Una davvero necessaria premessa

Se come immaginiamo sei interessato a navigare nei dati di questa elezione ti ricordiamo che questa pagina andrebbe consultata da un PC: alcuni degli strumenti che abbiamo usato poco si prestano ad essere consultati con un dispositivo mobile. Che dire: anche la tecnologia ha i suoi limiti!

I grandi assenti

Non parliamo qui di potenziali candidati ma di quegli elettori che hanno preferito una giornata al mare o che si sono smarriti cercando indicazioni su dove si sarebbero tenuti i comizi alla fine della (non) campagna elettorale.

Il seguente grafico riporta sulla destra (barre verdi) i votanti per ciascuna sezione, numero assoluto e percentuale per sezione, e sulla sinistra (barre rosse) il numero di chi, per cause che rimarrano ai più misteriose, hanno deciso di astenersi dal voto: anche qui numeri assoluti e corrispondenti percentuali per sezione. Le sezioni sull’asse verticale, non ce ne vogliano i cittadini, sono ordinate in senso decrescente per numero di effettivi votanti: in democrazia, è noto ai più, quel che conta è ormai la maggioranza.

Al fine di una più agevole interpretazione sia di quanto sopra che di quanto segue, conviene ricordare un poco di toponomastica del nostro amato Paese:

• Sezione 1: via Alberi, via Casa Iaccarino, via Casa Lauro, via Casa Starita, via Grottelle, via T. Astarita, via Trarivi;
• Sezione 2: strada Statale 145 Sorrentina, vico Cacace, piazza del Lauro, via Gradelle, corso Italia;
• Sezione 3: via Cristoforo Colombo, vicoletto del Mulino, via Flavio Gioia, piazza S. Ruggiero, via Seb. E. de Martino;
• Sezione 4: vico Casa Miccio, via Casa Miccio, via del Lauro, via del Salvatore, via G. Marconi, vico I Scarpati, vico II Scarpati, via Municipio, via Vocale;
• Sezione 5: vico Bosco, via Caracciolo, vico Carletta, vico Casciulli, via dei Senza Fissa Dimora, vico Langella, via Olmo, vico Ruggiero.
• Sezione 6: via A. Caruso, via Angelo Cosenza, via G.B. Liguori, via Gradoni dei Pescatori, traversa I Alimuri, vico I Santo Stefano, Traversa II Alimuri, vico II Santo Stefano, traversa III Alimuri, vico III Santo Stefano, vicoletto Madonna delle Grazie, via Meta, via Naviganti Metesi, via Rivolo, piazza Scarpati
• Sezione 7: via Cassari, via Cavataccio, via Cesina, vai dei Cafiero, via Lamma, via M. Ruggiero

Riguardo all’astensione, lascio ai candidati leggere alcune percentuali, che in alcune sezioni superano il 30% e in molte altre vi si avvicinano. Una menzione speciale va agli elettori delle Sezioni 4 e 7, che hanno deciso di contribuire in percentuale maggiore alla vita democratica del Paese.

Una facile (bulgara) scommessa

Veniamo ora ai risultati, tanto schiaccianti quanto prevedibili: nemmeno il più spietato tra i bookmaker avrebbe accettato una scommessa contraria. La lista Patto per Meta del sindaco Tito per pochissimo non raggiunge l’80% delle preferenze, lasciando alla compagine Viviamo Meta, capitaneggiata da Francesco Pane, poco meno del 20%. Schede bianche (1%) e nulle (2%) si attestano su valori trascurabili. Se usi il tuo mouse (non quello della TOPOnomastica) sul grafico potrai leggere qualche dettaglio sulle informazioni rappresentate:

Le stesse informazioni sono riportate sulle due schede seguenti (non quelle elettorali) per le singole sezioni sia in termini assoluti che in valori percentuali: anche qui usa il mouse per passare dalla prima (voti assoluti) alla seconda scheda (percentuali) e soprattutto per avere informazioni sulle preferenze espresse a favore di ciascuna lista.

Poche, e forse banali, chiavi di lettura: ogni barra fa riferimento ad una singola sezione, i colori alle preferenze espresse, il verde per Patto per Meta (Tito), il blue per Viviamo Meta (Pane) e il nero per Schede bianche e nulle (in cerca di un candidato migliore).

Molti sono i chiamati…

… ma pochi sono gli eletti: ecco le immancabili classifiche!

La prima che segue mostra il totole delle preferenze raccolte dai candidati in lizza: i candidati sono ordinati in senso decrescente dal più “amato” al meno gradito dai metesi, i colori fanno riferimento alla lista di appartenenza (in verde i candidati di Patto per Meta e in blu quelli di Viviamo Meta).

