martes, 29 de abril de 2014

UN ENSAYO SOBRE ACCIÓN POLÍTICA Parte 7


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.

4.1.-Resultados Regresión Logística

Se define la variable “Capacidad Crítica” (CC) como combinación lineal de “Interés” en la política, el grado de “Inquietud”, los “Estudios” y la “Ocupación”. De igual modo se define la variable “Confianza” (en el actual ejecutivo) como combinación lineal del grado de “Optimismo” y la “Afinidad” con el actual gobierno.
La variable “Confianza” toma valores de 0 a 11 (12 Categorías), y para el caso de “Capacidad Crítica” lo hace de 0 a 14 (15 Categorías). A continuación, se recodifica con el objeto de rebajar el número de categorías en cada variable para que sean sólo tres, tal como se señala a continuación:

·       RECODE Confianza (0 THRU 3 =1) (4 THRU 7 =2) (8 THRU 11=3)
·       RECODE CC (0 THRU 4 =1) (5 THRU 9 =2) (10 THRU 14=3)


A continuación se lleva a cabo la Regresión Logística:
La estimación se detuvo en la iteración número 5 (en cinco pasos se estableció convergencia) porque las estimaciones de parámetros cambiaron menos que 0,0001 (nivel de convergencia al tercer dígito decimal). Los casos perdidos (30,84%) ya empieza a ser una pérdida de datos significativa, cercana al 31%, y comparada con el anterior modelo que representaba menos del 13%.


Los valores de R Cuadrada de Cox & Snell y R Cuadrada de Nagelkerker cuando se trabaja con más categorías aumentan (la R Cuadrada de Nagelkerker es considerada más fiable que la de Cox & Snell). El -2Log Verosimilitud no tiene cota superior, por tanto es difícil establecer cuando tiene un valor alto. En un modelo perfecto el -2Log de Verosimilitud arrojaría un valor de cero, por lo que se conoce la cota inferior, pero no así la cota superior.
Al reducir el número de categorías tanto de CC como de Confianza a sólo tres categorías  para cada variable. Se observa una disminución del valor de R Cuadrada de Nagelkerker, de 0,34 del modelo anterior, a 0,27 para este segundo modelo. Esto puede reflejar una especio de pérdida de información en el modelo, dicho de otro modo, los valores de R Cuadrada dependen de la escala de valores que se asigna a cada variable: a más categorías mejores valores. El error obtenido en todos los casos es inferior al 2%. Si atendemos a los valores de las R Cuadrada encontramos las variables que más tienen que decir. Acerca de la variabilidad de INDIT2 son la variable “Estudios” y la variable “Inquietud”.