Statistická analýza volebních výsledk



Podobné dokumenty
Nkolik poznámek k ochran technických ešení

DOPRAVNÍ INŽENÝRSTVÍ

STEM VOLEBNÍ PREFERENCE ZÁŘÍ 2015

1 Klientský portál WEB-UDS. 2 Technické ešení. 2.1 Popis systému co všechno WEB-UDS nabízí. 2.2 Definice uživatele a jeho pihlášení

Studie. 8 : Posílení kolektivního vyjednávání, rozšiování závaznosti kolektivních smluv vyššího stupn a její dodržování v odvtví stavebnictví

eská veejnost a její pístup k volbám

V textu jsou barevn odlišeny metodické vsuvky barevn. Mly by studenta pi vypracovávání práce nasmrovat.

Dokumentaní píruka k aplikaci. Visor: Focení vzork. VisorCam. Verze 1.0

Obsah... 1 Úvod... 2 I. Vymezení regionu... 3 II. Faktory ovlivující rozvoj cestovního ruchu na území regionu Kulturní a historické

Lekce. 1. I. Úvod. Kontrolní otázky a cviení k 1. lekci

ZNALECKÝ POSUDEK .7670/110/13

DÉLKA A USPO_ÁDÁNÍ PRACOVNÍ DOBY AD HOC MODUL 2001

BILÍKOVÁ, Adéla. Malý slovník abstraktních pojm. Knihovna msta Police nad Metují, 2000, 27 volných list v deskách+ videokazeta.

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

1. Pojem ochranná známka

Cena poizovací, neboli cena historická, je cena, za kterou byl majetek poízen, vetn náklad souvisejících s jeho poízením, bez odpotu opotebení.

VÝZVA K PODÁNÍ NABÍDKY K VE EJNÉ ZAKÁZCE MALÉHO ROZSAHU

Obvodová ešení snižujícího m ni e

Zpracovatel: HBH Projekt spol s r.o Brno

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek Oponenti: Patrik Novotný Jakub Nováček Click here to buy 2

Obrázek: Záznam psaný protosumerským písmem

3] KAPACITNÍ PROPOET KOVÁRNY

Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání

Ukázka analýzy zpravodajství Českého rozhlasu za období

Preference v u ívání prost edk elektronické komunikace áky a studenty

Socioekonomická a politická charakteristika Nového Města nad Metují

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily

1. TVORBA FOTOPLÁNU 1.1. TEORETICKÉ ZÁKLADY - 1 -

Řešení: 20. ročník, 2. série

Stanovení optimálních teplot výpalu vápenců z různých lokalit a jejich souvislostí s fyzikálními vlastnostmi vápenců

( x ) 2 ( ) Další úlohy s kvadratickými funkcemi. Předpoklady: 2501, 2502

MENDELOVA ZEMDLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRN PROVOZN EKONOMICKÁ FAKULTA. Diplomová práce. Lidské zdroje. Bc. Milada ezáová

1.11 Vliv intenzity záření na výkon fotovoltaických článků

SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ

Zápis. 7 z veejného zasedání zastupitelstva obce Bystré konaného dne 18. ervna 2003 ve 20 hodin v hostinci v Bystrém.

PRŮZKUM PRODEJE INJEKČNÍHO MATERIÁLU. v lékárnách ORP Zlín, ORP Vizovice a ORP Otrokovice

Zapojení horního spína e pro dlouhé doby sepnutí III

Rychnov nad Kněžnou. Trutnov VÝVOJ BYTOVÉ VÝSTAVBY V KRÁLOVÉHRADECKÉM KRAJI V LETECH 1998 AŽ

Mendelova univerzita v Brn

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Vcný zámr zákona o zdravotnické záchranné služb (kroužkové íslo 295/2007)

NĚKTERÉ ZÁVĚRY Z ÚVODNÍ NÁKLADOVÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU V ŠESTI SLÉVÁRNÁCH. Václav Figala a Sylvie Žitníková b Václav Kafka c

Volby do PS Volební účast. Výsledky jednotlivých stran podle regionů, zde v členění podle okresů.

