Elecciones al Parlamento Cataluña 2012 / Análisis del voto en

Curso
2014/2015
Análisis de
Correspondencias
Elecciones al Parlamento, Cataluña 2012
Análisis del voto en Barcelona, en función del Barrio de residencia.
Celia Ruiz Ballesteros
Grado en Estadística
Curso 2014/2015
INDICE
RESUMEN
INTRODUCCIÓN
ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS
VARIABLE ILUSTRATIVA
CLASIFICACION AUTOMÁTICA
1|Página
RESUMEN
El objetivo es buscar la relación entre las variables decisión de voto y el barrio de residencia en
Barcelona
Una vez realizado el AC, damos significado a los 2 primeros ejes factoriales:
Los barrios situados arriba a la derecha han votado más a PSC, ICV
CUP y ERC en comparación con el resto de los barrios y menos a CIU y
PP
Tras analizar y comparar los barrios situados en los puntos mas extremos, hemos incluido
como variable ilustrativa la renta familiar por barrios y hemos visto que son los barrios que
puntuan negativo en el segundo eje los que disponen de mayor renta, que coinciden con los
que votan a partidos como el PP.
Finalmente hemos realizado una clasificación automática de los barrios en 4 clases diferentes
definiendo las características principales de cada clase.
2|Página
INTRODUCCIÓN
Nuestro objetivo es buscar la relación entre las variables decisión de voto y el barrio de
residencia en Barcelona. Para ello vamos a utilizar el análisis de correspondencias, realizando
un AF sobre los perfiles fila y otro sobre los perfiles columna. Para llevar a cabo este análisis
disponemos de los datos de las elecciones al Parlamento en Cataluña del 25 noviembre 2012
que
hemos
obtenido
en
la
página
del
ayuntamiento
de
Barcelona:
http://www.bcn.cat/estadistica/catala/dades/inf/ele/ele31/ele31.pdf
Aquí seleccionamos los resultados por barrio en Barcelona [pag16].
Posteriormente incluiremos la variable renta familiar como ilustrativa para saber si existe
alguna relación con la decisión de voto. Estos datos también los obtendremos de la página del
ayuntamiento de Barcelona:
http://www.bcn.cat/estadistica/catala/dades/economia/renda/rdfamiliar/a2011/rfbarris.htm
Las opciones de voto son:
CIU – Convergencia i unió
PP – Partido Popular
ERC – Esquerra Republicana de Cataluña
PSC – Partido socialista catalán
ICV – Iniciativa por Cataluña Verdes
C’s – Ciudadanos
CUP – Candidatura d’Unitat Popular
Por otro lado los barrios de Barcelona vienen numerados del 1 al 73, los utilizaremos como
identificadores:
Barrio
1.
el Raval
2.
el Barri Gòtic
3.
la Barceloneta
4.
Sant Pere,Santa Caterina i la Ribera
5.
el Fort Pienc
6.
la Sagrada Familia
7.
la Dreta de l'Eixample
8.
l'Antiga Esquerr de l'Eixample
9.
la Nova Esquerra de l'Eixample
10.
Sant Antoni
11.
el Poble Sec - Ael Parc Montjuïc
12.
la Marina del Prat Vermell - AEI Zona Franca
13.
la Marina de Port
3|Página
14.
la Font de la Guatlla
15.
Hostafrancs
16.
la
17.
Sants - Badal
18.
Sants
19.
les Corts
20.
la Maternita i Sant Ramon
21.
Pedralbes
22.
Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes
23.
Sarrià
24.
les Tres Torres
25.
Sant Gervasi - la Bonanova
26.
Sant Gervasi - Galvany
27.
el Putxet i el Farro
28.
Vallcarca i les Penitents
29.
el Coll
30.
la Salut
31.
la Vila de Gracia
32.
el Camp d'en Grassot i Gracia Nova
33.
el Baix Guinardo
34.
Can Baro
35.
el Guinardo
36.
la Font d'en Fargues
37.
el Carmel
38.
la Teixoner
39.
Sant Genis dels Agudells
40.
Montbau
41.
la Vall d'Hebros
42.
la Clota
43.
Horta
44.
Vilapicina i la Torre Llobeta
45.
Porta
46.
el Turo de la Peira
47.
Can Peguera
48.
la Guineueta
49.
Canyelles
50.
les Roquetes
51.
Verdun
52.
la Prosperitat
53.
la Trinitat Nova
54.
Torre Baro
55.
Ciutat Meridiana
56.
Vallbona
57.
la Trinitat Vella
58.
