1
Elecciones Primarias 2013: Análisis Estadístico de los Resultados a Nivel Nacional y Santiago Oriente
Álvaro Merino Von Mühlenbrock
Estudiante Ing. Civil Industrial Universidad Técnica Federico Santa María Hixon Hursh Spangenberg
Pre-Law University of Vermont Julio 2013
2
Elecciones Primarias 2013 Análisis Estadístico de los Resultados a Nivel Nacional.
Abstracto: Este documento tiene como objetivo estudiar el comportamiento del padrón electoral durante las elecciones primarias de 2013 de acuerdo a diferentes variables como Índice de Desarrollo Humano (IDH), porcentaje de participación, zona geográfica, y por último cantidad y porcentaje de votos válidamente emitidos para cada candidato y pacto. Para tal efecto se recopiló información de 341 comunas
1 a nivel
nacional con respecto a las variables antes mencionadas. La información sobre los votos y padrón electoral fue obtenida del Servel, utilizando el padrón oficial del año 2012 correspondiente a un universo de 13.404.084 electores. Con respecto al IDH dicha información emana del sitio web del Ministerio del Interior del Gobierno de Chile
2.
1 Este estudio excluye las comunas de Alto Bio Bío, Alto Hospicio, Antártica, Cholchol y Hualpén dado que no se
cuenta con el IDH del 2005 para estas comunas 2 Los valores de Índice de Desarrollo Humano corresponden a los datos otorgados por el Ministerio del Interior en el año 2005
3
A Mayor Riqueza Mayor Participación. Luego de la incorporación de la inscripción automática y voto voluntario, surgió la interrogante de cómo iba a cambiar el porcentaje de participación del padrón electoral y como este se iba a comportar de acuerdo a los diferentes niveles socioeconómicos. Un punto de este estudio es analizar el comportamiento del padrón electoral de acuerdo al Índice de Desarrollo Humano. El Índice de Desarrollo Humano es una escala creada por el Programa de Desarrollo de Naciones Unidas. Es una composición de datos estadísticos que mide el promedio de expectativa de vida, nivel de educación e ingreso. En primer término se realizó un análisis a nivel nacional de participación versus IDH, siendo el IDH la variable independiente, obteniéndose un coeficiente de correlación de Pearson de 0.319. Este resultado es destacable, no solo por ser altamente significativo (0.000), sino también debido a la positiva correlación entre un aumento en el desarrollo social y la participación electoral.
Ecuación 1. Ecuación obtenida mediante un modelo de regresión lineal utilizando IDH y % de participación a nivel nacional.
Relación entre porcentaje de participación y IDH a nivel nacional.
Gráfico 1. Muestra la relación existente entre el porcentaje de participación y el Índice de Desarrollo Humano. Se puede observar que el promedio de participación fluctúa entre el 20 y 25 porciento.
La gran mayoría de las ciudades chilenas, situadas entre 0.600 y 0.800 puntos en la escala de desarrollo humano son moderadamente desarrolladas. En dichas comunas el nivel de participación se extiende desde 15% en la parte más baja del espectro hasta 25% en la parte más alta. Estas comunidades muestran un nivel de participación más o menos equivalente a lo que se esperaría al tomar en cuenta el nivel de desarrollo de la comunidad.
Como se puede observar en el gráfico 1 existen puntos con alta participación y un alto IDH que se alejan del modelo de regresión, dichos puntos corresponden a las comunas de Vitacura, Lo Barnechea, Las Condes, La Reina, Ñuñoa y Providencia. Es decir, en las comunas con mayores niveles de desarrollo
4
humano mas votos fueron emitidos de lo que uno habría esperado de acuerdo al cálculo matemático. Un caso que vale la pena mencionar es el de la comuna de Vitacura, el 54% de participación obtenido excede por lejos el esperado matemáticamente (29%).
Comuna IDH % Participación % Esperado de Participación
Vitacura 0.949 51,12 28.46
Las Condes 0.933 42,59 27.99
Lo Barnechea 0.912 43,38 27.38
Providencia 0.911 33,48 27.35
La Reina 0.883 36,52 26.53
Ñuñoa 0.860 35,72 25.85
Tabla 1. Muestra el alto nivel de participación que se presenta en las comunas con IDH más alto del país. Este nivel de participación supera con creces el esperado y el promedio nacional
En cambio se presentan puntos con un bajo IDH y baja participación, dichos puntos corresponden a las comunas de Ollagüe, Timaukel, Colchane General lagos y Camarones. El caso de Ollagüe y Colchane es un caso que vale la pena analizar. En dichas comunas el número total de votantes es bastante pequeño, y en algunos casos el verdadero número de residentes es menor que el número de inscritos registrados. En otras palabras, el padrón electoral está muy inflado, esto afecta negativamente el porcentaje de participación electoral.
Comuna IDH % Participación % Esperado de Participación
Camarones 0,751 5,83 22.65
Colchane 0,603 3,77 18.30
General Lagos 0,670 5,53 20.27
Ollague 0,679 1,28 20.53
Timaukel 0,717 3,42 21.06
Tabla 2. Muestra el bajo nivel de participación presentado en algunas comunas del país. Dicho nivel está muy por debajo de la media nacional.
El desarrollo humano de una comuna, es decir, el ingreso, nivel educacional, y expectativa de vida juega un gran rol en determinar la participación electoral de una ciudad. Un caso que ejemplifica esta situación es lo que ocurre con las comunas de Vitacura, Providencia, Puente Alto y San Ramón en la Región Metropolitana. La siguiente tabla muestra los resultados de estas últimas elecciones primarias.
Comuna IDH Padrón Electoral Total Electores % Participación
Vitacura 0.949 78.474 40.112 51,12
Providencia 0.911 156.600 52.426 33,48
Puente Alto 0.773 326.060 54.951 16,85
San Ramón 0.679 82.113 17.333 21,35
Tabla 3. Muestra la diferencia de participación existente entre comunas con un alto y bajo IDH en la Región
Metropolitana. Se puede observar por ejemplo que Vitacura y San Ramón presentan un padrón electoral similar, pero el porcentaje de participación de Vitacura es más que el doble.
Se puede observar en la tabla 3 que Providencia y Puente Alto presentan un total de electores muy similar en las primarias, pero el padrón electoral de Puente Alto duplica el de Providencia. Además Providencia es una de las comunas que presenta mayor IDH a nivel nacional (0,911) en contraste con Puente Alto (0,773) que esta situado en una parte baja de la escala. Vitacura, por otro lado, con un total de 78.474 electores y un Índice de Desarrollo Humano de 0.949 difiere mucho con respecto a otra comuna del mismo tamaño como San Ramón, una comuna con un índice de 0.679 y un padrón de
5
82.113. En estas elecciones el porcentaje de participación de Vitacura supera al de San Ramón en más del doble. Como se ve en la tabla 3 a pesar de que el padrón electoral de Puente Alto es más que el doble de Providencia el porcentaje de participación de Providencia supera con creces al de Puente Alto. Si bien esta comparación es la que presenta mayor contraste es un claro ejemplo de que en estas elecciones se dio el fenómeno de que a mayor riqueza mayor es el porcentaje de participación. En 2012 la inscripción electoral se hizo universal, en la cual todos los ciudadanos chilenos fueron automáticamente incorporados en el padrón electoral. Este cambio en la política expandió en gran medida el número de votantes desde 8.2 millones a casi 13.5 millones, un aumento de casi el doble. Desde el retorno a la democracia en 1990 el número total de votantes registrados se estancó alrededor de los 8 millones. Esto significó que muchos chilenos, particularmente aquellos que cumplieron 18 años a partir de 1990 no se inscribieron. El dramático aumento en el padrón puede ser visto comparando el número de votantes de 2009 con el de 2012. Aunque el padrón por lo general aumentó mucho, hubo ciertas excepciones.
Comuna Inscritos 2009 Inscritos 2012 Cambio % cambio
Puente Alto 146.472 328.181 + 181.709 124,06
Maipú 176.022 334.943 + 158.921 90,28
San Ramón 52.792 82.113 + 29.321 55,54
La Florida 168.849 284.285 + 115.436 68,37
Las Condes 156.909 214.608 + 57.699 36,77
Lo Barnechea 39.087 57.452 + 18.365 46,98
Vitacura 60.715 72.833 + 12.118 19,96
La Reina 62.717 85.410 + 22.693 36,18
Tabla 4. Muestra la diferencia en el Padrón Electoral cuando se implementó la inscripción automática y voto
voluntario.
Como se observa en la tabla 4 en ciertas comunas como Puente Alto, Maipú y La Florida el padrón aumentó por sobre el 100%, en cambio en comunas como Las Condes, Lo Barnechea y Vitacura el cambio fue más leve. En estas últimas comunas el padrón aumentó menos del 50% y en algunos casos menos de un tercio del padrón del 2009. Es preciso considerar las diferencias socioeconómicas en las comunas mencionadas anteriormente. En las comunas con nivel de calidad de vida más alto el cambió no fue tan drástico, lo que quiere decir que antes de la inscripción automática la mayoría de las personas ya se había inscrito. En cambio en las comunas de clase media, media baja, el aumento relevante del padrón significó que antes de la implementación de la inscripción automática, muchas de las personas aptas para votar no se inscribieron.
El Fenómeno Velasco. Sin duda un punto que llamó la atención en estas primarias, además de la alta participación, fue el alto porcentaje que obtuvo Andrés Velasco. Compitiendo como candidato independiente en el pacto Nueva Mayoría, Velasco se posicionó a si mismo como un liberal centrista. Lo más importante de su campaña se centró en sus proposiciones económicas y sociales liberales; un nicho que ningún otro candidato pudo explotar con éxito. No solo él fue capaz de conseguir el 13% de los votos en el pacto Nueva Mayoría- un hito considerable, tomando en cuenta la escasez de ayuda partidista- sino que también su porcentaje superó a los otros 2 candidatos de Nueva Mayoría, Claudio Orrego y Jose Antonio Gomez. Ambos –del partido Demócrata Cristiano y Radical respectivamente- obtuvieron menos votos que Andrés Velasco.
6
A nivel nacional Velasco obtuvo un 9.45% de los votos al incluir los votos emitidos en la Alianza. Sin embargo en algunas comunas del país, muchas de estas de un alto nivel socioeconómico, alcanzó un porcentaje que superó con creces la media nacional. Por ejemplo, en Vitacura, Las Condes, Lo Barnechea, Providencia, La Reina y Ñuñoa recibió un 53.99%, 48.44%, 46.48%, 39.14%, 31.21% y 27.05% de los votos totales de la Nueva Mayoría y 19.26%, 20.80%, 15.58%, 22.73%, 20,07% y 18.69% del voto universal. Otro factor importante a destacar son las comunas donde Velasco alcanzó una alta votación en estas primarias. Dichas comunas cuentan con un IDH por sobre los 0.850 puntos, 0.200 sobre el promedio; y un porcentaje de participación por sobre el 33%, más de 10 puntos sobre el promedio nacional. La siguiente tabla muestra las 6 comunas con mayor IDH donde no solo se observa un alto nivel de apoyo al candidato independiente, sino también un gran nivel de participación que supera con creces el promedio nacional
Comuna
IDH
% Participación
Velasco Nueva Mayora
Velasco Todos los electores
Vitacura 0,949 51,12 54,99% 19,26%
Las Condes 0,933 42,59 48,48% 20,80%
Lo Barnechea 0,912 43,38 46,48% 15,58%
Providencia 0,911 33,48 39,14% 22,73%
La Reina 0,883 36,52 31,21% 20,07%
Ñuñoa 0,860 35,75 27,05% 18,69%
Total Nacional 0.7893 22.46 13.01 9.25
Tabla 5. Muestra las 6 comunas con mayor IDH del país y la relación existente entre el porcentaje de participación y
el porcentaje de adhesión a Andrés Velasco.
El objetivo de esta sección del estudio es demostrar que al contrario de lo que señalan algunos medios de comunicación, Andrés Velasco no le quitó los votos a Andrés Allamand sino que personas que no habrían participado en otras circunstancias votaron a favor de Velasco debido a que él les dio una nueva opción, una que es políticamente centrista y socialmente liberal, además, mostraremos que esta identificación política se centra en las comunas de mayor desarrollo humano y con una mayor participación electoral, variables que como vimos anteriormente están estrechamente relacionadas. A este respecto, analizaremos el nivel de adhesión a Velasco comparándolo con el IDH. Para ello realizamos un modelo de regresión lineal donde la variable independiente corresponde a el Índice de Desarrollo Humano, y el porcentaje de votos emitidos a favor de Velasco sobre una base de todos los electores correspondiente a la variable dependiente. Para esto tomamos como muestra 341 comunas a nivel nacional. Al realizar un modelo de regresión lineal entre estas 2 variables se obtuvo un Coeficiente de Correlación de Pearson de 0.755 con una significancia de (0.000). Esto implica que hay una fuerte y positiva relación entre estas dos variables y la significancia al ser (0.000) indica que los resultados no pueden ser explicados por hechos aleatorios, es decir, esta relación se explica fundamentalmente por estas dos variables. Además se obtuvo una pendiente de 42.952 con un coeficiente de posición de -23.225.
