Shluková analýza výsledků voleb do Poslanecké sněmovny v České republice
Autor(ka) práce:
Šimr, Jan
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Vilikus, Ondřej
Oponenti práce:
Plašil, Miroslav
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Diplomová práce analyzuje výsledky voleb do Poslanecké sněmovny Parlamentu České republiky na úrovni obcí v letech 2021 a 2025 s cílem odhalit strukturu volebního chování pomocí vícerozměrných statistických metod a identifikovat hlavní typy volebních profilů. Práce využívá volební data ze všech 6 254 obcí České republiky doplněná o výsledky hlasování v zahraničí, na které byla aplikována metoda hlavních komponent a shluková analýza. Na základě shlukové analýzy byly obce v obou volebních obdobích rozděleny do tří skupin lišících se strukturou volebních preferencí jednotlivých politických stran. Kruskal-Wallisovy testy následně prokázaly statisticky významné vztahy mezi příslušností obcí k jednotlivým volebním profilům a jejich geografickými, demografickými a socioekonomickými charakteristikami. Nejvýraznější souvislosti se projevily zejména u ukazatelů vzdělanosti obyvatelstva, volební účasti a nezaměstnanosti. Přechodová analýza mezi sledovanými obdobími naznačuje narušení prostorové struktury volebního chování z roku 2021 a ukazuje výrazný přesun části obcí zejména od protestního k populistickému profilu. Metoda hlavních komponent zároveň odhaluje změny ve volebním prostoru mezi lety 2021 a 2025, které probíhaly především podél druhé hlavní komponenty, nikoli pouze v rámci hlavního konfliktu mezi liberálně-pravicovými a populisticko-protestními subjekty. Hlavním přínosem práce je detailní identifikace struktury volebního chování na obecní úrovni zahrnující vliv hlavních politických uskupení, určení klíčových indikátorů spojených s podporou jednotlivých subjektů a odhalení vztahů mezi sledovanými proměnnými.
Klíčová slova:
volební profily; volební chování; obce České republiky; politické subjekty; metoda hlavních komponent; shluková analýza
Název práce:
Cluster Analysis of the Czech Parliamentary Election Results
Autor(ka) práce:
Šimr, Jan
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Vilikus, Ondřej
Oponenti práce:
Plašil, Miroslav
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This master’s thesis analyses the election results to the Chamber of Deputies of the Parliament of the Czech Republic at the municipality level in 2021 and 2025 to uncover the structure of voting behaviour using multidimensional statistical methods and identify the main types of voting profiles. The thesis uses electoral data from all 6,254 municipalities of the Czech Republic, supplemented by voting results from abroad. Principal component analysis and cluster analysis are applied to these data. Based on the results of the cluster analysis, municipalities in both election periods are divided into three groups differing in the structure of voting preferences for individual political parties. Kruskal-Wallis tests confirm statistically significant relationships between cluster membership and geographical, demographic, and socioeconomic characteristics of Czech municipalities. The most noticeable relationships are observed in indicators of educational attainment, voter turnout, and unemployment rate. Transition analysis between the two observed periods indicates a disruption of the spatial structure of voting behaviour in 2021 and shows a notable shift of several municipalities from a protest to a populist profile. Principal component analysis also reveals changes in the electoral space between 2021 and 2025, occurring primarily along the second principal component, rather than solely within the main political cleavage between liberal-right and protest-populist parties. The main contribution of the thesis is a detailed analysis of the structure of voting behaviour at the municipality level, including the influence of major political parties, the identification of key indicators associated with party support, and the revelation of relationships between the observed variables.
Klíčová slova:
voting behaviour; voting profiles; political parties; Czech municipalities; principal component analysis; cluster analysis