Wahlhochrechnung
und Wählerstromanalyse
Verifiable Predictive Analytics
aus der Urzeit
Erich Neuwirth
Fassung vom 4. Dezember 2016
Szenarien
Vereinfachtes Beispiel
Nur 2 Parteien, SPÖ und ÖVP
Eine Gemeinde mit 1000 Wählern
Bei der Vorwahl
500 Stimmen SPÖ
500 Stimmen ÖVP
Szenario
Kein Wähler wechselt
Ergebnis bleibt gleich
Szenarien
Vereinfachtes Beispiel
Nur 2 Parteien, SPÖ und ÖVP
Eine Gemeinde mit 1000 Wählern
Bei der Vorwahl
500 Stimmen SPÖ
500 Stimmen ÖVP
Szenario
Jede Partei verliert 10% ihrer Stimmen
Ergebnis bleibt gleich
Szenarien
Vereinfachtes Beispiel
Nur 2 Parteien, SPÖ und ÖVP
Eine Gemeinde mit 1000 Wählern
Bei der Vorwahl
500 Stimmen SPÖ
500 Stimmen ÖVP
Szenario
Jede Partei verliert 20% ihrer Stimmen
Ergebnis bleibt gleich
Szenarien
Verschiedene Wählerströme
aber gleiche Ergebnisse
also kann Wählerstromanalyse nicht funktionieren
Das ist falsch, aber warum?
Szenarien
Vereinfachtes Beispiel
Nur 2 Parteien, SPÖ und ÖVP
Eine Gemeinde mit 1000 Wählern
Bei der Vorwahl
750 Stimmen SPÖ
250 Stimmen ÖVP
Szenario
Kein Wähler wechselt
Ergebnis bleibt gleich
Szenarien
Vereinfachtes Beispiel
Nur 2 Parteien, SPÖ und ÖVP
Eine Gemeinde mit 1000 Wählern
Bei der Vorwahl
750 Stimmen SPÖ
250 Stimmen ÖVP
Szenario
Jede Partei verliert 10% ihrer Wähler
SPÖ 700, ÖVP 300
Szenarien
Vereinfachtes Beispiel
Nur 2 Parteien, SPÖ und ÖVP
Eine Gemeinde mit 1000 Wählern
Bei der Vorwahl
750 Stimmen SPÖ
250 Stimmen ÖVP
Szenario
Jede Partei verliert 20% ihrer Wähler
SPÖ 650, ÖVP 350
Grafische Darstellung
x-Achse: SPÖ-Anteil bei der Vorwahl
y-Achse: SPÖ-Anteil bei der neuen Wahl
Gemeinden mit 0%, 10%, 20%, … 90%, 100%
bei der Vorwahl
Szenario
Kein Wähler wechselt
Grafische Darstellung
Grafische Darstellung
x-Achse: SPÖ-Anteil bei der Vorwahl
y-Achse: SPÖ-Anteil bei der neuen Wahl
Gemeinden mit 0%, 10%, 20%, … 90%, 100%
bei der Vorwahl
Szenario
SPÖ verliert 10% ihrer Wähler
ÖVP verliert keine Wähler
Grafische Darstellung
Grafische Darstellung
x-Achse: SPÖ-Anteil bei der Vorwahl
y-Achse: SPÖ-Anteil bei der neuen Wahl
Gemeinden mit 0%, 10%, 20%, … 90%, 100%
bei der Vorwahl
Szenario
SPÖ verliert 10% ihrer Wähler
ÖVP verliert 10% ihrer Wähler
Grafische Darstellung
Grafische Darstellung
x-Achse: SPÖ-Anteil bei der Vorwahl
y-Achse: SPÖ-Anteil bei der neuen Wahl
Gemeinden mit 0%, 10%, 20%, … 90%, 100%
bei der Vorwahl
Szenario
SPÖ verliert 10% ihrer Wähler
ÖVP verliert 30% ihrer Wähler
Grafische Darstellung
Grafische Darstellung
Grafische Darstellung
Grafische Darstellung
Mathematisches Modell
(2 Parteien)
Annahme:
Wählerströme in allen Gemeinden gleich
Folgerungen:
Gemeindepunkte auf einer Geraden
Wählerströme lassen sich in der Grafik ablesen
(an den Achsenabschnitten)
Empirische Überprüfung
Empirische Überprüfung
Empirische Überprüfung
Mathematisches Modell
(mehr als 2 Parteien)
Verallgemeinerung ist möglich
Allerdings nicht grafisch sondern
nur mit Gleichungen
Grundannahme:
Die Wählerströme in den Untersuchungsgebieten (Bundesländern)