Ecuación 2. Ecuación obtenida realizando un modelo de regresión lineal entre el IDH y el porcentaje de adhesión a Andrés Velasco a nivel nacional. Esta ecuación presenta una significancia de (0.000) en sus estimadores
3 Promedio de Índice de Desarrollo Humano de Chile para el año 2005
7
Relación entre el IDH y el porcentaje a favor de Velasco considerando el total de votos por comuna a nivel nacional.
Gráfico 2. Muestra la tendencia positiva entre el porcentaje de adhesión a Andrés Velasco y el Índice de Desarrollo Humano.
En el gráfico 2 se puede apreciar que la gran mayoría de las comunas con un IDH inferior a 0.800 se ubican cerca de la línea de tendencia. Pero como se puede observar existen ciertas excepciones que llaman la atención. Estas son las comunas del conocido “Barrio Alto” de la Región Metropolitana. Estas comunas corresponden a Las Condes, La Reina, Lo Barnechea, Ñuñoa, Providencia y Vitacura. Estas comunas presentan un mayor porcentaje de apoyo para la candidatura de Velasco que lo que propone el modelo. En algunos casos como por ejemplo la comuna de Providencia el modelo arroja un porcentaje del 15.58% entre todos los votos emitidos, sin embargo, como se puede notar en el gráfico 2 en esta comuna Velasco recibió un 22,73%. Es esta diferencia la que nos llamó la atención y nos llevó a seguir investigando la razón de este margen.
Comuna % voto recibido % esperado Diferencia %
Vitacura 19,26 17.19 2.07
Las Condes 20,80 16.51 4.29
Lo Barnechea 15,58 15.61 -0.03
Providencia 22,73 15.58 7.15
La Reina 20,07 14.38 5.69
Ñuñoa 18,69 13.40 5.29
Total Nacional 9.25 8.25 1.00
Tabla 6. Muestra el porcentaje de votos recibidos a favor de Andrés Velasco considerando los votos totales de la comuna. Se observa que en la mayoría de las comunas el porcentaje real supera al pronosticado por el modelo.
Debido a que la mayor varianza con respecto al modelo se encuentra en las comunas con mayor IDH, decidimos reducir la muestra al 20% de las comunas de mayor desarrollo.
8
Realizamos nuevamente un modelo de regresión lineal utilizando las mismas variables obteniendo ahora un coeficiente de correlación de Pearson de 0.652 y una significancia de (0.000) en los estimadores. El siguiente gráfico demuestra la clara relación entre estas 2 variables. Relación entre IDH y el porcentaje a favor de Velasco considerando el total de votos por comuna
en el 20% de las comunas con mayor IDH.
Gráfico 3. Muestra una clara relación positiva entre el IDH y el porcentaje a favor de Velasco.
En el gráfico 3 se puede apreciar que dentro de las 68 comunas más desarrolladas las comunas correspondientes al sector de Santiago Oriente –puntos ubicados en la parte superior derecha del gráfico - siguen superando la tendencia esperada según su desarrollo humano, lo cual no deja de llamar la atención. Es por esto que debemos centrarnos en otras variables que pueden aclarar este mayor apoyo al candidato independiente, también para determinar si el aumento en el nivel de apoyo que recibió influyó en la derrota de Andrés Allamand. Se supone que en las comunas con mayores ingresos la gente tiende a apoyar a la Alianza; es por esto que debemos ver si este hecho influye en una mayor cosecha de votos a favor de Andrés Velasco. Para ello realizamos un análisis comparando el porcentaje obtenido por la Alianza y el porcentaje obtenido por Velasco en el 20% de las comunas con mayor IDH. Al realizar un modelo de regresión lineal entre estas 2 variables se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de 0.627 y una significancia de (0.000) en los estimadores.
9
Porcentaje de votos obtenidos por la Alianza versus el porcentaje de votos obtenidos por Velasco en el Pacto Nueva Mayoría.
Gráfico 4. Muestra la relación positiva que existe entre el porcentaje de votos obtenidos por la Alianza y el porcentaje
de votos obtenidos por Andrés Velasco en el pacto Nueva Mayoría.
Al observar el gráfico 4 se puede ver que existe una relación positiva y fuerte entre el porcentaje de votos obtenido por Velasco y el porcentaje de votos ganado por los dos candidatos de la Alianza, es decir, cuando la Alianza obtuvo un mayor porcentaje de los votos, Andrés Velasco también lo hizo en su pacto, lo que significa que no hubo un traspaso de votos desde el pacto Alianza hacia Andrés Velasco. De hecho siguiendo este modelo en comunas como Lo Barnechea, la Alianza obtuvo un 66.48% de los votos, cuando según el modelo la Alianza debió haber obtenido un 55.87%. Si Velasco hubiese estado recibiendo votos de la Alianza la diferencia entre el modelo y el porcentaje real obtenido por la Alianza no hubiese sido tan alta. Otra manera de ver esto es comparando esta primaria con los resultados de segunda vuelta en la última elección presidencial, en la cual Sebastián Piñera fue el primer presidente de derecha en obtener la mayoría absoluta.
Para esta comparación contrastamos el porcentaje de votos obtenidos por la Alianza para el 20% de las comunas con mayor IDH con el porcentaje de votos obtenidos por Sebastián Piñera el 2009. Al realizar una regresión lineal entre las 2 variables se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de 0.871 con una significancia de (0.000) en los estimadores. Como uno podría esperar hubo una fuerte y positiva correlación entre el voto recibido durante la primaria por los candidatos de la Alianza y el voto obtenido por Piñera en el 2009.
10
Relación entre el porcentaje de votos obtenido por la Alianza y el porcentaje de votos obtenido por Sebastián Piñera en 2009 en el 20% de las comunas con mayor IDH.
Gráfico 5. Muestra la clara relación existente entre el porcentaje de apoyo a la Alianza en las elecciones primarias de
2013 y el apoyo a Sebastián Piñera en las elecciones de 2009.
El gráfico 5 muestra que aunque la Alianza sacó un menor porcentaje de votos en las comunas de Santiago Oriente, cuando este porcentaje se compara con el de 2009 hay comunas donde el porcentaje de la Alianza real supera en mínima o con creces la tendencia del gráfico. Dichas comunas con un padrón electoral importante son Las Condes, Lo Barnechea, Santo Domingo, Vitacura y Zapallar. En otras palabras, aunque Velasco haya recibido un fuerte apoyo en dichas comunas la Alianza aún recibió más votos de lo que uno habría esperado. Un particular argumento mencionado como la explicación de la derrota de Andrés Allamand fue que Velasco atrajo apoyo entre una base que previamente habría apoyado al candidato de Renovación Nacional. Sin embargo, la evidencia no muestra que hubo un bajo desempeño de la Alianza en las comunas que apoyaron fuertemente al candidato independiente. Para demostrar que el apoyo a Andrés Velasco no daño a Allamand ni a la Alianza realizamos el siguiente gráfico donde se compara la diferencia en porcentaje que Sebastián Piñera ganó en su exitosa carrera presidencial en 2009 con el porcentaje obtenido por la Alianza en estas elecciones primarias. La correlación entre estas 2 variables es moderadamente negativa (-0.188), pero altamente significativa (0.000).
11
Diferencia entre el porcentaje obtenido por Piñera en 2009 y la Alianza en 2013 versus el IDH.
Gráfico 6. Muestra la diferencia de apoyo de la Alianza comparando la elección presidencial de 2009 versus la elección primaria de 2013.
El gráfico 6 demuestra que a medida que aumenta el IDH de una comuna la diferencia de porcentaje obtenida por Piñera en el 2009 y la Alianza en el 2013 disminuye, es decir, en comunas con un nivel socioeconómico más alto, la derecha perdió menos apoyo que en comunas con un IDH menor. Así, si hubiésemos tenido que tomar como válido el argumento de que Velasco capturó los votos más liberales de Allamand, habríamos visto un porcentaje mucho menor a favor de la Alianza. Sin embargo, en muchas comunas la coalición de Derecha tuvo un apoyo por sobre el esperado. Correlaciones más profundas no revelan que haya una relación significativa entre el porcentaje de apoyo a Velasco y el de Andrés Allamand. Esto implica que no se puede determinar si el candidato independiente tuvo un impacto positivo o negativo en los votos totales de Andrés Allamand. Aunque el siguiente gráfico muestra una relación negativa entre el porcentaje de apoyo al candidato de RN y Velasco la relación no es altamente significativa.
Gráfico 6. Muestra la poca relación existente entre el porcentaje obtenido por Allamand y Velasco.
12
El Caso Bachelet Otro de los resultados interesantes de estas elecciones primarias no solo fue el total del voto nacional que obtuvo Michelle Bachelet (51.96%) sino también el variado nivel de apoyo que ella recibió a lo largo de las 341 comunas medidas. Como se puede observar en la siguiente tabla, Bachelet tuvo un muy buen desempeño en las comunas con un IDH medio (entre 0.600 y 0.800). En comunas como San Ramón y Cerro Navia la ex –presidenta recibió sobre dos tercios de los votos totales. En las comunas de Santiago Oriente, en cambio, el porcentaje de apoyo a Bachelet bajó considerablemente. Estas comunas también tienen un alto IDH. En comunas como Vitacura, Las Condes, Lo Barnechea y Providencia la candidata ganadora del pacto Nueva Mayoría recibió menos del 20% del total de votos., en contraste con el 52% que ella obtuvo a nivel nacional.
Comuna % voto Bachelet % Esperado IDH Padrón electoral
Cerro Navia 68,65 60.40 0,683 115.602
San Ramón 71,85 60.83 0,679 82.113
Pedro Aguirre Cerda 67,68 57.72 0,708 96.543
Vitacura 6,74 31.40 0,949 78.474
Las Condes 10,92 33.61 0,933 231.725
Lo Barnechea 11,87 35.86 0,912 61.766
Providencia 19,29 35.97 0,911 156.600
La Reina 25,65 44.32 0,883 86.906
Ñuñoa 32,11 41.43 0,860 173.848
Tabla 7. Muestra la clara diferencia de apoyo a Michelle Bachelet en comunas con alto y bajo IDH.
En el siguiente gráfico se muestra la relación entre un aumento en el IDH y el porcentaje de apoyo a Bachelet. Se aprecia la fuerte correlación negativa –(-0.555)- entre estas 2 variables, con una significancia de (0.000) en los estimadores.
Porcentaje del total de votos obtenidos por Bachelet a nivel nacional versus IDH
Gráfico 7. Muestra la relación negativa entre el IDH y el apoyo a Bachelet. En las comunas del sector oriente de Santiago –parte inferior derecha del gráfico – el porcentaje a favor de Bachelet es mucho menor que la tendencia.
13
Al observar el gráfico 7 a medida que el Índice de Desarrollo Humano de una comuna aumenta, el porcentaje de apoyo a Bachelet disminuye. En la parte baja del gráfico se puede notar que hay seis comunas donde el porcentaje de apoyo a Bachelet cae por sobre lo esperado por el modelo. Este gráfico demuestra que la popularidad de la ex – presidenta no es universal. De hecho, en estas seis comunas con alto IDH Michelle Bachelet es menos preferida. Concentrando nuestro estudio en las 68 comunas más desarrolladas la relación entre el apoyo a Bahelet y el IDH aumenta aún más. La correlación aumenta a (-0.702) con una significancia de (0.000). Esto deja en claro que la popularidad de Michelle Bachelet disminuye a medida que el IDH de una comuna aumenta.
Relación negativa entre el porcentaje de apoyo a Michelle Bachelet y el IDH en el 20% de las comunas con mayor IDH
Gráfico 8. Se observa la clara tendencia negativa entre el porcentaje total de adhesión a Bachelet por comuna a medida que aumenta el IDH.
Además del aparente bajo rendimiento obtenido por Bachelet en las comunas más desarrolladas, otra relación interesante aparece cuando se compara el nivel de apoyo a la ex presidenta y la diferencia entre el porcentaje obtenido por Piñera en 2009 y el que obtuvieron los 2 candidatos de la Alianza en estas elecciones primarias. Esta relación es moderadamente positiva (0.347) con una significancia de (0.000). Es decir, en las comunas donde Michelle Bachelet tuvo mayor cantidad de votos hubo una caída de votos en contra de la Alianza comparando esta elección primaria con las elecciones de 2009.
14
Porcentaje de votos totales a favor de Bachelet versus la diferencia de votos obtenida por Piñera en 2009 y la Alianza en 2013.
Gráfico 9. Se puede observar que en las comunas donde Bachelet obtuvo un mejor desempeño, Sebastián Piñera igual lo tuvo en la segunda vuelta de 2009.
Otro caso de interés es comparar el nivel de apoyo a la ex presidenta en el 50% de las comunas con menor Índice de Desarrollo Humano. Al realizar un modelo de regresión lineal se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de (0.204) con una significancia de (0.008).
Porcentaje obtenido por Michelle Bachelet considerando todos los votos por comuna en el 50%
de las comunas con menor IDH
Gráfico 10. Si bien la varianza es muy alta se observa una pequeña tendencia a votar por Bachelet en las comunas
de clase media.
