Calcula Competitividad (Computes Competitiveness)

Source: R/compute_competitiveness.R

Funcion que describe el grado de competencia de una eleccion (Function that describes the degree of competition of an election)

compute_competitiveness(data, level = "provincia")

Arguments

data

un tibble guardado como objeto en el Enviroment luego de consultar get_election_data (A tibble saved as an object in the Enviroment after querying get_election_data).
level

un character que establece el nivel de agregacion sobre el que se quiere calcular la competitividad: por defualt es provincia y se desagregan las observaciones asignando los valores departamento o circuito al parametro (Establishes the level of aggregation on which you want to compute competitiveness: by definition it is provincia and the observations are disaggregated by assigning the values departamento or circuito to the parameter).

Value

devuelve un tibble con class "tbl_df","tbl", "data.frame" con el computo de competitividad de una elccion. El resultado puede ser un valor entre 0 y 1, los cuales representan falta de competencia y competitivdad maxima, respectivamente (returns a tibble with class "tbl_df", "tbl", "data.frame" with the computation of the level of competitiveness of an elction. The result can be a value between 0 and 1, which represent a lack of competition and maximum competitiveness, respectively).

Details

\(Competitividad\) mide la diferencia porcentual de votos válidos obtenidos por los dos partidos más votados \(a\) y \(b\). Puede tomar valores entre \([0,1]\) donde \(1\) es lo más comeptitivo (\(a = 50\%\) y \(b = 50\%\) de los votos). La fórmula utilizada es: $$Competitividad = 1 - (a - b)$$

REQUISITO:

El formato de data debe ser long para calcular compute_competitiveness. Si data es wide se puede transformar con make_long (long format of data is required for compute_competitiveness. If data is in wide format you can transform it with make_long).

See also

compute_nep, compute_seats, compute_disproportion

Examples


   tucuman_dip_gral_2017

#> # A tibble: 6 x 8
#> # Groups:   codprov [1]
#>   category round  year codprov name_prov electores listas   votos
#>   <chr>    <chr> <dbl> <chr>   <chr>         <dbl> <chr>    <dbl>
#> 1 dip      gral   2017 23      TUCUMAN     1217274 0180    154930
#> 2 dip      gral   2017 23      TUCUMAN     1217274 0503     46609
#> 3 dip      gral   2017 23      TUCUMAN     1217274 0521    319221
#> 4 dip      gral   2017 23      TUCUMAN     1217274 0548    459257
#> 5 dip      gral   2017 23      TUCUMAN     1217274 blancos   5920
#> 6 dip      gral   2017 23      TUCUMAN     1217274 nulos    12947

   tucuman_dip_gral_2017 %>% 
     compute_competitiveness()

#> # A tibble: 1 x 2
#>   codprov competitividad
#>   <chr>            <dbl>
#> 1 23               0.860