31:T4fc,De la página del CEAD, exporté datos correspondiente a la Tasa cada 100.000 habitantes para los delitos de Mayor Connotación Social, para cada una de las comunas de Chile y en cada uno de los años disponibles (2005 a 2023). El tipo de datos utilizados son **Casos Policiales**. *"Es el indicador utilizado para analizar la ocurrencia de hechos delictivos. Considera las denuncias de delitos que realiza la comunidad en las unidades policiales, más las detenciones que realizan las policías ante la ocurrencia de delitos flagrantes. Internacionalmente este indicador es conocido como “delitos conocidos por la policía” (crimes known to police). Esta información está disponible desde el año 2005." (CEAD)* Para comunas con baja población, cada delito puede significar una cifra muy alta en la tasa cada 100 mil habitantes. Por ejemplo en la comuna de Cabo de Hornos (aprox. 2000 mil habitantes), un delito de homicidio en 2022 genera una tasa de 50 homicidios cada 100 mil habitantes (los casos aislados, pueden generar distorsiones en el análisis). Para evitar las distorsiones en los datos que se producen en comunas pequeñas, seleccioné a las comunas con sobre 100 mil habitantes (pudo haber sido otro umbral) entre las opciones del siguiente selector:32:T458,{ const data = dataPlot.map((d) => { const record = {}; record.localidad = d.localidad; record.delito = d.delito; record[rangoComparacion()] = d3.format(".1f")(d.tasaComparacion); record[rangoReferencia()] = d3.format(".1f")(d.tasaReferencia); return record; }); return html` ${dataPlot.map( (car) => htl.html`` )}

Fuente: Centro de Estudios y Análisis del Delito (CEAD), Subsecretaría de Prevención del Delito. https://cead.spd.gov.cl/estadisticas-delictuales/
Comuna	Delito	${rangoComparacion()} (Tasa cada 100 mil habs)	${rangoReferencia()} (Tasa cada 100 mil habs)
${car["localidad"]}	${car["delito"]}	${d3.format(".1f")( car["tasaComparacion"] )}	${d3.format(".1f")( car["tasaReferencia"] )}

`; }33:Tb6e,{ esCL; const maxValue = _.chain(dataPlot) .map((d) => _.max([d.tasaComparacion, d.tasaReferencia])) .max() .value(); const minValue = _.chain(dataPlot) .map((d) => _.min([d.tasaComparacion, d.tasaReferencia])) .min() .value(); return Plot.plot({ style: { fontSize: 13 }, title: `Tasa de delitos en ${localidadSeleccionada}: ${rangoComparacion()} vs ${rangoReferencia()} (Casos Policiales)`, marginLeft: 300, marginRight: 100, marginBottom: 50, width: width, height: 500, caption: `Fuente: Centro de Estudios y Análisis del Delito (CEAD), Subsecretaría de Prevención del Delito. \n https://cead.spd.gov.cl/estadisticas-delictuales/`, x: { type: "linear", domain: [-maxValue / 10, maxValue], tickFormat: (d) => (d >= 0 ? d : ""), grid: true, label: "Tasa cada 100 mil habitantes" }, y: { label: "Delito" }, color: { legend: true, domain: [rangoReferencia(), rangoComparacion()], range: esquemaDeColores }, marks: [ Plot.ruleY(dataPlot, { y: "delito", x1: "tasaComparacion", x2: "tasaReferencia", strokeWidth: 3, stroke: "grey" }), Plot.dot(dataPlot, { y: "delito", x: "tasaComparacion", fill: (d) => rangoComparacion() }), Plot.dot(dataPlot, { y: "delito", x: "tasaReferencia", fill: (d) => rangoReferencia() }), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia > d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaReferencia", dx: 5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaReferencia)}\n${rangoReferencia()}`, textAnchor: "start", fill: (d) => rangoReferencia() } ), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia <= d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaReferencia", dx: -5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaReferencia)}\n${rangoReferencia()}`, textAnchor: "end", fill: (d) => rangoReferencia() } ), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia > d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaComparacion", dx: -5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaComparacion)}\n${rangoComparacion()}`, textAnchor: "end", fill: (d) => rangoComparacion() } ), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia <= d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaComparacion", dx: 5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaComparacion)}\n${rangoComparacion()}`, textAnchor: "start", fill: (d) => rangoComparacion() } ) ] }); }34:Tb97,{ esCL; const maxValue = _.chain(dataPlot) .map((d) => _.max([d.tasaComparacion, d.tasaReferencia])) .max() .value(); const minValue = _.chain(dataPlot) .map((d) => _.min([d.tasaComparacion, d.tasaReferencia])) .min() .value(); return Plot.plot({ //style: { fontSize: 14 }, title: `Tasa de delitos en ${localidadSeleccionada}: ${rangoComparacion()} vs ${rangoReferencia()} (Casos Policiales)`, marginLeft: 250, marginRight: 70, marginBottom: 50, width: width, height: 500, caption: `Fuente: Centro de Estudios y Análisis del Delito (CEAD), Subsecretaría de Prevención del Delito. \n https://cead.spd.gov.cl/estadisticas-delictuales/`, x: { type: "log", domain: [minValue / 2, maxValue], tickFormat: (d) => (d >= 0 ? d : ""), grid: true, label: "Tasa cada 100 mil habitantes (escala logarítmica)", tickRotate: 90 }, y: { label: "Delito" }, color: { legend: true, domain: [rangoReferencia(), rangoComparacion()], range: esquemaDeColores }, marks: [ Plot.ruleY(dataPlot, { y: "delito", x1: "tasaComparacion", x2: "tasaReferencia", strokeWidth: 3, stroke: "grey" }), Plot.dot(dataPlot, { y: "delito", x: "tasaComparacion", fill: (d) => rangoComparacion() }), Plot.dot(dataPlot, { y: "delito", x: "tasaReferencia", fill: (d) => rangoReferencia() }), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia > d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaReferencia", dx: 5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaReferencia)}\n${rangoReferencia()}`, textAnchor: "start", fill: (d) => rangoReferencia() } ), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia <= d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaReferencia", dx: -5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaReferencia)}\n${rangoReferencia()}`, textAnchor: "end", fill: (d) => rangoReferencia() } ), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia > d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaComparacion", dx: -5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaComparacion)}\n${rangoComparacion()}`, textAnchor: "end", fill: (d) => rangoComparacion() } ), Plot.text( dataPlot.filter((d) => d.tasaReferencia <= d.tasaComparacion), { y: "delito", x: "tasaComparacion", dx: 5, text: (d) => `${d3.format(".1f")(d.tasaComparacion)}\n${rangoComparacion()}`, textAnchor: "start", fill: (d) => rangoComparacion() } ) ] }); }35:T40b,{ const dataPlot = data.filter( (d) => d.localidad == localidadSeleccionada && d.delito == delitoSeleccionado ); return Plot.plot({ marginTop: 50, x: { grid: true, type: "point" }, y: { label: "Tasa cada 100 mil habitantes", grid: true }, title: `Causas Policiales para ${delitoSeleccionado} en ${localidadSeleccionada} (tasa cada 100 mil habitantes)`, caption: `Fuente: Centro de Estudios y Análisis del Delito (CEAD), Subsecretaría de Prevención del Delito. \n https://cead.spd.gov.cl/estadisticas-delictuales/`, marks: [ Plot.ruleY([0]), Plot.lineY(dataPlot, { x: "año", y: "valor", stroke: "delito" }), Plot.dot(dataPlot, { x: "año", y: "valor", fill: "delito" }), Plot.text( dataPlot, { x: "año", y: "valor", dy: -10, text: (d) => d3.format(".1f")(d.valor) } ), Plot.linearRegressionY(dataPlot, { x: "año", y: "valor", stroke: "grey" }) ] }); }36:T427,# ¿Cómo obtuve los datos? A contibuación describo los pasos seguidos para descargar los datos desde la página del CEAD. En la página de [Estadisticas Delictuales](https://cead.spd.gov.cl/estadisticas-delictuales/) seleccione "Estadísticas por Unidad Territorial" y luego las siguientes opciones: * Tasa Cada 100.000 habitantes * Tipo de Datos: Casos Policiales * Unidad Territorial: seleccioné cada una de las comunas * Delito * Grupo Delictual: Delitos de mayor connotación social * Delitos: Seleccioné uno de los delitos (ej Homicidios). Luego de obtener y exportar los datos, se debe repetir el proceso para