1. DÁLNIČNÍ A SILNIČNÍ SÍŤ V OKRESECH ČR

Stav cyklistické dopravy v Hradci Králové podkladový materiál pro jednání s vedením mčsta

Jihoeská univerzita v eských Budjovicích. Teologická fakulta. Katedra praktické teologie. Bakaláská práce ROZVOD A RODINA PO ROZVODU

EXPERTNÍ POSUDEK Doc. RNDr. Martin Ouředníček, Ph.D. Stručný výtah z posudku.

ZNALECKÝ POSUDEK číslo / 10

ÚKOL ,77 5,00 5 2,531,003,056 -,869,113

OCHOTA ZÚČASTNIT SE VOLEB DO POSLANECKÉ SNĚMOVNY

CENÍK únor 2016 Regulační technika pro vytápění

Statistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika

M - Příprava na čtvrtletní písemnou práci

1 KOMBINATORIKA, KLASICKÁ PRAVDPODOBNOST

SBÍRKA PEDPIS ESKÉ REPUBLIKY

K. Hodnocení dosažitelnosti emisních stropů stanovených regionu v roce 2010

VYUŽITÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ PROSTŘEDÍ MATLAB K PREDIKCI HODNOT NÁKLADŮ PRO ELEKTRICKÉ OBLOUKOVÉ PECE

ČESKÝ VOLIČ. Červenec 2013

Příloha Průběžné zprávy. Shrnutí návrhu algoritmu

Pomocný databázový systém pro správu studijní agendy. Ludk Navrátil

Kontaktní centrum PLUS Ztracená Kroměříž tel.:

Evidence dat v prostředí MS Excelu Kontingenční tabulka a kontingenční graf

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza

POZVÁNKA NA VALNOU HROMADU spolenosti Rizzo Associates Czech, a. s.

Proud ní tekutiny v rotující soustav, aneb prozradí nám vír ve výlevce, na které polokouli se nacházíme?

STÁTNÍ ENERGETICKÁ KONCEPCE ESKÉ REPUBLIKY. (schválená usnesením vlády eské republiky. 211 ze dne 10. bezna 2004)

OBECN ZÁVAZNÁ VYHLÁŠKA obce POLERADY. 2/2001

Sněmovní volební model MEDIAN

MMEE cv Stanovení množství obchodovatelného zboží mezi zákazníkem a dodavatelem

ÚSTAV AUTOMATIZACE A MICÍ TECHNIKY Fakulta elektrotechniky a komunikaních technologií Vysoké uení technické v Brn

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

Investice a akvizice

SOUTĚŽNÍ ŘÁD soutěží ČSOB v orientačním běhu

STEM VOLEBNÍ PREFERENCE LISTOPAD 2015

LISTOPAD 2009 PŘIPRAVENO PRO. ri. Heřmanova 22, PRAHA 7 Tel.: , Fax: INBOX@MARKENT.

ZATÍŽENÍ SNĚHEM A VĚTREM

VŠB Technická univerzita Ostrava

KOREKCE MAXIMÁLNÍ DOSAHOVANÉ RYCHLOSTI NÁKLADNÍCH VLAKŮ CORRECTIONS OF MAXIMUM SPEED ACHIEVED BY FREIGHT TRAINS

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE

Vybrané aspekty nezaměstnanosti v souvislosti s evropskou integrací

Aritmetika s didaktikou II.

Cvičení 3 komplexní zpracování a klasifikace dat. Oblast Cairo

c sin Příklad 2 : v trojúhelníku ABC platí : a = 11,6 dm, c = 9 dm, α = Vypočtěte stranu b a zbývající úhly.