15
Al observar el gráfico 10 y comparándolo con los gráficos 8 y 9 se puede ver que Michelle Bachelet tuvo un mejor desempeño en las comunas de clase media y media baja del país
Conclusión. Los datos mostrados en este informe dan cuenta de un hecho que es sabido por los cientistas políticos y que ha ocurrido en estas primarias presidenciales que se han llevado a cabo vez en Chile cual es que a mayor desarrollo humano mayor es la participación electoral. En este estudio existen casos donde las comunas con mayor IDH el nivel de participación supera con creces el promedio nacional, por otro lado, las comunas de clase media y baja exhiben una escasa concurrencia a las urnas. Los resultados no son sorprendentes en tanto el hecho que existe una diferencia de participación entre las 341 municipalidades. Lo que vale la pena investigar más es el grado en el cual se diferencian. En las seis comunas de mayor Índice de Desarrollo Humano, entre un tercio y cincuenta por ciento de todo el padrón emitió el voto. Sin embargo, en el 20% de las ciudades del más bajo nivel de IDH aproximadamente un quinto de todos los inscritos fueron a las urnas. Es claro que en las ciudades con mayor estándar de vida hubo un nivel de participación cívica mucho más alto. Otra conclusión que merece un enfoque más claro es el desempeño electoral de la ex-presidenta Michelle Bachelet. Elegida con un 52% de todos los votos emitidos en la primaria presidencial, la candidata de la Nueva Mayoría claramente tuvo el mayor nivel de apoyo. Sin embargo, los datos muestran que tal solidez electoral no fue tan extensa como uno habría esperado. Los Índices de Desarrollo Humano elevados indican que hubo una relación estádisticamente fuerte y negativa con el apoyo recibido por Bachelet. En las comunas con mayor estándar de vida, la candidata de la izquierda tuvo un muy bajo rendimiento mientras que en las de menor Desarrollo Humano consiguió más apoyo de lo que el modelo habría esperado. Su nivel de apoyo electoral oscila entre un alto 85% del voto en las comunas de menores ingresos a un muy bajo 7 por ciento en las comuna con más alto índice de desarrollo. Una campaña enfocada en corregir la inequidades del país y mayor involucramiento estatal claramente cosechó muchos dividendos electorales en las comunas de menores ingresos. Una observación más cerca de los datos nos lleva a dos conclusiones bastante interesantes. Al comparar las 170 comunas con menores niveles de desarrollo humano se pudo notar que la ex-presidenta tuvo un mejor desempeño electoral en las que registran mayores niveles de ingreso. Esto indica que aunque el base de apoyo de Bachelet reside en la parte baja de la escala socio-económica las comunas donde recibió mayor respaldo son las que se ubican en la parte media, media-baja de la escala y no las con los índices más bajos. Ello le da apoyo a la teoría ya sabida que las comunas de mayor rendimiento electoral para la Nueva Mayoría (Concertación) no son las de menores ingresos sino las que se concentran en el medio del espectro socio-económico. Otro resultado interesante es la comparación entre el porcentaje de votos perdidos para la Alianza cuando es contrastado con el porcentaje que obtuvo Sebastián Piñera en la elección de 2009. La correlación entre el porcentaje de voto de Bachelet y la merma de apoyo electoral para los dos candidatos de la Alianza en la primaria presidencial indica que donde la ex-presidenta recibió el mayor nivel de apoyo la coalición derechista sufrió la más grande pérdida de votos. Es decir que Bachelet habría ganado apoyo de los mismos electores que antes sufragaron por Piñera. El mensaje de la candidata de la Nueva Mayoría de mayor inclusión social y económica parece haber atraído a muchos votantes en las comunas que anteriormente apoyaron al Presidente. Esta conclusión indica que el respaldo electoral – que antes había disfrutado la Alianza – ha sido marginalizado por la candidatura de Bachelet.
16
Otro aspecto analizado en este informe es la fuerte relación entre la adhesión al candidato independiente del pacto Nueva Mayoría, Andrés Velasco, y el Índice de Desarrollo Humano de la comuna. En la mayoría de las comunas que exhibieron extraordinarios niveles de participación electoral, Velasco recibió un porcentaje de votos elevados. Las seis comunas con los mayores índices de desarrollo humano y concurrencia a las urnas igualmente dieron al candidato independiente niveles de apoyo muy superiores al promedio nacional. En estas, el porcentaje de votos recibido osciló entre un 15 y 23 por ciento mientras que a nivel nacional obtuvo apenas uno de cada diez votos emitidos. Esto se explicaría por una variedad de razones. Uno puede concluir que un aumento en el nivel de participación electoral no solamente alimentó su mayor porcentaje sino que también su respaldo parece asociarse fuertemente con los electores mas involucrados en la política. Votar es un proceso racional a través de cual un elector debe invertir tiempo y esfuerzo para que tome un decisión correcta e informada. Sin embargo, el acceso a la información y el gasto de tiempo investigando las propuestas de cada candidato es una tarea que no todos los ciudadanos tienen ni al cual quieren dedicarse. Por tanto, los electores con mayores ingresos y mas informados están más predispuestos a realizar su deber cívico que aquellos que se ubican en los sectores más bajos de desarrollo. Como candidato independiente, Andrés Velasco enfrentó desafíos que tornaron más compleja su campaña, pues no contó con un partido que lo apoyara y contribuyera a movilizar a potenciales simpatizantes. Por tanto se destaca aún más el 9,25% que Velasco ganó a nivel nacional. Pudo captar el apoyo de un sector de la sociedad que no se sentía atraído ni por la Concertación ni por la Alianza. El fuerte respaldo de Velasco en comunas con elevados Índices de Desarrollo Humano y una clara predisposición para apoyar a candidatos del sector centro-derecha indica que su base de electores es probablemente gente de un nivel socioeconómico alto, muy informado y más centrista políticamente que los demás candidatos del pacto Nueva Mayoría. No se puede probar que los votos obtenidos por él le hizo daño a la Alianza, o más específicamente a la campaña de Allamand. El aumento del nivel de participación electoral surge no solo de un mayor estándar de vida sino también ocurre por la existencia de una nueva y distinta opción política. Esta candidatura independiente refleja una sociedad chilena que está en cambio. Ya no se divide claramente el electorado en una dicotomía política entre blanco y negro. La candidatura de Velasco ofreció una tercera opción, que reflejó la continuada evolución de opiniones de una sociedad modernizándose. El fuerte respaldo que obtuvo es asociado con el aumento de participación electoral, pero esto es probablemente efecto de la opción que se abrió para un sector políticamente creciente e importante, que quizás de no haber estado presente Velasco en la papeleta, no se habría sentido representado.
17
Regi
onPr
ovin
ciaCo
mun
a%
Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nuev
a
May
oría
Voto
s
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezOr
rego
Vela
sco
Long
ueira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Parti
cipac
ión
%Ba
chel
et%
Gom
ez%
Orre
go%
Vela
sco
%Lo
ngue
ira%
Alla
man
d
Arica
y Pa
rinac
ota
Arica
Arica
52.3
30.
736
2718
319
633
7550
1538
896
014
2318
6239
3536
1515
5653
17.4
678
.38
4.89
7.25
9.48
52.1
247
.88
Arica
y Pa
rinac
ota
Arica
Cam
aron
es54
.14
0.75
128
216
511
710
218
2322
8136
4839
5.83
61.8
210
.91
13.9
413
.33
69.2
330
.77
Arica
y Pa
rinac
ota
Parin
acot
aGe
nera
l Lag
os54
.83
0.67
016
610
363
931
09
2934
3001
5.53
90.2
90.
970.
008.
7446
.03
53.9
7
Arica
y Pa
rinac
ota
Parin
acot
aPu
tre54
.18
0.70
753
636
617
027
135
3921
7793
7028
7.63
74.0
49.
5610
.66
5.74
45.2
954
.71
Tara
pacá
Iqui
que
Iqui
que
60.7
00.
766
2076
413
968
6796
9705
1162
1144
1957
3363
3433
1470
8514
.12
69.4
88.
328.
1914
.01
49.4
850
.52
Tara
pacá
Tam
arug
alCa
miñ
a78
.41
0.61
924
511
912
610
73
63
7056
2963
8.27
89.9
22.
525.
042.
5255
.56
44.4
4
Tara
pacá
Tam
arug
alCo
lchan
e86
.81
0.60
310
764
4355
50
414
2928
413.
7785
.94
7.81
0.00
6.25
32.5
667
.44
Tara
pacá
Tam
arug
alHu
ara
61.9
30.
676
618
501
117
254
208
2217
7047
9866
6.26
50.7
041
.52
4.39
3.39
59.8
340
.17
Tara
pacá
Tam
arug
alPi
ca63
.32
0.79
378
154
024
139
930
8130
156
8547
1916
.55
73.8
95.
5615
.00
5.56
64.7
335
.27
Tara
pacá
Tam
arug
alPo
zo A
lmon
te54
.50
0.72
213
5210
8027
286
038
107
7513
713
510
299
13.1
379
.63
3.52
9.91
6.94
50.3
749
.63
Anto
faga
sta
Anto
faga
sta
Anto
faga
sta
47.6
70.
734
3397
725
599
8378
1812
192
922
0243
4737
9245
8623
9540
14.1
870
.79
3.63
8.60
16.9
845
.26
54.7
4
Anto
faga
sta
Anto
faga
sta
Mej
illon
es47
.96
0.73
012
8910
5123
887
637
6177
9314
584
2515
.30
83.3
53.
525.
807.
3339
.08
60.9
2
Anto
faga
sta
Anto
faga
sta
Sier
ra G
orda
40.4
60.
789
250
213
3718
013
416
1720
3172
7.88
84.5
16.
101.
887.
5145
.95
54.0
5
Anto
faga
sta
Anto
faga
sta
Tal T
al46
.05
0.71
616
6514
6520
013
2030
5065
104
9696
3317
.28
90.1
02.
053.
414.
4452
.00
48.0
0
Anto
faga
sta
El Lo
aCa
lam
a49
.56
0.75
716
674
1289
237
8294
3179
810
0616
5719
0218
8011
6119
14.3
673
.15
6.19
7.80
12.8
550
.29
49.7
1
Anto
faga
sta
El Lo
aOl
lagü
e48
.21
0.67
922
193
150
04
30
1724
1.28
78.9
50.
000.
0021
.05
100.
000.
00
Anto
faga
sta
El Lo
aSa
n Pe
dro
De A
taca
ma
49.9
40.
711
666
495
171
298
6967
6110
863
5158
12.9
160
.20
13.9
413
.54
12.3
263
.16
36.8
4
Anto
faga
sta
Toco
pilla
Mar
ía El
ena
41.6
30.
779
761
634
127
575
2213
2468
5972
2610
.53
90.6
93.
472.
053.
7953
.54
46.4
6
Anto
faga
sta
Toco
pilla
Toco
pilla
43.9
50.
690
3431
2895
536
2515
9610
717
729
024
621
386
16.0
486
.87
3.32
3.70
6.11
54.1
045
.90
Atac
ama
Chañ
aral
Chañ
aral
46.9
70.
714
1967
1634
333
1377
7768
112
178
155
1171
116
.80
84.2
74.
714.
166.
8553
.45
46.5
5
Atac
ama
Chañ
aral
Dieg
o De
Alm
agro
31.1
40.
789
2555
2319
236
2010
108
6313
810
712
914
689
17.3
986
.68
4.66
2.72
5.95
45.3
454
.66
Atac
ama
Copi
apó
Cald
era
47.4
80.
741
2706
2140
566
1807
105
8614
228
428
212
618
21.4
584
.44
4.91
4.02
6.64
50.1
849
.82
Atac
ama
Copi
apó
Copi
apó
49.0
20.
725
1807
213
932
4140
1073
985
290
714
3420
5620
8410
8673
16.6
377
.08
6.12
6.51
10.2
949
.66
50.3
4
Atac
ama
Copi
apó
Tier
ra A
mar
illa
44.1
30.
686
1936
1614
322
1386
6566
9715
816
410
892
17.7
785
.87
4.03
4.09
6.01
49.0
750
.93
Atac
ama
Huas
coAl
to D
el C
arm
en49
.55
0.66
469
152
616
545
026
1337
8679
4990
13.8
585
.55
4.94
2.47
7.03
52.1
247
.88
Atac
ama
Huas
coFr
eirin
a39
.97
0.69
311
9410
1118
386
147
5944
9885
5394
22.1
485
.16
4.65
5.84
4.35
53.5
546
.45
Atac
ama
Huas
coHu
asco
42.4
00.
695
1773
1502
271
1240
8080
102
128
143
7574
23.4
182
.56
5.33
5.33
6.79
47.2
352
.77
Atac
ama
Huas
coVa
llena
r47
.59
0.73
180
6464
2116
4352
8128
032
353
776
687
742
582
18.9
482
.25
4.36
5.03
8.36
46.6
253
.38
Coqu
imbo
Choa
paCa
nela
30.2
60.
644
2141
1949
192
1824
2141
6312
765
8480
25.2
593
.59
1.08
2.10
3.23
66.1
533
.85
Coqu
imbo
Choa
paIll
apel
38.7
40.
667
6158
5411
747
4661
129
326
295
321
426
25,8
6123
.81
86.1
42.
386.
025.
4542
.97
57.0
3
Coqu
imbo
Choa
paLo
s Vilo
s40
.56
0.67
536
2029
8763
325
9189
150
157
300
333
1641
722
.05
86.7
42.
985.
025.
2647
.39
52.6
1
Coqu
imbo
Choa
paSa
lam
anca
38.3
40.
676
4650
3920
730
3428
104
151
237
460
270
2075
622
.40
87.4
52.
653.
856.
0563
.01
36.9
9
Coqu
imbo
Elqu
iAn
daco
llo40
.16
0.67
523
3919
8335
617
9439
6783
189
167
1101
221
.24
90.4
71.