cada uni de los delitos (Homicidios; Hurtos; Lesiones leves; Lesiones menos graves, graves o gravísimas; Otros robos con fuerza; Robo con violencia o intimidación; Robo de objetos de o desde vehículo; Robo de vehículo motorizado; Robo en lugar habitado; Robo en lugar no habitado; Robo por sorpresa; Violaciones) * Temporalidad: seleccioné cada uno de los años disponibles ![image.png](${await FileAttachment("image.png").url()}) 37:T587,planillasFuente = [ await FileAttachment( "Homicidios - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Hurtos - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Lesiones leves - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Lesiones menos graves, graves o gravísimas - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Otros robos con fuerza - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Robo con violencia o intimidación - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Robo de objetos de o desde vehículo - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Robo de vehículo motorizado - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Robo en lugar habitado - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 3@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Robo en lugar no habitado - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Robo por sorpresa - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 2@1.xlsx" ).xlsx(), await FileAttachment( "Violaciones - reportesEstadisticos-unidadTerritorial 3@1.Xl se.xlsx" ).xlsx() ]38:[{"id":"2d42f9784f1044e7c0572ad927c9b990fe3f0cfd885f2d884d687f40d5c1d6bec6f8ca436cd5efdf1cb5af43ca56d1fc5dfe6d87deb2631e0fed6cb3d2422da8","href":"https://static.observableusercontent.com/files/2d42f9784f1044e7c0572ad927c9b990fe3f0cfd885f2d884d687f40d5c1d6bec6f8ca436cd5efdf1cb5af43ca56d1fc5dfe6d87deb2631e0fed6cb3d2422da8","name":"Homicidios - 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Se utilizan los datos del respectivo año y ${ventanaAños-1} año${ventanaAños-1 > 1 ? 's' : ''} previo${ventanaAños-1 > 1 ? 's' : ''}.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":632,"value":"## Tabla de datos: ${localidadSeleccionada}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":546,"value":"$32","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":641,"value":"## Visualización de datos: tasas cada 100 mil habs en ${rangoComparacion()} vs ${rangoReferencia()}\nEsta visualización compara, para cada delito, los datos del período ${rangoReferencia()} y ${rangoComparacion()}.\n\nHay que notar que se pueden comparar las magnitudes de las respectivas tasas, pero se dificulta la comparación del porcentaje de crecimiento / reducción de cada una de ellas (ver siguiente visualización).\n\nPara aquellos delitos en que el dato de ${rangoReferencia()} se encuentra a la derecha, corresponde a un aumento en la respectiva tasa (y viceversa).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":302,"value":"$33","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":693,"value":"## Visualización de datos: tasas cada 100 mil habs en ${rangoComparacion()} vs ${rangoReferencia()} \n## (CON ESCALA LOGARÍTIMCA)\nEsta visualización es similar a la anterior, pero en este caso las cifras correspondientes a tasas de delitos se representan utilizando una **escala logarítmica** en el eje X.\n\nUna de las ventajas de utilizar esta escala es que permite visualizar de manera más apropiada la relación entre las cifras de los respectivos años. Es decir, si la tasa de un delito aumentó al doble (ej de 5 a 10), la distancia que separa ambos puntos será la misma que para otro delito que también haya aumentado al doble (ej de 200 a 400) independiente de la magnitud de dichas tasas.