Introduzione
Visto che le prossime elezioni si avvicinano, è bene prepararsi per tempo…
Con questo post voglio fornire un semplice strumento di calcolo per effettuare in casa le proiezioni elettorali. Sia chiaro, non ho la pretesa che sia un metodo accurato: in questa prima versione la cosiddetta forchetta o forbice è data semplicemente come incertezza su una estrapolazione lineare, il numero di “partiti” e’ limitato a 3 e quello delle proiezioni a 4. Prendetelo come un gioco dal quale imparare un po’ di statistica!
Il file Excel e’ scaricabile da questo indirizzo:
https://docs.google.com/file/d/0By9SNpqThLjkZXJrV094aUVLWWc/edit?usp=sharing
Istruzioni per l’Uso
Nel primo foglio (“Regioni“) sono indicate le regioni e il numero di sezioni votanti. Il numero totale, che serve per le percentuali, viene calcolato automaticamente.
Nel secondo foglio potete modificare i nomi dei partiti. In questo caso, per non far torto a nessuno, ho messo dei nomi di fantasia.
Seguono tre fogli, ciascuno relativo ad un partito. Qui dovete inserire i numeri che via via appaiono sul sito del Ministero degli Interni (ad esempio qui per le politiche 2013). Vediamo come e’ organizzato:
Sono presenti 4 tabelle, una per ogni proiezione. Dovete inserire, per ogni regione, il numero di sezioni scrutinate e il voto che il partito ha ricevuto. In basso trovate il voto previsto come media pesata dei voti ottenuti in ogni regione. Perché questo? Il motivo e’ semplice: i voti possono affluire più rapidamente da alcune regioni più organizzate (tipicamente quelle del centro Italia), poi da quelle del nord e infine dal sud – niente di personale, ma accade praticamente sempre così. Per questo motivo, una semplice somma introdurrebbe una “polarizzazione” (bias) del campione verso il voto delle regioni più rapide a comunicare i dati – il cosiddetto effetto Emilia-Romagna. Questo bias si riduce all’aumentare delle sezioni scrutinate, per cui è bene non cantare vittoria troppo presto! Una media pesata tiene invece conto proprio del peso relativo dei voti confluiti da ogni regione, e pertanto dovrebbe almeno ridurre questo effetto.
Ripetete questo inserimento per ogni partito, per ogni proiezione.
And the Winner is…
L’ultimo foglio (“Proiezione“) mostra una tabella riepilogativa e un grafico delle proiezioni. Sotto “Previsione” ottenete il valore finale previsto usando un fit lineare e come media aritmetica dei valori delle proiezioni. Qualche spiegazione:
1) Una regressione lineare dovrebbe essere in grado di tenere in considerazione un possibile trend di aumento o diminuzione della percentuale di voto durante l’afflusso dei dati reali. Il valore mostrato e’ quello estrapolato al 100% dei dati reali, la “forchetta” e’ data dall’incertezza sul fit.
2) Una media aritmetica cerca di livellare eventuali fluttuazioni. Sono un po’ dubbioso sulla reale efficacia di questo metodo visto che le 4 proiezioni non sono misurazioni indipendenti: la n+1-esima proiezione include la n-esima come sotto-campione.
A questo punto dovreste avere una stima grossolana di chi vincerà le nostre pseudo-elezioni. Al momento non ho inserito il calcolo dei seggi, visto che e’ estremamente dipendente dalla legge elettorale in atto e non mi interessa farlo al momento.
Alcune considerazioni finali
Una cosa è giocare con i fit lineari, un’altra e’ fare un lavoro serio di statistica. I professionisti sanno bene che alcuni seggi hanno delle polarizzazioni più importanti di altri. Ad esempio, il voto nel Mugello o ai Parioli e’ facile da prevedere, molto meno lo e’ per esempio quello in Piemonte. Anche negli USA si parla di Swing States come il New Hampshire. Per calcolare la “forchetta” e’ spesso indispensabile conoscere a fondo il contesto da cui arrivano i voti. Diffidate da qualunque statistica senza contesto!
Beyond the Standard Model Pub 