sind annähernd gleich
Beispiel
Beispiel
Fiktive Gemeinde
1000 Wähler
Beispiel
Fiktive Gemeinde
1000 Wähler
Vorwahl
Beispiel
Fiktive Gemeinde
1000 Wähler
Vorwahl
Wählerströme in Prozent
| SPÖ |
76 |
2 |
4 |
6 |
12 |
| ÖVP |
2 |
75 |
8 |
7 |
8 |
| FPÖ |
4 |
2 |
80 |
1 |
13 |
| Grüne |
4 |
6 |
2 |
86 |
2 |
| NW+R |
4 |
6 |
10 |
4 |
76 |
Beispiel
Vorwahl
Wählerströme in Prozent
| SPÖ |
76 |
2 |
4 |
6 |
12 |
| ÖVP |
2 |
75 |
8 |
7 |
8 |
| FPÖ |
4 |
2 |
80 |
1 |
13 |
| Grüne |
4 |
6 |
2 |
86 |
2 |
| NW+R |
4 |
6 |
10 |
4 |
76 |
SPÖneu= 250· 0.76 + 200· 0.02 + 200· 0.04 + 100· 0.04 + 250· 0.04 =
216 Stimmen
Mathematisches Modell
| \(n^{(g)}\) |
Wahlberechtigte in Gemeinde \(g\) |
| \(x_i^{(g)}\) |
Anteil Partei \(i\) bei Vorwahl in Gemeinde \(g\) |
| \(y_j^{(g)}\) |
Anteil Partei \(j\) bei neuer Wahl in Gemeinde \(g\) |
| \(p_{ij}\) |
Wählerstrom von Partei \(i\) zu Partei \(j\) in allen Gemeinden |
| \(X_i\) |
Anteil Partei \(i\) bei Vorwahl im gesamten Wahlgebiet |
| \(Y_j\) |
Anteil Partei \(j\) bei neuer Wahl im gesamten Wahlgebiet |
Dann gelten folgende Gleichungen
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
Dieses Gleichungssystem muss man näherungsweise lösen
Mathematisches Modell
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g \left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Statistisches Modell
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g \left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
So angeschrieben ist das ein klassisches multivariates Regressionsmodell.
Es gibt Formeln, die das Problem lösen.
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Mathematisches Modell
Mit Stimmen statt mit Anteilen rechnen
Mathematisches Modell
| \(n^{(g)}\) |
Wahlberechtigte in Gemeinde \(g\) |
| \(r_i^{(g)}\) |
Stimmen Partei \(i\) bei Vorwahl in Gemeinde \(g\) |
| \(s_j^{(g)}\) |
Stimmen Partei \(j\) bei neuer Wahl in Gemeinde \(g\) |
| \(p_{ij}\) |
Wählerstrom von Partei \(i\) zu Partei \(j\) in allen Gemeinden |
| \(R_i\) |
Stimmen Partei \(i\) bei Vorwahl im gesamten Wahlgebiet |
| \(S_j\) |
Stimmen Partei \(j\) bei neuer Wahl im gesamten Wahlgebiet |
Dann gelten folgende Gleichungen
\[s_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}r_i^{(g)}\]
Dieses Gleichungssystem muss man näherungsweise lösen
Mathematisches Modell
\[s_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}r_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g \left(s_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}r_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Statistisches Modell
\[s_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}r_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g \left(s_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}r_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
So angeschrieben ist das ein klassisches multivariates Regressionsmodell.
Es gibt Formeln, die das Problem lösen.