Baró de Viver
4|Página
59.
el Bon Pastor
60.
Sant Andreu
61.
la Sagrera
62.
el Congres i les Indians
63.
Navas
64.
el Camp de l'Arpa del Clot
65.
el Clot
66.
el Parc i la Llacuna del Poblenou
67.
la Vila olimpica del poblenou
68.
el Poblenou
69.
Diagonal Mar i el Front Maritim del Poblenou
70.
el Besos i el Maresme
71.
Provençals del Poblenou
72.
Sant Marti de Provençais
73.
la Verneda i la Pau
ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS
Realizamos el análisis de correspondencias, y lo primero que vamos a hacer es dar significado a
los ejes factoriales:
PARTIDO
CIU
PP
ERC-Cat
PSC
ICV-EUIA
C's
CUP
1
-0.31
0.06
-0.05
0.50
0.17
0.14
-0.06
coordonées
2
-0.04
-0.26
0.25
-0.02
0.18
-0.18
0.32
3
-0.03
0.04
0.02
-0.08
0.06
0.05
-0.02
1
0.97
0.05
0.03
0.98
0.40
0.32
0.03
cosinus carrés
2
0.02
0.90
0.90
0.00
0.50
0.57
0.78
3
0.01
0.02
0.00
0.02
0.05
0.04
0.00
El primer eje:
−0.31 ∗ 𝐶𝐼𝑈 + 0.06 ∗ 𝑃𝑃 − 0.05 ∗ 𝐸𝑅𝐶 + 0.5 ∗ 𝑃𝑆𝐶 + 0.17 ∗ 𝐼𝐶𝑉 + 0.14 ∗ 𝐶 ′ 𝑠 − 0.06 ∗ 𝐶𝑈𝑃
Puntuar alto en el primer eje (si están situados muy a la derecha) significa que en ese barrio
votaron más al PSC, ICV y C’s en comparación al resto, y votaron muy poquito a CIU en
comparación al resto de barrios.
En general, cuanto más a la derecha, en comparación al resto se votan a partidos de ideología
de izquierdas, y cuanto más negativo en este eje, más ideología de derechas en comparación al
resto.
ICV
CIU
PSC
C’s
5|Página
El segundo eje:
CUP
ERC
ICV
C’s
PP
Puntuar alto en el segundo eje significa que se ha votado más a CUP ERC e ICV en comparación
a otros barrios y menos a C’s y PP.
Pasamos a comprobar cómo se distribuyen los barrios en este plano factorial 1-2. Decidimos
no emplear el tercer eje factorial pues la calidad de representación de todos los puntos es muy
buena con los 2 primeros ejes, el tercero no aporta mucha más información.
Representamos el plano factorial 1-2, los puntos tienen un tamaño proporcional a su
contribución relativa
6|Página
Barrio
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51.
52.
53.
54.
55.
56.
57.
58.
59.
60.
61.
1
coordonées
2
3
1
cosinus carrés
2
3
0.14
0.11
-0.02
0.46
0.30
0.01
0.02
0.24
0.04
0.00
0.64
0.02
0.07
0.18
-0.05
0.10
0.74
0.07
0.06
0.18
0.04
0.08
0.60
0.02
-0.12
0.04
0.01
0.84
0.11
0.01
-0.14
0.08
-0.02
0.67
0.24
0.02
-0.26
-0.02
-0.03
0.96
0.00
0.01
-0.24
-0.04
-0.03
0.93
0.03
0.01
-0.18
0.01
-0.01
0.98
0.00
0.00
-0.17
0.11
-0.02
0.66
0.30
0.01
0.04
0.18
0.02
0.04
0.86
0.01
0.59
-0.19
-0.28
0.74
0.08
0.17
0.39
-0.08
0.00
0.95
0.04
0.00
0.08
0.05
0.09
0.37
0.13
0.40
-0.03
0.19
0.02
0.02
0.92
0.01
0.02
0.14
-0.02
0.02
0.77
0.01
0.06
0.05
0.00
0.37
0.25
0.00
-0.13
0.18
-0.02
0.33
