137081	145081	3	2	4	2	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	15	NA	NA	2	8	NA	1	1	-88	1	0	0	2	0	1	1	3	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000902	100090201	1	16	2	10009	4	1630324	1	51	NA	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	56	NA	NA	1	0	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	2	NA	2	1	0	2	2	3	1	1	1	1	2	0	4	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	-88	-88	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	6		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	2	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	4	-88	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	3	3	1	1	3	3	3	4	4	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	3	6	3	3	3	1	5	NA	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2005	3	6	NA	NA	-88	1		1	2	1	1	3	NA	1	6	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	3	8	1	4	8	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	12	2	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16418	0	16418	0	0	22636	0	0	0	0	0	0	0	0	8785	0	0	0	0	0	0	0	0	10000	0	0	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	235556	32636	268192	0	268192	67048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	150000	418192	104548	144566	216849	2.639016	158465	2	NA	0	NA	0	268192	0	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	1	1	1	0	NA	NA	NA	2	-88	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	3	1	4	2	1	1	5	1	1	2	1	1	0	1
1000902	100090201	2	16	2	10009	4	1630324	1	51	131	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	25	NA	NA	2	0	4	4	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	8	1	1	4	2	NA	2	2	1	NA	1	1	1	1	1	1	1	0	1	2	NA		1		4	NA	9	9	NA	4	4	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	3		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	1		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	2	1	2	NA	NA	NA	16418	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	1	2	105420	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	3	NA	3	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	120000	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	NA	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	23	2	26	NA	1	2	NA	NA	NA	NA	1	-88	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	3	3	1	1	3	3	3	4	4	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	3	6	3	3	3	1	5	NA	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2005	3	6	NA	NA	-88	1		1	2	1	1	3	NA	1	6	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	3	8	1	4	8	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	16418	NA	NA	11318	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	8785	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	10000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	25203	21318	46521	46521	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16418	0	16418	0	0	22636	0	0	0	0	0	0	0	0	8785	0	0	0	0	0	0	0	0	10000	0	0	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	235556	32636	268192	0	268192	67048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	46521	0	0	0	0	0	0	150000	418192	104548	144566	216849	2.639016	158465	2	NA	0	NA	0	268192	0	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	1	1	0	0	12	2	NA	2	5	NA	3	NA	NA	1	0	0	0	0	3	1	4	2	1	1	5	1	1	2	1	1	0	1
1000902	100090201	3	16	2	10009	4	1630324	1	52	NA	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	2	10	2020	1	NA	10	10	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	2	2	2	NA	5	5	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	1		NA		NA	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	NA	NA	2	2	16418	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	0	1	0	0	0	0	0	0	0	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0		1	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	NA		NA		NA	11	3	NA	NA	3	3	1	1	3	3	3	4	4	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	3	6	3	3	3	1	5	NA	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2005	3	6	NA	NA	-88	1		1	2	1	1	3	NA	1	6	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	3	8	1	4	8	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	12	NA	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	16418	NA	NA	NA	NA	11318	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	16418	11318	27736	27736	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16418	0	16418	0	0	22636	0	0	0	0	0	0	0	0	8785	0	0	0	0	0	0	0	0	10000	0	0	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	235556	32636	268192	0	268192	67048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	27736	0	0	0	0	0	0	150000	418192	104548	144566	216849	2.639016	158465	2	NA	0	NA	0	268192	0	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	2	0	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	3	1	4	2	1	1	5	1	1	2	1	1	0	1
1000902	100090201	4	16	2	10009	4	1630324	1	51	44	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	60	NA	NA	2	1	NA	1	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	2	NA	2	1	1	NA	1	2	1	2	2	1	2	1	1	2	NA		NA		NA	NA	9	9	NA	2	2	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	1	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	2	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	3	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	2	1	193935	NA	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	3	27	NA	NA	NA	1	1	NA	1	1	NA	1	2	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	1	3	1	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	15	0	0	0	0	0	0	0	1	0	psicología	8	1	9	NA	NA	22		NA	NA		1	0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	8	3	3	1	1	3	3	3	4	4	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		3	6	5	1	1	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	3	6	3	3	3	1	5	NA	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2005	3	6	NA	NA	-88	1		1	2	1	1	3	NA	1	6	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	3	8	1	4	8	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193935	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193935	0	193935	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16418	0	16418	0	0	22636	0	0	0	0	0	0	0	0	8785	0	0	0	0	0	0	0	0	10000	0	0	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	235556	32636	268192	0	268192	67048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193935	0	0	0	0	0	0	150000	418192	104548	144566	216849	2.639016	158465	2	NA	0	NA	0	268192	0	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	1	1	0	0	10	NA	NA	2	3	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	3	1	4	2	1	1	5	1	1	2	1	1	0	1
1000903	100090301	1	16	2	10009	4	1630324	1	42	101	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	3	1	NA	3	1	84	NA	NA	1	0	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	2	NA	1	1	0	2	2	1	1	2	2	1	1	0	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	4	4	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		60000	190000	1	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	8	39	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	1	1	1	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	2	0	0	0	0	0	1	0	0	0		6	1	9	NA	NA	1		1	NA		0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Imperial	9111		NA	NA	NA	2	Rancagua	6101		NA	11	3	NA	15	2	4	4	1	1	4	1	4	1	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	5	2	3	2	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2022	4	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	12	1	1		1		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	60000	190000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	60000	190000	0	190000	250000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	160000	240000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	160000	240000	0	240000	150000	550000	183333	NA	NA	60000	NA	NA	60000	250000	0	0	160000	0	0	160000	150000	550000	183333	144566	216849	2.157669	254905	3	NA	0	NA	0	400000	0	53333	1	1	2	1	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	NA	NA	2	1	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	3	1	3	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000903	100090301	2	16	2	10009	4	1630324	1	42	47	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	3	1	NA	3	1	67	NA	NA	2	1	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	NA	NA	2	NA	1	1	1	NA	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	8	8	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		100000	50000	1	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	8	20	NA	NA	NA	2	NA	11	2	NA	11	1	2	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	2	0	0	0	0	0	1	0	0	0		6	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Imperial	9111		NA	NA	NA	2	Rancagua	6101		NA	4	2	4	15	2	4	4	1	1	4	1	4	1	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0		3	1	2	NA	2	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	5	2	3	2	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2022	4	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	100000	50000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	100000	50000	0	50000	150000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	160000	240000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	160000	240000	0	240000	150000	550000	183333	NA	NA	100000	NA	NA	100000	150000	0	0	160000	0	0	160000	150000	550000	183333	144566	216849	2.157669	254905	3	NA	0	NA	0	400000	0	53333	1	1	2	1	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	8	NA	NA	2	2	NA	