Calcular la abstención electoral

Las ciencias electorales fundamentalmente sirven a la democracia, apelando a indicadores importantes como los que derivan del organismo regulador de la Administración electoral.

La abstención electoral puede ser un indicador importante para analizar la salud de una democracia; una alta tasa de abstención podría reflejar desafección o desconfianza en el sistema político, mientras que una baja tasa podría indicar un mayor compromiso ciudadano.

Con motivo de la tendencia al incremento de la abstención en nuestra realidad electoral, el modelo de regresión logística puede contribuir al examen de opiniones ciudadanas acerca del significado del voto, los partidos políticos y su ubicación ideológica.

¿Qué es, pues, la regresión logística?, ¿cómo se calcula?, ¿cómo se interpretan los resultados? Un análisis de regresión logística es un método utilizado para “modelizar” relaciones entre variables, permitiendo inferir o predecir una variable a partir de otra u otras variables.

La variable que queremos inferir o predecir (la abstención), la denominaremos variable dependiente o “criterio”, y las variables que se utilizan para la predicción se denominan variables independientes o “predictores”.

En una regresión logística, la variable dependiente es dicotómica (que tiene dos valores). En el caso de la abstención deseamos saber si está ahí o no está presente. Así, con la ayuda de la regresión logística es muy posible determinar qué estas influyen en la abstención, como la variable dependiente o criterio, que está presente o no lo está.

En el caso concreto –que no sabemos sin antes realizar un sondeo–, establecer la influencia de variables independientes como la edad, el sexo, el valor que los ciudadanos asignan al voto, en tanto si vota o si no vota. En este caso, 0 significa abstención; y 1, que votó. Y se estima la probabilidad de que se produzca la característica 1 (= característica permanente).

El conjunto de datos que muestrean las variables independientes se relacionan con la variable dependiente (0 y 1), luego podemos investigar qué influencia tienen las variables independientes en la abstención. Si existe alguna influencia, entonces podemos predecir la probabilidad de que se produzca con forma de una particular abstención.

¿Cuál es la razón de utilizar una regresión logística para calcular abstención electoral en una determinada situación? Independientemente del valor que se asigne a las variables independientes sólo resultará entre una escala de 0 y 1.

El objetivo de la regresión logística es estimar la probabilidad de ocurrencia. Por ello, el intervalo de valores de esta predicción debe estar comprendido entre 0 y 1, por lo que se necesita que una función tome estos valores entre 0 y 1.

Y esto es exactamente lo que lo que hace la regresión logística, sin importan dónde nos encontremos en el eje de la X, que entre o menos o más infinito sólo resultan valores entre 0 y 1.

En conclusión, la probabilidad de un cierto índice de la abstención es una probabilidad de que la variable dependiente sea 1, viene dado por la ecuación para unos valores dados en las variables independientes.
Al determinar los coeficientes para que el método se represente con más claridad los datos, se utilizan métodos estadísticos, como el llamado “método de máxima verosimilitud”.

También con los programas estadísticos Datatabl.2 y el sistema SPSS, se pueden realizar estos cálculos de una manera más eficaz.

En fin, creemos que no hay otra manera más adecuada de medir la realidad de la abstención en los procesos electorales.