Unificación de las bases de datos de elecciones para diputados en Chile desde 1989
Construcción de un criterio unificador luego de la nueva agrupación territorial electoral
Víctor Enamorado
8-02-2021
Abstract
.
I Unificacion de las bases de datos de elecciones a diputados en Chile desde 1989.
1989
Vamos a leer nuestra base de datos de 1989 y la vamos a homologar a las del 1993 y 1997:
d_1989 <- read_xlsx("xlsx_ya_construidos/diputados_1989.xlsx")
names(d_1989)[1] <- "Lista"
names(d_1989)[2] <- "Circunscripción"
names(d_1989)[5] <- "Número de mesa"
names(d_1989)[6] <- "Cantidad de votos"
names(d_1989)[7] <- "Nombre del candidato"
d_1989$anio <- "1989"
d_1989 <- d_1989[c(1,3,2,4,5,6,7,8)]Leemos y guardamos en formato xlsx para hacer pruebas posteriores:
head(d_1989,3)## # A tibble: 3 x 8
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## # ... with 3 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>write_xlsx(d_1989, "d_1989.xlsx")Hacemos lo mismo para 1993 y 1997:
d_1993 <- read_xlsx("xlsx_ya_construidos/diputados_1993.xlsx")
d_1993$anio <- "1993"
head(d_1993,3)## # A tibble: 3 x 8
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 A1 1 1 0 1
## 2 A1 1 2 1 167
## 3 A1 1 2 1 83
## # ... with 3 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>write_xlsx(d_1993, "d_1993.xlsx")d_1997 <- read_xlsx("xlsx_ya_construidos/diputados_1997.xlsx")
d_1997$anio <- "1997"
head(d_1997,3)## # A tibble: 3 x 8
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 A1 1 1 0 1
## 2 A1 1 1 0 83
## 3 A1 1 2 1 70
## # ... with 3 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>#write_xlsx(d_1997, "d_1997.xlsx")#
Para las elecciones de diputados de 1989, 1993 y 1997, 2001 las mesas se identifican inequivocamente con su numero, su tipo y el distrito electoral.
d_unificados <- rbind(d_1989, d_1993, d_1997)
d_unificados$"Nombre de la Circunscripción" <- NA
head(d_unificados,3)## # A tibble: 3 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## # ... with 4 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <lgl>#write_csv(d_unificados, "unificados_1989_1993_1997.xlsx")d_2001 <- read_xlsx("xlsx_ya_construidos/diputados_2001.xlsx")
names(d_2001)[1] <- "Lista"
names(d_2001)[2] <- "Circunscripción"
names(d_2001)[5] <- "Nombre de la Circunscripción"
names(d_2001)[6] <- "Número de mesa"
names(d_2001)[7] <- "Cantidad de votos"
names(d_2001)[8] <- "Nombre del candidato"
d_2001$anio <- "2001"
d_2001 <- d_2001[c(1, 3, 2, 4, 6, 7, 8, 9, 5)]#d_2001
head(d_2001,3)## # A tibble: 3 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 A1 1 1 0 1
## 2 A1 1 1 1 67
## 3 A1 1 1 1 162
## # ... with 4 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>write_xlsx(d_2001, "d_2001.xlsx")Unificamos parcialmente cuatro tablas y observemos la evolución electoral en una misma mesa:
d_unificados <- rbind(d_unificados, d_2001)
head(d_unificados,3)## # A tibble: 3 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## # ... with 4 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>#write_csv(d_unificados, "unificados_1989_1993_1997.xlsx")2005
d_2005 <- read_xlsx("xlsx_ya_construidos/diputados_2005.xlsx")
names(d_2005)[1] <- "Lista"
names(d_2005)[2] <- "Circunscripción"
names(d_2005)[5] <- "Nombre de la Circunscripción"
names(d_2005)[6] <- "Número de mesa"
names(d_2005)[7] <- "Cantidad de votos"
names(d_2005)[8] <- "Nombre del candidato"
d_2005$anio <- "2005"
d_2005 <- d_2005[c(1,3,2,4,6,7,8,9,5)]
head(d_2005,3)## # A tibble: 3 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 A1 1 1 0 1
## 2 A1 1 1 0 68
## 3 A1 1 1 1 35
## # ... with 4 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>write_xlsx(d_2005, "d_2005.xlsx")d_unificados <- rbind(d_unificados, d_2005)
head(d_unificados,3)## # A tibble: 3 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## # ... with 4 more variables: `Cantidad de votos` <dbl>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>#write_csv(d_unificados, "unificados_1989_1993_1997.xlsx")2013
d_2013 <- read_xlsx("xlsx_ya_construidos/diputados_2013.xlsx")
names(d_2013)[1] <- "Lista"
names(d_2013)[2] <- "Circunscripción"
names(d_2013)[5] <- "Nombre de la Circunscripción"
names(d_2013)[6] <- "Número de mesa"
names(d_2013)[7] <- "Cantidad de votos"
names(d_2013)[8] <- "Nombre del candidato"
d_2013$anio <- "2013"
d_2013 <- d_2013[c(1,3,2,4,6,7,8,9,5)]
