Reports de voix à la présidentielle 2017

La question du report des voix entre les deux tours des élections, souvent primordiale pour les politologues et les journalistes politiques, s’est posée de façon particulièrement cruciale pour l’élection présidentielle 2017. En effet, les deux candidats qualifiés étaient issues de nouvelles formations, ou du moins de formations qui n’ont pas l’habitude de participer au second tour de la présidentielle (une fois pour le Front National, et jamais pour En Marche !). Nous allons reprendre la même façon d’aborder cette question que ce que nous avions fait pour l’élection présidentielle de 2012, en décembre dernier.

Les analyses de “report de voix” utilisent des données de sondage mais nous allons reprendre ici l’approche basée sur l’analyse de l’évolution du vote pour chacune des villes entre les deux tours de l’élection. Les données relatives au vote pour chacune des villes sont disponibles ici (premier tour) et ici (second tour).

Nous réalisont alors un modèle de régression linéaire entre les deux tours, pour évaluer quelle partie des votes alloués à chaque candidat au premier tour se reporte sur l’un des deux challengers, ou n’est pas exprimée (abstentions, blancs). Les résultats sont les suivants :

Macron Le Pen
Le Pen < 1 % 112 %
Macron 116 % < 1 %
Fillon 58 % 19 %
Melenchon 48 % 10 %
Dupont-Aignan 39 % 36 %
Hamon 95 % < 1 %
Asselineau 22 % 32%
Arthaud 51% 41%
Poutou 56 % 13 %
Cheminade 44 % 21 %
Lassalle 48 % 23 %

ou sous forme de graphique :

Comme nous l’avions déjà indiqué la dernière fois, il ne s’agit que d’un petit modèle sans grande prétention, et cela ne veut pas dire que 23% des électeurs de Jean Lassalle ont voté pour Martine Le Pen au second tour, mais on peut en déduire quelques remarques :

  • La somme des pourcentages donne une idée des électeurs qui n’ont pas souhaité participer au second tour. On voit que les électeurs de Asselineau puis de Mélenchon sont ceux qui ont le plus souvent voté blanc ou qui se sont abstenus au second tour ;
  • Inversement, pour Macron et Le Pen on observe un score estimé supérieur à 100%, cela signifierait que la mobilisation des électeurs ayant ces deux candidats préférés au premier tour se sont plus mobilisés au second ;
  • Les électeurs insoumis qui ont souhaité exprimer un vote en faveur d’un des deux candidats ont majoritairement choisi Macron ;
  • L’accord électoral entre Marine le Pen et Nicolas Dupont-Aignan n’aurait pas convaincu son électorat, qui se partagerait en parts égales pour les deux candidats ;
  • Le vote Hamon s’est quasiment à 100 % reporté sur le vote Macron ; ce n’est pas le cas de celui Fillon, qui s’est reporté de façon non négligeable pour Marine le Pen, et qui a entraîné plus d’abstention ou de vote blanc.

En comparaison, les reports de voix à la présidentielle 2012 étaient les suivants :

A shiny app to convert sports scores

I’m a huge sports fan, but I certainly don’t have extended knowledge about all team sports. Sometimes when I hear about scores in a sports I’m not quite “fluent” in, I wonder how they would translate in a sports I know better. I guess many people ask the same question from time to time. For instance, three years ago, many americans started wondering how the 7-1 blowout that happened during the World Cup semifinals would translate in basketball, football or hockey. ESPN first came up with an absurd answer, and then Neil Paine of FiveThirtyEight wrote a much more sensible paper on the question.

I created a shiny app that finds a statistical equivalent of a game score in one sports in other sports:

The program is very simple, let me show you on an example how it works. Suppose you want to know how a 103 – 97 home win in basketball translates in other sports.

The program starts by computing the score difference between the two teams (103-97 = +6), and looks how many basketball games have ended with a home team win by 6 points or less. In this case, the number is 30.7% of games.

Histogram and density of score differences in basketball games

Then the program looks among the home wins in other sports what score difference corresponds to the same 30.7% (the 30.7% quantile). This corresponds to +1 in soccer and hockey and +6 in football.

Finally, it does the same operation by comparing the offensive score of the winning team. In 50.4% of basketball games, the home team scores 103 points or less when it wins, which corresponds to 2 scored goals in soccer, 4 in hockey and 28 points scored in football. The final result is thus:

The full code of the shiny app is available on the GitHub page of the project. The dataset is made of all NBA, NHL, NFL and Champions League games since the year 2000. If you want to see other sports, make a pull request or ping us on Twitter or Mastodon!