La cosa che salta subito agli occhi è che il meno votato tra i “verdi” raccoglie più preferenze del candidato più votato tra i “blu”: immaginiamo che qualcuno si starà mangiando le mani a morsi pensando ad una errata scelta di campo, mentre qualcun altro (almeno tre) gongoleranno rispetto alla scelta dell’affiliazione. Ma si sa, questi sono i rischi del gioco.

Per gli amanti del dettaglio (o forse per i diretti interessati?) le stesse classifiche sono riportate a seguire per le singole sezioni. Qualche nota:

• Angela Aiello risulta essere la preferita in 6 delle 7 Sezioni, battuta da Daniela Cacace per una manciata di voti solo nella sezione 6
• il risultato migliore di un “candidato blu” si osserva solo nella Sezione 5, dove Augusto Ercolano riesce ad aggiudicarsi niente di meno che l’ambitissima nona posizione
• nelle Sezioni 6 e 7 il primo dei “blu” (Russo Mariateresa in entrambi i casi) ottiene meno dei voti dell’ultimo dei verdi (in entrambe le sezioni un altro Russo, questa volta Raffaele)
• solo nelle Sezioni 2 e 3 un “maschietto” riesce a raggiungere la seconda posizione della classifica: in tutte le altre troviamo sempre una donna, a testimonianza, ove mai ce ne fosse bisogno, del fatto che il sistema delle doppie preferenze favorisce il gentil sesso (evviva Dio, almeno per una volta). Una conferma ulteriore al riguardo si trova nella Sezione 3, con tre candidate nelle prime tre posizioni, e nella Sezione 5, dove addirittura le donne occupano le prime quattro posizioni.

Siamo la coppia più bella del mondo…

Quello che segue è forse la parte più interessante, se non altro perché innovativa, di queste note, ovvero un’analisi degli accoppiamenti: lungi da noi qualunque allusione, parliamo qui di preferenze, sfruttando la possibilità data agli elettori di votare insieme per una candidata ed un candidato della stessa lista.

Ringraziamo l’amico Salvatore Soldatini per averci messo a disposizione questi dati, di sicuro interesse per curiosare sulle dinamiche di coppia. Come succede però per ogni coppia, e rimanendo fedeli al tradizionale “tra moglie e marito non mettere il dito”, lasciamo la lettura delle preferenze disponibili alla fantasia e alla dietrologia degli esperti e degli interessati, sperando di aver comunque reso un utile servizio.

Prima di immergevi nella lettura un’importante avvertenza: i dati sono incompleti perché, si sa, le fasi di spoglio sono sempre concitate e l’impegno dei volontari addetti alla raccolta deve purtroppo fare il conto con imprevisti ed emozioni che non mancano mai.

Leggi con attenzione le note sulla prima scheda e poi via con il gioco delle coppie!

Ancora più interessanti, soprattutto per i diretti interessati, gli accoppiamenti nelle singole sezioni. Qui vale però ancor di più l’avvertenza sulla non completezza dei dati parziali: leggi questi risultati ma con il beneficio dell’inventario. Le riportiamo senza alcun commento nelle due sezioni successive, prima per i candidati per Patto per Meta e poi per quelli di Viviamo Meta, rispettando l’ordine emerso dalle urne.

Saluti di coda

Se sei arrivato a leggere fin qui ti ringraziamo per la pazienza. Quanto sopra riportato rimane per noi un esercizio, dettato forse dalla classica ed immancabile deformazione professionale: niente abbiamo voluto dimostrare, quanto piuttosto solo mostrare (cit. Fellini) qualcosa che era già sotto gli occhi di tutti, seppure provando a farlo con lenti diverse. Il lettore, nel leggere quanto sopra, aggiungerà alle nostre anche le sue speciali lenti e questo gli permetterà sicuramente di vedere più chiaramente quanto a noi è rimasto nascosto.

Se hai qualche commento/critica trovi sulla home page la mail cui indirizzarli: si prega di astenersi dalle improperie.

Install and load ggside

ggside can be installed from CRAN (latest stable version) or from github (development version):

# install the CRAN version
utils::install.packages("ggside")
# install the latest development version (from Github)
devtools::install_github("jtlandis/ggside")

library(ggplot2)
library(ggside)

Registered S3 method overwritten by 'ggside':
  method from   
  +.gg   ggplot2

The message prompts that ggside overwrites the +.gg method of ggplot2, adding functionalities for plotting on the two margins of a ggplot2 object.

Detailed information on ggside are available on the official github repository and on the CRAN package webpage.