973.
384.
1953
.09
46.9
1
Coqu
imbo
Elqu
iCo
quim
bo48
.47
0.73
125
315
1992
953
8615
595
1058
1529
1747
2584
2802
1388
6318
.23
78.2
55.
317.
678.
7747
.98
52.0
2
Coqu
imbo
Elqu
iLa
Hig
uera
30.2
60.
670
918
751
167
695
1827
1113
433
4171
22.0
192
.54
2.40
3.60
1.46
80.2
419
.76
Coqu
imbo
Elqu
iLa
Sere
na48
.50
0.78
130
359
2247
578
8416
604
1410
1568
2893
3604
4280
1436
2721
.14
73.8
86.
276.
9812
.87
45.7
154
.29
Coqu
imbo
Elqu
iPa
igua
no49
.12
0.73
493
073
119
961
520
3066
126
7345
5720
.41
84.1
32.
744.
109.
0363
.32
36.6
8
Coqu
imbo
Elqu
iVi
cuña
48.9
60.
716
4021
3154
867
2731
8512
321
538
648
120
358
19.7
586
.59
2.69
3.90
6.82
44.5
255
.48
Coqu
imbo
Limar
íCo
mba
rbal
á32
.88
0.66
125
0021
3136
919
8238
6150
173
196
1204
320
.76
93.0
11.
782.
862.
3546
.88
53.1
2
Coqu
imbo
Limar
íM
onte
Pat
ria35
.13
0.65
359
1152
5066
148
1210
518
315
039
726
425
807
22.9
091
.66
2.00
3.49
2.86
60.0
639
.94
Coqu
imbo
Limar
íOv
alle
42.5
90.
725
1754
814
256
3292
1249
138
554
883
217
1915
7382
178
21.3
587
.62
2.70
3.84
5.84
52.2
247
.78
Coqu
imbo
Limar
íPu
nita
qui
33.6
40.
653
2110
1887
223
1706
3556
9014
974
9718
21.7
190
.41
1.85
2.97
4.77
66.8
233
.18
Coqu
imbo
Limar
íRi
o Hu
rtado
48.2
60.
653
961
733
228
646
2026
4112
810
047
4420
.26
88.1
32.
733.
555.
5956
.14
43.8
6
ANEXO. Base de datos utilizada en el estudio.
18
Regi
onPr
ovin
cia
Com
una
% P
iñer
a '0
9ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nue
va
May
oría
Vot
os
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezO
rreg
oV
elas
coLo
ngue
ira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Part
icip
ació
n%
Bach
elet
%G
omez
%O
rreg
o%
Vel
asco
%Lo
ngue
ira
%A
llam
and
Val
para
iso
Isla
De
Pasc
uaIs
la D
e Pa
scua
60.1
90.
715
777
568
209
378
2567
9810
510
446
6816
.65
66.5
54.
4011
.80
17.2
550
.24
49.7
6
Val
para
iso
Los
And
esCa
lle L
arga
42.0
50.
706
2619
2159
460
1878
6181
139
220
240
1005
726
.04
86.9
82.
833.
756.
4447
.83
52.1
7
Val
para
iso
Los
And
esLo
s A
ndes
49.2
50.
756
1161
187
1828
9364
1149
168
411
3214
1414
7951
679
22.4
773
.54
5.63
7.85
12.9
848
.88
51.1
2
Val
para
iso
Los
And
esRi
ncon
ada
44.2
90.
691
2040
1600
440
1315
4888
149
255
185
7855
25.9
782
.19
3.00
5.50
9.31
57.9
542
.05
Val
para
iso
Los
And
esSa
n Es
teba
n43
.68
0.73
229
3924
0553
419
9280
106
227
255
279
1324
622
.19
82.8
33.
334.
419.
4447
.75
52.2
5
Val
para
iso
Mar
ga M
arga
Lim
ache
60.2
20.
722
7777
5420
2357
4110
290
376
644
1171
1186
3452
822
.52
75.8
35.
356.
9411
.88
49.6
850
.32
Val
para
iso
Mar
ga M
arga
Olm
ué60
.31
0.70
130
4620
7697
015
6597
174
240
619
351
1380
122
.07
75.3
94.
678.
3811
.56
63.8
136
.19
Val
para
iso
Mar
ga M
arga
Qui
lpué
55.3
00.
752
2609
118
669
7422
1237
315
2119
8327
9237
9636
2611
7984
22.1
166
.28
8.15
10.6
214
.96
51.1
548
.85
Val
para
iso
Mar
ga M
arga
Vill
a A
lem
ana
58.7
20.
755
1798
012
313
5667
8126
954
1318
1915
2996
2671
8304
221
.65
66.0
07.
7510
.70
15.5
552
.87
47.1
3
Val
para
iso
Peto
rca
Cabi
ldo
39.2
20.
671
3877
3418
459
2979
7522
813
624
221
717
181
22.5
787
.16
2.19
6.67
3.98
52.7
247
.28
Val
para
iso
Peto
rca
La L
igua
45.9
00.
708
7775
6238
1537
5325
192
344
377
598
939
2754
328
.23
85.3
63.
085.
516.
0438
.91
61.0
9
Val
para
iso
Peto
rca
Papu
do52
.96
0.73
414
6084
062
056
930
106
135
216
404
4908
29.7
567
.74
3.57
12.6
216
.07
34.8
465
.16
Val
para
iso
Peto
rca
Peto
rca
35.9
00.
696
2360
2062
298
1847
4010
570
175
123
9014
26.1
889
.57
1.94
5.09
3.39
58.7
241
.28
Val
para
iso
Peto
rca
Zapa
llar
62.4
50.
743
2339
1225
1114
805
3014
025
061
649
869
3033
.75
65.7
12.
4511
.43
20.4
155
.30
44.7
0
Val
para
iso
Qui
llota
Cale
ra46
.21
0.70
099
1081
0918
0166
5630
047
168
275
310
4842
220
23.4
782
.08
3.70
5.81
8.41
41.8
158
.19
Val
para
iso
Qui
llota
Hiju
elas
55.0
00.
672
3082
2141
941
1803
4994
195
633
308
1410
921
.84
84.2
12.
294.
399.
1167
.27
32.7
3
Val
para
iso
Qui
llota
La C
ruz
56.4
10.
763
3240
2170
1070
1595
119
164
292
612
458
1200
826
.98
73.5
05.
487.
5613
.46
57.2
042
.80
Val
para
iso
Qui
llota
Nog
ales
40.9
70.
689
4362
3647
715
3065
113
161
308
322
393
1845
523
.64
84.0
43.
104.
418.
4545
.03
54.9
7
Val
para
iso
Qui
llota
Qui
llota
58.8
50.
726
1502
710
604
4423
7573
630
1039
1362
2037
2386
6850
221
.94
71.4
25.
949.
8012
.84
46.0
553
.95
Val
para
iso
San
Ant
onio
Alg
arro
bo63
.31
0.72
232
6018
6213
9812
8186
186
309
827
571
1077
630
.25
68.8
04.
629.
9916
.60
59.1
640
.84
Val
para
iso
San
Ant
onio
Cart
agen
a57
.20
0.70
838
6628
0010
6623
0199
161
239
550
516
1633
023
.67
82.1
83.
545.
758.
5451
.59
48.4
1
Val
para
iso
San
Ant
onio
El Q
uisc
o57
.74
0.74
528
0519
3686
914
7010
215
321
148
038
910
283
27.2
875
.93
5.27
7.90
10.9
055
.24
44.7
6
Val
para
iso
San
Ant
onio
El T
abo
56.1
40.
747
2414
1743
671
1410
5513
814
038
528
685
2628
.31
80.9
03.
167.
928.
0357
.38
42.6
2
Val
para
iso
San
Ant
onio
San
Ant
onio
44.7
90.
697
1758
514
516
3069
1212
457
165
911
6213
5517
1474
189
23.7
083
.52
3.93
4.54
8.00
44.1
555
.85
Val
para
iso
San
Ant
onio
Sant
o D
omin
go60
.72
0.75
133
7616
4017
3611
2671
153
290
1000
736
1024
532
.95
68.6
64.
339.
3317
.68
57.6
042
.40
Val
para
iso
San
Felip
e D
e
Aco
ncag
uaCa
tem
u46
.64
0.66
922
5218
7637
616
5638
5412
816
820
811
298
19.9
388
.27
2.03
2.88
6.82
44.6
855
.32
Val
para
iso
San
Felip
e D
e
Aco
ncag
uaLl
ailla
y46
.68
0.67
645
5637
1983
731
5013
017
626
337
146
619
494
23.3
784
.70
3.50
4.73
7.07
44.3
255
.68
Val
para
iso
San
Felip
e D
e
Aco
ncag
uaPa
nque
hue
45.7
60.
696
1281
930
351
769
2654
8121
713
459
6921
.46
82.6
92.
805.
818.
7161
.82
38.1
8
Val
para
iso
San
Felip
e D
e
Aco
ncag
uaPu
taen
do43
.60
0.73
427
2322
5546
819
2072
106
157
223
245
1268
221
.47
85.1
43.
194.
706.
9647
.65
52.3
5
Val
para
iso
San
Felip
e D
e
Aco
ncag
uaSa
n Fe
lipe
52.6
20.
730
1224
388
0234
4165
1545
368
411
5016
5717
8455
149
22.2
074
.02
5.15
7.77
13.0
748
.15
51.8
5
Val
para
iso
San
Felip
e D
e
Aco
ncag
uaSa
nta
Mar
ía44
.24
0.69
928
3523
1851
719
9273
107
146
248
269
1111
225
.51
85.9
43.
154.
626.
3047
.97
52.0
3
Val
para
iso
Val
para
íso
Casa
Bla
nca
55.1
50.
712
4905
3562
1343
2660
170
370
362
624
719
1975
624
.83
74.6
84.
7710
.39
10.1
646
.46
53.5
4
Val
para
iso
Val
para
íso
Con
Con
58.4
40.
781
9707
5800
3907
3499
338
683
1280
2191
1716
3062
931
.69
60.3
35.
8311
.78
22.0
756
.08
43.9
2
Val
para
iso
Val
para
íso
Juan
Fer
nand
ez58
.71
0.74
420
310
895
756
819
1481
841
24.1
469
.44
5.56
7.41
17.5
914
.74
85.2
6
Val
para
iso
Val
para
íso
Puch
unca
ví54
.68
0.73
427
9520
5873
715
5811
016
322
738
834
912
571
22.2
375
.70
5.34
7.92
11.0
352
.65
47.3
5
Val
para
iso
Val
para
íso
Qui
nter
o56
.88
0.73
348
1735
7512
4228
6317
418
835
061
263
020
714
23.2
580
.08
4.87
5.26
9.79
49.2
850
.72
Val
para
iso
Val
para
íso
Val
para
íso
52.4
20.
701
5090
238
156
1274
627
981
2651
3090
4434
6468
6278
2814
1418
.09
73.3
36.
958.
1011
.62
50.7
549
.25
Val
para
iso
Val
para
íso
Viñ
a D
el M
ar58
.69
0.76
666
659
4066
225
997
2524
928
5644
8380
7414
986
1101
128
6203
23.2
962
.09
7.02
11.0
319
.86
57.6
542
.35
Met
ropo
litan
aCh
acab
uco
Colin
a61
.07
0.72
616
164
9660
6504
6551
331
972
1806
4061
2443
6640
324
.34
67.8
23.
4310
.06
18.7
062
.44
37.5
6
Met
ropo
litan
aCh
acab
uco
Lam
pa53
.52
0.69
778
9757
6321
3443
7723
639
275
896
511
6940
612
19.4
475
.95
4.10
6.80
13.1
545
.22
54.7
8
Met
ropo
litan
aCh
acab
uco
Til T
il49
.31
0.70
629
9523
3665
919
4586
111
194
336
323
1271
623
.55
83.2
63.
684.
758.
3050
.99
49.0
1
Met
ropo
litan
aCo
rdill
era
Pirq
ue60
.19
0.80
750
2630
7619
5019
3216
432
265
893
910
1118
857
26.6
562
.81
5.33
10.4
721
.39
48.1
551
.85
Met
ropo
litan
aCo
rdill
era
Puen
te A
lto
48.8
10.
773
5495
141
788
1316
329
997
2551
3648
5592
4630
8533
3260
6016
.85
71.7
86.
108.
7313
.38
35.1
764
.83
Met
ropo
litan
aCo
rdill
era
San
José
de
Mai
po51
.47
0.75
934
8825
8989
918
3318
820
536
339
050
914
218
24.5
370
.80
7.26
7.92
14.0
243
.38
56.6
2
19
Regi
onPr
ovin
ciaCo
mun
a%
Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nuev
a
May
oría
Voto
s
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezOr
rego
Vela
sco
Long
ueira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Parti
cipac
ión
%Ba
chel
et%
Gom
ez%
Orre
go%
Vela
sco
%Lo
ngue
ira%
Alla
man
d
Met
ropo
litan
aM
aipo
Buin
55.0
60.
731
1306
588
8641
7964
2939
072
113
4627
4314
3659
078
22.1
172
.35
4.39
8.11
15.1
565
.64
34.3
6
Met
ropo
litan
aM
aipo
Cale
ra D
e Ta
ngo
59.5
10.
792
5763
3573
2190
2248
146
401
778
1363
827
1870
630
.81
62.9
24.
