En el contexto de un
discurso generalizado al respecto de una crisis de la política y de lo
político, el presente ensayo trata la acción política. Una práctica elaborada con datos
extraídos del barómetro de abril de 2012, en concreto el estudio 2941 del CIS.
Se va a trabajar con dos modelos a modo de hipótesis, con el objeto de obtener
una explicación a través de un análisis pormenorizado de la información
resultante. Se realizará un estudio comparando ambos modelos e intentando en
todo momento, dialogar con la información resultante, como con otros estudios conexos.
El contraste de estos resultados puede permitir distinguir hasta qué
punto los modelos desarrollados con la regresión logística, son explicativos.
3.2.-Valores medios
de la acción política (INDIT) en función de las variables propuestas
El valor medio de la “Actividad política” es apreciablemente más alto entre el colectivo
trabajador con un 5,41 de media, que en el resto de casos (parados, jubilados,
estudiantes, etc.) con un 3,53. Resulta sorprendente, ya que sería lógico
pensar que aquella gente que no trabaja y por tanto dispone de más tiempo,
fuese en general más activa. Posiblemente una actividad política totalmente
contextualizada por un colectivo trabajador molesto por la reforma laboral (y
demás recortes sociales) puesta en marcha en el momento de elaborar este
barómetro del CIS.
Tal como cabía esperar, el colectivo con mayor índice
de “descontento” presenta, en términos generales, mayor actividad política no
convencional que el colectivo “más contento”. Es muy posible que el grado de
descontento esté correlacionado con la tendencia política. Se llevará a cabo
una rotación de factores entre ambas variables ya que las variables
explicativas han de ser independientes entre sí.
En la siguiente tabla se observa claramente cómo el
nivel de “Actividad Política” aumenta
progresivamente con el “nivel de estudios”, desde un 1,88 de media inicial al
7,79 para los niveles de estudios superiores. En el caso de Interés tiene una escala de 0-19, aquí
se ve igualmente cómo según aumenta el interés en la política (en tres tramos),
también incrementa el índice de actividad, del 3,54 de media al 7,79 para el
interés máximo de la escala.
La comparación de los valores en aquellas comunidades
autónomas con más tradición independentista con respecto al resto de regiones, nos
encontramos con valores muy similares, no parece en este caso que esta sea una
variable explicativa. Aisladas las regiones más pobres del resto, a priori hay
un menor índice de actividad en las regiones más pobres, pero queda explicado
por un menor nivel de estudios. La conclusión es que la región no constituye
variable explicativa para la actividad política.
En la siguiente tabla podemos observar cómo el valor
medio de la actividad política, de manera general, va aumentando de derecha a
izquierda, con un 3,10 de media para el Partido Popular y un 5,44 para el
partido Izquierda Unida. Hay nula o muy poca correlación entre “nivel de
estudios” de los entrevistados y tendencia política. La “edad” (no incluida en
la tabla, pero sí ha sido analizada) tampoco parece ser un factor explicativo.
La propuesta inicial consiste en situar el índice de
actividad política como función de: Nivel de Estudios, Ocupación (trabaja o
no), Tendencia Política, Nivel de Descontento o en Interés en la Política. Tras
haber analizado la evolución de valores medios de INDIT2 con las órdenes en el
PSPP, se puede determinar que las variables exploradas “Descont”, “Votosimplus”,
“Interés”, “Estudios” y “Ocupación”
son todas explicativas. El siguiente paso es comprobar sin son independiente
entre sí, por otro lado, sería deseable construir un modelo con menos variables
(ahora se dispone de cinco, que para el propósito de este análisis se estima
como elevado), para no dar lugar a multitud de tablas de probabilidad, por todo
ello se procede a un análisis de factores, con el objeto de encontrar un número
menor de variables explicativas y que sean, además, más independientes entre sí
que las originales definidas. El subcomando /Print=KMO Det. me facilita los
resultados del Test de Kaiser-Mayer-Olkin
(KMO), Prueba de Esfericidad de Barlett
y Valor Determinante de la Matriz de
Correlación.
El método de rotación empleado es “Varimax”, el utilizado por defecto por
la aplicación PSPP y la extracción de factores será “Componentes principales”
también por defecto, en tanto no se indique lo contrario. Estos indicadores nos
darán una idea de la viabilidad de aplicar el análisis factorial.
Tras analizar, los resultados del análisis factorial,
a partir de la matriz rotada, y despreciando los factores de carga con valor
<0 .30="" an="" componentes:="" cuatro="" definimos="" dos="" el="" hasta="" i="" lisis="" propone="" style="mso-bidi-font-style: normal;" variables="">Votosimplus
”, “Estudios” y “Descontento” como prácticamente independientes entre sí, y una
combinación lineal de “Estudios”, “Interés” en la política y “Estudios”. Esta última combinación
presenta una correlación relativamente alta (> 0,30) con la variable “Estudios”. Por otro lado, “Votosimplus” y “Descontento” también presentan cierta correlación, así que
definimos las variables F1 y F2 tal como se establecen a
continuación:
· F1 = Ocupación + Estudios + Interés
· F2 = Descont + Votosimplus
A continuación se muestra la tabla matriz de
correlaciones para las variables que se han definido:
En primer
lugar observamos que el determinante es 0,68, por tanto alejado de uno. En la
tabla 8 podemos comprobar que la rotación de factores ha estimado que de cinco
se pase a cuatro variables, es decir, se está reduciendo el modelo. Tras
analizar con Varimax, nos devuelve
cuatro componentes también coeficientes entre 0 y 1. En la siguiente tabla
(número 9) se señala en rojo los valores más altos para cada componente. La “Componente
1” sigue igual, en cambio la segunda componente, se suman la segunda y la
cuarta porque se correlacionan.
Con estas variables observamos que son linealmente
independientes. En el archivo de salida (tabla 10) se observa que la
correlación entre F1 y F2[1] es aceptablemente baja (0,15)
con un valor del determinante de la matriz de correlaciones cercano a la unidad
(0,98). Con todo ello se puede afirmar que F1 y F2 constituyen variables
explicativas cuasi-linealmente independientes y en base a estas dos variables,
que engloban bastante información del cuestionario, se podrá construir el
modelo propuesto para este ensayo.
[1] Se construye estas nuevas
variables como F1 y F2, que se denominan como “Capacidad de criterio político
(F1)” y “Nivel de disconformidad con el actual Gobierno (F2)”.
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