W-NOMINATE vs Optimal Classification II

November 24, 2011
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Siguiendo con el post anterior, realizo el mismo análisis ahora utilizando el paquete W-NOMINATE.  
 


SUMMARY OF W-NOMINATE OBJECT
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Number of Legislators: 256 (9 legislators deleted)
Number of Votes: 118 (1 votes deleted)
Number of Dimensions: 2
Predicted Yeas: 14179 of 16562 (85.6%) predictions correct
Predicted Nays: 9976 of 12861 (77.6%) predictions correct
Correct Classifiction: 78.29% 82.1%
APRE: 0.484 0.574
GMP: 0.655 0.687


The first 10 legislator estimates are:
coord1D coord2D
AGOSTO, Walter Alfredo -0.945 0.288
ALBRISI, Cesar Alfredo -0.467 0.108
BARRIOS, Miguel Angel -0.257 -0.967
BARTOLUCCI, Gilda Liliana -0.460 0.448
BIANCHI, Ivana Maria -0.456 0.243
CREMER de BUSTI, Maria Cristina -0.477 0.488
GALVALISI, Luis Alberto -0.522 -0.342
GEREZ, Elda Ramona -0.472 -0.401
IGLESIAS, Fernando Adolfo -0.522 -0.271
LUSQUINOS, Luis Bernardo -0.489 0.411
En este caso, el porcentaje de clasificación correcta es de 78.29% para la primera dimensión y 82.1% para la segunda. Es significativamente más bajo que el de OC, pero es entendible ya que OC lo que hace es justamente maximizar las clasificaciones correctas. Más importante es sin embargo el APRE, que es considerablemente bajo, de solo 48% para la primera dimensión (a diferencia de OC que nos daba un 70%).

Las diferencias se hacen todavía más evidentes si graficamos los resultados.

Como vemos, la gran diferencia con OC es que muchos legisladores (en particular del FPV y la UCR) figuran más cerca de los extremos. Esto es así porque W-NOMINATE maneja los errores de clasificación de modo que un legislador con un nivel de error bajo es "empujado" hacia su extremo correspondiente.

En conclusión creo que porque no hace suposiciones sobre los errores de los legisladores y se adapta mejor a cámaras con altos niveles de disciplina partidaria, OC es más apropiado para estudiar la votaciones nominales en Argentina.

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