STANOVISKO č. STAN/1/2006 ze dne

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE

MODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL

Pruzkum podnikatelského prostredí

ZEMNÍ ODPOR ZEMNIČE REZISTIVITA PŮDY

2013 ISBN$

Mendelova univerzita v Brn ROZHODNUTÍ REKTORA. 10/2013. Metodika útování náklad na provozování objekt na t. Gen. Píky,.p. 2005/7 a.p.

St edisko sociálních služeb m sta Kop ivnice, p.o. eská 320, Kop ivnice

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

5 ZKOUŠENÍ CIHLÁŘSKÝCH VÝROBKŮ

STUDIE EŠENÍ JIHOVÝCHODNÍ ÁSTI MASARYKOVA NÁMSTÍ

Příprava na 1. čtvrtletní písemku pro třídu 1EB

MECHANIKA HORNIN A ZEMIN

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE VE EJNÉ ZAKÁZKY

Napájecí zdroje a stabilizátory ss nap?tí

2 Trochu teorie. Tab. 1: Tabulka pˇrepravních nákladů

DOPRAVNÍ INŽENÝRSTVÍ

Transkript:

Statistická analýza volebních výsledk Volby do PSP R 2006 Josef Myslín

1 Obsah 1 Obsah...2 2 Úvod...3 1 Zdrojová data...4 1.1 Procentuální podpora jednotlivých parlamentních stran...4 1.2 Údaje o nezamstnanosti...4 2 Výsledky jednotlivých politických stran...5 2.1 Obanská demokratická strana...5 2.2 eská strana sociáln demokratická...6 2.3 Komunistická strana ech a Moravy...8 2.4 Kesanská a demokratická unie s. strana lidová...9 2.5 Strana zelených...11 3 Vzájemné vztahy mezi stranickými výsledky...12 4 Výsledky vládní koalice vs. opozice...14 4.1 Výsledky koalice...14 4.2 Výsledky opozice...16 4.3 Vítzství v jednotlivých regionech...17 4.4 Srovnání...18 Nezamstnanost a volební výsledky...21

2 Úvod Ped rokem probhly v eské republice volby do Poslanecké snmovny Parlamentu eské republiky. Tato analýza si klade za cíl interpretovat tyto výsledky z rzných hledisek, a už z hledisek istého popisu dat, tak pedevším pro vyzkoumání nkterých základních závislostí a vztah, které lze ve volebních výsledcích nalézt.

1 Zdrojová data Zdrojovými daty pro tuto analýzu jsou volební výsledky pro jednotlivé volební obvody zveejnné státní volební komisí jako platné výsledky voleb do Poslanecké snmovy Parlamentu eské republiky konaných ve dnech 2.-3. ervna 2006. Tyto výsledky jsou zveejnny na serveru www.volby.cz v píslušné sekci zabývající se výše zmínnými volbami. Využity jsou dále údaje poskytnuté eským statistickým úadem, zejména údaje o nezamstnanosti v jednotlivých oblastech. Zkoumané oblasti odpovídají okresm dle dívjšího územn-správního lenní. Analýza se týká pouze tch politických stran a hnutí, které získaly dostatenou podporu pro získání poslaneckého mandátu dle píslušného ustanovení volebního zákona (tzv. uzavírací klauzule). To se týká pti politických stran, kterými jsou (abecedn) eská strana sociáln demokratická, Komunistická strana ech a Moravy, Kesanská a demokratická unie s. strana lidová, Obanská demokratická strana a Strana Zelených. Pouze hlasy pro tyto strany byly v koneném výsledku relevantní pro získání podílu na ízení státu a tudíž se budu zabývat pouze tmito stranami. 1.1 Procentuální podpora jednotlivých parlamentních stran Jako základní ukazatel, který je v analýze využíván, je procentuální podpora jednotlivých stran v jednotlivých volebních oblastech (dívjší okresy). Analýza nebere v úvahu lenní R na jednotlivé kraje ani konkrétní volební systém, který byl využit pro pepoet získaných hlas na poslanecké mandáty (d Hondtv systém). Cílem analýzy totiž není zabývat se pepotem na mandáty, nýbrž jinými aspekty, které lze zjistit analýzou uvedených výsledk. Konkrétní pepoet není pro tyto analýzy potebný. 1.2 Údaje o nezamstnanosti Dalším dležitým zdrojem jsou údaje o nezamstnanosti, které jsou využity v analýze, která se snaží odhalit závislost mezi nezamstnaností a volebními výsledky. Tyto údaje jsou získány z webových stránek eského statistického úadu. Bohužel se mi nepodailo získat pesné íselné charakteristiky nezamstnanosti, ale pouze zaazení do tíd podle intervalu nezamsnanosti, kam daný obvod spadá.