0911
.22
21.7
762
.24
37.7
6
Met
ropo
litan
aM
aipo
Pain
e55
.29
0.71
810
156
6855
3301
5275
271
488
821
2204
1097
4428
122
.94
76.9
53.
957.
1211
.98
66.7
733
.23
Met
ropo
litan
aM
aipo
San
Bern
ardo
50.6
70.
712
3815
527
832
1032
320
847
1410
2250
3325
6379
3944
2046
3518
.65
74.9
05.
078.
0811
.95
61.7
938
.21
Met
ropo
litan
aM
elip
illa
Alhu
é45
.15
0.70
098
979
219
763
312
9453
102
9566
7614
.81
79.9
21.
5211
.87
6.69
51.7
848
.22
Met
ropo
litan
aM
elip
illa
Cura
caví
49.1
50.
710
5720
4247
1473
3433
110
275
429
888
585
2196
926
.04
80.8
32.
596.
4810
.10
60.2
939
.71
Met
ropo
litan
aM
elip
illa
Mar
ía Pi
nto
45.4
50.
698
2073
1612
461
1341
3895
138
279
182
9438
21.9
683
.19
2.36
5.89
8.56
60.5
239
.48
Met
ropo
litan
aM
elip
illa
Mel
ipill
a51
.45
0.73
518
173
1333
848
3510
612
460
817
1449
2885
1950
8550
221
.25
79.5
63.
456.
1310
.86
59.6
740
.33
Met
ropo
litan
aM
elip
illa
San
Pedr
o50
.47
0.70
113
8810
7431
490
147
5472
206
108
7345
18.9
083
.89
4.38
5.03
6.70
65.6
134
.39
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goCe
rrillo
s50
.07
0.74
314
246
1094
633
0080
5549
995
314
3914
2818
7266
009
21.5
873
.59
4.56
8.71
13.1
543
.27
56.7
3
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goCe
rro N
avia
43.8
10.
683
2344
519
055
4390
1609
559
094
214
2817
8726
0311
5602
20.2
884
.47
3.10
4.94
7.49
40.7
159
.29
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goCo
ncha
lí48
.11
0.70
726
333
2061
057
2315
688
871
1695
2356
3047
2676
1198
1021
.98
76.1
24.
238.
2211
.43
53.2
446
.76
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goEl
Bos
que
49.6
30.
711
2933
423
232
6102
1845
899
914
9122
8432
2828
7413
5613
21.6
379
.45
4.30
6.42
9.83
52.9
047
.10
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goEs
tacio
n Ce
ntra
l47
.01
0.73
527
528
2130
262
2615
842
1143
1731
2586
3307
2919
1286
5021
.40
74.3
75.
378.
1312
.14
53.1
246
.88
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goHu
echu
raba
47.0
70.
737
1547
611
857
3619
8415
492
1075
1875
1878
1741
6075
225
.47
70.9
74.
159.
0715
.81
51.8
948
.11
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goIn
depe
nden
cia52
.82
0.70
917
297
1279
944
9887
2888
612
5519
3021
6123
3775
749
22.8
368
.19
6.92
9.81
15.0
848
.04
51.9
6
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLa
Cist
erna
54.2
00.
775
1939
814
050
5348
9203
959
1568
2320
2711
2637
8313
323
.33
65.5
06.
8311
.16
16.5
150
.69
49.3
1
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLa
Flor
ida
48.5
90.
773
6811
251
852
1626
033
356
3605
6232
8659
8092
8168
2852
7423
.88
64.3
36.
9512
.02
16.7
049
.77
50.2
3
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLa
Gra
nja
44.3
30.
689
1866
815
499
3169
1213
862
413
5613
8115
8915
8010
2932
18.1
478
.31
4.03
8.75
8.91
50.1
449
.86
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLa
Pin
tana
41.6
30.
679
2119
418
210
2984
1576
148
087
110
9815
4214
4212
7086
16.6
886
.55
2.64
4.78
6.03
51.6
848
.32
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLa
Rei
na57
.73
0.88
331
741
2041
911
322
8141
1795
4111
6372
5933
5389
8690
636
.52
39.8
78.
7920
.13
31.2
152
.40
47.6
0
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLa
s Con
des
75.8
70.
933
9869
842
384
5631
410
774
2443
8637
2053
033
972
2234
223
1725
42.5
925
.42
5.76
20.3
848
.44
60.3
339
.67
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLo
Bar
nech
ea76
.66
0.91
226
793
8980
1781
331
8032
213
0441
7410
946
6867
6176
643
.38
35.4
13.
5914
.52
46.4
861
.45
38.5
5
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLo
Espe
jo41
.06
0.65
719
131
1645
226
7913
945
530
846
1131
1271
1408
9319
620
.53
84.7
63.
225.
146.
8747
.44
52.5
6
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goLo
Pra
do45
.34
0.71
520
830
1700
738
2313
437
742
1185
1643
1758
2065
8876
123
.47
79.0
14.
366.
979.
6645
.98
54.0
2
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goM
acul
48.5
60.
806
2625
720
107
6150
1209
514
1832
5133
4329
2632
2498
497
26.6
660
.15
7.05
16.1
716
.63
47.5
852
.42
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goM
aipú
49.1
50.
782
7077
455
398
1537
636
397
3733
5671
9597
7086
8290
3364
5121
.04
65.7
06.
7410
.24
17.3
246
.08
53.9
2
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goÑu
ñoa
52.6
90.
860
6214
442
927
1921
719
953
4573
6789
1161
288
2510
392
1738
4835
.75
46.4
810
.65
15.8
227
.05
45.9
254
.08
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goPe
dro
Agui
rre C
erda
40.2
80.
708
2353
619
653
3883
1593
089
511
6216
6618
0420
7996
543
24.3
881
.06
4.55
5.91
8.48
46.4
653
.54
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goPe
ñalo
len
47.1
50.
743
4507
037
322
7748
2031
417
1711
233
4058
3899
3849
1720
4726
.20
54.4
34.
6030
.10
10.8
750
.32
49.6
8
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goPr
ovid
encia
65.2
90.
911
5242
630
447
2197
910
118
3073
5339
1191
712
182
9797
1566
0033
.48
33.2
310
.09
17.5
439
.14
55.4
344
.57
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goPu
dahu
el45
.57
0.73
531
646
2570
459
4220
031
1190
1609
2874
3005
2937
1480
5321
.37
77.9
34.
636.
2611
.18
50.5
749
.43
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goQu
ilicu
ra48
.82
0.78
222
475
1779
946
7612
676
911
1435
2777
2261
2415
1105
8920
.32
71.2
25.
128.
0615
.60
48.3
551
.65
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goQu
inta
Nor
mal
48.3
90.
723
2125
016
419
4831
1200
196
914
0920
4023
4024
9198
584
21.5
673
.09
5.90
8.58
12.4
248
.44
51.5
6
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goRe
cole
ta49
.37
0.69
729
725
2258
071
4516
771
1206
1816
2787
4050
3095
1532
7119
.39
74.2
75.
348.
0412
.34
56.6
843
.32
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goRe
nca
45.4
70.
709
2210
017
359
4741
1402
066
410
5716
1830
1317
2810
9142
20.2
580
.77
3.83
6.09
9.32
63.5
536
.45
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goSa
n Jo
aqui
n43
.66
0.71
918
945
1556
833
7712
001
706
1228
1633
1682
1695
8375
622
.62
77.0
94.
537.
8910
.49
49.8
150
.19
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goSa
n M
igue
l48
.63
0.76
523
349
1720
461
4510
613
1474
1925
3192
2810
3335
9431
924
.76
61.6
98.
5711
.19
18.5
545
.73
54.2
7
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goSa
n Ra
mon
44.0
10.
679
1753
314
908
2625
1259
942
286
010
2713
5412
7182
113
21.3
584
.51
2.83
5.77
6.89
51.5
848
.42
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goSa
ntia
go52
.80
0.80
756
709
4043
916
270
2281
042
6747
7485
8881
4881
2226
6963
21.2
456
.41
10.5
511
.81
21.2
450
.08
49.9
2
Met
ropo
litan
aSa
ntia
goVi
tacu
ra81
.31
0.94
940
112
1431
125
801
2704
662
3218
7727
1582
099
8178
474
51.1
218
.89
4.63
22.4
953
.99
61.3
238
.68
Met
ropo
litan
aTa
laga
nte
El M
onte
53.1
50.
688
5608
4322
1286
3433
145
268
476
720
566
2429
423
.08
79.4
33.
356.
2011
.01
55.9
944
.01
Met
ropo
litan
aTa
laga
nte
Isla D
e M
aipo
52.2
90.
724
5125
3803
1322
2816
131
373
483
679
643
2324
922
.04
74.0
53.
449.
8112
.70
51.3
648
.64
Met
ropo
litan
aTa
laga
nte
Padr
e Hu
rtado
45.2
00.
728
7765
6133
1632
4749
255
393
736
731
901
3355
623
.14
77.4
34.
166.
4112
.00
44.7
955
.21
Met
ropo
litan
aTa
laga
nte
Peña
flor
50.2
10.
753
1461
410
916
3698
8075
535
732
1574
2174
1524
6222
623
.49
73.9
74.
906.
7114
.42
58.7
941
.21
Met
ropo
litan
aTa
laga
nte
Tala
gant
e55
.80
0.74
913
650
9830
3820
7025
431
884
1490
2048
1772
4982
127
.40
71.4
64.
388.
9915
.16
53.6
146
.39
20
Regi
onPr
ovin
ciaCo
mun
a%
Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nuev
a
May
oría
Voto
s
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezOr
rego
Vela
sco
Long
ueira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Parti
cipac
ión
%Ba
chel
et%
Gom
ez%
Orre
go%
Vela
sco
%Lo
ngue
ira%
Alla
man
d
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Code
gua
49.9
40.
706
2216
1749
467
1420
5914
212
826
020
710
139
21.8
681
.19
3.37
8.12
7.32
55.6
744
.33
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Coín
co54
.58
0.67
813
4710
0734
084
624
6077
144
196
6457
20.8
684
.01
2.38
5.96
7.65
42.3
557
.65
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Colta
uco
44.3
10.
644
2810
2200
610
1910
6589
136
317
293
1409
719
.93
86.8
22.
954.
056.
1851
.97
48.0
3
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Doñi
hue
44.9
30.
685
3698
2966
732
2474
120
122
250
406
326
1666
722
.19
83.4
14.
054.
118.
4355
.46
44.5
4
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Gran
eros
48.3
80.
691
6182
4858
1324
3965
197
248
448
701
623
2410
825
.64
81.6
24.
065.
109.
2252
.95
47.0
5
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Las C
abra
s48
.05
0.66
131
4323
2781
619
2376
171
157
572
244
1812
017
.35
82.6
43.
277.
356.
7570
.10
29.9
0
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Mac
halí
47.6
90.
730
7269
5345
1924
3938
301
366
740
964
960
2772
926
.21
73.6
85.
636.
8513
.84
50.1
049
.90
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Mal
loa
53.8
80.
649
2686
1947
739
1645
6396
143
430
309
1153
323
.29
84.4
93.
244.
937.
3458
.19
41.8
1
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Mos
taza
l48
.53
0.69
142
6732
1810
4927
2385
119
291
652
397
1839
723
.19
84.6
22.
643.
709.
0462
.15
37.8
5
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Oliv
ar50
.78
0.66
126
2619
5667
015
2564
114
253
361
309
1116
623
.52
77.9
73.
275.
8312
.93
53.8
846
.12
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Peum
o44
.39
0.67
429
6524
2254
319
4516
899
210
347
196
1192
724
.86
80.3
16.
944.
098.
6763
.90
36.1
0
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Pich
ideg
ua44
.06
0.65
227
0421
6653
818
5087
143
8637
016
815
363
17.6
085
.41
4.02
6.60
3.97
68.7
731
.23
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Quin
ta d
e Ti
lcoco
50.7
30.
678
3240
2618
622
2247
7413
316
430
831
411
472
28.2
485
.83
2.83
5.08
6.26
49.5
250
.48
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Ranc
agua
50.6
80.
732
3890
727
915
1099
220
261
1475
2291
3888
5584
5408
1778
1821
.88
72.5
85.
288.
2113
.93
50.8
049
.20
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Reng
o47
.33
0.68
010
164
7967
2197
6525
335
449
658
1132
1065
4380
723
.20
81.9
04.
205.
648.
2651
.52
48.4
8
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
Requ
ínoa
47.6
40.
668
4909
3620
1289
3044
112
132
332
752
537
2016
424
.35
84.0
93.
093.
659.
1758
.34
41.6
6
O'Hi
ggin
sCa
chap
oal
San
Vice
nte
50.9
10.
694
7677
5730
1947
4471
199
476
584
1134
813
3619
521
.21
78.0
33.
478.
3110
.19
58.2
441
.76
O'Hi
ggin
sCa
rden
al C
aro
La Es
trella
46.8
30.
696
848
487
361
416
1634
2120
415
732
6425
.98
85.4
23.
296.
984.
3156
.51
43.4
9
O'Hi
ggin
sCa
rden
al C
aro
Litue
che
47.6
70.
645
1500
960
540
719
1819
033
425
115
5513
27.2
174
.90
1.88
19.7
93.
4478
.70
21.3
0
O'Hi
ggin
sCa
rden
al C
aro
Mar
chih
ue43
.68
0.67
012
6294
631
680
024
6359
194
122
6481
19.4
784
.57
2.54
6.66
6.24
61.3
938
.61
O'Hi
ggin
sCa
rden
al C
aro
Navi
dad
42.3
10.