3	NA	NA	0	0	1	0	0	3	1	3	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000903	100090301	3	16	2	10009	4	1630324	1	42	NA	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	3	1	NA	3	1	30	NA	NA	1	0	4	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	8	1	1	2	1	1	1	1	0	4	4	1	1	1	1	1	1	0	1	2	NA		NA		NA	NA	9	9	NA	4	4	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	2		3			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	NA	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Imperial	9111		NA	NA	NA	2	Rancagua	6101		NA	11	3	NA	15	2	4	4	1	1	4	1	4	1	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	5	2	3	2	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2022	4	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	3	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	12	2	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	160000	240000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	160000	240000	0	240000	150000	550000	183333	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	160000	0	0	160000	150000	550000	183333	144566	216849	2.157669	254905	3	NA	0	NA	0	400000	0	53333	1	1	2	1	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	12	NA	NA	2	5	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	3	1	3	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000904	100090401	1	16	2	10009	4	1630324	1	38	81	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	2	1	NA	2	1	64	NA	NA	1	1	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	NA	NA	2	NA	1	1	1	NA	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	NA		NA		NA	NA	6	6	NA	5	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	Auxiliar de casino Sodexo	Porciones alimentos	9	9412	84	3	1	3	5	NA	1	1	4	3	1		Porcionador de alimentos para una empresa hidroeléctrica los cóndores	NA	NA	4	3501	4	1	NA	2	2	0	3	20	3		NA	NA	2	NA	1	2		2	580000	20	240	1	2	2	2	2	2	-88	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	1	2	2	2	120000	NA	NA		NA	1	2	1	2	1	2	2	1	2	2	2	2	-88	NA	-88	NA	-88	NA	NA	-88	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	2000	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	2	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	4	24	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	1	1	2	3	3	1	4	4	1	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		3	1	2	NA	2	1	1	2	2	1	2	2	NA	2	3	3	1	2	3	3	1	1	1	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1985	3	6	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	7	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	12	1	1		1		NA	580000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	10000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	590000	2000	0	2000	592000	580000	0	0	0	0	0	0	10000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	590000	195935	0	195935	150000	935935	467968	580000	NA	NA	NA	NA	590000	592000	580000	0	0	0	0	590000	150000	935935	467968	144566	216849	1.624505	576136	3	580000	580000	590000	590000	785935	295000	295000	5	3	7	4	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	1	0	0	5	NA	NA	2	1	NA	1	1	1	1	0	0	1	0	1	1	2	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000904	100090401	2	16	2	10009	4	1630324	1	38	56	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	2	1	NA	2	1	62	NA	NA	2	0	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	NA	NA	2	NA	1	1	0	2	2	3	1	3	2	2	1	0	4	2	NA		NA		NA	NA	6	6	NA	2	2	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2	3	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	2	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	-88	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	2	1	193935	NA	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	4	15	NA	NA	NA	1	1	NA	1	1	NA	1	2	NA	2	1	1	NA		2	2	2	2	2	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	20	0	0	1	0	0	0	0	0	0		3	2	9	NA	NA	1		1	NA		1	0	0	0	0	0	0	1	2	2	1	2	2	4	5	1	5	NA	NA	NA	NA	NA	NA	5	5	NA	5	1	1	2	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	1	1	2	3	3	1	4	4	1	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	1	1	2	2	1	2	2	NA	2	3	3	1	2	3	3	1	1	1	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1985	3	6	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	7	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193935	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193935	0	193935	193935	580000	0	0	0	0	0	0	10000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	193935	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	590000	195935	0	195935	150000	935935	467968	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193935	580000	0	0	0	0	590000	150000	935935	467968	144566	216849	1.624505	576136	3	NA	580000	NA	590000	785935	295000	295000	5	3	7	4	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	0	1	1	1	2	2	NA	NA	2	1	NA	3	NA	NA	0	0	0	1	0	1	1	2	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000905	100090501	1	16	2	10009	4	1630324	1	33	43	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	1	NA	NA	1	1	59	NA	NA	2	1	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	7	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	1	NA	1	3	2	3	2	1	2	1	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	5	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	6		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	2	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	1	-88	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	-88	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	3	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	-88	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	2	2	NA	2	2	1	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	130000	1	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	20	4	NA	NA	2	NA	3	2	NA	3	1	2	2	2	1	1	NA		2	2	2	2	2	2	NA	NA	2	NA	NA	1	1	1	1	1	1	2	NA	NA	2	NA	2	NA	12	0	0	1	0	0	0	0	0	0		3	1	9	NA	NA	1		1	NA		0	0	1	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	1	1	1	1	1	4	4	4	1	1	1	1	1	1	2	2	2	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		3	1	1	NA	NA	2	NA	2	2	2	2	2	4	1	2	2	5	2	3	3	1	1	1	NA	2	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1995	1	NA	NA	NA	-88	1		1	2	2	1	2	NA	1	7	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	8	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	130000	NA	NA	NA	NA	NA	130000	NA	0	0	130000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	130000	0	0	0	0	0	130000	0	0	0	0	130000	130000	NA	NA	NA	NA	NA	130000	130000	0	0	0	0	0	130000	150000	280000	280000	144566	216849	1.000000	280000	3	NA	0	NA	0	130000	0	130000	2	1	3	2	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1	1	1	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	1	1	1	0	5	NA	NA	2	1	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	0	1	1	1	2	1	1	0	0
1000906	100090601	1	16	2	10009	4	1630324	1	56	84	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	34	NA	NA	1	1	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	2	NA	1	1	1	NA	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	NA		NA		NA	NA	9	9	NA	4	4	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	Guardia de seguridad	Vigilancia de termoeléctrica	5	5414	60	1	2	3	5	NA	1	2	3	2	1		Termoeléctrica	NA	NA	4	3501	2	2	NA	2	2	0	15	5	4		NA	NA	2	NA	1	1		1	520000	20	240	2	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	2	2	2	2	NA	NA	NA		NA	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	NA	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	20	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	0	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	2	4	4	1	1	4	4	1	4	4	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		2	1	1	NA	NA	1	1	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	2	2	3	2	8	NA	NA	NA	4	NA	3	NA	NA	8	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	4	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	5	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	3	12	1	1		1		NA	520000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	520000	NA	0	0	520000	970000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	970000	0	0	0	150000	1120000	280000	520000	NA	NA	NA	NA	520000	520000	970000	0	0	0	0	970000	150000	1120000	280000	144566	216849	2.639016	424401	3	520000	970000	520000	970000	970000	242500	242500	5	3	6	3	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	12	NA	NA	2	5	NA	1	1	1	1	0	0	2	0	0	1	4	1	1	0	3	1	1	1	3	2	0	0
1000906	100090601	2	16	2	10009	4	1630324	1	56	78	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	30	NA	NA	2	0	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	2	NA	1	1	0	2	2	1	1	1	1	1	1	0	1	2	NA		NA		NA	NA	9	9	NA	4	4	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	Panadero(a)	Hacer pan	7	7512	44	1	1	3	5	NA	1	1	1	1	1		Hostería y es donde hospedan personas y le entregan el servicio de alimentación	NA	NA	9	5501	1	2	NA	2	2	0	15	5	2		NA	1	2	NA	1	1		1	450000	20	166	2	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	2	2	2	2	NA	NA	NA		NA	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	3	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	NA	2	NA	2	2	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	17	4	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	2	0	0	0	1	0	0	0	0	0		4	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Chillán	16101		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	1	4	4	1	1	4	4	1	4	4	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	1	1	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	2	2	3	2	8	NA	NA	NA	4	NA	3	NA	NA	8	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	4	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	5	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	3	12	1	1		2		NA	450000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	450000	NA	0	0	450000	970000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	970000	0	0	0	150000	1120000	280000	450000	NA	NA	NA	NA	450000	450000	970000	0	0	0	0	970000	150000	1120000	280000	144566	216849	2.639016	424401	3	450000	970000	450000	970000	970000	242500	242500	5	3	6	3	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	12	NA	NA	2	5	NA	1	1	1	1	0	0	2	0	0	1	4	1	1	0	3	1	1	1	3	2	0	0
