En esto documento hago la exploración de los datos del experimento tipo encuesta que se aplicó entre el 1 y el 10 de junio de 2024.

Primeros filtros

Hago dos primeros filtros:
1. Me quedo solo con las observaciones que la plataforma registró como terminadas. (Finished = Verdadero)
2. Filtro también para que todas las observaciones tengan un tratamiento asignado y asegurarme de que el experimento se llevó a cabo.

Después de aplicar estos dos filtros, nos quedamos con 555 observaciones y con este número de observaciones se hacen los análisis correspondientes.

Otros filtros
Reviso otras variables que puedan indicar que el experimento no se llevó a cabo de manera adecuada. 

Primero hago una inspección del tiempo que tomaron las personas en contestar la encuesta.
Dejo solo las observaciones que se encuentren entre los cuantiles 5 y 95. Después de aplicar ese filtro quedan 499 observaciones

La distribución queda de la siguiente manera:

Cuantiles para duración de la encuesta
quantil_5 quantil_95
5.69 17.88833

#/pagebreak (Estadística descriptiva)

Estadística descriptiva - demográficos

Sexo
sexo Porcentaje
Hombre 42.16
Mujer 54.95
No binario/Tercer género 1.62
Prefiero no contestar 1.26
Fuente: elaboración propia
Nivel máximo de escolaridad completado
educacion Porcentaje
Licenciatura 43.24
Posgrado 18.38
Preparatoria/bachillerato 36.22
Primaria 0.36
Secundaria 1.26
NA 0.54
Fuente: elaboración propia

Estadística descriptiva - políticos

Identificación partidista
idpartido Porcentaje
MORENA 29.01
Movimiento Ciudadano (MC) 12.25
Ninguno 35.86
Otro 0.90
Partido Acción Nacional (PAN) 14.77
Partido Revolucionario Institucional (PRI) 3.78
Partido Verde (PV) 0.90
Partido de la Revolución Democrática (PRD) 1.62
Partido del Trabajo (PT) 0.54
NA 0.36
Fuente: elaboración propia
Conocimiento previo de Félix Salgado Macedonio
FSMconoce Porcentaje
No 29.19
No estoy seguro(a) 16.22
Sí 54.23
NA 0.36
Fuente: elaboración propia
Evaluación del partido político MORENA (pre-test)
MORENA Porcentaje
Bien 18.20
Excelente 3.78
Mal 13.69
Muy bien 6.85
Muy mal 7.75
Pésimo 18.74
Regular 30.09
NA 0.90
Fuente: elaboración propia

Mediciones post-test

Evaluación del partido político MORENA (post-test)
eval_MORENA_1 Porcentaje
Bien 12.79
Excelente 1.80
Mal 15.86
Muy bien 6.31
Muy mal 10.09
Pésimo 23.42
Regular 29.19
NA 0.54
Fuente: elaboración propia
Intención de voto por senador(a)
voto Porcentaje
MORENA 25.41
Movimiento Ciudadano (MC) 21.08
Ninguno 18.92
Otro 1.62
Partido Acción Nacional (PAN) 21.98
Partido Revolucionario Institucional (PRI) 4.50
Partido Verde (PV) 1.98
Partido de la Revolución Democrática (PRD) 1.80
Partido del Trabajo (PT) 2.52
NA 0.18
Fuente: elaboración propia
El hecho de que un partido político postule a un candidato acusado de violencia sexual influye en mi decisión de votar o no por ese partido
importancia Porcentaje
De acuerdo 24.86
En desacuerdo 3.24
Ligeramente de acuerdo 7.57
Ligeramente en desacuerdo 3.96
Ni de acuerdo ni en desacuerdo 6.31
Totalmente de acuerdo 45.95
Totalmente en desacuerdo 7.93
NA 0.18
Fuente: elaboración propia

#/pagebreak (Chequeos)

Chequeo de manipulación

Se realizó un chequeo de manipulación derivado de tres preguntas. Después de los tratamiento -y después de medir las variables dependientes- se les preguntó a las y los encuestados si en el artículo periodístico que les tocó se hablaba de “congruencia” o “incongruencia”, esto con el propósito de saber si habían identificado los encuadres. Como se puede observar en el gráfico a continuación, las manipulaciones de “congruencia” e “incongruencia” sí fueron identificadas por las y los lectores, por lo que podemos concluir que los efectos encontrados se pueden atribuir a la manipulación experimental de esos dos tratamientos.

