Informe Votos Nulos - Tribunal Supremo Electoral

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En general, si comparamos las elecciones del 2005 con las del 2009 podemos ver que el patrón guarda estrecha relación, siendo Lempira y Copán los departamentos con mayor índice de votos nulos, mientras que Francisco Morazán, Cortés, Atlántida y Ocotepeque siguen siendo los Departamentos con menor índice de voto nulo. Incluso, Ocotepeque es el departamento que registra un menor índice de votos nulos en el país (Ver Tablas 5 y 6 en Anexos). II.- Resultados a) Descripción a partir de actas (datos dispersos). Se perfilaron variables que pudieran explicar, a nivel contextual, el fenómeno del voto nulo, dichas variables fueron las necesidades básicas insatisfechas, el analfabetismo y el nivel de escolaridad, se hicieron dos modelos con dos tipos diferentes de datos, los primeros datos con la población total y los segundos solamente con poblaciones fuera de la cabecera departamental y del principal corredor poblacional. En dicho modelo, la variable Voto Nulo (V.N) es explicada por otras variables de manera conjunta que en este caso son NBI1, NB2 y ESC que son explicadas a continuación: V.N= NBI1+NBI2+NA+ESC Donde: NBI1= % de población con 1 y 2 necesidades básicas insatisfechas. NBI2= % de población con 2 y 3 necesidades básicas insatisfechas. NA= % de población analfabeta. ESC= Nivel de escolaridad. 8
Los principales resultados del modelo, concluyen que la condición socioeconómica y el nivel de analfabetismo explican sólo parcialmente el porcentaje de votos nulos emitidos para las elecciones de noviembre de 2009. Para la ecuación 1, las variables de necesidades básicas insatisfechas (NBI1 y NBI2) y el nivel de escolaridad (ESC) tienen una relación negativa y una relación positiva para el caso del analfabetismo y todas significativas (en términos estadísticos). De ahí que fue vital el haber escogido dos poblaciones con características distintas y ver hasta qué punto influyen las variables antes citadas. En conclusión, estos resultados indican que entre más analfabeta, con menor escolaridad y con mayor grado de necesidades insatisfechas se encuentren los electores, hay una propensión muy baja (17.14%) a 6 que se emitan más votos nulos (Ver Tabla 14). La ecuación 2 tiene un cambio sustancial, al total de votos se le restaron los votos emitidos en las ciudades y pueblos que no eran cabeceras departamentales y en ciudades fuera del principal corredor poblacional, bajo el supuesto de que los votos fueron principalmente nulos por una baja instrucción de parte de las autoridades, de esta forma podemos ver que la relación negativa queda reforzada y mejora la bondad de ajuste del modelo pero solo de manera muy poco significativa. Los resultados indican que los indicadores socioeconómicos (alto nivel de necesidades insatisfechas, bajo nivel de escolaridad y alfabetismo) asociados a incrementos en el índice de votos nulos se mantienen más o menos en los mismos rangos (Pasa de un 17,1% a 18,5%). b) Descripción a partir de actas con datos agrupados. Se agruparon los datos por intervalos de frecuencia para nivel de necesidades básicas insatisfechas, el analfabetismo y la escolaridad promedio para el III ciclo, posteriormente se realizó una clasificación para diferentes niveles de NBI y analfabetismo para poder clasificar las localidades y referenciar el voto nulo. La tabla 4 expone los resultados del modelo con datos agrupados (intervalos). Este modelo asume que no existen diferencias específicas entre los votantes en los factores que determinan las necesidades básicas insatisfechas y el analfabetismo. Dado que diversas localidades registran diversas cifras de NBI y analfabetismo por cada nivel de voto nulo, haremos posteriormente una descripción más detallada a partir de dos localidades que son La Paz y San Pedro Sula (únicas disponibles para este estudio). 7 A partir de los resultados de las regresiones podemos asumir que el nivel de analfabetismo explica parcialmente y en menor medida al voto nulo (46% de los datos pueden ser explicados por el analfabetismo) y con mayor probabilidad de que el resultado se produzca al azar. Mientras tanto, para la relación entre necesidades básicas insatisfechas y el nivel de votos nulos el modelo se logra explicar mejor (71,1% de los datos pueden ser explicados de esta forma), si se pudiera medir la insatisfacción misma de los votantes que es, presumiblemente el causante de esta relación. 6Si bien el grado de ajuste de la regresión (R2 es igual al 17.14%) y el estadístico F (es muy improbable que un valor F tan elevado se produzca al azar) no confirman una buena especificación del modelo, si implica que para una parte de la población dichas variables si explican la emisión de votos nulos. 7 A pesar de las estimaciones con datos agrupados arrojan resultados de gran interés, es difícil descartar la existencia de condiciones específicas y no necesariamente el analfabetismo o las necesidades básicas insatisfechas explican el comportamiento del votante nulo, aunque sí están asociadas (pudieran por otro lado estar asociadas a la desafección y el inconformismo con la situación particular del actor). Este estudio es de carácter exploratorio por lo que no se realizó un test explícito de “agrupalidad” de datos. Ante tal situación, se pueden estimar una serie de modelos de efectos fijos que estimen los efectos específicos para cada localidad por tanto es difícil predecir dicho acontecimiento, y lo que se busca más bien es abrir el tema a debate. 9
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