1000906	100090601	3	16	2	10009	4	1630324	1	56	NA	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	13	1	2009	2	NA	4	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	2	NA	1	1	1	NA	4	4	1	1	1	1	1	1	NA	NA	1	NA		NA		NA	7	NA	7	8	NA	8	NA	NA	NA		NA	NA	NA	Escuela Ñiquen Estacion	Ñiquen Estacion	16303	NA	3801	NA	6	1	1	3	1	1	2	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	2	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	2	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	NA	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	3	0	0	0	0	0	0	1	0	0		7	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Chillán	16101		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	4	4	1	1	4	4	1	4	4	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	1	1	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	2	2	3	2	8	NA	NA	NA	4	NA	3	NA	NA	8	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	4	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	5	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	3	12	NA	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	970000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	970000	0	0	0	150000	1120000	280000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	970000	0	0	0	0	970000	150000	1120000	280000	144566	216849	2.639016	424401	3	NA	970000	NA	970000	970000	242500	242500	5	3	6	3	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	NA	NA	NA	-1	1	2	1	NA	NA	NA	NA	0	0	2	0	0	1	4	1	1	0	3	1	1	1	3	2	0	0
1000906	100090601	4	16	2	10009	4	1630324	1	57	NA	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	4	1	NA	4	1	4	1	2018	2	NA	4	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	2	NA	1	1	1	NA	4	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA		NA		NA	4	NA	4	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	Escuela Ñiquen Estacion	Ñiquen Estacion	16303	NA	3801	NA	6	1	1	3	1	1	2	1	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	176998	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3	2	0	1	0	0	0	0	0	0	0	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0		1	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	NA		NA		NA	11	3	NA	NA	4	4	1	1	4	4	1	4	4	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	1	1	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	2	2	3	2	8	NA	NA	NA	4	NA	3	NA	NA	8	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	1	3	4	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	5	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	3	12	NA	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	0	0	970000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	970000	0	0	0	150000	1120000	280000	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0	970000	0	0	0	0	970000	150000	1120000	280000	144566	216849	2.639016	424401	3	NA	970000	NA	970000	970000	242500	242500	5	3	6	3	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	NA	NA	NA	NA	NA	1	0	1	NA	NA	NA	NA	0	0	2	0	0	1	4	1	1	0	3	1	1	1	3	2	0	0
1000907	100090701	1	16	2	10009	4	1630324	1	38	52	751	12041	2023-01-28	1	2	4	4	2	1	NA	2	1	73	NA	NA	1	1	NA	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	NA	NA	2	NA	1	1	1	NA	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	8	8	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	4000	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	1	70336	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	2	1	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	1	1	193917	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	43	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	2	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	1	0	0	0	0	0	1	0	0	0		NA	1	9	NA	NA	3		1	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Parral	7404		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	8	1	1	1	1	1	1	3	4	3	4	1	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		3	1	2	NA	2	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	1	2	3	1	1	1	2	NA	3	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1985	1	NA	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	6	3	2	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	2	1	2	1	2	3	4	2	1	1	3	12	1	1		1		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	4000	NA	NA	NA	5861	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193917	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	203778	0	203778	203778	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4000	0	0	0	11722	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	387834	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	403556	0	403556	150000	553556	276778	NA	NA	NA	NA	NA	NA	203778	0	0	0	0	0	0	150000	553556	276778	144566	216849	1.624505	340754	3	NA	0	NA	0	403556	0	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	8	NA	NA	2	2	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	2	1	2	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000907	100090701	2	16	2	10009	4	1630324	1	38	NA	751	12041	2023-01-28	1	2	4	4	2	1	NA	2	1	67	NA	NA	2	0	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	1	NA	NA	NA	2	NA	1	1	0	2	2	1	1	1	1	1	1	0	1	2	NA		NA		NA	NA	9	9	NA	1	1	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	1	6		2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	1	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	1	70336	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	2	1	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	1	1	193917	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	22	NA	NA	NA	1	1	NA	1	1	NA	1	2	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	2	NA	1	0	0	0	1	0	0	0	0	0		NA	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	1		NA		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	8	1	1	1	1	1	1	3	4	3	4	1	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	3	2	1	2	3	1	1	1	2	NA	3	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1985	1	NA	NA	NA	150000	1		1	2	1	1	1	NA	1	6	3	2	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	2	1	1	1	1	1	1	1	2	1	2	1	2	1	2	3	4	2	1	1	3	12	2	NA		NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	5861	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193917	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	199778	0	199778	199778	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4000	0	0	0	11722	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	387834	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	403556	0	403556	150000	553556	276778	NA	NA	NA	NA	NA	NA	199778	0	0	0	0	0	0	150000	553556	276778	144566	216849	1.624505	340754	3	NA	0	NA	0	403556	0	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	9	NA	NA	2	3	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	2	1	2	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0
1000908	100090801	1	16	2	10009	4	1630324	1	42	60	751	12041	2022-12-29	1	2	4	4	2	1	NA	2	1	68	NA	NA	2	0	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	2	NA	NA	NA	2	NA	1	1	0	2	2	1	1	1	1	1	1	1	1	2	NA		NA		NA	NA	7	7	NA	5	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	2	1	3	2	12		NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA			NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	2	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	2	NA	2		NA	2	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	176998	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3		NA	2	1	NA	NA	NA	NA	2	2	2	2		NA	NA	NA	NA	1	1	193917	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	8	13	NA	NA	NA	1	3	NA	1	2	NA	1	2	NA	5	NA	NA	NA		NA	NA	NA	NA	NA	1	1	1	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	2	NA	NA	1	1	2	NA	12	0	0	1	0	0	0	0	0	0		3	1	9	NA	NA	22		NA	NA		0	0	0	0	0	0	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1		NA	2	Cauquenes	7201		NA	NA	NA	1		NA		NA	11	3	NA	15	1	1	1	1	1	1	1	1	1	4	4	2	2	2	2	NA	NA	NA	NA	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1		NA	NA	NA	NA	NA	2	NA	2	2	1	2	2	NA	1	2	2	2	2	3	2	1	1	2	NA	4	NA	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2003	3	6	NA	NA	150000	1		1	1	1	1	1	NA	1	7	NA	6	2	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	1	4	1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	3	1	2	1	1	2	1	1	1	1	2	12	1	1		2		NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193917	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193917	0	193917	193917	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	193935	0	0	193917	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	387852	0	387852	150000	537852	268926	NA	NA	NA	NA	NA	NA	193917	0	0	0	0	0	0	150000	537852	268926	144566	216849	1.624505	331087	3	NA	0	NA	0	387852	0	0	1	1	1	1	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	5	NA	NA	2	1	NA	3	NA	NA	0	0	0	0	0	2	1	2	1	0	1	3	1	1	1	1	1	0	0