Chequeo de manipulación (prueba de Chi^2
Pruebas Chi^2 pvalor
Congruencia 46.20 2.661e-08
Incongruencia 57.82 1.247e-10
Escándalo 3.14 0.7915
Fuente: elaboración propia

Un análisis aparte merece la condición de “escándalo”. Se esperaba encontrar que las personas percibieran en las noticias donde se mencionaba un escándalo que tomaran como escándalo la noticia, pero se esperaba que en la condición de control o que llamo de “información negativa” la infromación no fuera percibida como un escándalo. De acuerdo con las pruebas, no se encontró una diferencia significativa entre los grupos que trataban el tema como un escándalo y el grupo que lo trató solo como información negativo. Esto puede deberse a que las personas interpretan como escandalosa la información, por la naturaleza del tema (violencia sexual). También es posible que se explique por el conocimiento previo que tienen las personas del personaje en cuestión y que hayan recordado que se suscitó un escándalo cuando la información negativa fue publicada originalmente. (Aunque me inclino más por la explicación de que la naturaleza de la información la hace escadalosa, aunque no signifique que sea un escándalo de acuerdo a la definición que estoy tomando de escándalo.)

Chequeo de aleatorización

Se llevaron a cabo diferencia de medias y de proporciones que confirman que los sujetos están distribuidos de manera equitativa en las cuatro condiciones, de acuerdo con sexo, edad, nivel educativo, identificación partidista y el conocimiento previo de Félix Salgado Macedonio.

Chequeo de aleatorización, sexo

Chequeo de aleatorización, sexo (prueba de Chi^2
Pruebas Chi^2 pvalor
Escándalo 0.540 0.4625
Congruencia 0.018 0.8951
Incongruencia 0.540 0.4625
Fuente: elaboración propia

Chequeo de aleatorización, edad

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  edad by Tratamiento
## t = 0.56715, df = 269.23, p-value = 0.5711
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Escandalo is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -2.126535  3.847430
## sample estimates:
##   mean in group Control mean in group Escandalo 
##                29.95000                29.08955
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  edad by Tratamiento
## t = 0.85432, df = 270.2, p-value = 0.3937
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Congruencia is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.693423  4.289719
## sample estimates:
##     mean in group Control mean in group Congruencia 
##                  29.95000                  28.65185
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  edad by Tratamiento
## t = 0.22, df = 274.42, p-value = 0.826
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Incongruencia is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -2.735581  3.423902
## sample estimates:
##       mean in group Control mean in group Incongruencia 
##                    29.95000                    29.60584

Chequeo de aleatorización, educacion

Gente con bachillerato o menos

Chequeo de aleatorización, bachillerato (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 1.14 0.2856
Congruencia 2.28 0.1308
Incongruencia 0.13 0.7159
Fuente: elaboración propia

Gente con licenciatura

Chequeo de aleatorización, licenciatura (prueba de Chi^2
Tratamiento Chi^2 pvalor
Escándalo 0.18 0.66820
Congruencia 3.22 0.07255
Incongruencia 4.7798e-30 1.00000
Fuente: elaboración propia

Gente con posgrado

Chequeo de aleatorización, posgrado (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 0.40 0.5236
Congruencia 0.07 0.7849
Incongruencia 0.37 0.5417
Fuente: elaboración propia

Chequeo de aleatorización, identificación partidista

Gente que se identifica con MORENA, comparación de los tres grupos de tratamiento con el control

Chequeo de aleatorización, id=MORENA (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 1.8858e-30 1.0000
Congruencia 0.26 0.6093
Incongruencia 2.2256e-31 1.0000
Fuente: elaboración propia

Gente que se identifica con el PAN, comparación de los tres grupos de tratamiento con el control