651
1425
1132
293
973
2274
6312
716
655
1025
.86
85.9
51.
946.
545.
5743
.34
56.6
6
O'Hi
ggin
sCa
rden
al C
aro
Pare
done
s37
.67
0.62
815
9612
9729
912
0122
2747
115
184
6196
25.7
692
.60
1.70
2.08
3.62
38.4
661
.54
O'Hi
ggin
sCa
rden
al C
aro
Pich
ilem
u51
.82
0.67
728
2920
6676
316
5064
194
158
391
372
1190
423
.77
79.8
63.
109.
397.
6551
.25
48.7
5
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaCh
épica
49.6
90.
637
2240
1461
779
1254
4079
8849
828
113
042
17.1
885
.83
2.74
5.41
6.02
63.9
336
.07
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaCh
imba
rong
o50
.85
0.67
450
5639
7710
7933
8687
170
334
575
504
2745
418
.42
85.1
42.
194.
278.
4053
.29
46.7
1
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaLo
lol
46.5
70.
628
1547
1187
360
959
3711
279
200
160
6496
23.8
180
.79
3.12
9.44
6.66
55.5
644
.44
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaNa
ncag
ua48
.24
0.66
530
6924
7559
421
0968
105
193
314
280
1409
021
.78
85.2
12.
754.
247.
8052
.86
47.1
4
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaPa
lmill
a48
.04
0.67
618
7214
9138
112
8632
8291
236
145
9768
19.1
686
.25
2.15
5.50
6.10
61.9
438
.06
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaPe
ralil
lo45
.11
0.65
321
5516
7148
414
4827
8211
424
124
393
5823
.03
86.6
51.
624.
916.
8249
.79
50.2
1
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaPl
acill
a46
.57
0.62
117
2113
2339
811
1435
5711
721
018
874
3023
.16
84.2
02.
654.
318.
8452
.76
47.2
4
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaPu
man
que
44.4
90.
635
839
500
339
449
826
1776
263
3702
22.6
689
.80
1.60
5.20
3.40
22.4
277
.58
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaSa
n Fe
rnan
do54
.49
0.72
512
837
9162
3675
6897
477
756
1032
1815
1860
5700
822
.52
75.2
85.
218.
2511
.26
49.3
950
.61
O'Hi
ggin
sCo
lchag
uaSa
nta C
ruz
50.6
50.
719
5714
4265
1449
3296
162
341
466
736
713
2840
220
.12
77.2
83.
808.
0010
.93
50.7
949
.21
Mau
leCa
uque
nes
Cauq
uene
s61
.00
0.65
664
7042
2022
5035
0815
025
430
810
9011
6036
337
17.8
183
.13
3.55
6.02
7.30
48.4
451
.56
Mau
leCa
uque
nes
Chan
co51
.79
0.61
221
8014
8269
813
7136
3639
230
468
9119
23.9
192
.51
2.43
2.43
2.63
32.9
567
.05
Mau
leCa
uque
nes
Pellu
hue
57.5
60.
694
1539
1112
427
965
3166
5024
118
664
3123
.93
86.7
82.
795.
944.
5056
.44
43.5
6
Mau
leCu
ricó
Curic
ó48
.81
0.71
025
014
1857
164
4314
419
894
1232
2026
3457
2986
1045
3023
.93
77.6
44.
816.
6310
.91
53.6
646
.34
Mau
leCu
ricó
Hual
añe
35.6
80.
631
2304
1923
381
1726
4670
8116
421
788
7725
.95
89.7
62.
393.
644.
2143
.04
56.9
6
Mau
leCu
ricó
Lican
tén
39.8
40.
705
1709
1342
367
1179
5540
6823
113
666
9325
.53
87.8
54.
102.
985.
0762
.94
37.0
6
Mau
leCu
ricó
Mol
ina
38.7
20.
663
9589
7777
1812
6889
188
243
457
1103
709
3607
326
.58
88.5
82.
423.
125.
8860
.87
39.1
3
Mau
leCu
ricó
Rauc
o42
.69
0.65
924
5919
5050
916
8660
7612
831
819
191
2826
.94
86.4
63.
083.
906.
5662
.48
37.5
2
Mau
leCu
ricó
Rom
eral
46.4
70.
668
3095
2351
744
1948
5214
920
240
234
212
515
24.7
382
.86
2.21
6.34
8.59
54.0
345
.97
Mau
leCu
ricó
Sagr
ada F
amili
a35
.75
0.67
238
1832
4057
828
7844
122
196
335
243
1472
225
.93
88.8
31.
363.
776.
0557
.96
42.0
4
Mau
leCu
ricó
Teno
48.2
40.
648
3796
2856
940
2373
9812
725
859
834
222
253
17.0
683
.09
3.43
4.45
9.03
63.6
236
.38
Mau
leCu
ricó
Vich
uque
n47
.54
0.67
812
7696
930
780
321
6679
156
151
4898
26.0
582
.87
2.17
6.81
8.15
50.8
149
.19
Mau
leLin
ares
Colb
ún40
.35
0.63
837
1232
0550
729
8436
7011
530
020
716
029
23.1
693
.10
1.12
2.18
3.59
59.1
740
.83
21
Regi
onPr
ovin
ciaCo
mun
a%
Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nuev
a
May
oría
Voto
s
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezOr
rego
Vela
sco
Long
ueira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Parti
cipac
ión
%Ba
chel
et%
Gom
ez%
Orre
go%
Vela
sco
%Lo
ngue
ira%
Alla
man
d
Mau
leLin
ares
Linar
es53
.90
0.71
016
830
1221
346
1799
0450
476
610
3923
2522
9274
762
22.5
181
.09
4.13
6.27
8.51
50.3
649
.64
Mau
leLin
ares
Long
aví
49.0
90.
626
4907
3773
1134
3454
9499
126
560
574
2459
919
.95
91.5
52.
492.
623.
3449
.38
50.6
2
Mau
leLin
ares
Parra
l56
.97
0.65
678
0655
1622
9047
2316
427
435
514
1187
935
192
22.1
885
.62
2.97
4.97
6.44
61.6
238
.38
Mau
leLin
ares
Retir
o58
.46
0.64
926
1618
2279
416
4034
5494
428
366
1542
916
.96
90.0
11.
872.
965.
1653
.90
46.1
0
Mau
leLin
ares
San
Javi
er47
.91
0.65
482
8462
7620
0852
6720
442
038
510
3097
835
465
23.3
683
.92
3.25
6.69
6.13
51.2
948
.71
Mau
leLin
ares
Villa
Ale
gre
48.0
00.
648
3448
2582
866
2288
6097
137
502
364
1256
227
.45
88.6
12.
323.
765.
3157
.97
42.0
3
Mau
leLin
ares
Yerb
as B
uena
s46
.08
0.64
028
9123
2756
420
5462
114
9731
225
213
486
21.4
488
.27
2.66
4.90
4.17
55.3
244
.68
Mau
leTa
lcaCo
nstit
ució
n45
.21
0.71
585
1169
6815
4358
9824
634
947
573
780
637
020
22.9
984
.64
3.53
5.01
6.82
47.7
652
.24
Mau
leTa
lcaCu
rept
o41
.31
0.64
420
0316
0340
014
1155
5978
277
123
1014
119
.75
88.0
23.
433.
684.
8769
.25
30.7
5
Mau
leTa
lcaEm
pedr
ado
50.8
80.
637
920
613
307
534
1628
3521
394
4280
21.5
087
.11
2.61
4.57
5.71
69.3
830
.62
Mau
leTa
lcaM
aule
41.3
90.
681
4089
3324
765
2800
9926
715
842
434
117
077
23.9
484
.24
2.98
8.03
4.75
55.4
244
.58
Mau
leTa
lcaPe
larc
o47
.63
0.65
318
4114
3240
911
8720
133
9223
317
678
0423
.59
82.8
91.
409.
296.
4256
.97
43.0
3
Mau
leTa
lcaPe
ncah
ue41
.76
0.64
922
4315
7866
513
0542
174
5741
325
299
5622
.53
82.7
02.
6611
.03
3.61
62.1
137
.89
Mau
leTa
lcaRí
o Cl
aro
40.4
50.
671
2296
1845
451
1663
3071
8122
222
910
489
21.8
990
.14
1.63
3.85
4.39
49.2
250
.78
Mau
leTa
lcaSa
n Cl
emen
te36
.60
0.65
972
5260
9511
5750
3916
060
029
666
948
833
590
21.5
982
.67
2.63
9.84
4.86
57.8
242
.18
Mau
leTa
lcaSa
n Ra
fael
43.0
50.
629
2099
1736
363
1519
2513
260
225
138
7464
28.1
287
.50
1.44
7.60
3.46
61.9
838
.02
Mau
leTa
lcaTa
lca43
.53
0.73
138
600
2929
493
0623
056
1453
2014
2771
4626
4680
1637
2523
.58
78.7
14.
966.
889.
4649
.71
50.2
9
Biob
íoAr
auco
Arau
co41
.23
0.70
469
5554
6414
9147
3515
218
938
872
177
028
409
24.4
886
.66
2.78
3.46
7.10
48.3
651
.64
Biob
íoAr
auco
Cañe
te53
.26
0.64
156
9140
2516
6634
3915
125
518
084
582
127
123
20.9
885
.44
3.75
6.34
4.47
50.7
249
.28
Biob
íoAr
auco
Cont
ulm
o55
.26
0.60
312
2689
533
178
428
3845
172
159
5645
21.7
287
.60
3.13
4.25
5.03
51.9
648
.04
Biob
íoAr
auco
Cura
nila
hue
51.2
90.
643
5978
4808
1170
4167
137
261
243
584
586
2921
720
.46
86.6
72.
855.
435.
0549
.91
50.0
9
Biob
íoAr
auco
Lebu
49.8
60.
633
4519
3869
650
3377
138
208
146
302
348
2095
921
.56
87.2
83.
575.
383.
7746
.46
53.5
4
Biob
íoAr
auco
Los A
lam
os46
.85
0.64
538
4728
0910
3825
5388
112
5670
932
916
291
23.6
190
.89
3.13
3.99
1.99
68.3
031
.70
Biob
íoAr
auco
Tirú
a56
.25
0.58
412
0077
342
770
219
2131
180
247
8275
14.5
090
.82
2.46
2.72
4.01
42.1
557
.85
Biob
íoBi
obío
Antu
co40
.91
0.66
211
0695
415
278
118
103
5273
7943
6325
.35
81.8
71.
8910
.80
5.45
48.0
351
.97
Biob
íoBi
obío
Cabr
ero
45.8
00.
635
5423
4548
875
3551
9663
027
137
749
822
528
24.0
778
.08
2.11
13.8
55.
9643
.09
56.9
1
Biob
íoBi
obío
Laja
43.8
80.
665
4393
3455
938
2806
114
206
329
439
499
2058
621
.34
81.2
23.
305.
969.
5246
.80
53.2
0
Biob
íoBi
obío
Los A
ngel
es60
.63
0.69
629
795
2002
097
7515
606
951
1296
2167
4737
5038
1422
7520
.94
77.9
54.
756.
4710
.82
48.4
651
.54
Biob
íoBi
obío
Mul
chén
46.0
90.
639
5718
4829
889
4138
147
304
240
458
431
2530
922
.59
85.6
93.
046.
304.
9751
.52
48.4
8
Biob
íoBi
obío
Nacim
ient
o49
.16
0.65
648
7039
7889
233
2313
325
127
151
537
723
199
20.9
983
.53
3.34
6.31
6.81
57.7
442
.26
Biob
íoBi
obío
Negr
ete
53.5
60.
629
2116
1693
423
1509
3348
103
281
142
8208
25.7
889
.13
1.95
2.84
6.08
66.4
333
.57
Biob
íoBi
obío
Quila
co51
.42
0.63
570
556
414
146
126
5126
7071
4256
16.5
681
.74
4.61
9.04
4.61
49.6
550
.35
Biob
íoBi
obío
Quill
eco
56.7
80.
641
1676
1361
315
1202
3866
5516
515
091
1118
.40
88.3
22.
794.
854.
0452
.38
47.6
2
Biob
íoBi
obío
San
Rose
ndo
38.5
50.
647
1128
945
183
776
3083
5667
116
4312
26.1
682
.12
3.17
8.78
5.93
36.6
163
.39
Biob
íoBi
obío
Sant
a Bar
bara
61.3
40.
637
1756
1230
526
947
7610
510
229
323
312
432
14.1
276
.99
6.18
8.54
8.29
55.7
044
.30
Biob
íoBi
obío
Tuca
pel
43.7
70.
655
2605
2242
363
1983
4587
127
197
166
1195
521
.79
88.4
52.
013.
885.
6654
.27
45.7
3
Biob
íoBi
obío
Yum
bel
49.5
50.
597
4803
3692
1111
3105
154
218
215
478
633
1918
425
.04
84.1
04.
175.
905.
8243
.02
56.9
8
Biob
íoCo
ncep
ción
Chig
uaya
nte
44.5
50.
764
1456
311
366
3197
8712
543
786
1325
1395
1802
5916
724
.61
76.6
54.
786.