https://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/storage/docs/casen/2022/Informe%20IPM%20-%20PNUD%20-%20CASEN%202022.pdf

En Chile, la primera versión de pobreza multidimensional consideró cuatro dimensiones y se publicó en 2014 a partir de la encuesta CASEN 2013. Actualmente, mide cinco dimensiones (educación; salud; trabajo y seguridad social; vivienda y entorno; y redes y cohesión social, que se agregó posteriormente y 15 indicadores y sus respectivos criterios de cumplimiento.

Para definir si un hogar se encuentra en pobreza, las dimensiones tradicionales se ponderan por 22,5%, mientras la dimensión “redes y cohesión social” por un 10%. Dentro de cada dimensión, los indicadores pesan lo mismo. De esta forma, un hogar es pobre multidimensional si presenta un 22,5% o más de carencias entre los distintos indicadores.

knitr::include_graphics("pobreza_multidimensional.jpg")

https://lyd.org/wp-content/uploads/2023/09/TP-1611-POBREZA-MULTIDIMENSIONAL.pdf

En la Casen 2022, la variable que acuña este concepto es pobreza_multi_5d. Pero esta variable es dicotomica. Para obtener un grado mas preciso de la pobreza de las personas consideraremos la variable y1 de la Casen 2022 que se refiere al ingreso autónomo del hogar. Este ingreso incluye todas las fuentes de ingresos que no dependen de transferencias del gobierno, como salarios, ingresos por cuenta propia, rentas, pensiones, entre otros. Pero hay un problema: en la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (Casen), el ingreso autónomo del hogar (y1) se asigna a todos los miembros del hogar. Esto significa que cada persona en el hogar tendrá el mismo valor de y1, que representa el ingreso autónomo total del hogar dividido entre todos los miembros. Mas preciso es utilizar la variable ytot: es la variable que registra el ingreso laboral individual. Esta variable incluye los ingresos provenientes del trabajo asalariado y por cuenta propia de cada persona encuestada. La variable ytot en la Casen 2022 representa el ingreso total individual de cada persona, independientemente de lo que ganen los otros miembros de su hogar. Esto significa que ytot incluye todos los ingresos que una persona específica recibe de diversas fuentes, como salarios, pensiones, rentas, etc.

3 Promedios de ingreso por comuna en la RM

De la Casen 2022 podemos extraer el promedio de la variable Ingresos Totales (ytot) por comuna.

Promedio de ytot comunales

estrato_modificado	promedio_ytot
13101	599811.8
13102	361152.6
13103	311331.4
13104	309973.5
13105	290598.3
13106	398257.7
13107	490470.0
13108	359515.1
13109	427685.7
13110	462123.6
13111	281223.8
13112	227808.5
13113	903072.6
13114	1316955.9
13115	954890.0
13116	273187.5
13117	288967.5
13118	540346.1
13119	403683.6
13120	1044917.7
13121	317273.1
13122	500039.0
13123	1528088.9
13124	364530.7
13125	354574.6
13126	394419.4
13127	385726.9
13128	254132.0
13129	334856.7
13130	633144.2
13131	308448.0
13132	1740805.7
13201	358191.5
13202	460026.1
13203	389122.8
13301	406682.6
13302	301615.2
13303	292155.2
13401	329406.7
13402	327749.8
13403	345417.3
13404	331351.5
13501	359697.8
13502	343645.0
13503	340839.3
13504	294491.3
13505	441440.4
13601	363865.8
13602	257095.0
13603	346594.7
13604	391105.7
13605	377478.7

---

4 Data del shp de las comunas de la RM

## Reading layer `Comunal' from data source 
##   `C:\Users\chris\OneDrive\Documentos\GitHub\R\R_13_comunal' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 52 features and 6 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -71.71523 ymin: -34.29102 xmax: -69.76961 ymax: -32.92194
## Geodetic CRS:  SIRGAS 2000