Chequeo de aleatorización, id=PAN (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 0.19 0.6633
Congruencia 0.22 0.6409
Incongruencia 0.10 0.7403
Fuente: elaboración propia

Gente que se identifica con MC, comparación de los tres grupos de tratamiento con el control

Chequeo de aleatorización, id=MC (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 0.73 0.3937
Congruencia 0.17 0.6792
Incongruencia 0.55 0.4585
Fuente: elaboración propia

Gente que no se identifica con los partidos políticos, comparación de los tres grupos de tratamiento con el control

Chequeo de aleatorización, id=Ninguno (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 0.18 0.6664
Congruencia 0.15 0.6998
Incongruencia 0.97 0.3234
Fuente: elaboración propia

Gente que se identifica con otros partidos, comparación de los tres grupos de tratamiento con el control

Chequeo de aleatorización, id=Otro (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 0.019 0.8892
Congruencia 1.099e-30 1.0000
Incongruencia 1.34 0.2460
Fuente: elaboración propia

Chequeo de aleatorización, conocimiento de FSM

No hay diferencias entre los grupos

Chequeo de aleatorización, conoce a FSM (prueba de Chi^2
Tratamientos Chi^2 pvalor
Escándalo 0.391 0.5318
Congruencia 0.036 0.8480
Incongruencia 0.130 0.7192
Fuente: elaboración propia

#/pagebreak (Diferencia de medias)

Diferencia de medias 

Una vez que se confirmó que los grupos están balanceados, procedo a realizar la diferencia de medias entre los tratamientos y el control, respecto a la evaluación general al partido.

Para hacer este análisis tomo como variable dependiente lo que llamo “evaluación general”, es decir la pregunta directa de dice “Cómo evalúas al partido político MORENA”. Todavía no tomo como variable dependiente la evaluación de items relacionados con el partido político.

Diferencia de medias entre el control y el tratamiento de “escándalo”
Significativa al 90%

De este resultado se puede concluir que cuando la noticia está enmarcada como un escándalo, la evaluación del partido sufre negativamente, frente a si solo se presenta la información como negativa (contrafactual).

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  eval_MORENA_1 by Tratamiento
## t = 1.8584, df = 270.9, p-value = 0.0642
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Escandalo is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.02119871  0.73522749
## sample estimates:
##   mean in group Control mean in group Escandalo 
##                3.482014                3.125000

Diferencia de medias entre el control y el tratamiento de “congruencia”
No signiticativa

De este resultado se puede concluir que cuando la noticia está enmarcada como “congruente”, aunque la evaluación del partido sufre negativamente, ésta no es significativa, lo que apoya la idea de que la condición de “congruencia” aminora el efecto del escándalo. Por lo que no hay diferencia entre presentar la información como negativa y presentar la información como un escándalo, pero que es defendido y hasta justificado.

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  eval_MORENA_1 by Tratamiento
## t = -0.4949, df = 270.4, p-value = 0.6211
## alternative hypothesis: true difference in means between group Escandalo and group Congruencia is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.5041687  0.3016139
## sample estimates:
##   mean in group Escandalo mean in group Congruencia 
##                  3.125000                  3.226277

Diferencia de medias entre el control y el tratamiento de “incongruencia”
Significativa al 90%

De este resultado, se puede concluir que cuando la noticia está enmarcada como “incongruente” la evaluación del partido también sufre negativamente, frente a si solo se presenta la información como negativa (contrafactual)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  eval_MORENA_1 by Tratamiento
## t = 1.8864, df = 276.81, p-value = 0.06028
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Incongruencia is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.01539017  0.72227609
## sample estimates:
##       mean in group Control mean in group Incongruencia 
##                    3.482014                    3.128571

Regresiones

La primera regresión muestra el efecto de los tratamientos en la evaluación del partido político.
Como se observa, los coeficientes son muy similares a los mostrados en la diferencia de medias y también la condición de escándalo y de incongruencia dan significativas al 90%. La de congruencia no da significativa, que en cierto sentido va de acuerdo con lo que esperaba encontrar: un encuadre de “congruencia” mitiga los efectos del escándalo y proporciona al lector una explicación o justificación de por qué no es o no debería ser tan escandaloso el asunto.