9211
.66
43.6
356
.37
Biob
íoCo
ncep
ción
Conc
epció
n51
.84
0.75
746
004
3138
114
623
2099
519
3935
6748
8067
7578
4819
6876
23.3
766
.90
6.18
11.3
715
.55
46.3
353
.67
Biob
íoCo
ncep
ción
Coro
nel
42.8
10.
682
1865
915
453
3206
1334
944
682
383
510
8821
1881
026
23.0
386
.38
2.89
5.33
5.40
33.9
466
.06
Biob
íoCo
ncep
ción
Flor
ida
50.1
10.
604
1913
1502
411
1274
4091
9724
816
310
250
18.6
684
.82
2.66
6.06
6.46
60.3
439
.66
Biob
íoCo
ncep
ción
Hual
qui
44.1
10.
666
4657
3866
791
3228
126
254
258
438
353
1820
425
.58
83.5
03.
266.
576.
6755
.37
44.6
3
Biob
íoCo
ncep
ción
Lota
42.1
10.
643
1205
310
408
1645
9126
253
581
448
660
985
4789
925
.16
87.6
82.
435.
584.
3040
.12
59.8
8
Biob
íoCo
ncep
ción
Penc
o38
.40
0.68
911
504
9781
1723
8080
320
683
698
802
921
3971
928
.96
82.6
13.
276.
987.
1446
.55
53.4
5
Biob
íoCo
ncep
ción
San
Pedr
o de
la P
az48
.10
0.78
718
024
1306
549
5986
7681
313
7921
9719
5630
0369
750
25.8
466
.41
6.22
10.5
516
.82
39.4
460
.56
Biob
íoCo
ncep
ción
Sant
a Jua
na51
.20
0.62
622
0516
1958
613
2347
9615
335
123
511
805
18.6
881
.72
2.90
5.93
9.45
59.9
040
.10
22
Regi
onPr
ovin
ciaCo
mun
a%
Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nuev
a
May
oría
Voto
s
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezOr
rego
Vela
sco
Long
ueira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Parti
cipac
ión
%Ba
chel
et%
Gom
ez%
Orre
go%
Vela
sco
%Lo
ngue
ira%
Alla
man
d
Biob
íoCo
ncep
ción
Talca
huan
o51
.49
0.73
127
004
2020
567
9914
900
1087
1836
2382
3038
3761
1307
2220
.66
73.7
45.
389.
0911
.79
44.6
855
.32
Biob
íoCo
ncep
ción
Tom
é47
.61
0.66
811
214
9124
2090
7524
335
652
613
937
1153
4720
523
.76
82.4
63.
677.
156.
7244
.83
55.1
7
Biob
íoÑu
ble
Buln
es51
.25
0.62
645
3834
1511
2329
0810
518
421
847
365
019
325
23.4
885
.15
3.07
5.39
6.38
42.1
257
.88
Biob
íoÑu
ble
Chill
an52
.47
0.71
434
651
2561
790
3420
690
1093
1581
2253
4199
4835
1392
5624
.88
80.7
74.
276.
178.
7946
.48
53.5
2
Biob
íoÑu
ble
Chill
an V
iejo
54.6
10.
732
5272
4129
1143
3405
258
201
265
526
617
1797
929
.32
82.4
76.
254.
876.
4246
.02
53.9
8
Biob
íoÑu
ble
Cobq
uecu
ra56
.26
0.63
312
4887
537
379
827
2624
8628
753
3223
.41
91.2
03.
092.
972.
7423
.06
76.9
4
Biob
íoÑu
ble
Coel
emu
47.1
40.
611
3285
2505
780
2182
7010
414
930
048
014
609
22.4
987
.11
2.79
4.15
5.95
38.4
661
.54
Biob
íoÑu
ble
Coih
ueco
48.0
90.
639
3996
3117
879
2847
5610
411
031
056
919
881
20.1
091
.34
1.80
3.34
3.53
35.2
764
.73
Biob
íoÑu
ble
El C
arm
en64
.45
0.61
116
3311
6147
296
228
8289
215
257
1187
713
.75
82.8
62.
417.
067.
6745
.55
54.4
5
Biob
íoÑu
ble
Ninh
ue51
.94
0.56
911
3471
541
960
421
6525
117
302
6052
18.7
484
.48
2.94
9.09
3.50
27.9
272
.08
Biob
íoÑu
ble
Ñiqu
én58
.65
0.62
917
4811
5259
694
534
7598
432
164
1003
917
.41
82.0
32.
956.
518.
5172
.48
27.5
2
Biob
íoÑu
ble
Pem
uco
55.0
00.
631
1493
1007
486
899
3138
3915
333
376
9719
.40
89.2
83.
083.
773.
8731
.48
68.5
2
Biob
íoÑu
ble
Pint
o70
.66
0.61
822
0312
4595
810
5223
6410
663
232
610
616
20.7
584
.50
1.85
5.14
8.51
65.9
734
.03
Biob
íoÑu
ble
Porte
zuel
o44
.80
0.59
910
3375
328
056
717
116
5313
614
458
4817
.66
75.3
02.
2615
.41
7.04
48.5
751
.43
Biob
íoÑu
ble
Quill
ón57
.91
0.59
031
3322
8185
219
5564
140
122
404
448
1414
722
.15
85.7
12.
816.
145.
3547
.42
52.5
8
Biob
íoÑu
ble
Quiri
hue
46.2
50.
594
2442
1964
478
1730
8471
7917
130
710
520
23.2
188
.09
4.28
3.62
4.02
35.7
764
.23
Biob
íoÑu
ble
Ránq
uil
44.9
70.
586
1342
1006
336
879
2049
5815
018
655
7224
.08
87.3
81.
994.
875.
7744
.64
55.3
6
Biob
íoÑu
ble
San
Carlo
s53
.91
0.65
394
6266
0728
5556
0816
230
253
512
1616
3944
389
21.3
284
.88
2.45
4.57
8.10
42.5
957
.41
Biob
íoÑu
ble
San
Fabi
án48
.58
0.61
895
368
626
760
022
2242
134
133
4632
20.5
787
.46
3.21
3.21
6.12
50.1
949
.81
Biob
íoÑu
ble
San
Igna
cio59
.81
0.61
825
2518
9563
015
9311
982
101
345
285
1369
118
.44
84.0
66.
284.
335.
3354
.76
45.2
4
Biob
íoÑu
ble
San
Nico
lás
49.2
10.
625
2323
1898
425
1667
3110
397
194
231
9591
24.2
287
.83
1.63
5.43
5.11
45.6
554
.35
Biob
íoÑu
ble
Treg
uaco
45.8
80.
562
1230
1018
212
712
1725
336
116
9656
2821
.86
69.9
41.
6724
.85
3.54
54.7
245
.28
Biob
íoÑu
ble
Yung
ay51
.56
0.66
926
4819
0973
916
1075
8613
828
945
014
972
17.6
984
.34
3.93
4.50
7.23
39.1
160
.89
Arau
caní
aCa
utín
Cara
hue
54.6
30.
604
3786
2802
984
2493
8511
411
049
948
523
674
15.9
988
.97
3.03
4.07
3.93
50.7
149
.29
Arau
caní
aCa
utín
Cunc
o60
.14
0.65
926
9118
5283
915
9638
124
9441
442
518
872
14.2
686
.18
2.05
6.70
5.08
49.3
450
.66
Arau
caní
aCa
utín
Cura
rrehu
e67
.36
0.60
387
855
931
949
320
1531
141
178
7656
11.4
788
.19
3.58
2.68
5.55
44.2
055
.80
Arau
caní
aCa
utín
Frei
re53
.88
0.61
429
4821
3980
918
5557
117
110
365
444
2153
713
.69
86.7
22.
665.
475.
1445
.12
54.8
8
Arau
caní
aCa
utín
Galv
arin
o51
.73
0.61
122
0014
5774
312
1148
106
9229
744
611
494
19.1
483
.12
3.29
7.28
6.31
39.9
760
.03
Arau
caní
aCa
utín
Gorb
ea64
.91
0.64
427
7417
2610
4813
8788
142
109
544
504
1517
118
.28
80.3
65.
108.
236.
3251
.91
48.0
9
Arau
caní
aCa
utín
Laut
aro
53.5
90.
669
6488
4657
1831
3858
121
428
250
861
970
3050
721
.27
82.8
42.
609.
195.
3747
.02
52.9
8
Arau
caní
aCa
utín
Lonc
oche
58.6
90.
652
3614
2637
977
2252
9915
113
544
852
921
588
16.7
485
.40
3.75
5.73
5.12
45.8
554
.15
Arau
caní
aCa
utín
Mel
ipeu
co69
.20
0.62
992
552
440
139
919
5353
253
148
7065
13.0
976
.15
3.63
10.1
110
.11
63.0
936
.91
Arau
caní
aCa
utín
Nuev
a Im
peria
l53
.45
0.62
951
9239
5612
3632
4814
536
120
256
966
728
727
18.0
782
.10
3.67
9.13
5.11
46.0
453
.96
Arau
caní
aCa
utín
Padr
e la
s Cas
as57
.43
0.66
269
0749
0220
0540
0221
132
736
275
012
5550
404
13.7
081
.64
4.30
6.67
7.38
37.4
162
.59
Arau
caní
aCa
utín
Perq
uenc
o51
.57
0.63
013
5710
0535
287
318
6846
180
172
6304
21.5
386
.87
1.79
6.77
4.58
51.1
448
.86
Arau
caní
aCa
utín
Pitru
fqué
n59
.28
0.66
336
9825
1511
8320
8911
815
115
755
462
920
826
17.7
683
.06
4.69
6.00
6.24
46.8
353
.17
Arau
caní
aCa
utín
Pucó
n70
.40
0.76
733
6719
3414
3313
6310
918
427
863
679
722
412
15.0
270
.48
5.64
9.51
14.3
744
.38
55.6
2
Arau
caní
aCa
utín
Saav
edra
46.2
00.
574
1893
1555
338
1370
5271
6217
016
812
672
14.9
488
.10
3.34
4.57
3.99
50.3
049
.70
Arau
caní
aCa
utín
Tem
uco
57.6
70.
763
4087
626
261
1461
518
620
1580
2845
3216
6312
8303
2146
6619
.04
70.9
06.
0210
.83
12.2
543
.19
56.8
1
Arau
caní
aCa
utín
Teod
oro
Schm
idt
66.3
90.
607
2426
1595
831
1379
7076
7033
949
213
457
18.0
386
.46
4.39
4.76
4.39
40.7
959
.21
Arau
caní
aCa
utín
Tolté
n63
.07
0.61
718
5410
7478
093
333
6048
491
289
1017
418
.22
86.8
73.
075.
594.
4762
.95
37.0
5
Arau
caní
aCa
utín
Vilcú
n54
.58
0.64
344
3033
2911
0128
5681
219
173
490
611
2179
720
.32
85.7
92.
436.
585.
2044
.50
55.5
0
Arau
caní
aCa
utín
Villa
rica
65.5
10.
698
7910
5004
2906
3823
248
349
584
1542
1364
4664
016
.96
76.4
04.
966.
9711
.67
53.0
646
.94
Arau
caní
aM
alle
coAn
gol
56.0
40.
707
9676
6747
2929
5313
263
612
559
1261
1668
4416
421
.91
78.7
53.
909.
078.
2943
.05
56.9
5
Arau
caní
aM
alle
coCo
llipu
lli47
.24
0.63
348
2039
1690
434
2211
618
319
547
642
820
860
23.1
187
.39
2.96
4.67
4.98
52.6
547
.35
23
Regi
onPr
ovin
ciaCo
mun
a%
Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Elec
tore
s
voto
s
Nuev
a
May
oría
Voto
s
Alia
nza
Bach
elet
Gom
ezOr
rego
Vela
sco
Long
ueira
Alla
man
dPa
drón
elec
tora
l%
Parti
cipac
ión
%Ba
chel
et%
Gom
ez%
Orre
go%
Vela
sco
%Lo
ngue
ira%
Alla
man
d
Arau
caní
aM
alle
coCu
raca
utín
56.2
70.
657
3414
2377
1037
1967
104
141
165
475
562
2038
216
.75
82.7
54.
385.
936.
9445
.81
54.1
9
Arau
caní
aM
alle
coEr
cilla
51.3
20.
609
1274
887
387
784
3228
4326
012
777
2816
.49
88.3
93.
613.
164.
8567
.18
32.8
2
Arau
caní
aM
alle
coLo
nqui
may
63.8
80.
629
1168
790
378
694
1645
3522
415
411
119
10.5
087
.85
2.03
5.70
4.43
59.2
640
.74
Arau
caní
aM
alle
coLo
s Sau
ces
54.5
20.
602
1526
1108
418
999
2846
3526
815
072
9520
.92
90.1
62.
534.
153.
1664
.11
35.8
9
Arau
caní
aM
alle
coLu
mac
o54
.32
0.60
317
7412
8249
211
1839
8342
283
209
9186
19.3
187
.21
3.04
6.47
3.28
57.5
242
.48
Arau
caní
aM
alle
coPu
rén
52.7
70.
594
2485
1813
672
1595
5280
8627
439
811
647
21.3
487
.98
2.87
4.41
4.74
40.7
759
.23
Arau
caní
aM
alle
coRe
naico
46.1
00.
615
1933
1545
388
1343
4477
8119
019
888
4021
.87
86.9
32.
854.
985.
2448
.97
51.0
3
Arau
caní
aM
alle
coTr
aigu
én55
.06
0.65
741
8630
8111
0527
4510
695
135
383
722
1824
122
.95
89.0
93.