2 Výsledky jednotlivých politických stran V této kapitole se seznámíme s popisem výsledk jednotlivých politických stran ve volbách. Pomocí nástroj exploraní analýzy se seznámíme se základními fakty. Na rozdíl od seznamu parlamentních stran zde budeme jednotlivé strany adit podle celostátního volebního výsledku. 2.1 Obanská demokratická strana ODS získala celkov ve volbách 1 892 475 voliských hlas, což pedstavuje 35,38 procenta. V následující tabulce a na grafu mžete nalézt základní údaje o tom, jakým zpsobem byla voliská podpora rozdlena v jednotlivých volebních obvodech. Prmr 36,248 Medián 35,46 Smrodatná odchylka 7,34505 Koeficient variability 20,2633% Minimum 22,0 Maximum 51,27 Rozsah 29,27 Dolní kvartil 31,09 Horní kvartil 39,29 1. sextil 29,14 2. sextil 46,91 Mezikvartilové rozptí 8,2 15 Histogram 12 Cetnost 9 6 3 0 20 30 40 50 60 Podpora ODS

Box-and-Whisker Plot 22 27 32 37 42 47 52 Podpora ODS Z krabicového grafu je velmi dobe vidt, že polovina hodnot získané volební podpory je v rozmezí nco více než osmi procent, ODS tedy mla spíše stabilní podporu. Dolní kvartil je 31,09 procenta, což znaí, že jen v 25 procentech obvod klesla podpora této strany pod tuto hodnotu. A co více, první sextil je 29,14 procenta jen šestina obvod vykázala nižší podporu této strany než je tohle pomrn vysoké íslo. Naopak z histogramu mžeme vidt, že rozdlení etností je dvoumodální další výrazný vrchol nastává kolem 50 procentní podpory. Tato situace je zpsobena výraznou podporou ODS v Praze a nejbližším okolí. Šestina hodnot (15) je vyšších než tém 47 procent. Pražských obvod je 15 plus dva obvody, které formáln patí do Stedoeského kraje Praha západ a Praha východ. V drtivé vtšin tchto obvod tedy ODS získala 47 a více procent hlas (ostatní dva obvody byly velmi lehce pod touto hranicí). Když se ovšem podíváte na prmr i medián, zjistíte, že jsou vyšší než je celkový zisk volebních hlas (medián nepatrn) to znaí, že nkteré obvody, ve kterých ODS uspla, byly o nco málo menší. I pes vyšší procentuální zisk v malém obvod tento pispívá mén do celkového potu. Ovšem tato odchylka je skuten nepatrná. 2.2 eská strana sociáln demokratická eská strana sociáln demokratická získala celkem 1 728 827 voliských hlas, což pedstavuje 32.32 procenta. Prmr 31,5853 Medián 32,15 Smrodatná odchylka 5,1547 Koeficient variability 16,32% Minimum 19,75 Maximum 47,69 Rozsah 27,94 Dolní kvartil 29,66 Horní kvartil 35,03 1. sextil 24,63 2. sextil 35,68 Mezikvartilové rozptí 5,37