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Mathematisches Modell
Zusammenhang von Stimmen und Anteilen
\(r_i^{(g)}=n^{(g)}x_i^{(g)}\) und
\(s_j^{(g)}=n^{(g)}y_j^{(g)}\)
\[\left(s_j^{(g)}-p_{ij}r_i^{(g)}\right)= n^{(g)}\left(s_j^{(g)}-p_{ij}r_i^{(g)}\right)\]
\[\left(s_j^{(g)}-p_{ij}r_i^{(g)}\right)^2 = \left(n^{(g)}\right)^2\left(y_j^{(g)}-p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2\]
Mathematisch-statistisches Modell
Regression mit Anteilen minimiert \[\sum_j\sum_g \left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Regression mit Stimmenzahlen minimiert \[\sum_j\sum_g \left(n^{(g)}\right)^2\left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Weiterer Ansatz (gewichtete Residuen): \[\sum_j\sum_g n^{(g)}\left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Statistisches Modell
Qualitätskontrolle des Modells:
Residuenplot (x-Achse Wahlberechtigtenzahl)
Regressionsmodell mit Anteilen
| SPÖ |
83.6 |
-1.3 |
4.1 |
0.1 |
-0.5 |
0.9 |
-1.6 |
14.7 |
| ÖVP |
1.5 |
91.4 |
1.4 |
1.4 |
0.4 |
0.4 |
-0.2 |
3.7 |
| FPÖ |
0.2 |
0.2 |
74.2 |
3.0 |
2.5 |
7.8 |
4.3 |
7.8 |
| GRÜNE |
-6.3 |
-25.0 |
-12.7 |
90.3 |
7.5 |
2.0 |
45.4 |
-1.2 |
| BZÖ |
4.4 |
6.3 |
30.2 |
8.0 |
22.4 |
17.7 |
-0.9 |
11.9 |
| NW |
1.1 |
4.7 |
5.3 |
-0.2 |
0.3 |
3.9 |
1.1 |
83.7 |
Regressionsmodell mit Stimmen
| SPÖ |
84.2 |
0.1 |
-0.8 |
1.6 |
-0.9 |
-2.1 |
-3.9 |
6.2 |
| ÖVP |
3.5 |
92.4 |
-0.6 |
1.3 |
0.4 |
-0.9 |
0.2 |
-1.0 |
| FPÖ |
11.8 |
9.1 |
94.7 |
3.5 |
4.2 |
15.0 |
5.3 |
31.4 |
| GRÜNE |
0.0 |
-11.6 |
-10.4 |
83.0 |
6.5 |
7.3 |
67.7 |
-3.8 |
| BZÖ |
-4.4 |
17.5 |
40.9 |
11.8 |
22.8 |
41.1 |
1.7 |
-27.5 |
| NW |
-5.8 |
-6.9 |
-1.2 |
0.4 |
0.0 |
-1.7 |
-2.9 |
94.2 |
Regressionsmodell mit Gewichtung
| SPÖ |
84.3 |
-0.6 |
3.8 |
0.9 |
-0.3 |
1.3 |
-2.1 |
12.6 |
| ÖVP |
2.5 |
91.9 |
1.0 |
1.4 |
0.6 |
0.5 |
0.1 |
2.0 |
| FPÖ |
-1.1 |
1.0 |
77.0 |
1.4 |
2.6 |
9.2 |
2.1 |
7.8 |
| GRÜNE |
-8.3 |
-23.0 |
-15.4 |
86.8 |
7.2 |
3.6 |
54.7 |
-5.7 |
| BZÖ |
6.5 |
10.4 |
31.4 |
11.9 |
22.2 |
25.0 |
-1.2 |
-6.1 |
| NW |
-0.1 |
1.3 |
4.7 |
0.3 |
0.0 |
0.9 |
0.5 |
92.5 |
Statistisches Modell
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g \left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Berücksichtigung der Varianzinhomogenität
Statistisches Modell
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g n^{(g)}\left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
Berücksichtigung der Varianzinhomogenität
Mathematisches Modell
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g n^{(g)}\left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
unter den Nebenbedingungen
\[p_{ij} \geq 0 \text{ für alle } i \text{ und } j\] \[\sum_j{p_{ij}}=1 \text{ für alle } i\]
Mathematisches Modell
\[y_j^{(g)} = \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\]