0.61
0.01
-0.21
-0.11
-0.03
0.77
0.20
0.02
-0.08
-0.15
0.01
0.22
0.70
0.01
-0.35
-0.57
0.09
0.26
0.71
0.02
-0.28
0.18
-0.08
0.66
0.27
0.05
-0.39
-0.24
-0.05
0.71
0.27
0.01
-0.37
-0.52
0.03
0.33
0.67
0.00
-0.36
-0.40
0.00
0.45
0.55
0.00
-0.34
-0.41
0.02
0.41
0.58
0.00
-0.34
-0.09
-0.05
0.90
0.06
0.02
-0.19
0.04
-0.02
0.92
0.04
0.01
0.04
0.11
0.00
0.11
0.87
0.00
-0.23
0.12
-0.02
0.78
0.20
0.00
-0.20
0.31
-0.02
0.27
0.65
0.00
-0.21
0.16
-0.03
0.62
0.37
0.02
-0.08
0.11
0.00
0.32
0.67
0.00
0.10
0.10
-0.08
0.33
0.35
0.21
-0.02
0.15
0.02
0.02
0.95
0.01
-0.06
0.09
-0.02
0.27
0.66
0.04
0.54
-0.15
-0.04
0.92
0.07
0.01
0.48
-0.07
-0.02
0.98
0.02
0.00
0.29
-0.04
0.00
0.97
0.02
0.00
0.05
-0.03
0.02
0.24
0.10
0.03
0.19
-0.17
0.13
0.42
0.32
0.21
0.14
0.29
0.16
0.12
0.49
0.15
0.10
0.07
0.01
0.61
0.33
0.01
0.18
-0.03
0.04
0.89
0.03
0.04
0.34
-0.12
0.00
0.89
0.11
0.00
0.37
-0.10
-0.06
0.89
0.07
0.03
0.42
0.09
-0.21
0.76
0.03
0.19
0.34
-0.15
0.06
0.81
0.16
0.03
0.57
-0.15
0.00
0.92
0.07
0.00
0.69
-0.17
-0.10
0.92
0.05
0.02
0.54
-0.16
-0.03
0.92
0.08
0.00
0.55
-0.16
-0.01
0.91
0.08
0.00
0.51
-0.09
-0.07
0.95
0.03
0.02
0.72
-0.16
-0.09
0.92
0.04
0.02
0.74
-0.25
-0.14
0.87
0.10
0.03
0.66
-0.08
-0.08
0.90
0.01
0.01
0.67
-0.18
-0.19
0.87
0.06
0.07
0.56
-0.01
-0.23
0.83
0.00
0.14
0.39
0.02
-0.06
0.95
0.00
0.02
0.10
0.11
0.05
0.39
0.46
0.09
0.18
0.01
0.07
0.84
0.00
0.13
7|Página
50.
51.
52.
53.
54.
55.
56.
57.
58.
59.
60.
61.
62.
63.
64.
65.
66.
67.
68.
69.
70.
71.
72.
73.
0.69
-0.17
-0.10
0.92
0.05
0.02
0.54
-0.16
-0.03
0.92
0.08
0.00
0.55
-0.16
-0.01
0.91
0.08
0.00
0.51
-0.09
-0.07
0.95
0.03
0.02
0.72
-0.16
-0.09
0.92
0.04
0.02
0.74
-0.25
-0.14
0.87
0.10
0.03
0.66
-0.08
-0.08
0.90
0.01
0.01
0.67
-0.18
-0.19
0.87
0.06
0.07
0.56
-0.01
-0.23
0.83
0.00
0.14
0.39
0.02
-0.06
0.95
0.00
0.02
0.10
0.11
0.05
0.39
0.46
0.09
0.18
0.01
0.07
0.84
0.00
0.13
0.00
0.14
0.00
0.00
0.96
0.00
0.01
0.04
0.01
0.04
0.29
0.04
-0.08
0.16
-0.02
0.17
0.72
0.01
0.08
0.10
0.04
0.34
0.46
0.10
0.05
0.10
0.09
0.12
0.46
0.42
-0.05
0.09
0.05
0.11
0.34
0.10
-0.05
0.26
0.06
0.03
0.80
0.04
0.09
0.08
0.09
0.21
0.19
0.24
0.50
-0.09
-0.08
0.93
0.03
0.02
0.18
0.07
0.06
0.68
0.10
0.07
0.25
-0.07
0.07
0.85
0.07
0.07
0.43
-0.19
0.06
0.82
0.16
0.01
Observamos un conjunto de barrios (21,24,25,26) cuyos identificadores corresponden a
Pedralbes, las 3 torres, la bonanova y galvany respectivamente. En dichos barrios la decisión
de voto fue en comparación al resto superior en los partidos C’s, PP y CIU y muy inferior en
CUP ERC y PSC. Al estar próximos estos puntos, y ver que la calidad de representación es muy
buena, podemos suponer que tienen unos perfiles similares.