## 
## Call:
## lm(formula = eval_MORENA_1 ~ Tratamiento, data = reg)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -2.482 -1.290  0.518  0.875  3.875 
## 
## Coefficients:
##                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                3.4820     0.1381  25.209   <2e-16 ***
## TratamientoEscandalo      -0.3570     0.1964  -1.818   0.0697 .  
## TratamientoCongruencia    -0.2557     0.1961  -1.304   0.1926    
## TratamientoIncongruencia  -0.3534     0.1950  -1.813   0.0704 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.628 on 548 degrees of freedom
##   (3 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.007989,   Adjusted R-squared:  0.002558 
## F-statistic: 1.471 on 3 and 548 DF,  p-value: 0.2214

Regresión con controles

A pesar de que se ha comprobado, a través de los chequeos de aleatorización, que todos los grupos están balanceados en las variables demográficas y políticas, presento los resultados de una regresión en la que se controla por sexo y por identificación partidista porque los resultados me parecen interesantes.

El efecto de los tratamientos se vuelve significativo en los tres y en las magnitudes esperadas. El tratamiento de escándalo sigue significativo al 90%, pero los tratamientos de congruencia e incongruencia se vuelven significativos al 95%. La magnitud de los coeficientes va de acuerdo con mi teoría de que es más grande cuando se trata de un encuadre de incongruencia. La diferencia entre esta regresión, la anterior y la diferencia de medias es que aquí el tratamiento de congruencia se vuelve significativo, pero la magnitud no se aleja de la teoría.

Otro tema que me parece interesante destacar y que también por eso puse estos controles es que cuando las mujeres se enfrentan a los tratamientos, la evaluación del partido baja y es significativa, lo que quiere decir que a las mujeres les afecta leer este tipo de noticias (atribuidas al tema más que a los encuadres). Respecto a la identificación partidista destaco que, frente a los que se identifican con MC (que es la categoría de referencia), los que se identifican con MORENA mejoran la calificación del partido en casi dos puntos, y los que se identifican con el PAN bajan su calificación en casi un punto, lo que sugiere que, efectivamente, el agua moja (o sea, que la identidad partidista es un muy buen predictor de las actitudes hacia el partido, independientemente de la información que se les proporcione. Por lo menos en esta muestra, claro.)

## 
## Call:
## lm(formula = eval_MORENA_1 ~ Tratamiento + sexo + idpartido, 
##     data = reg)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.8550 -0.9895  0.0105  0.9985  4.1491 
## 
## Coefficients:
##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                    3.1665     0.1902  16.651  < 2e-16 ***
## TratamientoEscandalo          -0.2873     0.1554  -1.849  0.06496 .  
## TratamientoCongruencia        -0.3072     0.1549  -1.983  0.04784 *  
## TratamientoIncongruencia      -0.3156     0.1544  -2.045  0.04138 *  
## sexoMujer                     -0.3232     0.1126  -2.870  0.00427 ** 
## sexoNo binario/Tercer género  -0.2647     0.4463  -0.593  0.55330    
## sexoPrefiero no contestar     -0.7727     0.5787  -1.335  0.18242    
## idpartidoMORENA                1.9758     0.1845  10.708  < 2e-16 ***
## idpartidoNinguno               0.1583     0.1802   0.878  0.38027    
## idpartidoOtro                 -1.2094     0.5980  -2.022  0.04364 *  
## idpartidoPAN                  -0.8538     0.2107  -4.053 5.81e-05 ***
## idpartidoPRD                  -0.5712     0.4560  -1.253  0.21090    
## idpartidoPRI                  -0.3383     0.3197  -1.058  0.29052    
## idpartidoPT                    0.8209     0.7538   1.089  0.27664    
## idpartidoPV                    1.2679     0.5999   2.114  0.03501 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.273 on 536 degrees of freedom
##   (4 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.4068, Adjusted R-squared:  0.3913 
## F-statistic: 26.25 on 14 and 536 DF,  p-value: < 2.2e-16