data del shp de la RM

CUT	N_REGION	N_PROVINCI	N_COMUNA	SHAPE_Leng	SHAPE_Area	geometry
13101	METROPOLITANA	SANTIAGO	SANTIAGO	0.2430931	0.0022420	POLYGON ((-70.66533 -33.428…
13102	METROPOLITANA	SANTIAGO	CERRILLOS	0.2047067	0.0016284	POLYGON ((-70.71265 -33.481…
13103	METROPOLITANA	SANTIAGO	CERRO NAVIA	0.1701803	0.0010760	POLYGON ((-70.71927 -33.413…
13104	METROPOLITANA	SANTIAGO	CONCHALÍ	0.1380558	0.0010767	POLYGON ((-70.69041 -33.365…
13105	METROPOLITANA	SANTIAGO	EL BOSQUE	0.1508066	0.0013875	POLYGON ((-70.65469 -33.548…
13106	METROPOLITANA	SANTIAGO	ESTACIÓN CENTRAL	0.1902486	0.0013924	POLYGON ((-70.67958 -33.443…
13107	METROPOLITANA	SANTIAGO	HUECHURABA	0.3262509	0.0043505	POLYGON ((-70.66312 -33.329…
13108	METROPOLITANA	SANTIAGO	INDEPENDENCIA	0.1125824	0.0007132	POLYGON ((-70.66093 -33.399…
13109	METROPOLITANA	SANTIAGO	LA CISTERNA	0.1256865	0.0009688	POLYGON ((-70.64463 -33.517…
13110	METROPOLITANA	SANTIAGO	LA FLORIDA	0.5036352	0.0068761	POLYGON ((-70.4562 -33.4948…
13111	METROPOLITANA	SANTIAGO	LA GRANJA	0.1354562	0.0009796	POLYGON ((-70.60986 -33.537…
13112	METROPOLITANA	SANTIAGO	LA PINTANA	0.2598438	0.0029599	POLYGON ((-70.63212 -33.558…
13113	METROPOLITANA	SANTIAGO	LA REINA	0.2442629	0.0022734	POLYGON ((-70.53882 -33.430…
13114	METROPOLITANA	SANTIAGO	LAS CONDES	0.5196343	0.0096027	POLYGON ((-70.47951 -33.364…
13115	METROPOLITANA	SANTIAGO	LO BARNECHEA	1.4782716	0.0990925	POLYGON ((-70.32034 -33.105…
13116	METROPOLITANA	SANTIAGO	LO ESPEJO	0.1117350	0.0007997	POLYGON ((-70.68305 -33.506…
13117	METROPOLITANA	SANTIAGO	LO PRADO	0.1073659	0.0006362	POLYGON ((-70.72952 -33.436…
13118	METROPOLITANA	SANTIAGO	MACUL	0.1513348	0.0012458	POLYGON ((-70.57651 -33.469…
13119	METROPOLITANA	SANTIAGO	MAIPÚ	0.6217812	0.0133608	POLYGON ((-70.77548 -33.458…
13120	METROPOLITANA	SANTIAGO	ÑUÑOA	0.1771147	0.0016363	POLYGON ((-70.57808 -33.436…
13121	METROPOLITANA	SANTIAGO	PEDRO AGUIRRE CERDA	0.1279853	0.0008497	POLYGON ((-70.65486 -33.476…
13122	METROPOLITANA	SANTIAGO	PEÑALOLÉN	0.3747469	0.0052021	POLYGON ((-70.56202 -33.462…
13123	METROPOLITANA	SANTIAGO	PROVIDENCIA	0.1607606	0.0013964	POLYGON ((-70.60649 -33.409…
13124	METROPOLITANA	SANTIAGO	PUDAHUEL	0.7201757	0.0191243	POLYGON ((-70.78914 -33.361…
13125	METROPOLITANA	SANTIAGO	QUILICURA	0.3536723	0.0055535	POLYGON ((-70.69284 -33.323…
13126	METROPOLITANA	SANTIAGO	QUINTA NORMAL	0.1762608	0.0011459	POLYGON ((-70.70646 -33.407…
13127	METROPOLITANA	SANTIAGO	RECOLETA	0.1812441	0.0015303	POLYGON ((-70.6202 -33.3974…
13128	METROPOLITANA	SANTIAGO	RENCA	0.2916073	0.0023027	POLYGON ((-70.69355 -33.381…
13129	METROPOLITANA	SANTIAGO	SAN JOAQUÍN	0.1351017	0.0009653	POLYGON ((-70.6232 -33.4743…
13130	METROPOLITANA	SANTIAGO	SAN MIGUEL	0.1289431	0.0009331	POLYGON ((-70.64197 -33.476…
13131	METROPOLITANA	SANTIAGO	SAN RAMÓN	0.1114379	0.0006095	POLYGON ((-70.63742 -33.518…
13132	METROPOLITANA	SANTIAGO	VITACURA	0.2629026	0.0027558	POLYGON ((-70.57395 -33.354…
13201	METROPOLITANA	CORDILLERA	PUENTE ALTO	0.4981089	0.0085732	POLYGON ((-70.50386 -33.545…
13202	METROPOLITANA	CORDILLERA	PIRQUE	1.0290663	0.0433233	POLYGON ((-70.44383 -33.579…
13203	METROPOLITANA	CORDILLERA	SAN JOSÉ DE MAIPO	4.7493756	0.4848511	POLYGON ((-70.0312 -34.2883…
13301	METROPOLITANA	CHACABUCO	COLINA	1.6920071	0.0938202	POLYGON ((-70.5963 -32.9513…
13302	METROPOLITANA	CHACABUCO	LAMPA	1.0467161	0.0435692	POLYGON ((-70.79418 -33.171…
13303	METROPOLITANA	CHACABUCO	TILTIL	1.3301477	0.0631694	POLYGON ((-70.73267 -32.924…
13401	METROPOLITANA	MAIPO	SAN BERNARDO	0.8517584	0.0148592	POLYGON ((-70.7063 -33.5314…
13402	METROPOLITANA	MAIPO	BUIN	0.8841641	0.0211662	POLYGON ((-70.63144 -33.645…
13403	METROPOLITANA	MAIPO	CALERA DE TANGO	0.4451416	0.0071085	POLYGON ((-70.76905 -33.571…
13404	METROPOLITANA	MAIPO	PAINE	1.6253302	0.0660349	POLYGON ((-70.61889 -33.738…
13501	METROPOLITANA	MELIPILLA	MELIPILLA	2.3384856	0.1315322	POLYGON ((-70.99719 -33.539…
13502	METROPOLITANA	MELIPILLA	ALHUÉ	1.5536435	0.0824572	POLYGON ((-71.00857 -33.892…
13503	METROPOLITANA	MELIPILLA	CURACAVÍ	1.5313492	0.0672335	POLYGON ((-70.99774 -33.198…
13504	METROPOLITANA	MELIPILLA	MARÍA PINTO	1.0994862	0.0382767	POLYGON ((-71.26481 -33.410…
13505	METROPOLITANA	MELIPILLA	SAN PEDRO	1.6313178	0.0767968	POLYGON ((-71.53569 -33.763…
13601	METROPOLITANA	TALAGANTE	TALAGANTE	0.6883084	0.0123092	POLYGON ((-70.85391 -33.634…
13602	METROPOLITANA	TALAGANTE	EL MONTE	0.4983978	0.0111661	POLYGON ((-70.98765 -33.616…
13603	METROPOLITANA	TALAGANTE	ISLA DE MAIPO	0.8089634	0.0184228	POLYGON ((-70.88732 -33.700…
13604	METROPOLITANA	TALAGANTE	PADRE HURTADO	0.5094662	0.0078711	POLYGON ((-70.90757 -33.510…
13605	METROPOLITANA	TALAGANTE	PEÑAFLOR	0.3956494	0.0067356	POLYGON ((-70.8554 -33.5758…

https://www.ine.gob.cl/herramientas/portal-de-mapas/geodatos-abiertos

5 Visualizar por comuna

Podemos visualizar y_tot por comuna en la Region Metropolitana uniendo las tablas por el codigo comunal.

6 Sacamos outliers windorizando.

Winsorizamos los datos en los percentiles 5% y 95%. Esto significa que cualquier valor de promedio_ytot por debajo del percentil 5% se reemplaza con el valor del percentil 5%, y cualquier valor por encima del percentil 95% se reemplaza con el valor del percentil 95%.

7 Mapa de las comunas por nivel de ingreso ytot.

8 La Casen no es representativa a nivel comunal.

9 Censo y pobreza.

Con el Censo tenemos acceso a variables a nivel de manzana en las zonas urbanas de Chile aunque son mucho menos que las que podemos obtener de la Casen. Sin embargo, podemos utilizarlas parara hacer una estimación del nivel socio-económico de las personas utilizando un indice que contemple las diferentes dimensiones a la pobreza a las que podemos acceder a este nivel.

Indice de pobreza censal: IPC = (IS+ITV+IMV)/3

Las dimensiones que podemos establecer son:

1 Indicador social. (IS)

IS = (2dh+dm+do)/3

1.1 “Densidad habitacional” (dh): PERSONAS/VPOMP Este término se refiere a la cantidad de personas que viven en una vivienda por manzana. 1.2 “Densidad migratoria” (dm): INMIGRANTES/PERSONAS Este concepto describe la concentración de personas inmigrantes en una determinada manzana. 1.3 “Densidad originaria” (do): PUEBLO/PERSONAS Este concepto describe la concentración de personas pertenecientes a pueblos originarios en una determinada manzana.

2 Indicador tipo de vivienda. (ITV)

ITV = (P01_3 + P01_4 + P01_5 + P01_6 + P01_7)/(P01_1 + P01_2 + P01_3 + P01_4 + P01_5 + P01_6 + P01_7)

P01 Tipo de vivienda particular 1 “Casa” 2 “Departamento en edificio” 3 “Vivienda tradicional indígena (ruka, pae pae u otras)” 4 “Pieza en casa antigua o en conventillo” 5 “Mediagua, mejora, rancho o choza” 6 “Móvil (carpa, casa rodante o similar)” 7 Tipo de vivienda particular “Otro”

3 Indicador materialidad de la vivienda. (IMV)

IMV = (imme + imct + imcp + ioav)/4

3.1 Indicador material de los muros exteriores (P03A)

imme = (P03A_1 + P03A_2 + P03A_3 + P03A_4 + P03A_5 + P03A_6)/6

1 Hormigón armado
2 Albañilería: bloque de cemento, piedra o ladrillo entero 3 Tabique forrado por ambas caras (madera o acero) 4 Tabique sin forro interior (madera u otro) 5 Adobe, barro, quincha, pirca u otro artesanal tradicional 6 Materiales precarios (lata, cartón, plástico, etc.)

