Rinkiminė statistika, analizė: sąrašų kokybė. Schema #58

Praėjusią schemą užpostinau per ~20 minučių. T.y. paskubomis. Gavau pastabų dėl žemėlapių aiškumo. Tai sekančiai žemėlapių dozei pasistengsiu atsižvelgti į pastabas ir padarysiu geriau.

O čia dabar bus sąrašų kokybės pamatavimas pagal mano paties sugalvotą metodą. Prieš trejus metus tuo metodu pamatavau LRLS sąrašo sudarymo kokybę. Dar palyginau su kitais sąrašais. Ir dar to paties LRLS sąrašų kokybę per skirtingus rinkimus.

Idėja tokiems matavimams man atsirado dalyvaujant partiniuose sąrašų reitingavimo renginiuose ir matant kaip ten viskas vyksta. Tie sąrašų sudarymai yra gan svarbūs partijai ir ten visada būna daug intrigų. Ir dažnai tos intrigos dėl lokalių optimumų dilemos kenkia partijoms. Apie tai kas yra lokalūs optimumai ir kaip jie veikia paskaitykite pas Rokiškį. Jei labai trumpai apie lokalius optimumus politikoje, tai kai koks nors kaimiškosios vietovės politikas įgauna neadekvačiai didelę įtaką ir nacionaliniame sąraše papuola į pirmąjį dešimtuką. Partijoje jį visi pažįsta, bet Lietuvoje – ne. O jeigu dar paprasčiau, tai lokalus optimumas yra kai ant tiltelio susitinka du ožiukai ir praeiti nei vienas negali.

Aš mąsčiau kaip parodyti ar įrodyti partiečiams šios problemos svarbą. T.y. blogas, lokalių optimumų sudarytas sąrašas gali surinkti mažiau balsų, nei objektyvesnis/geresnis. Matomi, aktyvūs, gerai kalbantys, protingi žmonės turėtų būti sąrašo viršuje. Šitaip jie motyvuos ir rinkėjus ir žemiau esančius kandidatus tapti geresniais bei imti gerą pavyzdį. O žmonės, kurie atsiduria sąrašo viršuje, nes prasuko kokią nors varkę – demotyvuoja rinkėjus, o kitus kandidatus motyvuoja taip pat imtis intrigų ir tokia sistema pati save gadina.

Problemos su kuriomis susidūriau mėgindamas pamatuoti sąrašo kokybę: kilti/leistis sąrašo viršuje daug sunkiau – ten reikia surinkti kur kas daugiau balsų, kad galėtum pakilti, nei sąrašo apačioje. O taip pat kiekvienas sąrašas gauna skirtingą kiekį balsų ir jų sąrašų kokybę lyginti tarpusavyje nėra taip trivialu – duomenis reikia normalizuoti.

Pirmąją problemą sugalvojau išspręsti suteikdamas kiekvienai vietai reitingų svorius – kuo aukštesnei vietai – tuo didesnį pagal tų vietų surinktus reitingus. Savotiška Paretto diagrama, tik skaičiuoju ne procentus, o reitingo balsus. Šitaip kandidatai esantys sąrašo viršuje gauna didelį svorį pagal visų žemiau esančių kandidatų reitingų sumą. Ir tada pagal tai kur kandidatas buvo prieš rinkimus sąraše ir po – surandamas tų svorių skirtumas. Jeigu kandidatas krenta sąraše – gaunamas neigiamas skaičius, jei kyla – teigiamas.

Supaišiau visus sąrašus į excelį, padariau paveikslėlius ir štai kas man gavosi:

Continue reading Rinkiminė statistika, analizė: sąrašų kokybė. Schema #58