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

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