Webtool do Estudo Eleitoral da Nova Zelândia por @ ellis2013nz

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Acabei de atualizar e implantar uma ferramenta da web que ajuda a explorar os dados do Estudo Eleitoral da Nova Zelândia. Eu construí uma versão disso alguns anos atrás com apenas a onda de 2014 do estudo; hoje, adicionei os dados desde a eleição de 2017 e fiz várias pequenas melhorias (por exemplo, recuperar as macrons para o ‘Partido Maori’; e tornar a lista suspensa de variáveis ​​pesquisável).

A escolha dos valores das células em uma tabela de referência cruzada fornece diferentes entendimentos do que é importante

A funcionalidade básica permanece a mesma de quando escrevi sobre a versão anterior em agosto de 2017. A motivação é facilitar um dos tipos de análise mais simples, mas ainda assim poderosos, a partir desse tipo de dados – uma simples tabela de referência cruzada do voto do partido por uma atitude ou demografia variável. Por exemplo, aqui estão os números absolutos estimados de eleitores para cada partido, por nível de educação:

Esses números foram ponderados pela equipe do NZES para a população de eleitores registrados, e eu os recalibrei ainda mais para corresponder aos totais dos principais votos dos partidos, úteis para essa linha de análise em particular que estou buscando aqui. Os pesos originais das equipes do NZES ainda podem ser usados, se necessário.

Por si só, esses números estimados de população fornecem uma perspectiva interessante, mas se tornam mais úteis se convertermos em porcentagens. Aqui vemos isso com porcentagens em linhas, destacando (por exemplo) que 50% dos eleitores verdes tinham diploma universitário, mas apenas 12% dos eleitores da Nova Zelândia Primeiros. Alguma coloração automatizada simples serve bem para destacar as células mais importantes.

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Uma coisa óbvia a fazer é trocar as porcentagens de linha para coluna:

Agora, vemos que, ao contrário da metade dos eleitores verdes que possuem diploma universitário (da trama anterior), apenas 10% dos eleitores com nível universitário votam nos verdes (com um terceiro voto para cada nacional e trabalhista). Por outro lado, estima-se que 40% dos eleitores com qualificação escolar tenham votado em Nacional e apenas 4% em Verde.

Também podemos destacar uma medida estatística mais completa de quais células se destacam, mostrando os resíduos de Pearson:

Essas são as estimativas de desvio de cada célula na tabela de referência cruzada dois a dois, a partir de uma hipótese nula implícita de que não há relação entre as duas variáveis. Então, destacamos em azul o grande valor para os eleitores verdes com educação universitária ou para os eleitores da Nova Zelândia sem qualificação.

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Há muitas informações valiosas aqui

São pesquisas grandes e valiosas, com uma grande variedade de perguntas sobre dados demográficos, atitudes e experiências. Não é possível fazer justiça ao conjunto de informações disponíveis em nada menos que um livro. Mas aqui estão mais alguns provadores.

Aqui vemos os eleitores ecológicos e trabalhistas em 2017 muito mais propensos a usar as mídias sociais para promover seus pontos de vista do que os eleitores nacionais:

Aqui vemos o Partido Trabalhista reunindo 51% dos votos do partido Maori (em comparação com 15% no partido Maori)

E aqui vemos quem está zangado com a desigualdade social e econômica (não muitas pessoas, mas um pouco mais de um terço dos eleitores dos Verdes):

A maioria das pessoas concorda que a redução das emissões de carbono é necessária para combater as mudanças climáticas (embora algumas centenas de milhares de pessoas em todo o espectro político ainda discordem):

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E aqui está a “questão mais importante” nas eleições para os eleitores de cada partido:

Ambiente para os eleitores dos Verdes, moradia para os trabalhistas e do Partido Maori (mais obviamente para o segundo), a economia para os eleitores nacionais, imigração para a Nova Zelândia em primeiro lugar e desigualdade para o Partido da Oportunidade (“TOP”).

Saia e brinque. Agora que a lista de variáveis ​​pode ser pesquisada, é fácil e até divertido de explorar.

Código fonte

Como é o caso de quase todos os meus aplicativos Shiny, o código-fonte para isso é dividido em duas partes:



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