Histogram 20 16 Cetnost 12 8 4 0 18 23 28 33 38 43 48 Podpora CSSD Box-and-Whisker Plot 19 24 29 34 39 44 49 Podpora CSSD Podpora této strany má pomrn zajímavý histogram. Nejvyšší koncentrace je okolo ísla 32-33. Práv tolik procent tedy SSD získala ve volebních obvodech nejastji. Na rozdíl od ODS, kde je rozložení více plošší, má SSD podporu více lokalizovánu v jednotlivých obvodech. Jinými slovy pokud v nkterém obvod SSD uspla, pak uspla výrazn. Pokud

naopak v nkterém obvod neuspla, opt byl tento neúspch více výrazný. To dokladuje i existence odlehlých pozorování. Na jedné stran v jednom obvodu SSD získala tém 49 procent, na stran druhé pak v nkolika obvodech mla výrazn mén. Stejn jako u ODS zde existují obvody s výraznou podporou. V tomto pípad jsou to spíše regiony v oblasti Moravskoslezského kraje. 2.3 Komunistická strana ech a Moravy Komunistická strana ech a Moravy získala 635 328 hlas, což iní 12,81 procenta. Prmr 12,8338 Medián 13,3 Smrodatná odchylka 3,36779 Koeficient variability 26,2415% Minimum 5,01 Maximum 20,86 Rozsah 15,85 Dolní kvartil 9,92 Horní kvartil 15,33 1. sextil 8,96 2. sextil 15,9 Mezikvartilové rozptí 5,41 Histogram 24 20 16 cetnost 12 8 4 0 0 4 8 12 16 20 24 Podpora KSCM

Box-and-Whisker Plot 0 4 8 12 16 20 24 Podpora KSCM Zatímco dv nejvtší strany mají nejvyšší etnost u hodnot, které odpovídají celkovým dosaženým výsledkm, u KSM toto neplatí. Jsou zde dv výrazné hodnoty kolem 14-15 procent a druhá kolem 9-10 procent. Platí tedy, že existují regiony, ve kterých je KSM pomrn silná, naproti tomu regiony, kde je slabá. Jen velmi málo region odpovídá oblib, která odpovídá celostátním výsledkm. Výrazn k výsledku pispívá nkolik obvod s výrazn vyššími hodnotami obliby. 2.4 Kesanská a demokratická unie s. strana lidová tvrté místo obsadila KDU-SL se ziskem 386 706 hlas, což pedstavuje 7,22 procenta získaných hlas. Prmr 6,80363 Medián 5,64 Smrodatná odchylka 3,40359 Koeficient variability 50,0261% Minimum 1,66 Maximum 16,3 Rozsah 14,64 Dolní kvartil 4,23 Horní kvartil 9,13 1. sextil 4,1 2. sextil 10,38 Mezikvartilové rozptí 4,9

Histogram 24 20 16 Cetnost 12 8 4 0 0 3 6 9 12 15 18 Podpora KDU-CSL Box-and-Whisker Plot 0 3 6 9 12 15 18 Podpora KDU-CSL Na histogramu je velmi dobe vidt, že v nejvíce obvodech tato strana získala mezi 3,0 4,5 procenty, tedy pod hranicí tzv. uzavírací klauzule, která je podmínkou pro vstup do snmovny. Faktem tedy je, že v mnoha regionech zkrátka tato strana má velmi nízkou podporu. Pokud to porovnáme s rozdlením mandát, tak skuten platí, že v nkterých regionech strana nezískala žádný mandát, zatímco v jiných regionech uspla velmi dobe.