näherungsweise lösen durch
\[\sum_j\sum_g n^{(g)} \left(y_j^{(g)} - \sum_{i}p_{ij}x_i^{(g)}\right)^2=\min{}!\]
unter den Nebenbedingungen
\[p_{ij} \geq 0 \text{ für alle } i \text{ und } j\] \[\sum_j{p_{ij}}=1 \text{ für alle } i\]
Und damit das alte Ergebnis mit den geschätzen Übergängen
genau das neue Ergebnis liefert: \[\sum_i{p_{ij}X_i}=Y_j \text{ für alle } j\]
Volles statistisches Modell
| SPÖ |
82.8 |
0.0 |
4.2 |
0.0 |
0.0 |
0.3 |
0.0 |
12.7 |
| ÖVP |
2.6 |
89.8 |
2.1 |
0.9 |
0.9 |
0.7 |
0.5 |
2.6 |
| FPÖ |
0.0 |
0.0 |
79.5 |
0.0 |
1.1 |
10.1 |
0.0 |
9.3 |
| GRÜNE |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
64.1 |
0.0 |
0.0 |
35.9 |
0.0 |
| BZÖ |
0.0 |
0.0 |
26.1 |
17.0 |
27.5 |
29.4 |
0.0 |
0.0 |
| NW |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
6.0 |
0.8 |
1.1 |
3.3 |
88.9 |
Vergleich Grafik - Mehrvariablenmodell
Vergleich Grafik - Mehrvariablenmodell
Anstieg der Geraden enspricht 82.8% SPÖ-Haltequote
Wahlhochrechnung
Schätzt die Wählerströme
\[p_{ij}\]
im schon ausgezählten Gebiet
mit den \(x_i^{(g)}\) und den schon vorhandenen \(y_j^{(g)}\)
Wahlhochrechnung
Schätzt die Wählerströme
\[p_{ij}\]
im schon ausgezählten Gebiet
mit den den \(x_i^{(g)}\) und den schon vorhandenen \(y_j^{(g)}\)
und berechnet mit diesen \(p_{ij}\) ein geschätzes neues Ergebnis
in den noch nicht ausgezählten Gebieten.
Das bekannte neue Teilergebnis aus dem ausgezählten Gebiet
und das geschätzte neue Teilergebnis für das noch nicht ausgezählte Gebiet
ergeben addiert die
Hochrechnung für das Gesamtergebnis
Und jetzt:
Wählerstromanalyse der BPW 2016 vom 24. April, 22. Mai 2016 und 4. Dezember 2016
Und jetzt:
Wählerstromanalyse der BPW 2016 vom 24. April, 22. Mai 2016 und 4. Dezember 2016
Wählerströme 2. WG - 2. WG WH
in Stimmen
| Hofer |
1821 |
18 |
103 |
±22 |
| Van der Bellen |
0 |
1798 |
1 |
±27 |
| NW |
107 |
246 |
2304 |
±39 |
Wählerströme im 1000 Stimmen
Wählerströme 2. WG - 2. WG WH
Verteilung der Stimmen
| Hofer |
93.7 |
0.9 |
5.3 |
±1.1 |
| Van der Bellen |
0.0 |
99.9 |
0.1 |
±1.5 |
| NW |
4.0 |
9.3 |
86.7 |
±1.5 |
Wählerströme 2. WG - 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
| Hofer |
94.4 |
0.9 |
4.3 |
| Van der Bellen |
0.0 |
87.2 |
0.0 |
| NW |
5.6 |
11.9 |
95.7 |
Wählerströme 2. WG - 2. WG WH
Verteilung der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Partei bei BPW 2. WG
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 2. WG WH
Wählerströme 2. WG - 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Kandidaten bei BPW 2. WG WH
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 2. WG
Wählerströme 1. WG - 2. WG WH
in Stimmen
| Griss |
6 |
649 |
40 |
±60 |
| Hofer |
1367 |
0 |
0 |
±42 |
| Hundstorfer |
99 |
238 |
83 |
±40 |
| Khol |
184 |
93 |
143 |
±34 |
| Lugner |
69 |
2 |
17 |
±35 |
| Van der Bellen |