443.
084.
3834
.66
65.3
4
Arau
caní
aM
alle
coVi
ctor
ia59
.88
0.68
663
4243
6219
8036
8816
521
829
192
110
5931
243
20.3
084
.55
3.78
5.00
6.67
46.5
253
.48
Los R
ios
Ranc
oFu
trono
51.0
20.
637
2417
1795
622
1591
3358
113
353
269
1317
618
.34
88.6
41.
843.
236.
3056
.75
43.2
5
Los R
ios
Ranc
oLa
Uni
ón58
.58
0.68
757
0037
7319
2731
4913
820
628
077
011
5734
248
16.6
483
.46
3.66
5.46
7.42
39.9
660
.04
Los R
ios
Ranc
oLa
go R
anco
61.9
10.
606
1402
859
543
661
2112
453
216
327
8846
15.8
576
.95
2.44
14.4
46.
1739
.78
60.2
2
Los R
ios
Ranc
oRi
o Bu
eno
56.4
70.
624
4905
3143
1762
2628
118
211
186
872
890
2909
716
.86
83.6
13.
756.
715.
9249
.49
50.5
1
Los R
ios
Vald
ivia
Corra
l45
.95
0.65
899
585
014
574
631
4033
5095
5248
18.9
687
.76
3.65
4.71
3.88
34.4
865
.52
Los R
ios
Vald
ivia
Lanc
o57
.63
0.64
830
5921
3992
018
5660
107
116
383
537
1504
020
.34
86.7
72.
815.
005.
4241
.63
58.3
7
Los R
ios
Vald
ivia
Los L
agos
49.4
80.
658
2953
2223
730
1964
5111
098
401
329
1756
516
.81
88.3
52.
294.
954.
4154
.93
45.0
7
Los R
ios
Vald
ivia
Máf
il53
.89
0.65
513
1694
736
984
114
4448
170
199
6747
19.5
088
.81
1.48
4.65
5.07
46.0
753
.93
Los R
ios
Vald
ivia
Mar
iqui
na48
.40
0.65
332
5524
4381
221
1181
139
112
269
543
1670
819
.48
86.4
13.
325.
694.
5833
.13
66.8
7
Los R
ios
Vald
ivia
Paill
aco
52.2
00.
647
4104
2996
1108
2652
9413
511
554
056
818
235
22.5
188
.52
3.14
4.51
3.84
48.7
451
.26
Los R
ios
Vald
ivia
Pang
uipu
lli55
.85
0.62
751
5637
1514
4131
7812
015
925
871
173
031
937
16.1
485
.55
3.23
4.28
6.94
49.3
450
.66
Los R
ios
Vald
ivia
Vald
ivia
49.2
40.
754
2706
519
945
7120
1528
512
5013
9020
2032
6738
5312
4303
21.7
776
.64
6.27
6.97
10.1
345
.88
54.1
2
Los L
agos
Chilo
éAn
cud
60.8
90.
706
4967
3697
1270
2846
203
365
283
522
748
3630
113
.68
76.9
85.
499.
877.
6541
.10
58.9
0
Los L
agos
Chilo
éCa
stro
57.2
70.
720
6289
4897
1392
3789
242
534
332
581
811
3580
117
.57
77.3
74.
9410
.90
6.78
41.7
458
.26
Los L
agos
Chilo
éCh
onch
i55
.19
0.64
116
8613
4034
611
1164
110
5515
818
811
662
14.4
682
.91
4.78
8.21
4.10
45.6
654
.34
Los L
agos
Chilo
éCu
raco
de
Vele
z46
.80
0.70
263
452
710
742
814
7213
4067
3376
18.7
881
.21
2.66
13.6
62.
4737
.38
62.6
2
Los L
agos
Chilo
éDa
lcahu
e61
.16
0.69
013
8810
2536
388
435
5749
139
224
1062
913
.06
86.2
43.
415.
564.
7838
.29
61.7
1
Los L
agos
Chilo
éPu
quel
dón
51.1
00.
628
525
428
9737
410
368
2473
4282
12.2
687
.38
2.34
8.41
1.87
24.7
475
.26
Los L
agos
Chilo
éQu
eilé
n58
.96
0.64
694
864
929
950
725
9423
195
104
5741
16.5
178
.12
3.85
14.4
83.
5465
.22
34.7
8
Los L
agos
Chilo
éQu
elló
n59
.54
0.67
025
0319
7253
115
5268
264
8816
936
219
957
12.5
478
.70
3.45
13.3
94.
4631
.83
68.1
7
Los L
agos
Chilo
éQu
emch
i61
.38
0.65
611
5089
125
979
917
4629
141
118
8477
13.5
789
.67
1.91
5.16
3.25
54.4
445
.56
Los L
agos
Chilo
éQu
inch
ao44
.77
0.64
814
9013
0118
911
5119
9239
6212
790
2716
.51
88.4
71.
467.
073.
0032
.80
67.2
0
Los L
agos
Llanq
uihu
eCa
lbuc
o66
.61
0.64
237
6627
4110
2523
1413
012
617
151
451
129
136
12.9
384
.42
4.74
4.60
6.24
50.1
549
.85
Los L
agos
Llanq
uihu
eCo
cham
ó74
.38
0.69
058
037
220
830
917
1531
101
107
4399
13.1
883
.06
4.57
4.03
8.33
48.5
651
.44
Los L
agos
Llanq
uihu
eFr
esia
54.0
90.
657
2777
2105
672
1854
5410
592
345
327
1170
823
.72
88.0
82.
574.
994.
3751
.34
48.6
6
Los L
agos
Llanq
uihu
eFr
utill
ar47
.34
0.66
935
2926
1291
722
1383
145
171
436
481
1371
525
.73
84.7
23.
185.
556.
5547
.55
52.4
5
Los L
agos
Llanq
uihu
eLla
nqui
hue
45.0
50.
695
3416
2783
633
2397
6316
415
935
527
814
347
23.8
186
.13
2.26
5.89
5.71
56.0
843
.92
Los L
agos
Llanq
uihu
eLo
s Mue
rmos
61.4
60.
648
2296
1605
691
1372
3010
598
437
254
1498
615
.32
85.4
81.
876.
546.
1163
.24
36.7
6
Los L
agos
Llanq
uihu
eM
aullí
n61
.09
0.69
119
6814
8048
811
7655
186
6328
820
014
805
13.2
979
.46
3.72
12.5
74.
2659
.02
40.9
8
Los L
agos
Llanq
uihu
ePu
erto
Mon
tt58
.93
0.71
826
401
1896
774
3414
306
1006
1639
2016
3103
4331
1580
1316
.71
75.4
35.
308.
6410
.63
41.7
458
.26
Los L
agos
Llanq
uihu
ePu
erto
Var
as61
.86
0.74
875
7547
3328
4231
9617
357
079
413
9414
4833
554
22.5
867
.53
3.66
12.0
416
.78
49.0
550
.95
24
Regio
nPr
ovinc
iaCo
muna
% Piñ
era '
09ID
HTo
tal
Electo
res
voto
s
Nuev
a
Mayo
ría
Voto
s
Alian
zaBa
chele
tGom
ezOr
rego
Velas
coLo
ngue
iraAl
laman
dPa
drón
electo
ral%P
artici
pació
n%B
ache
let%G
omez
%Orre
go%V
elasco
%Lon
gueir
a%A
llama
nd
Los L
agos
Osor
noOs
orno
52.07
0.700
2632
619
455
6871
1579
571
313
6115
8637
0831
6313
3838
19.67
81.19
3.66
7.00
8.15
53.97
46.03
Los L
agos
Osor
noPu
erto
Octa
y42
.740.6
7917
4313
9035
312
1127
8963
226
127
8571
20.34
87.12
1.94
6.40
4.53
64.02
35.98
Los L
agos
Osor
noPu
rranq
ue53
.080.6
2734
4027
4469
623
5460
185
145
354
342
1933
917
.7985
.792.1
96.7
45.2
850
.8649
.14
Los L
agos
Osor
noPu
yehu
e46
.180.6
7523
6018
7248
816
7034
105
6330
718
110
773
21.91
89.21
1.82
5.61
3.37
62.91
37.09
Los L
agos
Osor
noRio
Neg
ro49
.370.6
3326
6019
9166
917
6527
119
8025
041
912
956
20.53
88.65
1.36
5.98
4.02
37.37
62.63
Los L
agos
Osor
noSa
n Jua
n de l
a Cos
ta45
.520.5
1014
8212
2625
610
8819
8435
9216
476
0419
.4988
.741.5
56.8
52.8
535
.9464
.06
Los L
agos
Osor
noSa
n Pab
lo47
.660.6
3523
5719
3742
016
5953
156
6924
917
196
2324
.4985
.652.7
48.0
53.5
659
.2940
.71
Los L
agos
Palen
aCh
aitén
57.35
0.704
523
389
134
330
1518
2655
7954
889.5
384
.833.8
64.6
36.6
841
.0458
.96
Los L
agos
Palen
aFu
taleu
fú66
.590.6
6537
923
114
816
920
1824
6781
3397
11.16
73.16
8.66
7.79
10.39
45.27
54.73
Los L
agos
Palen
aHu
alaihu
é63
.040.6
5912
9792
137
681
027
4737
210
166
8005
16.20
87.95
2.93
5.10
4.02
55.85
44.15
Los L
agos
Palen
aPa
lena
49.26
0.667
387
270
117
235
428
324
9321
7117
.8387
.041.4
810
.371.1
120
.5179
.49
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poAi
sén
Aisé
n55
.720.6
7540
9430
1510
7926
0810
115
615
050
857
120
612
19.86
86.50
3.35
5.17
4.98
47.08
52.92
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poAi
sén
Cisne
s63
.470.7
2585
655
230
445
727
4028
132
172
4042
21.18
82.79
4.89
7.25
5.07
43.42
56.58
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poAi
sén
Guait
ecas
67.48
0.654
241
153
8813
68
27
2068
1455
16.56
88.89
5.23
1.31
4.58
22.73
77.27
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poCa
pitán
Prat
Coch
rane
61.01
0.668
603
298
305
218
2040
2016
214
330
4519
.8073
.156.7
113
.426.7
153
.1146
.89
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poCa
pitán
Prat
O'Hi
ggins
62.87
0.572
123
7548
603
75
1830
697
17.65
80.00
4.00
9.33
6.67
37.50
62.50
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poCa
pitán
Prat
Torte
l68
.440.6
5511
775
4264
34
414
2850
723
.0885
.334.0
05.3
35.3
333
.3366
.67
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poCo
ihaiqu
eCo
ihaiqu
e58
.550.7
5192
8764
1928
6849
7642
955
046
413
0415
6449
891
18.61
77.52
6.68
8.57
7.23
45.47
54.53
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poCo
ihaiqu
eLa
go Ve
rde
65.80
0.637
234
115
119
8911
105
7841
1100
21.27
77.39
9.57
8.70
4.35
65.55
34.45
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poGe
neral
Carre
raCh
ile Ch
ico52
.860.7
0794
274
619
663
729
4535
7911
760
5815
.5585
.393.8
96.0
34.6
940
.3159
.69
Aisé
n del
Gene
ral C.
Ibañ
ez de
l Cam
poGe
neral
Carre
raRio
Ibañ
ez64
.910.6
5455
732
423
327
913
248
145
8826
0121
.4186
.114.0
17.4
12.4
762
.2337
.77
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Antar
tica
Chile
naCa
bo de
Horn
os72
.840.8
0623
912
011
978
412
2662
5717
7813
.4465
.003.3
310
.0021
.6752
.1047
.90
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Maga
llane
sLa
guna
Blan
ca59
.550.7
8516
988
8175
34
649
3212
0414
.0485
.233.4
14.5
56.8
260
.4939
.51
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Maga
llane
sPu
nta A
rena
s55
.410.7
4821
695
1686
048
3512
912
871
1427
1650
1922
2913
1159
5518
.7176
.585.1
78.4
69.7
939
.7560
.25
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Maga
llane
sRío
Verd
e64
.000.7
8419
066
124
514
38
100
2496
619
.6777
.276.0
64.5
512
.1280
.6519
.35
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Maga
llane
sSa
n Gre
gorio
62.32
0.823
113
6350
555
21
1634
1266
8.93
87.30
7.94
3.17
1.59
32.00
68.00
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Tierra
del fu
ego
Porve
nir43
.660.7
3194
975
119
860
446
5051
6912
963
7414
.8980
.436.1
36.6
66.7
934
.8565
.15
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Tierra
del fu
ego
Prim
aver
a54
.510.7
7416
213
329
963
2014
1019
1473
11.00
72.18
2.26
15.04
10.53
34.48
65.52
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Tierra
del fu
ego
Timau
kel
48.85
0.717
3517
1812
12
27
1110
243.4
270
.595.8
811
.7611
.7638
.8961
.11
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Ultim
a
Espe
ranza
Natal
es50
.020.6
9936
1528
8872
725
6072
117
139
488
239
2067
617
.4888
.642.4
94.0
54.8
167
.1332
.87
Maga
llane
s y de
la An
tartic
a Chil
ena
Ultim
a
Espe
ranza
Torre
s del
Paine
60.39
0.730
282
145
137
132
46
383
5416
4617
.1391
.032.7
64.1
42.0
760
.5839
.42
Top Related