8|Página
Vemos otro grupo muy extremo también formado (entre otros) por los barrios 50,54,55,57,56
que corresponden a Les roquetes, Torre Baro, Ciutat Meridiana, Valbona y La trinitat Vella. En
estos barrios se votó mucho más a los partidos PSC, ICV y C’s, mucho menos a CIU, y
ligeramente más a PP en comparación a otros barrios. También podemos sospechar que
poseen perfiles similares pues la contribución relativa es alta.
No hay barrios excesivamente próximos al (0,0) lo que nos indica que ningún barrio se
comporta exactamente como el perfil medio.
VARIABLE ILUSTRATIVA
Incluimos un índice de la renta familiar por barrios para ver de qué manera influye en la
decisión de voto:
coordonées 1
Renta
0.01
2
-0.24
3
-0.03
Observamos que la los barrios que puntúan negativo en el eje 2 tienen una renta familiar
superior a la de otros barrios. Además vemos que los barrios con esta característica se deciden
a votar más al PP y C’s en comparación a otros barrios.
9|Página
Podemos preguntarnos que sucede en algunos barrios conocidos como Barceloneta, el Raval la
sagrada familia o la Diagonal.
El Raval, La Barceloneta y la Diagonal han votado un poco mas a ICV, CUP y ERC en
comparación a otros barrios. Mientras que la Sagrada Familia lo hace a CIU, CUP y ERC. Ambos
tienen en común que han votado menos a C’s y PP en comparación al resto.
10 | P á g i n a
CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA.
Queremos realizar una clasificación automática de los Barrios en grupos según la decisión de
voto. El objetivo es que los barrios dentro de una misma clase tengan los perfiles parecidos y
los barrios de clases distintas sean diferentes.
Vamos a emplear un el método de estabilización por centros móviles a las clases resultantes
para mejorar las particiones.
Lo primero es decidir el número de clases, para ello acudimos al dendograma y al gráfico de
índices de nivel:
C la s s if ic a t io n
m
ix t e
& 0 1&&0 3&&0 6&&0 2&&0 5&&1 3&&0 9&&2 0&&1 5&&0 7&&0 4&&1 1&&1 4&&1 8&&1 9&&1 2&&1 0&&1 7&&0 8&&1 6 &
11 | P á g i n a
A la vista de las alturas de los vértices y del gráfico de índices de nivel parece razonable que
dividamos los barrios en 4 clases diferentes. Empleamos el método de centros móviles (una
partición en 4 clases), se trata de un método iterativo que finaliza cuando la inercia entre
clases o la inercia dentro de las clases se estabiliza.
+-----------+------------+------------+------------+
| ITERATION |
I.TOTALE |
I.INTER | QUOTIENT |
+-----------+------------+------------+------------+
|
0
|
0.10514 |
0.08365 |
0.79561 |
|
1
|
0.10514 |
0.08570 |
0.81506 |
|
2
|
0.10514 |
0.08570 |
0.81506 |
|
3
|
0.10514 |
0.08570 |
0.81506 |
+-----------+------------+------------+------------+
La inercia entre clases se estabiliza a partir de la segunda iteración.
+----------------+-----------------+-------------+-------------------+-----------------+
|
|
INERTIES
| EFFECTIFS |
POIDS
|
DISTANCES
|
| INERTIES
| AVANT
APRES | AVANT APRES |
AVANT
APRES | AVANT
APRES |
+----------------+-----------------+-------------+-------------------+-----------------+
|
|
|
|
|
|
| INTER-CLASSES | 0.0837
0.0857 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| INTRA-CLASSE
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| CLASSE 1 / 4 | 0.0102
0.0086 |
20
18 |320453.00300939.00 | 0.0344
0.0360 |
| CLASSE 2 / 4 | 0.0028
0.0050 |
22
26 |196169.00242881.00 | 0.0172
0.0169 |
| CLASSE 3 / 4 | 0.0011
0.0011 |
5
5 | 67069.00 67069.00 | 0.2937
0.2937 |
| CLASSE 4 / 4 | 0.0075
0.0047 |
26
24 |165884.00138686.00 | 0.1725
0.2135 |
|
|
|
|
|
|
| TOTALE
| 0.1051
0.1051 |
|
|
|
+----------------+-----------------+-------------+-------------------+-----------------+
QUOTIENT (INERTIE INTER / INERTIE TOTALE) : AVANT ... 0.7956
APRES ... 0.8151
En esta tabla vemos la variación de la inercia dentro de las clases, lo analizamos teniendo en
cuenta el cambio del número de barrios en cada clase. Dicha inercia ha disminuído en las
clases 1 y 4, en la clase 3 se mantiene constante y en la clase 2 ha aumentado tan solo tres
milésimas. La varianza entre clases ha aumentado ligeramente. Recordamos que el objetivo es
obtener una inercia pequeña dentro de cada clase y una grande entre clases.