3.2 Indicador Material en la cubierta del techo (P03B)

imct = (P03B_1 + P03B_2 + P03B_3 + P03B_4 + P03B_5 + P03B_6 + P03B_7)/7

1 Tejas o tejuelas de arcilla, metálicas, de cemento, de madera, asfálticas o plásticas 2 Losa hormigón 3 Planchas metálicas de zinc, cobre, etc. o fibrocemento (tipo pizarreño) 4 Fonolita o plancha de fieltro embreado 5 Paja, coirón, totora o caña 6 Materiales precarios (lata, cartón, plásticos, etc.) 7 Sin cubierta sólida de techo

3.3 Indicador Material de construcción del piso (P03C)

imcp = (P03C_1 + P03C_2 + P03C_3 + P03C_4 + P03C_5)/5

1 Parquet, piso flotante, cerámico, madera, alfombra, flexit, cubrepiso u otro similar, sobre radier o vigas de madera 2 Radier sin revestimiento 3 Baldosa de cemento 4 Capa de cemento sobre tierra 5 Tierra

3.4 Indicador Origen del agua de la vivienda (P05)

ioav = (P05_1 + P05_2 + P05_3 + P05_4)/4

1 Cantidad de viviendas que declaran que el origen del agua es de red pública 2 Cantidad de viviendas que declaran que el origen del agua es de pozo o noria 3 Cantidad de viviendas que declaran que el origen del agua es de camión aljibe 4 Cantidad de viviendas que declaran que el origen del agua es de río, vertiente, estero, canal, lago, etc.

---

10 Implementación.

Aplicaremos los indicadores a la comuna de Ñuñoa, la cual tiene la particularidad de contener varias clases sociales dentro de ella. Si nuestro marco teórico es correcto, podremos ver una clara diferenciación en las manzanas existentes entre su sector nororiente y las que existen en el sur y sur poniente.

1 Indicador social. (IS)

IS = (3dh+dm+do)/3

10.1 Llamemos a nuestra base de datos.

Mi Imagen

library(sf)

# Leer el archivo shapefile
Manzana_Urbana <- st_read("Manzana_Urbana")

## Reading layer `Microdatos_Manzana' from data source 
##   `C:\Users\chris\OneDrive\Documentos\GitHub\R\Manzana_Urbana' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 151545 features and 55 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -12183260 ymin: -7350097 xmax: -7523825 ymax: -2060205
## Projected CRS: WGS 84 / Pseudo-Mercator

# Verificar los datos
head(Manzana_Urbana)

## Simple feature collection with 6 features and 55 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -7874115 ymin: -3961799 xmax: -7863418 ymax: -3958301
## Projected CRS: WGS 84 / Pseudo-Mercator
##     CUT                           REGION PROVINCIA    COMUNA     NOMBRE_DIS
## 1 13101 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  SANTIAGO       MATADERO
## 2 13102 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO CERRILLOS DIVINO MAESTRO
## 3 13102 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO CERRILLOS DIVINO MAESTRO
## 4 13101 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  SANTIAGO       MATADERO
## 5 13102 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO CERRILLOS   VILLA MÉXICO
## 6 13101 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  SANTIAGO       FRANKLIN
##   CODIGO_DIS        MANZENT ZONA_CENSA MANZANA TOTAL_PERS TOTAL_HOMB TOTAL_MUJE
## 1         21 13101211002011          2      11        189         90         99
## 2          3 13102031005035          5      35         80         39         41
## 3          3 13102031003007          3       7         29         13         16
## 4         21 13101211002010          2      10        146         78         68
## 5          2 13102021003001          3       1         74         35         39
## 6         20 13101201002025          2      25         61         31         30
##      PERSONAS_0    PERSONAS_6 PERSONAS_1 PERSONAS_M    PERSONAS_E    PUEBLOS_IN
## 1             9            14        142         24            15            14
## 2             8             7         51         14 Indeterminado             5
## 3 Indeterminado Indeterminado         17          8             0 Indeterminado
## 4             8            14        100         24            11             5
## 5             8             5         40         21             0 Indeterminado
## 6 Indeterminado Indeterminado         43         11             0            20
##   TOTAL_VIV_ TOTAL_VIV1 VIV_OCUPA_ TOTAL_VIVI CANTIDAD_H VIV_TIPO_C VIV_TIPO_D
## 1        100          0         83        100         83          4         89
## 2         20          0         20         20         23         20          0
## 3          9          0          9          9         11          9          0
## 4         49          0         49         49         50          0         49
## 5         27          0         27         27         27         27          0
## 6         22          0         19         22         19         21          0
##   VIV_TIPO_T VIV_TIPO_P VIV_TIPO_M VIV_TIPO_1 VIV_TIPO_O VIV_PARED_ VIV_PARED1
## 1          0          7          0          0          0         74          9
## 2          0          0          0          0          0          2         12
## 3          0          0          0          0          0          0          9
## 4          0          0          0          0          0         41          8
## 5          0          0          0          0          0         11         16
## 6          0          0          0          0          1          4         12
##   VIV_PARE_1 VIV_PARE_2 VIV_PARE_3 VIV_PARE_4 VIV_TECHO_ VIV_TECHO1 VIV_TECH_1
## 1          0          0          0          0         34         38         11
## 2          4          2          0          0          5          0         14
## 3          0          0          0          0          0          0          9
## 4          0          0          0          0         22          1         26
## 5          0          0          0          0         24          0          2
## 6          0          3          0          0          8          0         10
##   VIV_TECH_2 VIV_TECH_3 VIV_TECH_4 VIV_TECH_5 VIV_PISO_P VIV_PISO_R VIV_PISO_B
## 1          0          0          0          0         83          0          0
## 2          1          0          0          0         14          0          6
## 3          0          0          0          0          9          0          0
## 4          0          0          0          0         46          0          0
## 5          1          0          0          0         27          0          0
## 6          1          0          0          0         19          0          0
##   VIV_PISO_C VIV_PISO_T VIV_MATERI VIV_MATE_1 VIV_MATE_2 VIV_AGUA_R VIV_AGUA_P
## 1          0          0         83          0          0         82          0
## 2          0          0         12          8          0         20          0
## 3          0          0          9          0          0          9          0
## 4          0          0         46          0          0         49          0
## 5          0          0         26          1          0         27          0
## 6          0          0         15          4          0         19          0
##   VIV_AGUA_C VIV_AGUA_1                       geometry
## 1          0          0 MULTIPOLYGON (((-7864556 -3...
## 2          0          0 MULTIPOLYGON (((-7874018 -3...
## 3          0          0 MULTIPOLYGON (((-7872556 -3...
## 4          0          0 MULTIPOLYGON (((-7864679 -3...
## 5          0          0 MULTIPOLYGON (((-7871985 -3...
## 6          0          0 MULTIPOLYGON (((-7863425 -3...