Otro control que vale la pena explorar es el de conocimiento previo del candidato, sobre todo porque en la literatura uno de los pendientes de investigaciones es saber cómo influye el conocimiento previo del candidato en que los tratamientos tengan un efecto o no. De acuerdo con la regresión controlando por conocimiento previo, los tratamientos se comportan de la misma manera que sin este control: los tratamientos de “escándalo” e “incongruencia” son significativos al 90% y el tratamiento de “congruencia” no es significativo. El que una persona conozca a Félix Salgado Macedonio previo a los tratamientos hace que la evaluación del partido baje 0.29 puntos, con un nivel de significancia del 90%.

## 
## Call:
## lm(formula = eval_MORENA_1 ~ Tratamiento + FSMconoce, data = reg)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.6411 -1.3807  0.3589  0.9958  3.9972 
## 
## Coefficients:
##                             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                  3.64112    0.17250  21.108   <2e-16 ***
## TratamientoEscandalo        -0.34089    0.19682  -1.732   0.0838 .  
## TratamientoCongruencia      -0.26045    0.19653  -1.325   0.1856    
## TratamientoIncongruencia    -0.34232    0.19525  -1.753   0.0801 .  
## FSMconoceNo estoy seguro(a) -0.04333    0.21596  -0.201   0.8411    
## FSMconoceSí                 -0.29600    0.15900  -1.862   0.0632 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.626 on 544 degrees of freedom
##   (5 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.01526,    Adjusted R-squared:  0.006205 
## F-statistic: 1.686 on 5 and 544 DF,  p-value: 0.1362

#/pagebreak (Alpha, índice) Alfa ordinal y alfa de Cronbach

Para hacer la medida alfa junté las mediciones que se hicieron de características especiales de los partidos para saber su consistencia interna.
Se pidió evaluar al partido político en cinco aspectos relacionados con la imagen, pero que van más allá de solo el logotipo o la marca del partido en lo abstracto: si tienen confianza en el partido, si se siente representado por el partido, si defendería al partido de críticas, si considera que el partido tiene líderes honestos y si cree que el partido ha sabido gobernar.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6398318/

El alfa ordinal es de 0.95

## 
## Reliability analysis   
## Call: alpha(x = poly2$rho)
## 
##   raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N median_r
##       0.96      0.96    0.95      0.81  22     0.81
## 
##     95% confidence boundaries 
##       lower alpha upper
## Feldt  0.84  0.96  0.99
## 
##  Reliability if an item is dropped:
##              raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N   var.r med.r
## confianza         0.94      0.94    0.93      0.80  16 0.00083  0.81
## representado      0.94      0.94    0.92      0.80  16 0.00061  0.80
## defensa           0.95      0.95    0.94      0.83  19 0.00053  0.82
## honestidad        0.95      0.95    0.93      0.82  18 0.00134  0.83
## gobernar          0.95      0.95    0.93      0.81  18 0.00078  0.81
## 
##  Item statistics 
##                 r r.cor r.drop
## confianza    0.93  0.91   0.89
## representado 0.94  0.93   0.91
## defensa      0.90  0.87   0.85
## honestidad   0.91  0.88   0.86
## gobernar     0.92  0.90   0.87

El alfa de Cronbach es de 0.94, cuando se toman como ordinales
El Alfa de Cronbach nos da una medida de la consistencia interna de una escala, que sus ítems apuntan en la misma dirección, pero no nos dice nada sobre su validez o la calidad de sus reactivos.