The penguins dataset

I exploit below the penguins dataset available in the palmerpenguins package.

install.packages("palmerpenguins")

penguins is a tibble with 344 rows and 8 variables, containing measurements for penguin species, island in Palmer Archipelago, size (flipper length, body mass, bill dimensions), and sex. You can read more information on the dataset inspecting the related help page:

library(palmerpenguins)
help("penguins")

Marginal plot

Here is a classical scatterplot using bill_length_mm (bill length, millimeters) on the horizontal axis and body_mass_g (body mass in grams) on the vertical axis, enriching the plot using the color information for the species:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_length_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point(aes(col = species))

You can add a marginal plot for the x (y) variable exploiting the set of geom_xside* (geom_yside*) functions. The available functions, listed in the following table, inherit from the original ggplot2 functions, differing only in the position of the final plot:

The choice of the plot to use on the margins depends on the type of data and on your taste.

Some examples

Two histograms can be added to the previous scatterplot exploiting the functions geom_xsidehistogram and geom_ysidehistogram (the bins argument is the same of geom_histogram for setting the number of bins):

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_length_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_xsidehistogram(bins = 15) +
  geom_ysidehistogram(bins = 15)

It is clearly possible to add only one side plot using only one of the two functions above. Color can be used to enrich the plot representing information of another variable, using the same syntax of ggplot2 function:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_length_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point(aes(col = species)) +
  geom_xsidehistogram(aes(fill = species), bins = 15) +
  geom_ysidehistogram(aes(fill = species), bins = 15)

Densities are useful alternative to histograms, the alpha argument is here used to change the transparency of the geometrical objects:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_length_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point(aes(col = species)) +
  geom_xsidedensity(aes(fill = species), alpha = 0.5) +
  geom_ysidedensity(aes(fill = species), alpha = 0.5)

Stacked densities can be obtained setting the classical position argument to stack:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_length_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point(aes(col = species)) +
  geom_xsidedensity(aes(fill = species), alpha = 0.5, position = "stack") +
  geom_ysidedensity(aes(fill = species), alpha = 0.5, position = "stack")

Marginal boxplots deserve a note. “Perpendicular” boxplots are plotted by default (vertical for the x variable and horizontal for the y variable):

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_depth_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_xsideboxplot() +
  geom_ysideboxplot()

A more useful representation can be obtained changing the orientation of the side boxplots through the orientation arguments:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_depth_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_xsideboxplot(orientation = "y") +
  geom_ysideboxplot(orientation = "x")

Using a qualitative variable (species in the example below) provides parallel boxplots, that are really useful for a quick inspection of differences in the conditional distributions:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_depth_mm, y = body_mass_g, col = species)) +
  geom_point() +
  geom_xsideboxplot(orientation = "y") +
  geom_ysideboxplot(orientation = "x")

Finally, the set of geom_xside* and geom_yside* functions can be used also in case of panel plots obtained exploiting facet_wrap and facet_grid. Here is a simple example using facet_wrap for subsetting data according to the levels of the variables species and island and adding conditional densities at the two side of scatterplot of bill_depth_mm and body_mass_g:

ggplot(data = penguins, 
       aes(x = bill_depth_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_xsidedensity() +
  geom_ysidedensity() +
  facet_wrap(vars(species, island)) 

Again, color can be exploited to compare conditional distributions. The following code represents two densities at each side of the main plot, each one showing the distribution of one of the two levels of sex of penguins:

ggplot(data = tidyr::drop_na(penguins, sex), 
       aes(x = bill_depth_mm, y = body_mass_g)) +
  geom_point() +
  geom_xsidedensity(aes(col = sex)) +
  geom_ysidedensity(aes(col = sex)) +
  facet_wrap(vars(species, island)) 

Note: since there are missing values for the sex variable, I exploit the drop_na function (tidyr package) to drop rows containing missing values in such variable (you need to install tidyr to test the last chunk of code).

Finally, additional functions are available in ggside for setting options on the x and y scales: refer to the official documentation for the list of functions.

Articoli

Abstract, articoli brevi e presentazioni

Codice Software

Non è disponibile al momento un codice ufficiale per DESPOTA. La versione attuale del codice in R non è molto veloce in caso di dati di grandi dimensioni, anche se funziona correttamente.

Su questa pagina GITHUB è disponibile un tutorial in RMardown che illustra il funzionamento delle principali funzioni e di alcune funzioni ausiliare utili per le rappresentazioni grafiche.

Mi fa piacere ricevere qualsiasi commento (sia positivo che negativo) nel caso in cui utilizziate DESPOTA sui vostri dati. Sono anche interessato a possibili collaborazioni sull’argomento, sia relativamente all’affinamento della procedura che all’ottimizzazione del codice.

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