# Instalar y cargar los paquetes necesarios

library(sf)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Leer el archivo shapefile
Manzana_Urbana <- st_read("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/GitHub/R/Manzana_Urbana")

## Reading layer `Microdatos_Manzana' from data source 
##   `C:\Users\chris\OneDrive\Documentos\GitHub\R\Manzana_Urbana' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 151545 features and 55 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -12183260 ymin: -7350097 xmax: -7523825 ymax: -2060205
## Projected CRS: WGS 84 / Pseudo-Mercator

# Filtrar los datos para la comuna de Ñuñoa (CUT == 13120)
Manzana_Urbana_subset <- Manzana_Urbana %>%
  filter(CUT == 13120)

# Convertir la columna TOTAL_MUJE a numérico
Manzana_Urbana_subset$TOTAL_MUJE <- as.numeric(as.character(Manzana_Urbana_subset$TOTAL_MUJE))

## Warning: NAs introducidos por coerción

# Crear el mapa coroplético
p <- ggplot(data = Manzana_Urbana_subset) +
  geom_sf(aes(fill = TOTAL_MUJE), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red", name = "Cantidad de Mujeres") +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid.major = element_line(color = "transparent"),
    panel.background = element_rect(fill = "grey90"),  # Fondo gris tenue
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 15),
    legend.position = "bottom"
  ) +
  labs(
    title = "Cantidad de Mujeres en Ñuñoa por Manzana",
    subtitle = "Datos del Censo",
    caption = "Fuente: Tu Fuente de Datos"
  )

# Convertir el gráfico a un gráfico interactivo con plotly
p_interactivo <- ggplotly(p)

# Mostrar el gráfico interactivo
p_interactivo

Manzana_Urbana <- Manzana_Urbana %>%
  mutate(MANZENT = format(MANZENT, scientific = FALSE))

Manzana_Urbana <- Manzana_Urbana %>%
  mutate(MANZENT = format(MANZENT, scientific = FALSE))
Manzana_Urbana_subset <- Manzana_Urbana[Manzana_Urbana$CUT == 13120, ]
# Manzana_Urbana_subset
# 13120 Ñuñoa
# 13106 Estacion central

Manzana_Urbana_subset <- Manzana_Urbana_subset[1:5, ]
head(Manzana_Urbana_subset)

## Simple feature collection with 5 features and 55 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -7861148 ymin: -3956482 xmax: -7856091 ymax: -3954177
## Projected CRS: WGS 84 / Pseudo-Mercator
##         CUT                           REGION PROVINCIA COMUNA
## 22281 13120 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  ÑUÑOA
## 22282 13120 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  ÑUÑOA
## 22283 13120 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  ÑUÑOA
## 22284 13120 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  ÑUÑOA
## 22285 13120 REGIÓN METROPOLITANA DE SANTIAGO  SANTIAGO  ÑUÑOA
##                NOMBRE_DIS CODIGO_DIS        MANZENT ZONA_CENSA MANZANA
## 22281              PUCARÁ          2 13120021002003          2       3
## 22282 CRESCENTE ERRÁZURIZ         10 13120101007004          7       4
## 22283              PUCARÁ          2 13120021001002          1       2
## 22284       PLAZA ZAÑARTU          7 13120071003002          3       2
## 22285              PUCARÁ          2 13120021003007          3       7
##       TOTAL_PERS TOTAL_HOMB TOTAL_MUJE    PERSONAS_0    PERSONAS_6 PERSONAS_1
## 22281        144         66         78             9            19         93
## 22282        113         54         59 Indeterminado Indeterminado         79
## 22283        734        327        407            41            72        528
## 22284        417        187        230            43            25        301
## 22285         43         16         27 Indeterminado Indeterminado         25
##       PERSONAS_M    PERSONAS_E PUEBLOS_IN TOTAL_VIV_ TOTAL_VIV1 VIV_OCUPA_
## 22281         23             5         15         41          0         38
## 22282         25             8         10         38          0         37
## 22283         93            57         36        301          0        275
## 22284         48            40         17        194          1        179
## 22285          8 Indeterminado          0         16          0         16
##       TOTAL_VIVI CANTIDAD_H VIV_TIPO_C VIV_TIPO_D VIV_TIPO_T VIV_TIPO_P
## 22281         41         43         41          0          0          0
## 22282         38         37         38          0          0          0
## 22283        301        284         30        271          0          0
## 22284        195        180         22        172          0          0
## 22285         16         16         16          0          0          0
##       VIV_TIPO_M VIV_TIPO_1 VIV_TIPO_O VIV_PARED_ VIV_PARED1 VIV_PARE_1
## 22281          0          0          0          1         25          5
## 22282          0          0          0         15         21          1
## 22283          0          0          0        262         10          2
## 22284          0          0          0        169          4          1
## 22285          0          0          0         14          2          0
##       VIV_PARE_2 VIV_PARE_3 VIV_PARE_4 VIV_TECHO_ VIV_TECHO1 VIV_TECH_1
## 22281          0          7          0          7          0         24
## 22282          0          0          0         26          1         10
## 22283          0          0          0         22        240         13
## 22284          1          3          0         19        146         11
## 22285          0          0          0         16          0          0
##       VIV_TECH_2 VIV_TECH_3 VIV_TECH_4 VIV_TECH_5 VIV_PISO_P VIV_PISO_R
## 22281          1          0          6          0         33          0
## 22282          0          0          0          0         35          0
## 22283          0          0          0          0        272          0
## 22284          0          0          0          0        177          0
## 22285          0          0          0          0         16          0
##       VIV_PISO_B VIV_PISO_C VIV_PISO_T VIV_MATERI VIV_MATE_1 VIV_MATE_2
## 22281          5          0          0         21         11          6
## 22282          2          0          0         35          2          0
## 22283          0          0          0        271          0          0
## 22284          0          0          0        171          4          0
## 22285          0          0          0         16          0          0
##       VIV_AGUA_R VIV_AGUA_P VIV_AGUA_C VIV_AGUA_1
## 22281         38          0          0          0
## 22282         37          0          0          0
## 22283        275          0          0          0
## 22284        177          0          0          0
## 22285         16          0          0          0
##                             geometry
## 22281 MULTIPOLYGON (((-7856650 -3...
## 22282 MULTIPOLYGON (((-7861026 -3...
## 22283 MULTIPOLYGON (((-7856116 -3...
## 22284 MULTIPOLYGON (((-7859166 -3...
## 22285 MULTIPOLYGON (((-7857343 -3...