Podpora této strany vykazuje u všech parlamentních stran nejvtší rozptýlenost v porovnání s jinými stranami cca. dvojnásobnou. Strana má zkrátka své bašty, ve kterých je silná ovšem ve zbytku republiky je pro ni problém vbec pekonat uzavírací klauzuli. Baštami jsou zejména typické kesanské regiony, zejména jižní Morava. Toto regionální rozdlení je velmi nebezpené pro další parlamentní budoucnost strany. 2.5 Strana zelených Strana zelených získala 336 487 hlas. To v celkovém hodnocení znamená zisk 6,29 procenta odevzdaných volebních hlas. Prmr 6,44582 Medián 5,88 Smrodatná odchylka 1,84631 Koeficient variability 28,6436% Minimum 3,62 Maximum 12,46 Rozsah 8,84 Dolní kvartil 5,18 Horní kvartil 7,47 1. sextil 4,9 2. sextil 8,67 Mezikvartilové rozptí 2,29 40 Histogram 30 Cetnost 20 10 0 0 3 6 9 12 15 Podpora SZ

Box-and-Whisker Plot 3,6 5,6 7,6 9,6 11,6 13,6 Podpora SZ Strana zelených má ze všech stran nejvyšší etnost v oblasti skuten získané podpory na celostátní úrovni. Ve srovnání s KDU-SL má daleko rovnomrnjší podporu, pestože se i zde vyskytují extrémní hodnoty. Pestože je celkový zisk SZ nižší než zisk KDU-SL (a díky pepotu podle d Hondtova systému zisk mandát výrazn nižší), má SZ podle tchto výsledk mnohem lepší pozici. Není totiž závislá na nkolika svých regionech. Dvod je velmi jednoduchý volii KDU-SL se profilují zejména na kesanských základech, piemž kesanství je v R na ústupu a drží se pouze ve zmínných regionech. Názory SZ nejsou regionáln omezené a nachází podporu napí regiony. I zde však nalezneme jisté množství region, kde SZ nepekonala uzavírací klauzuli. 3 Vzájemné vztahy mezi stranickými výsledky V této kapitole se pokusím nalézt vztahy mezi výsledky jednotlivých stran. Tyto vztahy nám mohou blíže popsat rozložení na politické map v eské republice. Bohužel se omezím pouze na intuitivní vyjádení pomocí korelaního pole. Pro nkteré další analýzy (ANOVA, regresní analýza) nejsou splnny základní pedpoklady zejména normalita. Absenci normality pisuzuji zejména tomu, že v eské republice jsou výrazné regionální rozdíly, tudíž nemže dojít k rovnomrnému rozdlení výsledk. I ze samotného korelaního pole však mžeme odvodit a vypozorovat jisté závislosti, které se objevují. Je zcela evidentní, že výsledky KDU-SL nejsou nijak závislé na výsledcích ostatních stran. Spíše než rozdíly ideologickými i politickými je jejich podpora determinována jinými faktory. Pi pohledu na korelaní pole mezi ODS a SSD je evidentní, že pedvolební boj tchto dvou politických stran nebyl jen zbyteností, nýbrž že skuten ml své opodstatnní. Tak jako programy tchto stran stojí proti sob, tak také volii. Velmi jasn se ukazuje, že mezi volebním ziskem tchto dvou stran je v podstat nepímá úmrnost vyšší zisk jedné strany ukazuje nižší zisk strany druhé a to velmi pesn.