## 
## Reliability analysis   
## Call: alpha(x = aordinal)
## 
##   raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean  sd median_r
##       0.94      0.94    0.93      0.76  16 0.0039    3 1.6     0.77
## 
##     95% confidence boundaries 
##          lower alpha upper
## Feldt     0.93  0.94  0.95
## Duhachek  0.93  0.94  0.95
## 
##  Reliability if an item is dropped:
##              raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se   var.r med.r
## confianza         0.92      0.92    0.90      0.75  12   0.0053 0.00119  0.76
## representado      0.92      0.92    0.90      0.75  12   0.0054 0.00128  0.74
## defensa           0.94      0.94    0.92      0.79  15   0.0044 0.00065  0.78
## honestidad        0.93      0.93    0.91      0.77  13   0.0048 0.00229  0.78
## gobernar          0.93      0.93    0.91      0.77  13   0.0049 0.00114  0.77
## 
##  Item statistics 
##                n raw.r std.r r.cor r.drop mean  sd
## confianza    552  0.92  0.92  0.89   0.87  3.2 1.8
## representado 552  0.92  0.92  0.90   0.88  3.1 1.9
## defensa      550  0.87  0.87  0.82   0.80  2.6 1.8
## honestidad   550  0.89  0.89  0.86   0.83  2.8 1.7
## gobernar     550  0.90  0.90  0.87   0.84  3.5 1.9
## 
## Non missing response frequency for each item
##                 1    2    3    4    5    6    7 miss
## confianza    0.26 0.18 0.12 0.18 0.14 0.10 0.02 0.01
## representado 0.31 0.19 0.08 0.15 0.13 0.11 0.03 0.01
## defensa      0.39 0.18 0.09 0.16 0.09 0.06 0.03 0.01
## honestidad   0.29 0.22 0.12 0.16 0.13 0.05 0.02 0.01
## gobernar     0.24 0.13 0.11 0.15 0.19 0.11 0.06 0.01

Para hacer un índice de evaluación del partido (tomando solo los componentes de confianza, representación, honestidad, defensa y gobernar), le asigné a cada respuesta un número entre -2 (Muy en desacuerdo, evaluación negativa) y 2 (Muy de acuerdo, evaluación positiva), pasando por el 0 (Ni de acuerdo ni en desacuerdo, evaluación neutral). La consistencia interna de este índice tiene un alfa de Cronbach de 0.94.

## 
## Reliability analysis   
## Call: alpha(x = indice)
## 
##   raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase   mean  sd median_r
##       0.94      0.94    0.93      0.77  16 0.0039 -0.062 0.1     0.77
## 
##     95% confidence boundaries 
##          lower alpha upper
## Feldt     0.93  0.94  0.95
## Duhachek  0.93  0.94  0.95
## 
##  Reliability if an item is dropped:
##              raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se  var.r med.r
## confianza         0.92      0.93    0.91      0.76  12   0.0052 0.0013  0.77
## representado      0.92      0.92    0.90      0.75  12   0.0054 0.0014  0.75
## honestidad        0.93      0.93    0.91      0.77  14   0.0048 0.0023  0.78
## defensa           0.94      0.94    0.92      0.79  15   0.0043 0.0006  0.78
## gobernar          0.93      0.93    0.91      0.76  13   0.0050 0.0013  0.77
## 
##  Item statistics 
##                n raw.r std.r r.cor r.drop   mean   sd
## confianza    552  0.92  0.92  0.89   0.87 -0.054 0.11
## representado 552  0.92  0.92  0.91   0.88 -0.061 0.11
## honestidad   550  0.89  0.89  0.86   0.83 -0.072 0.10
## defensa      550  0.87  0.87  0.82   0.80 -0.086 0.11
## gobernar     550  0.91  0.90  0.87   0.85 -0.035 0.12
## 
## Non missing response frequency for each item
##              -0.2 -0.1 -0.05    0 0.05  0.1  0.2 miss
## confianza    0.26 0.18  0.12 0.18 0.14 0.10 0.02 0.01
## representado 0.31 0.19  0.08 0.15 0.13 0.11 0.03 0.01
## honestidad   0.29 0.22  0.12 0.16 0.13 0.05 0.02 0.01
## defensa      0.39 0.18  0.09 0.16 0.09 0.06 0.03 0.01
## gobernar     0.24 0.13  0.11 0.15 0.19 0.11 0.06 0.01

#/pagebreak (Diferencia de medias, índice)

Diferencia de medias usando el índice construido

Diferencia de medias entre el control y el tratamiento de “escándalo”, utilizando el índice construido
Significativa al 90%