\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":230,"value":"$34","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":700,"value":"## Evolucion a lo largo de los años de la tasa cada 100 mil habitantes para un determinado delito\nLa siguiente visualización muestra un gráfico de líneas con la Tasa anual de delitos cada 100 mil habitantes por año. Se sobrepone una línea de regresión lineal (con bandas de confianza al 95%). Esta línea permite ilustar una eventual \"tendencia\" a lo largo del tiempo (más información sobre esta línea de regresión [acá](https://observablehq.com/plot/marks/linear-regression) )","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":84,"value":"viewof delitoSeleccionado = Inputs.select(\n _.chain(data)\n .map((d) => d.delito)\n .uniq()\n .value(),\n { label: \"Delito\" }\n)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":93,"value":"$35","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":723,"value":"## Descarga de datos","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":728,"value":"Comparto la tabla de datos que construí, en base a los datos descargados del CEAD, con tasas cada 100 mil habitantes (por localidad, delito, año), integrando todas los delitos en un mismo archivo. Espero que pueda ser de utilidad a otras personas que quieran realizar un análisis con estos datos. Se puede descargar un archivo de texto con datos separados por tabuladores (tsv).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":721,"value":"DOM.download(\n new Blob([d3.tsvFormat(data)], { type: \"application/text\" }),\n \"Tasas de causas policiales por comuna y año (CEAD).tsv\",\n \"Descargar: 'Tasas de causas policiales por comuna y año (CEAD).tsv'\"\n)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":725,"value":"image5 = FileAttachment(\"image@5.png\").image()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":586,"value":"$36","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":596,"value":"Luego de solicitar \"Buscar\", se obtiene en pantalla una tabla con la \"Tasa cada 100.000 habitantes\" para el delito seleccionado en cada una de las comunas y cada uno de los años:\n\n![image@1.png](${await FileAttachment(\"image@1.png\").url()})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":600,"value":"La tabla de datos se puede exportar como un archivo Excel (esto se debe realizar para cada uno de los delitos) \n\n![image@3.png](${await FileAttachment(\"image@3.png\").url()})\n\nLa planilla exportada, junto con las correspondientes a otros delitos, es el insumo de datos para esta página.\n\n![image@4.png](${await FileAttachment(\"image@4.png\").url()})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":512,"value":"# Parametros","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":258,"value":"viewof ventanaAños = Inputs.number({\n label: \"Ventana de años a considerar\",\n value: 2,\n range: [1, 5]\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":263,"value":"viewof añoReferencia = Inputs.number({\n label: \"Año de referencia\",\n value: 2023\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":266,"value":"viewof añoComparacion = Inputs.number({\n label: \"Año de comparación\",\n value: 2013\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":273,"value":"añosComparacion = _.range(añoComparacion - ventanaAños + 1, añoComparacion + 1)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":279,"value":"añosReferencia = _.range(añoReferencia - ventanaAños + 1, añoReferencia + 1)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":516,"value":"## Funciones auxiliares","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md"},{"id":75,"value":"function extraerDatos(wb) {\n const dataTipoDelito = wb.sheet(0, {\n headers: false,\n range: \"A12:B12\"\n });\n\n const tipoDelito = dataTipoDelito[0].B;\n\n const dataRaw = wb.sheet(0, {\n headers: true,\n range: \"A20:\"\n });\n\n const data = _.chain(dataRaw)\n .slice(1)\n .map((d) => {\n return _.keys(d)\n .filter((d) => !d.match(/A/))\n .map((key) => {\n const record = {};\n record.localidad = d.A;\n record.delito = tipoDelito;\n record[\"año\"] = key;\n record[\"valor\"] = d[key];\n return record;\n });\n })\n .flatten()\n .value();\n\n return data;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs"},{"id":306,"value":"function rangoReferencia() {\n return ventanaAños > 1\n ? 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