05-01-2022

1 Introducción

El poder judicial chileno se divide en 17 Cortes de Apelaciones dentro de cada cual está contenida toda la información disponibibilizada en https://www.pjud.cl/estadisticas/estadisticas-cortes-juzgados.

Por medio de un programa de descarga aplicado a ésta web, se obtuvo toda la data disponible en ella mes a mes entre los años 2010 y 2021.

Nos encontramos con el problema de la unificación de toda ésta data pues contienen distinta información y formatos. Solucionamos el problema agrupando por combinación de cabeceras, lo que siempre nos dió un conjunto acotado de información del mismo tipo que pudimos unir, y nos permitió un criterio para llegar a la información deseada para poder expresarla gráficamente.

Las combinaciones obtenidas para la Corte de Apelaciones de Antofagasta fueron:

1.-Materia-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
2.-Tipo Término-Materia-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
3.-Materia-Ingresos-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
4.-Tipo Audiencia-Cantidad de Audiencias-Duración Promedio en Minutos (MM)-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
5.-Tipo de Causa-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
6.-Tribunal-Total-Corte-Competencia-Informe-Año-Mes
7.-Tribunal-Motivo Término-Total-Corte-Competencia-Informe-Año-Mes
8.-Secretaría-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
9.-Año Ingreso Corte-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes
10.-Sala-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

El presente trabajo contiene el resultado para la Corte de Apelaciones de Antofagasta, en la que sobre cada una de las 101 tablas generadas se pueden efectuar filtros y obtener lo que se quiera, pues toda la data está contenida ahí bajo el criterio de Tribunal, mes, año e informe y algunas veces competencia (presente en los pleitos civiles y familiares)

Para verificar la integridad de los datos se aplicó un muestreo aleatorio simple dándonos un 100% de aciertos. Se incluye el método en éste trabajo también y se deduce entonces que si el mismo programa es aplicado a todas las cortes obtendremos resultados consistentes.

En éste momento nos encontramos a la espera de la descarga total de las Cortes y unirlas, con la intención de generar sólo 10 tablas globales para llegar a una sola final.

Las tablas generadas se encuentran el nuestro repositorio ds_pjud y en Notion.

2 Parte I: Unificación de las tablas

2.1 Leemos los nombres de los excels (8056 tablas)

archivos <- tibble(dir("Corte de Apelaciones de Antofagasta/", pattern = ".xlsx"))
names(archivos)[1] <- "value"

abc <- archivos[c(1:10),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.2 Obtenemos las combinaciones de las cabeceras

Transformamos cada nombre leído, correspondiente a un excel leyéndolo a un dataframe y extraemos todas las combinaciones existentes de las cabeceras:

limite <- nrow(archivos)
output <- vector("list", length = limite)


for (i in 1:limite ) {
      tryCatch( {
  direccion <- paste0("Corte de Apelaciones de Antofagasta/",archivos$value[i])
  cargado <- import(direccion) 
  
  ###-------------
  
    columnas <- ""
    for (j in 1:ncol(cargado)) {
    columnas <- paste(columnas,colnames(cargado)[j],sep = "-")
    }
  
  output[[i]] <- columnas
      }, error = function(msg){ 
        print(direccion)})
  
}
combinaciones <- unique(as_tibble(unlist(output)))


datatable(combinaciones, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

for (m in 1:nrow(combinaciones)) {
  assign(paste0("tabla_",m),"")     # se crean variables bacías
}
for (i in archivos$value[1:nrow(archivos)]) { # recorre todos los archivos
# for (i in archivos$value[1:100]) { # recorre todos los archivos
        tryCatch(
      {
  direccion <- paste0("Corte de Apelaciones de Antofagasta/",i)
  cargado <- read_xlsx(direccion)  
  
    columnas <- ""
    for (j in 1:ncol(cargado)) { 
    columnas <- paste(columnas,colnames(cargado)[j],sep = "-") # extrae combinaciones 
    } 
    
    if(columnas == combinaciones[1,1]){ tabla_1 <- rbind(tabla_1,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[2,1]){ tabla_2 <- rbind(tabla_2,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[3,1]){ tabla_3 <- rbind(tabla_3,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[4,1]){ tabla_4 <- rbind(tabla_4,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[5,1]){ tabla_5 <- rbind(tabla_5,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[6,1]){ tabla_6 <- rbind(tabla_6,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[7,1]){ tabla_7 <- rbind(tabla_7,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[8,1]){ tabla_8 <- rbind(tabla_8,cargado)}
    if(columnas == combinaciones[9,1]){ tabla_9 <- rbind(tabla_9,cargado)} 
    if(columnas == combinaciones[10,1]){ tabla_10 <- rbind(tabla_10,cargado)} 
      }, error = function(msg){
        print(direccion)})
}

2.3 Unimos por cada una de las 10 combinaciones generadas, desplegando los 100 primeros registros de las tablas:

2.3.1 -Materia-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_1[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.2 -Tipo Término-Materia-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_2[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.3 -Materia-Ingresos-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_3[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.4 -Tipo Audiencia-Cantidad de Audiencias-Duración Promedio en Minutos (MM)-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_4[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.5 -Tipo de Causa-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_5[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.6 -Tribunal-Total-Corte-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_6[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.7 -Tribunal-Motivo Término-Total-Corte-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_7[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.8 -Secretaría-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_8[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.9 -Año Ingreso Corte-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_9[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

2.3.10 -Sala-Total-Corte-Tribunal-Competencia-Informe-Año-Mes

abc <- tabla_10[c(1:100),]

datatable(abc, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

# tabla_1
# tabla_2
# tabla_3
# tabla_4
# tabla_5
# tabla_6
# tabla_7
# tabla_8
# tabla_9
# tabla_10

2.4 Generamos los xlsx

write_xlsx(tabla_1,"union_tablas_Antofagasta/tabla_1.xlsx")
write_xlsx(tabla_2,"union_tablas_Antofagasta/tabla_2.xlsx")
write_xlsx(tabla_3,"union_tablas_Antofagasta/tabla_3.xlsx")
write_xlsx(tabla_4,"union_tablas_Antofagasta/tabla_4.xlsx")
write_xlsx(tabla_5,"union_tablas_Antofagasta/tabla_5.xlsx")
write_xlsx(tabla_6,"union_tablas_Antofagasta/tabla_6.xlsx")
write_xlsx(tabla_7,"union_tablas_Antofagasta/tabla_7.xlsx")
write_xlsx(tabla_8,"union_tablas_Antofagasta/tabla_8.xlsx")
write_xlsx(tabla_9,"union_tablas_Antofagasta/tabla_9.xlsx") 
write_xlsx(tabla_10,"union_tablas_Antofagasta/tabla_10.xlsx")

3 Parte II: Aplicación de un muestreo aleatorio simple (MAS) a las tablas unidas.