# Convertir la columna TOTAL_MUJE a numérico, reemplazando los valores no numéricos con NA
Manzana_Urbana_subset$TOTAL_MUJE <- as.numeric(as.character(Manzana_Urbana_subset$TOTAL_MUJE))

# Verificar si hay valores NA después de la conversión
sum(is.na(Manzana_Urbana_subset$TOTAL_MUJE))

## [1] 0

# Opcional: Eliminar filas con valores NA en TOTAL_MUJE
Manzana_Urbana_subset <- Manzana_Urbana_subset[!is.na(Manzana_Urbana_subset$TOTAL_MUJE), ]

# Crear el gráfico nuevamente
p <- ggplot(data = Manzana_Urbana_subset) +
  geom_sf(aes(fill = TOTAL_MUJE), color = "white", size = 0.2) +
  scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red", name = "Nombre de la Variable") +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid.major = element_line(color = "transparent"),
    panel.background = element_rect(fill = "grey90"),  # Fondo gris tenue
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 15),
    legend.position = "bottom"
  ) +
  labs(
    title = "Mapa Coroplético de Ejemplo",
    subtitle = "Subtítulo del Mapa",
    caption = "Fuente: Tu Fuente de Datos"
  )

# Convertir el gráfico a un gráfico interactivo con plotly
p_interactivo <- ggplotly(p)

# Mostrar el gráfico interactivo
p_interactivo

https://www.ine.gob.cl/herramientas/portal-de-mapas/geodatos-abiertos

Manzana_Urbana_subset es la base de datos original

IS = (3dh+dm+do)/3

IS = (3*TOTAL_PERS/TOTAL_VIV_+PERSONAS_E/TOTAL_PERS+PUEBLOS_IN/TOTAL_PERS)/3

Ahora normalizaremos IS y reemplazaremos sus outliers con el metodo del Rango Intercuartílico (IQR)

---

2 Indicador tipo de vivienda. (ITV)

ITV = (P01_1 + P01_2)/(P01_1 + P01_2 + P01_3 + P01_4 + P01_5 + P01_6 + P01_7)

P01 Tipo de vivienda particular 1 “Casa” 2 “Departamento en edificio” 3 “Vivienda tradicional indígena (ruka, pae pae u otras)” 4 “Pieza en casa antigua o en conventillo” 5 “Mediagua, mejora, rancho o choza” 6 “Móvil (carpa, casa rodante o similar)” 7 Tipo de vivienda particular “Otro”

10.2 Llamemos a nuestra base de datos.

---

3 Indicador materialidad de la vivienda. (IMV)

IMV = (imme + imct + imcp + ioav)/4

3.1 Indicador material de los muros exteriores

imme = (VIV_PARED_ + VIV_PARED1 + VIV_PARE_1 + VIV_PARE_2 + VIV_PARE_3 + VIV_PARE_4)/(VIV_PARED_ + VIV_PARED1)

3.2 Indicador Material en la cubierta del techo (P03B)

imct = (VIV_TECHO_ + VIV_TECHO1 + VIV_TECH_1 + VIV_TECH_2 + VIV_TECH_3 + VIV_TECH_4 + VIV_TECH_5)/(VIV_TECHO_ + VIV_TECHO1)

3.3 Indicador Material de construcción del piso (P03C)

imcp = (VIV_PISO_P + VIV_PISO_R + VIV_PISO_B + VIV_PISO_C + VIV_PISO_T)/VIV_PISO_P

3.4 Indicador Origen del agua de la vivienda (P05)

ioav = (VIV_AGUA_R + VIV_AGUA_P + VIV_AGUA_C + VIV_AGUA_1)/(VIV_AGUA_R)

10.3 Llamemos a nuestra base de datos.

11 Método de estimación en áreas pequeñas (Small Area Estimation, SAE)

1. Recolección de Datos Datos de la Casen Acceso a Datos: Asegúrate de tener acceso a los datos de la Casen 2022, que incluyen información sobre ingresos, educación, salud, vivienda y empleo a nivel comunal. Variables de Pobreza: Identifica las variables específicas de pobreza que utilizarás, como la tasa de pobreza por ingresos y la pobreza multidimensional. Datos del Censo Acceso a Datos: Obtén los datos del Censo 2017 a nivel de manzana. Estos datos deben incluir variables demográficas y socioeconómicas detalladas. Variables Relevantes: Selecciona las variables del censo que se correlacionan con la pobreza, como ingreso promedio, nivel educativo, tipo de vivienda, acceso a servicios básicos, etc.
2. Selección de Variables del Censo Variables Socioeconómicas Ingreso Promedio: Nivel de ingresos de los hogares en cada manzana. Nivel Educativo: Porcentaje de personas con educación primaria, secundaria y superior. Ocupación: Distribución de la población según su ocupación (empleados, desempleados, trabajadores informales). Variables Demográficas Edad y Género: Distribución de la población por edad y género. Tamaño del Hogar: Número promedio de personas por hogar. Acceso a Servicios Acceso a Agua Potable: Porcentaje de hogares con acceso a agua potable. Acceso a Electricidad: Porcentaje de hogares con acceso a electricidad. Acceso a Saneamiento: Porcentaje de hogares con acceso a servicios de saneamiento.
3. Modelado Estadístico Modelo de Regresión Selección del Modelo: Utiliza un modelo de regresión lineal o logística para relacionar las variables del censo con los datos de pobreza de la Casen. Ajuste del Modelo: Ajusta el modelo utilizando los datos comunales de la Casen para estimar los parámetros que mejor expliquen la pobreza. Estimación de Parámetros Entrenamiento del Modelo: Entrena el modelo con los datos comunales para obtener los coeficientes de las variables seleccionadas. Validación del Modelo: Realiza validaciones cruzadas para asegurar la precisión del modelo.
4. Aplicación del Modelo Predicción a Nivel de Manzana Aplicación del Modelo: Aplica el modelo ajustado a los datos del censo a nivel de manzana para predecir la pobreza en cada manzana. Generación de Estimaciones: Genera estimaciones de pobreza para cada manzana utilizando los coeficientes obtenidos del modelo. Validación Comparación de Resultados: Compara las predicciones con datos conocidos o realiza validaciones cruzadas para verificar la precisión del modelo. Ajustes Necesarios: Realiza ajustes en el modelo si es necesario para mejorar la precisión.
5. Visualización y Análisis Mapas Interactivos Herramientas de Visualización: Utiliza herramientas como Leaflet, Mapbox o ArcGIS para crear mapas interactivos que muestren la distribución de la pobreza a nivel de manzana. Capas de Datos: Añade capas de datos para visualizar diferentes variables socioeconómicas y demográficas. Análisis de Resultados Identificación de Patrones: Analiza los patrones y tendencias en la distribución de la pobreza para identificar áreas de intervención. Generación de Informes: Crea informes detallados con gráficos y estadísticas relevantes para presentar los resultados. Ejemplo Práctico Supongamos que estás trabajando en una comuna específica y deseas estimar la pobreza a nivel de manzana. Primero, ajustas un modelo de regresión utilizando los datos comunales de la Casen, donde la variable dependiente es la tasa de pobreza y las variables independientes son las seleccionadas del censo (ingreso promedio, nivel educativo, tipo de vivienda, etc.). Luego, aplicas este modelo a los datos del censo a nivel de manzana para obtener estimaciones de pobreza en cada manzana. Finalmente, visualizas los resultados en un mapa interactivo, permitiendo identificar las áreas con mayores niveles de pobreza y planificar intervenciones específicas.

Herramientas y Tecnologías Recomendadas R y Python: Para el análisis de datos y modelado estadístico. Leaflet, Mapbox, ArcGIS: Para la visualización geoespacial. PostgreSQL con PostGIS: Para el almacenamiento y manejo de datos geoespaciales. Shiny ® o Dash (Python): Para crear aplicaciones web interactivas. Este enfoque te permitirá obtener una visión detallada y precisa de la distribución de la pobreza a nivel granular, facilitando la toma de decisiones informadas y la implementación de políticas públicas más efectivas.