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  indice_eval by Tratamiento
## t = 1.8545, df = 267.24, p-value = 0.06476
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Escandalo is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.006749344  0.225702645
## sample estimates:
##   mean in group Control mean in group Escandalo 
##              -0.2431159              -0.3525926

Diferencia de medias entre el control y el tratamiento de “congruencia”, utilizando el índice construido
No signiticativa

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  indice_eval by Tratamiento
## t = 1.0991, df = 267.66, p-value = 0.2727
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Congruencia is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.05223014  0.18424643
## sample estimates:
##     mean in group Control mean in group Congruencia 
##                -0.2431159                -0.3091241

Diferencia de medias entre el control y el tratamiento de “incongruencia”, utilizando el índice construido
No significativa

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  indice_eval by Tratamiento
## t = 1.4438, df = 273.15, p-value = 0.1499
## alternative hypothesis: true difference in means between group Control and group Incongruencia is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.03061718  0.19906155
## sample estimates:
##       mean in group Control mean in group Incongruencia 
##                  -0.2431159                  -0.3273381

#/pagebreak (Diferencia de medias, intención de voto) Diferencia de proporciones para la intención de voto

Para revisar el impacto del escándalo y los encuadres en la intención de voto, hice una diferencia de proporciones entre cada uno de los tratamientos y el control.

Diferencia de proporciones entre el control y el tratamiento de “escándalo”
No hay diferencia significativa

## 
##  2-sample test for equality of proportions with continuity correction
## 
## data:  c(30, 40) out of c(136, 141)
## X-squared = 1.1446, df = 1, p-value = 0.2847
## alternative hypothesis: two.sided
## 95 percent confidence interval:
##  -0.17226648  0.04606706
## sample estimates:
##    prop 1    prop 2 
## 0.2205882 0.2836879

Diferencia de proporciones entre el control y el tratamiento de “congruencia”
No hay diferencia significativa

## 
##  2-sample test for equality of proportions with continuity correction
## 
## data:  c(36, 40) out of c(138, 141)
## X-squared = 0.086173, df = 1, p-value = 0.7691
## alternative hypothesis: two.sided
## 95 percent confidence interval:
##  -0.13440835  0.08877159
## sample estimates:
##    prop 1    prop 2 
## 0.2608696 0.2836879

Diferencia de proporciones entre el control y el tratamiento de “incongruencia”
No hay diferencia significativa

## 
##  2-sample test for equality of proportions with continuity correction
## 
## data:  c(35, 40) out of c(139, 141)
## X-squared = 0.21857, df = 1, p-value = 0.6401
## alternative hypothesis: two.sided
## 95 percent confidence interval:
##  -0.14268054  0.07890178
## sample estimates:
##    prop 1    prop 2 
## 0.2517986 0.2836879

Los resultados anteriores nos dicen que no hay un efecto directo entre el escándalo de un candidato y la intención de voto por el partido que lo postula. Podemos observar que los encuadres del escándalo de un candidato tampoco tienen un efecto directo en la intención de voto por el partido que postula al candidato en cuestión.

#/pagebreak (Análisis de mediación)

Análisis de mediación

Para utilizar el paquete PROCESS, todas las variables deben ser numéricas por lo que convertí las variables categóricas de los tratamientos en números. De igual manera, la variable dependiente “voto” la convertí en número, 1 = para quienes declararon la intención de votar por MORENA y 0 para quienes declaran votar por algún otro partido o ninguno.

De acuerdo con lo que he leído de cómo se interpretan los resultados, me parece que no se puede probar la mediación, porque en el intervalo de confianza del efecto indirecto de los tratamientos (x) en la intención de voto (y) cruza el cero (-0.3090, 0.0268).

Pregunta 1: ¿está bien que todas las variables sean numéricas?
Pregunta 2: ¿La mediación se hace solo con los tratamientos, quitando el control?

Si hago el análisis con todas las observaciones, el intervalo de confianza queda: (-0.3090 - 0.0268)
Si hago el análisis quitando las observaciones del control, el intervalo de confianza queda: (-0.2712 - 0.2487)