0 |
763 |
2 |
±35 |
| NW |
204 |
317 |
2124 |
±43 |
Wählerströme im 1000 Stimmen
Wählerströme 1. WG - 2. WG WH
Verteilung der Stimmen
| Griss |
0.9 |
93.4 |
5.7 |
±8.7 |
| Hofer |
100.0 |
0.0 |
0.0 |
±3.1 |
| Hundstorfer |
23.5 |
56.7 |
19.7 |
±9.5 |
| Khol |
43.8 |
22.2 |
34.0 |
±8.1 |
| Lugner |
78.2 |
2.5 |
19.3 |
±39.2 |
| Van der Bellen |
0.0 |
99.7 |
0.3 |
±4.5 |
| NW |
7.7 |
12.0 |
80.3 |
±1.6 |
Wählerströme 1. WG - 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
| Griss |
0.3 |
31.5 |
1.7 |
| Hofer |
70.9 |
0.0 |
0.0 |
| Hundstorfer |
5.1 |
11.5 |
3.4 |
| Khol |
9.5 |
4.5 |
5.9 |
| Lugner |
3.6 |
0.1 |
0.7 |
| Van der Bellen |
0.0 |
37.0 |
0.1 |
| NW |
10.6 |
15.4 |
88.2 |
Wählerströme 1. WG - 2. WG WH
Verteilung der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Partei bei BPW 1. WG
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 2. WG WH
Wählerströme 1. WG - 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Kandidaten bei BPW 2. WG WH
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 1. WG
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG WH
in Stimmen
| SPÖ |
314 |
468 |
339 |
±60 |
| ÖVP |
419 |
284 |
284 |
±42 |
| FPÖ |
878 |
0 |
8 |
±40 |
| BZÖ |
80 |
34 |
36 |
±34 |
| GRÜNE |
0 |
474 |
0 |
±35 |
| FRANK |
206 |
18 |
16 |
±35 |
| NEOS |
4 |
191 |
4 |
±43 |
| NW |
32 |
590 |
1723 |
±60 |
Wählerströme im 1000 Stimmen
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG WH
Verteilung der Stimmen
| SPÖ |
28.0 |
41.8 |
30.2 |
±8.7 |
| ÖVP |
42.5 |
28.8 |
28.8 |
±3.1 |
| FPÖ |
99.1 |
0.0 |
0.9 |
±9.5 |
| BZÖ |
53.3 |
22.8 |
23.9 |
±8.1 |
| GRÜNE |
0.0 |
100.0 |
0.0 |
±39.2 |
| FRANK |
86.0 |
7.5 |
6.5 |
±4.5 |
| NEOS |
1.9 |
96.3 |
1.9 |
±1.6 |
| NW |
1.4 |
25.2 |
73.5 |
±8.7 |
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
| SPÖ |
16.2 |
22.7 |
14.1 |
| ÖVP |
21.7 |
13.8 |
11.8 |
| FPÖ |
45.4 |
0.0 |
0.3 |
| BZÖ |
4.1 |
1.7 |
1.5 |
| GRÜNE |
0.0 |
23.0 |
0.0 |
| FRANK |
10.7 |
0.9 |
0.6 |
| NEOS |
0.2 |
9.3 |
0.2 |
| NW |
1.7 |
28.7 |
71.5 |
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG WH
Verteilung der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Partei bei NRW 13
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 2. WG WH
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Kandidaten bei BPW 2. WG WH
Farbe: Wahlentscheidung bei NRW 13
Wählerströme 1. WG - 2. WG
in Stimmen
| Griss |
4 |
550 |
140 |
±60 |
| Hofer |
1363 |
0 |
0 |
±42 |
| Hundstorfer |
105 |
236 |
77 |
±40 |
| Khol |
229 |
61 |
129 |
±34 |
| Lugner |
81 |
2 |
5 |
±34 |
| Van der Bellen |
0 |
734 |
29 |
±34 |
| NW |
155 |
212 |
2272 |
±43 |
Wählerströme im 1000 Stimmen
Wählerströme 1. WG - 2. WG
Verteilung der Stimmen
| Griss |
0.6 |
79.3 |
20.1 |
±8.7 |
| Hofer |
100.0 |
0.0 |
0.0 |
±3.1 |
| Hundstorfer |
