¿Se pueden predecir geográficamente los resultados electorales? Una aplicación del análisis de clusters y outliers espaciales
Los resultados de este estudio demuestran que al aplicar la estadística espacial en la geografía electoral es posible predecir los resultados electorales. Se utilizan los conceptos geográficos de cluster y outlier espaciales, y como variable predictiva la segregación espacial socioeconómica. Las téc...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación y Docencia Económicas, A.C. |
| Repositorio: | Redalyc-CIDE |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:31211538005 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=31211538005 https://www.redalyc.org/journal/312/31211538005/ https://www.redalyc.org/journal/312/31211538005/html/ https://www.redalyc.org/journal/312/31211538005/31211538005.epub https://www.redalyc.org/journal/312/31211538005/movil |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Demografía México Elecciones análisis espacial segregación espacial |
| Sumario: | Los resultados de este estudio demuestran que al aplicar la estadística espacial en la geografía electoral es posible predecir los resultados electorales. Se utilizan los conceptos geográficos de cluster y outlier espaciales, y como variable predictiva la segregación espacial socioeconómica. Las técnicas estadísticas que se emplean son los índices globales y locales de autocorrelación espacial de Moran y el análisis de regresión lineal. Sobre los datos analizados se encuentra: 1) que la Ciudad de México posee clusters espaciales de apoyo electoral y de marginación, 2) outliers espaciales de marginación, 3) que los partidos electorales se excluyen geográficamente, y 4) que sus resultados dependen significativamente de los niveles de segregación espacial en la ciudad. |
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