miércoles, 23 de abril de 2014

UN ENSAYO SOBRE ACCIÓN POLÍTICA Parte 3


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)”.