La composición de cada una de las clases es la siguiente :
CLASSE 1 / 4
5. 6. 7. 8. 9. 10. 18. 19. 20. 22. 27. 28. 30. 31. 32. 33. 36. 64.
CLASSE 2 / 4
1. 2. 3. 4. 11. 14. 15. 16. 17. 29. 34. 35. 40. 42. 43. 44. 60. 61. 62. 63. 65.
66. 67. 68. 69. 71.
CLASSE 3 / 4
21. 23. 24. 25. 26.
CLASSE 4 / 4
12. 13. 37. 38. 39. 41. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58.
59. 70. 72. 73.
12 | P á g i n a
CLASSE 1 / 4
Fréquences
caractéristiques
CIU
% de la
% de la
% de la
fréquence classe dans Valeurfréquence dans
Probabilité
dans la
la
Test
l'échantillon
classe
fréquence
31,40
27,42
28,64
-0,22
0,412
Poids
235379
En la clase 1 la variable más significativamente distinta de la media general es CIU, esto quiere
decir que los barrios de la clase 1 han votado más a CIU en comparación al resto de barrios de
la capital catalana.
CLASSE 2 / 4
Fréquences
caractéristiques
% de la
% de la
% de la
fréquence classe dans Valeurfréquence dans
Probabilité
dans la
la
Test
l'échantillon
classe
fréquence
Poids
CUP
31,40
38,01
48,60
0,92
0,179
59379
ICV-EUIA
PP
PSC
12,76
15,86
13,01
11,72
13,50
9,00
36,87
34,17
27,78
-0,03
-0,57
-0,77
0,486
0,285
0,221
95676
118883
97496
Las variables significativamente distintas a la media general en la clase 2 son CUP, ICV, PP y
PSC. Los barrios de esta clase han votado más en comparación al resto a CUP y menos a ICV,
PP, y PSC.
13 | P á g i n a
CLASSE 3 / 4
Fréquences
caractéristiques
% de la
% de la
% de la
fréquence classe dans Valeurfréquence dans
Probabilité
dans la
la
Test
l'échantillon
classe
fréquence
Poids
CIU
31,40
47,52
13,54
0,67
0,252
235379
ICV-EUIA
PSC
ERC-Cat Si
12,76
13,01
13,95
4,67
4,26
6,62
3,28
2,93
4,25
-0,15
-0,15
-0,26
0,440
0,440
0,399
95676
97496
104564
En la clase 3 los significativamente distintos a la media general son CIU, ICV, PSC y ERC. En este
caso los barrios que lo componen han votado mucho más a CIU y bastante menos a ICV, PSC y
ERC en relación a los otros barrios
CLASSE 4 / 4
Fréquences
caractéristiques
% de la
% de la
% de la
fréquence classe dans Valeurfréquence dans
Probabilité
dans la
la
Test
l'échantillon
classe
fréquence
Poids
PSC
13,01
24,65
34,30
0,86
0,195
97496
ERC-Cat Si
CIU
13,95
31,40
9,99
16,00
12,97
9,22
-0,17
-0,94
0,431
0,174
104564
235379
En la clase 4 el PSC, ERC y CIU son significativamente distintos de la media. Esta clase se
caracteriza por que los barrios que la componen han votado más a PSC y menos a ERC y CIU en
comparación al resto de barrios.
14 | P á g i n a
ANEXOS
Para comprobar algunas de las conclusiones sobre barrios citados durante el trabajo incluyo
graficos de una selección de perfiles fila:
la Sagrada Familia
10.000
9.000
8.000
7.000
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
la Sagrada Familia
el Raval
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
el Raval
500
0
2.555
1.546
1.471
1.675
1.540
703
645
CIU
PP
ERC-Cat
Si
PSC
ICV-EUIA
C's
CUP
15 | P á g i n a
la Barceloneta
1.600
1.400
1.200
1.000
800
600
la Barceloneta
400
200
0
Diagonal Mar i el Front Maritim del
Poblenou
2.000
1.500
1.000
500
0
Diagonal Mar i el Front
Maritim del Poblenou
16 | P á g i n a