Analisi Affluenze EUR09/EUR04: Province
La seguente analisi ha l’intento di studiare le affluenze per fasce orarie delle due ultime Elezioni Europee, 2004 e 2009. Verranno condotte alcune analisi statistiche e simulazioni allo scopo di stabilire il grado di correlazione delle 20 regioni italiane con i propri comuni e con i dati nazionali. Inoltre verranno condotte analisi di correlazioni tra le due tornate elettorali. Tutti i dati sono stati presi da questo nostro articolo.
Successivamente, in un prossimo articolo (in preparazione) verranno analizzate le affluenze dei Comuni, nelle Elezioni Europee 2009 e 2004 allo scopo ultimo di estrarre località più rappresentative o quantomeno stabili nel tempo.
La natura frattale e stocastica delle affluenze per fasce orarie (4 rilevazioni, Sabato ore 22.00, Domenica ore 12.00, Domenica ore 19.00 e Domenica ore 22.00) emerge immediatamente da questi 3 grafici, nei quali si mostrano gli andamenti delle province italiane durante le ultime 2 Elezioni Europee
Qui di seguito invece il parallelo tra il 2004 ed il 2009
Come si può evincere, le affluenze per fasce d’orario risultano essere scalate, sebbene in modo non globalmente lineare: si possono osservare in ogni sotto-grafico cluster di volatilità che si ripetono, suggerendo che la dinamica di voto possa essere modellabile. Non vi è quindi nulla di totalmente casuale anche nel modo in cui i cittadini italiani votano e si recano alle urne. Il vero ed annoso problema sta nel prevedere i trend futuri in funzione di quelli passati. Non sempre però in statistica una serie storica risulta essere totalmente in grado di descrivere eventi futuri: il perchè è dovuto alla complessità delle relazioni sociali che portano in ultima analisi alla decisione, più o meno estemporanea apparentemente, del Sig.re Rossi o Bianchi di votare per il partito ABC piuttosto che XYZ, e recarsi alle urne. Il motivo tuttavia per cui in talune località italiane si voti con più frequenza e/o assiduità che da altre parti va al di là della nostra analisi.
Si è sentito molto parlare da diversi esponenti della maggioranza ed opposizione di un calo di affluenze alle EUR09 ce avrebbe generato sia nel PDL che nel PD un calo di consensi a scapito di forze minori, quali Lega e IDV. I grafici di cui sopra chiariscono in modo lampante questo fenomeno: con le dovute eccezioni, si scorge un chiaro trend di decrescita dal Nord verso il Sud (nei grafici, da sinistra verso destra). Sicilia e Sardegna, che compaiono nei grafici all’estrama destra (le ultime 17 province), risultano fortemente sottostimanti i dati nazionali, che ricordiamo essere i seguenti:
| PROVINCE | Sabato | Domenica | ||||||
| ore 22,00 | ore 12,00 | ore 19,00 | ore 22,00 | |||||
| % EUR09 | % EUR04 | %EUR09 | % EUR04 | %EUR09 | % EUR04 | %EUR09 | % EUR04 | |
| ITALIA | 17,82 | 20,49 | 30,69 | 34,08 | 52,87 | 58,55 | 66,46 | 72,88 |
Singolarmente, ogni regione ha evidenziato andamenti di affluenza differenti durante le Elezioni Europee 2009: abbiamo archiviato tutte i grafici in un file .zip che potete scaricare a questo indirizzo.Vi diamo qui un esempio di andamento in una regione del Nord, Centro e Sud.
(per continuare la lettura cliccare su “2”)
E’ possibile apprezzare in modo qualitativo la caratteristica curva di ogni regione la quale, con le dovute cautele statitistiche, può essere considerata rappresentativa per ogni provincia. A livello comunale vedremo nel prossimo articolo che tale caratteristica non verrà più rispettata. Possiamo perciò affermare che da questi dati si evince come più osserviamo le elezioni ad una scala macroscopica (regione, provincia), più la “granulosità” della dinamica sparisce per lasciare strada ad una maggiore costanza di effetto.
Un’analisi molto importante dal punto di vista quantitativo per le sue ricadute qualitative è l’analisi di autocorrelazione: ciò che questa tecnica molto usata tra gli statistici mostra è l’entità del legame tra un evento e quello immediatamente precedente. Se una serie storica risulta essere molto legata tra i suoi vari eventi interni, allora l’autocorrelazione (ACF) mostra una caduta della funzione dolce. Al contrario, se non è presente una sostanziale autocorrelazione tra gli eventi, allora l’ACF cadrà molto rapidamente verso zero, raggiungendo anche talvolta valori negativi.
Tutte le analisi di ACF possono essere scaricate a questo indirizzo, contenente sia le affluenze per le Elezioni Europee 2009 (province), sia 2004. Anche in questo caso, evidenziamo due casi indicativi: l’ultimo rilevamento di affluenza (Domenica ore 22.00), sia per le EUR09 che per EUR04, su tutte le province, sino a 20 eventi precedenti (Lags).
L’ACF del 2009 risulta quindi molto più instabile rispetto a quella del 2004, implicando che nell’ultima tornata europea le province sparse sul territorio si sono comportate in modo molto più individuale e poco legato l’una con l’altra (e col trend nazionale).
Ultima analisi che proponiamo è una simulazione GARCH(p,q), ovvero un modo per simulare eventi passati autocorrelando le deviazioni standard ed errori casuali (innovation shocks).
Il primo sottografico mostra eventi passati elaborati tramite errorre casuali; il secondo, quello più importante, autocorrela le deviazioni standard passate per proiettare quella successiva. Infine il terzo sottografico è la simulazione vera e propria, calibrando i vari coefficienti opportunamente per ottenere il migliore test di verosimiglianza logaritmica.
Il secondo sottografico, come detto, risulta il più importante perchè come si nota le deviazioni standard delle province meridionali (insulari in particolare) sono piuttosto ampie come valore, caratterizzando un andamento molto discostante dalle medie nazionali e delle province più settentrionali.