In dieser Arbeit wurde anhand einer multivariaten (linearen) Regression die Hypothese getestet, ob es einen Zusammenhang zwischen den Ergebnissen bei den "Primaries", also den Vorwahlen zur US-Präsidentschaftswahl, und dem Ergebnis der eigentlichen Wahl gibt. Es wurden jeweils die zum damaligen Zeitpunkt aussichtsreichsten Kandidaten der Demokraten und Republikaner ausgewählt: Hillary Clinton, Bernie Sanders, Marco Rubio und Donald Trump. Als diese Arbeit abgegeben wurde, waren die Vorwahlen noch nicht beendet.
Die Analyse hat letztendlich nicht nur Hillary Clinton und Donald Trump korrekt als Kandidaten vorhergesagt, sondern sogar Donald Trump als Sieger ermittelt. Dabei wurde das Ergebnis von Hillary Clinton ziemlich genau getroffen, wobei es für Donald Trump eine Abweichung von 5 Prozentpunkten gegeben hat.
Ein Kernstück der Analyse ist die in der US-amerikanischen Politikwissenschaft weit verbreitete Annahme, dass vor allem New Hampshire und Iowa sehr gute Prädiktoren für das Gesamtergebnis der Vorwahlen sind. Es hat sich auch hier gezeigt: Wer in Iowa und New Hampshire gut abschneidet, wird mir sehr großer Sicherheit der Kandidat der eigenen Partei. Es hat sich ferner offenbart, dass die Ergebnisse in Iowa und New Hampshire auch für die eigentliche Präsidentschaftswahl leistungsstarke Indikatoren sind.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Theoretische Vorüberlegungen
3. Modelle, Variablen, Hypothese
3.1. Der Analysezeitraum und die besondere Rolle von Iowa und New Hampshire
3.2. Die Rolle des „Supertuesday”
4. Multivariate lineare Regression
4.1. Datengrundlage
4.2. Probleme bei der Datenerhebung
4.2.1. Fehlende Werte
4.2.2. Dummy-Variablen
4.3. Prüfung der Regressionsfunktionen und Modellprämissen
5. Auswertung der Regressionsanalyse
6. Fazit
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, mittels einer multivariaten linearen Regression zu untersuchen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen dem Erfolg eines Kandidaten bei den Vorwahlen (in Iowa, New Hampshire sowie am „Supertuesday“) und dem späteren Ergebnis bei der Präsidentschaftswahl in den USA besteht. Die Forschungsfrage zielt darauf ab, die Prognosekraft dieser Vorwahl-Ergebnisse für das finale Wahlergebnis im Zeitraum von 1972 bis 2016 zu evaluieren.
- Empirische Analyse des US-Vorwahlsystems
- Einsatz multivariater Regressionsmodelle zur Wahlprognose
- Bedeutung von Schlüsselstaaten (Iowa, New Hampshire) und des „Supertuesday“
- Methodische Herausforderungen durch fehlende Daten und Verzerrungen
- Kritische Reflexion der Gütekriterien statistischer Prognosemodelle
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
Schon im November dieses Jahres ist es wieder soweit: Die maximal mögliche achtjährige Amtszeit des demokratischen US-Präsidenten Barack Obama geht zu Ende und ein Nachfolger wird gewählt. Ähnlich wie bereits 2008, als Obama als erster Afroamerikaner das Amt bekleiden konnte und damit eine Zäsur markierte, kann auch im Jahr 2016 wieder Geschichte geschrieben werden. Die mögliche eindrucksvolle Geschichtsschreibung ist zwar erneut auf Seiten der Demokratischen Partei möglich – entweder, indem mit Hillary Clinton die erste Frau auf Obama folgt oder mit Bernie Sanders nicht nur der älteste Präsident der US Geschichte (CNN 2015) sondern auch der erste Jude (NPR 2016) in das Amt gewählt wird – doch die mit Abstand größte Aufmerksamkeit zieht dennoch der Republikanische Kandidat Donald Trump auf sich, der derart polarisiert, wie es vor ihm wohl noch niemand getan hat.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem traditionellen Vorwahlkampf, bei dem es darum geht, dass die beiden großen Parteien jeweils ihren Kandidaten für die eigentliche Präsidentschaftswahl festlegen. Die grundlegende Annahme ist dabei, dass es einen Zusammenhang zwischen einem Erfolg bei den Vorwahlen und dem späteren Ergebnis bei der Präsidentschaftswahl gibt. Diese Annahme beruht in erster Linie darauf, dass auch bei den Vorwahlen schon Wahlkampf für die Präsidentschaftswahl betrieben wird und die Menschen schon in dieser Zeit erfahren, was der jeweilige Kandidat als Präsident tun würde. Wenn jemand also schon in den Vorwahlen viele Wähler mobilisieren kann, dürften der Annahme zufolge die Chancen nicht schlecht sein, dass sich dieser Effekt dann auch auf die nationale Präsidentschaftswahl überträgt.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der US-Präsidentschaftswahlen 2016 ein und stellt die zentrale Forschungsfrage nach dem Zusammenhang zwischen Vorwahl-Erfolgen und dem späteren Wahlergebnis.
