ELECCIONES EN ALEMANIA 2025: UN ENSAYO CON ANALISIS CORRESPONDENCIAS SIMPLES

 

ELECCIONES EN ALEMANIA 2025: UN ENSAYO CON ANALISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES

(Así repaso un poco)

Con ayuda de la IA (DeepSeek, en concreto)

vamos a interpretar un Análisis de Correspondencias Simples (ACS) basado en el gráfico adjunto, obtenido a partir de la Tabla de contingencia realizada con los datos de

Disponible en este enlace y con la que se ha realizado el análisis.

El Análisis de Correspondencias Simples (ACS) es una técnica que permite visualizar la relación entre filas (en este caso, los estados de Alemania) y columnas (los partidos políticos) en un espacio de dimensiones reducidas, generalmente en un plano 2D.

Estructura del gráfico:

1. Ejes:

   - El gráfico tiene dos ejes principales (Dimensión 1 y Dimensión 2), que representan las direcciones de mayor variabilidad en los datos.

   - La posición de los puntos (estados y partidos) en estos ejes indica su asociación.

2. Puntos:

   - Estados: Cada estado de Alemania se representa como un punto en el gráfico.

   - Partidos políticos: Cada partido político también se representa como un punto.

3. Proximidad:

   - Si un estado está cerca de un partido en el gráfico, significa que ese partido tiene una mayor presencia o afinidad en ese estado.

   - Si dos partidos están cerca, significa que tienen patrones de votación similares en los estados.

Interpretación general:

1. Partidos dominantes:

   - Si un partido como la CDU o el SPD está cerca del centro del gráfico, significa que tienen una presencia generalizada en muchos estados.

   - Si un partido como AfD o GRÜNE está más alejado del centro, significa que tienen una presencia más localizada o específica en ciertos estados.

2. Estados con patrones similares:

   - Si varios estados aparecen agrupados cerca de un partido, significa que esos estados tienen patrones de votación similares para ese partido.

   - Por ejemplo, si Sachsen y Thüringen están cerca de AfD, indica que el AfD tiene una fuerte presencia en esos estados.

3. Asociaciones fuertes:

   - Si un estado y un partido están muy cerca en el gráfico, indica una asociación fuerte. Por ejemplo, si Bayern está cerca de CDU, significa que la CDU tiene una fuerte presencia en Baviera.

4. Dimensiones:

   - La Dimensión 1 (eje horizontal) suele explicar la mayor variabilidad en los datos. Podría representar, por ejemplo, una división entre partidos tradicionales (CDU, SPD) y partidos más nuevos o alternativos (AfD, GRÜNE).

   - La Dimensión 2 (eje vertical) podría representar otra división, como la preferencia por partidos de izquierda vs. derecha.

Ejemplo de interpretación:

- Si en el gráfico ves que GRÜNE está cerca de Berlin y Hamburg, significa que los votantes en estas ciudades tienden a apoyar más a los Verdes.

- Si AfD está cerca de Sachsen y Brandenburg, indica que el AfD tiene una fuerte presencia en esos estados del este de Alemania.

- Si CDU y SPD están cerca del centro, significa que son partidos con una presencia generalizada en todo el país.

Comentarios adicionales:

- Outliers: Si algún estado o partido aparece muy alejado del resto, podría ser un caso atípico. Por ejemplo, si un partido pequeño tiene una presencia muy fuerte en un solo estado.

- Agrupaciones: Observa si hay agrupaciones naturales de estados o partidos. Esto puede indicar regiones con patrones de votación similares.