Analisi delle classi latenti: uno studio dello spazio elettorale italiano

Latent class analysis (LCA) is a statistical method used to group individuals into classes (categories) of an unobserved (latent) variable on the basis of the responses made on a set of categorical observed variables. The model aims to find those latent categories within which the covariation between the manifest variables disappear. If such latent variable exists, we say that it explains covariation among the observed variables. In this paper is presented an application of this model on electoral data (of 2011, concerning the elections of 2013). The objective of the analysis was to find how many and which ¿types¿ of electors were present in Italy. Five latent classes were found, with different profiles: not only they differ for political preferences but also for socio-demographical and religious characteristics. This classes are: M5S-populism, Catholic moderates, the left, moderates of the right, the right. Comparing this study with a former analysis of the Italian electorate made in 2005 by Cinzia Meraviglia (using latent class model as well), it was possible to investigate the changes in the electoral space and, in particular, it was clear how the M5S party collected the votes of the former class of the ¿hostile¿, that is people who didn't vote and took distance from politics and politicians. The objective of this paper is thus to show the usefulness of the latent class analysis, both from a methodological point of view (it is proper to use it when working with categorical manifest and latent variables) and from a substantial point of view (in this case at least, it made possible to identify an electoral segment, the populists, in 2011, that is before a proper political force was able to represent it; the M5S party, in fact, entered effectively on the Italian political scene only with the elections of 2013).

L'analisi delle classi latenti è una tecnica di analisi dei dati che, a partire dalle risposte degli individui ad un insieme di variabili categoriali, costruisce una politomia latente (ovvero non osservata) entro le cui classi (categorie) raggruppa gli individui stessi. La variabile latente deve rendere conto delle associazioni osservate tra le variabili manifeste; questo si verifica quando tali associazioni spariscono all'interno delle categorie della variabile latente stessa. In tal caso si può dire che la variabile latente spieghi le associazioni tra le variabili manifeste. Nel presente elaborato viene presentata un'applicazione di questa tecnica a dati elettorali (del 2011, relativi alle elezioni politiche del 2013). L'obiettivo dell'analisi era quello di individuare quanti e quali ¿tipi¿ di elettore esistessero in Italia. Sono state individuate cinque classi latenti corrispondenti a diversi profili di elettore, differenti per caratteristiche non solo politiche ma anche sociodemografiche e religiose. Tali classi sono: M5S-populisti, moderati cattolici, sinistra, moderati di destra, destra. Effettuando un confronto tra questo studio e una precedente analisi dello spazio elettorale ad opera di Cinzia Meraviglia nel 2005 (sempre per mezzo del modello delle classi latenti), è stato possibile verificare i mutamenti dell'elettorato italiano e, in particolare, notare come il Movimento 5 Stelle abbia dato voce ad una classe che nel primo studio era stata definita degli ¿ostili¿, ovvero persone che prendevano le distanze dalla politica. Lo scopo di questo scritto è dunque quello di mostrare l'utilità dell'analisi delle classi latenti sia in termini metodologici (è appropriata quando si lavora con variabili categoriali sia manifeste che latenti) sia in termini sostantivi (ha permesso, almeno in questo caso, di accorgersi dell'esistenza di un segmento elettorale, quello dei populisti, nel 2011 ovvero prima che il M5S raggiungesse un rilevante ruolo politico, cosa che accadde solo con le elezioni del 2013).