Z pohledu ODS vychází negativní korelace i v porovnání se ziskem KSM, nicmén tento vztah není v žádném pípad tak evidentní a vyhrocený. Ukazuje se (a další przkumy to dokazují), že existuje mnohem vtší rivalita mezi ODS a SSD než ODS a KSM. Mezi SSD a KSM lze vysledovat pozitivní závislost, nicmén vzhledem k tomu, že se jedná o levicové strany, lze toto oekávat. Volební hlasy levicových voli se totiž štpí práv mezi tyto dv strany. Zajímavá je ovšem pozice Strany zelených. Pestože její program není totožný s ODS, existuje pomrn viditelná pozitivní závislost mezi ziskem ODS a SZ. Naopak negativní závislost má SZ s levicovými stranami. To pikládám kampani SZ, která se distancovala od levicových stran, tudíž získala podporu spíše stedových voli, zatímco naopak nemohla poítat s velkou podporou stran levicových. Zajímavé je srovnání pravice (která je pedstavována z parlamentních stran pouze ODS) a stran levicových (ty reprezentuje souet SSD a KSM). Ostatní strany jsou spíše strany stedové. ODS Levice Z této analýzy velmi dobe vyplývá existence zcela odlišných region existují regiony, ve kterých výrazn vítzí levice a regiony, ve kterých naopak vítzí pravice. Jen menšina region je z tohoto hlediska vyrovnaných. 4 Výsledky vládní koalice vs. opozice Po volbách se po zdlouhavých a nepehledných jednání vytvoily dva bloky koaliní, tvoený ODS, KDU-SL a SZ, a opoziní, tvoený SSD a KSM. V této kapitole se budu zabývat údaji o výsledcích tchto blok jako celk. 4.1 Výsledky koalice Koalice získala celkem 2615650 hlas, což pedstavuje 48,89 procenta hlas Prmr 49,4975 Medián 47,4 Smrodatná odchylka 7,7395 Koeficient variability 15,6362% Minimum 30,23 Maximum 68,4 Rozsah 38,17 Dolní kvartil 44,5

Horní kvartil 54,51 1. sextil 43,26 2. sextil 59,45 Mezikvartilové rozptí 10,01 Histogram 18 15 12 Cetnost 9 6 3 0 28 38 48 58 68 78 Podpora koalice Box-and-Whisker Plot 30 40 50 60 70 Podpora koalice

Z graf je velmi dobe vidt, že podpora koalice se nejastji pohybuje v oblasti stední hodnoty, ovšem existují i regiony, ve kterých koalice bu jednoznan a drtiv zvítzila (jedná se zejména o Prahu a další regiony v echách), ale také regiony, ve kterých koalice stejn drtiv prohrála (zejména regiony na Morav). 4.2 Výsledky opozice Opozice dostala dvru 2364155 voli, což iní 46,13 procenta. Prmr 44,4191 Medián 46,55 Smrodatná odchylka 8,04245 Koeficient variability 18,1058% Minimum 24,76 Maximum 64,65 Rozsah 39,89 Dolní kvartil 40,41 Horní kvartil 49,78 1. sextil 34,17 2. sextil 51,45 Mezikvartilové rozptí 9,37 Histogram 24 20 16 Cetnost 12 8 4 0 22 32 42 52 62 72 Podpora opozice

Box-and-Whisker Plot 24 34 44 54 64 74 Podpora opozice Podpora opozice je o nco málo více rozprostena mezi jednotlivé intervaly než je tomu u koalice. Rovnž se zde více vyskytují extrémní hodnoty (vzhledem ke zbývajícím obvodm) v podob extrémn nízké podpory v Praze a extrémn vysoké hodnoty v Karviné. 4.3 Vítzství v jednotlivých regionech Nyní se podíváme na to, jak dopadly volby z hlediska vítzství toho i onoho subjektu v jednotlivých regionech. Vítzem z hlediska stranického byla bu ODS nebo SSD, žádná jiná stran v žádném obvod nezvítzila. Dále porovnáme poty vítzství vládní koalice a opozice viz grafy: 37 (40,66%) Vítezství v obvodu podle strany Legenda ODS CSSD 54 (59,34%)

Vitezstvi v obvodu podle koalice/opozice Legenda Koalice Opozice 42 (46,15%) 49 (53,85%) Z hlediska potu obvod zvítzila astji ODS ped SSD, stejn jako vládní koalice oproti opozici. Nyní využijeme možnost zjistit závislost mezi vítzstvím ODS a vítzstvím koalice. Mosaic Plot Koalice Vitez ODS Vitez CSSD Opozice Je zejmé, že výsledky ODS byly rozhodující pro vítzství koalice. Jinými slovy pokud vyhrála ODS, je velmi pravdpodobné, že vyhrála v daném obvodu koalice. Naopak jestliže vyhrála SSD, jen v málo pípadech stail souhrn výsledk KDU-SL a SZ ke zvrácení vítzství opozice. Lze tedy íci, že hlavní charakteristikou voleb byl souboj mezi ODS a SSD. 4.4 Srovnání Volební systém v eské republice rozdlil mandáty, tedy podíl na moci, v pomru 100:100, tedy nerozhodn. Podle volebního systému je tedy volební výsledek opozice a koalice považován za totožný. Jak je tomu však ve skutenosti. Je možné volební výsledky opozice a koalice skuten považovat za statisticky totožné?

