En la medida que los datos de la elección se hacen accesibles a los interesados, los estudios empiezan a aparecer. Este es un breve resumen informativo de estos primeros esfuerzos.
Correlación de Pearson
Los datos acumulados de los partidos fueron estudiados cada hora hasta un máximo de seis horas (con 55 actualizaciones del PREP). Usando la función PEARSON de Excel y seleccionando columnas de PAN y PRI, PRI y PRD, y PAN y PRD se calculó la función de correlación Pearson dando en todos los casos un resultado de 1.000. Este resultado se mantuvo estable desde la actualización 14 hasta la 55 que fue la última en ser revisada. La tabla 1 presenta resultados típicos:
La gráfica espejo entre CHEPA y AMLO es evidente
La correlación de Pearson mide la existencia de relaciones entre variables. Cuando dos variables son independientes (por ejemplo, el precio de las tortillas y la edad del que las compra) la r de Pearson tiene un valor cercano al cero, cuando hay relación entre variables (como el precio de las tortilla y el del maíz) se tendrá r ~ 1.0. El caso de r = 1.000 es prácticamente improbable en muestreos de números que aparecen de manera natural en mediciones, y muestra de ello es que se han diseñado pruebas (por ejemplo, reemplazo transpuesto, prueba t, etc.) para medir la efectividad de la r de Pearson para casos de valores altos, pero nunca exactos para r = 1.000, donde los métodos no funcionan.
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