head(d_2013,30)## # A tibble: 30 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 C N~ 1 1 0 151
## 2 C N~ 1 1 1 2
## 3 C N~ 1 1 1 1
## 4 C N~ 1 1 0 152
## 5 C N~ 1 1 1 3
## 6 C N~ 1 1 0 135
## 7 C N~ 1 1 1 55
## 8 C N~ 1 1 1 54
## 9 C N~ 1 1 0 169
## 10 C N~ 1 1 1 90
## # ... with 20 more rows, and 4 more variables: `Cantidad de votos` <chr>,
## # `Nombre del candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la
## # Circunscripción` <chr>#write_xlsx(d_2013, "d_2013.xlsx")d_unificados <- rbind(d_unificados, d_2013)
head(d_unificados,3)## # A tibble: 3 x 9
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## # ... with 4 more variables: `Cantidad de votos` <chr>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>#write_csv(d_unificados, "unificados_1989_1993_1997.xlsx")2017
d_2017 <- readRDS("xlsx_ya_construidos/d_2017.rds")
# names(d_2017)[1] <- "Lista"
names(d_2017)[1] <- "Circunscripción"
names(d_2017)[3] <- "Nombre de la Circunscripción"
names(d_2017)[4] <- "Tipo de mesa"
names(d_2017)[9] <- "Cantidad de votos"
d_2017$anio <- "2017"
#
d_2017 <- d_2017[c(10,2,1,4,5,9,10,11,3,6,7,8)]
names(d_2017)[7] <- "Nombre del candidato"
names(d_2017)[12] <- "Direccion del local"
head(d_2017,3)## Lista Distrito Circunscripción Tipo de mesa
## 1 B POR TODO CHILE 1 1 V
## 2 50 RODRIGO ANTONIO CUEVAS TRONCOSO 1 1 V
## 3 51 CAROLINA ADRIANA HERRERA CALQUIN 1 1 V
## Número de mesa Cantidad de votos Nombre del candidato anio
## 1 1 NA B POR TODO CHILE 2017
## 2 1 3 50 RODRIGO ANTONIO CUEVAS TRONCOSO 2017
## 3 1 0 51 CAROLINA ADRIANA HERRERA CALQUIN 2017
## Nombre de la Circunscripción Inscritos Local de votación
## 1 ARICA 419 ESCUELA E-5 ESMERALDA
## 2 ARICA 419 ESCUELA E-5 ESMERALDA
## 3 ARICA 419 ESCUELA E-5 ESMERALDA
## Direccion del local
## 1 JOSÉ JOAQUÍN VALLEJOS, N° 106 ARICA, CHILE
## 2 JOSÉ JOAQUÍN VALLEJOS, N° 106 ARICA, CHILE
## 3 JOSÉ JOAQUÍN VALLEJOS, N° 106 ARICA, CHILEwrite_csv(d_2017, "d_2017.csv")anadimos las tres columnas de 2017 al ensamble anterior:
d_unificados$"Inscritos" <- NA
d_unificados$"Local de votación" <- NA
d_unificados$"Direccion del local" <- NAd_unificados <- rbind(d_unificados, d_2017)
head(d_unificados,3)## # A tibble: 3 x 12
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## # ... with 7 more variables: `Cantidad de votos` <chr>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>,
## # Inscritos <chr>, `Local de votación` <chr>, `Direccion del local` <chr>write_csv(d_unificados, "d_unificados.csv")head(d_unificados,10)## # A tibble: 10 x 12
## Lista Distrito Circunscripción `Tipo de mesa` `Número de mesa`
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 A1 1 1 0 58
## 2 A1 1 1 0 29
## 3 A1 1 1 0 30
## 4 A1 1 1 0 61
## 5 A1 1 1 0 62
## 6 A1 1 1 0 59
## 7 A1 1 1 0 60
## 8 A1 1 2 1 28
## 9 A1 1 1 0 57
## 10 A1 1 1 0 31
## # ... with 7 more variables: `Cantidad de votos` <chr>, `Nombre del
## # candidato` <chr>, anio <chr>, `Nombre de la Circunscripción` <chr>,
## # Inscritos <chr>, `Local de votación` <chr>, `Direccion del local` <chr>II El criterio unificador
Actual división electoral (2018-presente)
En Abril de 2014, la presidenta Michelle Bachelet presentó un proyecto de reforma al sistema binominal, a fin de establecer un sistema proporcional. En Enero de 2015 el Senado y la Cámara de Diputados aprobaron en definitiva dicho proyecto, el cual incluyó un aumento en la cantidad de diputados y senadores y un reordenamiento de las circunscripciones y distritos. En concreto, disminuye la cantidad de distritos electorales.
La nueva composición contempla 50 senadores distribuidos en 15 circunscripciones (1 por región, antes eran 19 circunscripciones) y 155 diputados distribuidos en 28 distritos (antes eran 60). En septiembre de 2018 las circunscripciones senatoriales aumentaron a 16 y hubo cambios en los distritos 19 y 21 con la creación de la Región del Ñuble.
La elección del anio 2017 comenzó a utilizar la nueva división territorial para eleciones congresista, las cuales son: 28. La estrategia quye utilizaremos para poder hacer analisis comparativos sera simple:
Anadiremos una nueva columna para las eleeciones previas al 2017 y le asignaremos el valor distrital que corresponderia si fuese hoy. Utilizaremos el siguiente diccionario:
distritos viejos y antiguos
Comenzamos el 9 de Febrero.