Box-and-Whisker Plot Koalice Opozice 24 34 44 54 64 74 Density Traces Pravdepodobnost 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 Variables KOalice Opozice 0 24 34 44 54 64 74 Z graf je vidt, že mediány jsou velmi podobné nicmén rozdlení jsou znan odlišná. Rovnž prmrné hodnoty se znan liší. Provedeme tedy testování statistických hypotéz, abychom ovili, zda lze konené výsledky považovat za shodné i nikoliv. Nejprve provedeme testování hypotézy, zda jsou stední hodnoty totožné: H0: x koalice = x opozice HA: x koalice > x opozice Testovaná statistika má hodnotu 4,34, p-value pak nabývá hodnoty 7 x 10-6, což je zcela urit výrazn nižší než hodnota 0,01. Z tohoto pohledu lze íci, že podporu koalice a opozice nelze považovat za stejnou, nulovou hypotézu lze zamítnout. Nicmén vzhledem k tomu, že pi testu normality vychází p-value pro oba vzorky mezi 0,01 a 0,05, tudíž spadá do oblasti neuritosti, je nutné výsledek testování hypotézy brát s rezervou. Pro potvrzení i vyvrácení hypotézy o rovnosti podpory tudíž využijeme Wilcoxonv test rovnosti medián. H0: x 0,5-koalice = x 0,5-opozice HA: x 0,5-koalice > x 0,5-opozice

Testová statistika nabývá hodnoty 1068,0. P-value dosahuje hodnoty 0,0013. Tato hodnota je výrazn nižší než hodnota 0,01. Nulovou hypotézu mžeme zamítnout. Mediány nejsou stejné. Jako výsledek tohoto testu lze íci, že patová situace, tedy rovnost hlas opozice a koalice v Poslanecké snmovn je výsledkem pepotu, ale nevyjaduje skutenou podporu, která byla ve volbách projevena volii.

Nezamstnanost a volební výsledky Nezamstnanost je vnímána jako velmi dležitý ukazatel. V této kapitole se pokouším dokázat i vyvrátit domnnku, že nezamstnanost ovlivuje výsledky voleb. Prakticky provedu test, který má zjistit, zda existuje závislost mezi nezamstnaností a vítzem voleb v jednotlivých obvodech. Využjeme tedy mapu, která udává nezamstnanost viz obrázek. Mosaic Plot N1 Vitez ODS Vitez CSSD N2 N3 N4 N5

Mosaic Plot N1 Vitez koalice Vitez opozice N2 N3 N4 N5 První diagram udává rozložení vítzství ODS a SSD v jednotlivých regionech podle jejich zaazení do tídy nezamstnanosti. Je evidentní, že v obvodech, kde je vyšší nezamstnanost, vítzí mnohem více SSD, zatímco v obvodech s nižší nezamstnaností vítzí spíše ODS. Druhý diagram pak popisuje rozdlení vítzství koalice a opozice. I zde se jednoznan ukazuje, že vyšší nezamstnanost znamená výrazné vítzství opozice nad koalicí. Ta naopak vítzí v obvodech s nízkou nezamstnaností. Lze tedy íci, že existuje závislost mezi nezamstnaností a volebními výsledky vyšší nezamstnanost výrazn zvyšuje šance levicových stran. Drobná poznámka v kategorii obvod s nejvyšší nezamstnaností je velmi málo (pouze 2) obvody, proto rozdlení v této kategorii má nízkou vypovídací hodnotu.