사례 연구: 선거 부정

R로 배우는 범주형 데이터 추론

Andrew Bray

Assistant Professor of Statistics at Reed College

선거 부정

  • 매표
  • 이중 투표
  • 득표수 조작

4-1-1.png

1 ‘선거 부정’은 매표, 이중 투표, 가짜 표 투입 등 여러 의미를 가질 수 있습니다. 여기서는 세 번째의 변형, 즉 특정 투표소에서 선거 관리가 득표수를 조작하는 경우에 집중합니다. 예로, 여러분의 지역 여러 투표소에서 개표가 끝났을 때 다음과 같은 득표수가 나왔다고 가정해 보겠습니다.
R로 배우는 범주형 데이터 추론

선거 부정

  • 매표
  • 이중 투표
  • 득표수 조작

4-1-2.png

R로 배우는 범주형 데이터 추론

벤퍼드 법칙, 일명 ‘첫 자리수 법칙’

library(gapminder)
gapminder %>%
  filter(year == 2007) %>%
  select(country, pop)

# A tibble: 142 x 2
   country           pop
   <fct>           <int>
 1 Afghanistan  31889923
 2 Albania       3600523
 3 Algeria      33333216
 4 Angola       12420476
 5 Argentina    40301927
 6 Australia    20434176
 7 Austria       8199783
 8 Bahrain        708573
 9 Bangladesh  150448339
10 Belgium      10392226
# … with 132 more rows

ch4v1-bar-plot-benford.png

ch4v1-country-population-bar-plots.png

R로 배우는 범주형 데이터 추론

벤퍼드 법칙, 일명 ‘첫 자리수 법칙’

  • 선거가 공정하다면 득표수는 벤퍼드 법칙을 따릅니다.
  • 선거가 부정하다면 득표수는 벤퍼드 법칙을 따르지 않습니다.

ch4v1-first-digit-number-line.png

ch4v1-bar-plot-benford.png

R로 배우는 범주형 데이터 추론

2009년 이란 대선

iran %>%
  select(city, ahmadinejad, mousavi, total_votes_cast)

# A tibble: 366 x 4
   city          ahmadinejad mousavi total_votes_cast
   <chr>               <dbl>   <dbl>            <dbl>
 1 Azar Shahr          37203   18312            56712
 2 Asko                32510   18799            52643
 3 Ahar                47938   26220            75500
 4 Bostan Abad         38610   12603            51911
 5 Bonab               36395   33695            71389
 6 Tabriz             435728  419983           876919
 7 Jalfa               20520   14340            35295
 8 Chahar o Imaq       12197    3975            16375
 9 Sarab               53196   17669            72152
10 Shabestar           37099   39182            77459
# … with 356 more rows

ahmedinejad-mousavi.png

R로 배우는 범주형 데이터 추론

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