2. Theoretische Vorüberlegungen: Hier werden bestehende politikwissenschaftliche Studien diskutiert, die als Basis für die theoretische Fundierung der Regressionsmodelle dienen.
3. Modelle, Variablen, Hypothese: In diesem Kapitel werden die unabhängigen Variablen definiert, der Analysezeitraum (1972-2016) begründet und die Rolle von Iowa, New Hampshire sowie dem „Supertuesday“ erläutert.
4. Multivariate lineare Regression: Dieser Teil beschreibt die methodische Vorgehensweise, die Datengrundlage, den Umgang mit fehlenden Werten (Imputation) und Dummy-Variablen sowie die statistischen Güteprüfungen.
5. Auswertung der Regressionsanalyse: Hier werden die Ergebnisse der 25 durchgeführten Modelle präsentiert und die besten Prognosemodelle identifiziert.
6. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, diskutiert die Grenzen der Regressionsmodelle und wagt eine Prognose für die Präsidentschaftswahl 2016.
Schlüsselwörter
US-Präsidentschaftswahl, Vorwahlkampf, multivariate lineare Regression, Electoral Vote, Popular Vote, Regressionsanalyse, Datenimputation, Dummy-Variablen, Iowa Caucus, New Hampshire Primary, Supertuesday, Prognosemodell, Wahlforschung, Bestimmtheitsmaß R², politische Partizipation
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, ob der Erfolg von Kandidaten bei den Vorwahlen in den USA ein verlässlicher Indikator für den Erfolg bei der eigentlichen Präsidentschaftswahl ist.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind das US-Vorwahlsystem, die statistische Modellierung von Wahlergebnissen durch multivariate lineare Regressionen und die Analyse von spezifischen Terminen und Regionen im Wahlkalender.
Was ist das primäre Ziel der Studie?
Das primäre Ziel ist es, durch die Analyse der Daten von 1972 bis 2016 zu prüfen, ob sich Präsidentschaftswahl-Ergebnisse signifikant durch die Erfolge in Iowa, New Hampshire und am „Supertuesday“ vorhersagen lassen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es kommt die Methode der multivariaten linearen Regression zum Einsatz, ergänzt durch Verfahren zur Datenimputation und den Einsatz von Dummy-Variablen zur Bereinigung von 100%-Ergebnissen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der theoretischen Herleitung der Variablen, der detaillierten Beschreibung des Datenerhebungsprozesses, der methodischen Umsetzung der Regressionsgleichungen und der Auswertung der Modellergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Neben Begriffen wie Regressionsanalyse und Vorwahlkampf sind dies insbesondere die spezifischen Variablen wie Electoral Vote, Popular Vote, Supertuesday sowie die statistischen Gütemaße.
Warum wird zwischen Electoral Vote und Popular Vote unterschieden?
Die Unterscheidung ist notwendig, da das US-System (Electoral College) zu Ergebnissen führt, die sich vom tatsächlichen Stimmenanteil der Wähler (Popular Vote) unterscheiden, was die statistische Modellierung beeinflusst.
Welche Bedeutung haben die Dummy-Variablen in dieser Analyse?
Dummy-Variablen werden eingesetzt, um Verzerrungen auszugleichen, die entstehen, wenn ein Kandidat in einem Vorwahlstaat konkurrenzlos angetreten ist und 100% der Stimmen erhalten hat.
Warum ist die Datenqualität in diesem Kontext problematisch?
Die Datenqualität ist herausfordernd, da besonders ältere Daten zu Vorwahlen oft lückenhaft sind oder keine einheitliche Erhebungsmethode über alle Staaten und Jahre hinweg existiert.
Welches Fazit zieht die Arbeit für die 2016er Prognosen?
Das Fazit zeigt, dass Modelle auf Basis des Popular Vote deutlich verlässlichere Prognosen liefern als solche, die den Electoral Vote nutzen, wobei Clinton und Trump als die wahrscheinlichsten Kandidaten für das Finale ermittelt wurden.
- Quote paper
- Florian Heinrich (Author), 2016, Auf der Suche nach dem nächsten US-Präsidenten. Besteht ein Zusammenhang zwischen Vorwahl-Erfolg und dem Ergebnis bei der Präsidentschaftswahl?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/436401