25.2 |
56.5 |
18.3 |
±9.6 |
| Khol |
54.7 |
14.5 |
30.7 |
±8.1 |
| Lugner |
92.3 |
2.4 |
5.3 |
±39.3 |
| Van der Bellen |
0.0 |
96.1 |
3.9 |
±4.5 |
| NW |
5.9 |
8.0 |
86.1 |
±1.6 |
Wählerströme 1. WG - 2. WG
Herkunft der Stimmen
| Griss |
0.2 |
30.6 |
5.3 |
| Hofer |
70.4 |
0.0 |
0.0 |
| Hundstorfer |
5.4 |
13.2 |
2.9 |
| Khol |
11.8 |
3.4 |
4.9 |
| Lugner |
4.2 |
0.1 |
0.2 |
| Van der Bellen |
0.0 |
40.9 |
1.1 |
| NW |
8.0 |
11.8 |
85.7 |
Wählerströme 1. WG - 2. WG
Verteilung der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Partei bei BPW 1. WG
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 2. WG
Wählerströme 1. WG - 2. WG WH
Herkunft der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Kandidaten bei BPW 2. WG
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 1. WG
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG
in Stimmen
| SPÖ |
292 |
482 |
344 |
±60 |
| ÖVP |
451 |
214 |
317 |
±42 |
| FPÖ |
872 |
0 |
11 |
±40 |
| BZÖ |
79 |
33 |
38 |
±34 |
| GRÜNE |
0 |
473 |
0 |
±34 |
| FRANK |
219 |
9 |
12 |
±34 |
| NEOS |
4 |
190 |
5 |
±43 |
| NW |
25 |
390 |
1922 |
±60 |
Wählerströme im 1000 Stimmen
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG
Verteilung der Stimmen
| SPÖ |
26.1 |
43.1 |
30.8 |
±8.7 |
| ÖVP |
45.9 |
21.8 |
32.3 |
±3.1 |
| FPÖ |
98.7 |
0.0 |
1.3 |
±9.6 |
| BZÖ |
52.6 |
22.2 |
25.2 |
±8.1 |
| GRÜNE |
0.0 |
100.0 |
0.0 |
±39.3 |
| FRANK |
91.5 |
3.7 |
4.8 |
±4.5 |
| NEOS |
1.8 |
95.7 |
2.5 |
±1.6 |
| NW |
1.1 |
16.7 |
82.2 |
±8.7 |
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG
Herkunft der Stimmen
| SPÖ |
15.0 |
26.9 |
13.0 |
| ÖVP |
23.2 |
11.9 |
12.0 |
| FPÖ |
44.9 |
0.0 |
0.4 |
| BZÖ |
4.1 |
1.9 |
1.4 |
| GRÜNE |
0.0 |
26.4 |
0.0 |
| FRANK |
11.3 |
0.5 |
0.4 |
| NEOS |
0.2 |
10.6 |
0.2 |
| NW |
1.3 |
21.8 |
72.6 |
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG
Verteilung der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Partei bei NRW 13
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 2. WG
Wählerströme NRW 13 - BPW 2. WG
Herkunft der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Kandidaten bei BPW 2. WG
Farbe: Wahlentscheidung bei NRW 13
Wählerströme NRW 13 - BPW 1. WG
in Stimmen
| SPÖ |
89 |
152 |
418 |
7 |
53 |
78 |
321 |
±46 |
| ÖVP |
171 |
208 |
4 |
411 |
23 |
11 |
156 |
±32 |
| FPÖ |
0 |
808 |
0 |
0 |
0 |
0 |
75 |
±50 |
| BZÖ |
57 |
53 |
0 |
0 |
1 |
6 |
32 |
±47 |
| GRÜNE |
56 |
0 |
0 |
0 |
0 |
418 |
0 |
±38 |
| FRANK |
63 |
125 |
0 |
5 |
6 |
4 |
36 |
±49 |
| NEOS |
112 |
3 |
0 |
0 |
1 |
77 |
5 |
±38 |
| NW |
142 |
15 |
0 |
0 |
2 |
167 |
2012 |
±55 |
Wählerströme im 1000 Stimmen
Wählerströme NRW 13 - BPW 1. WG
Verteilung der Stimmen
| SPÖ |
8.0 |
13.6 |
37.4 |
0.6 |
4.7 |
7.0 |
28.7 |
±4.1 |
| ÖVP |
17.4 |
21.1 |
0.4 |
41.8 |
2.4 |
1.1 |
15.9 |
±3.2 |
| FPÖ |
0.0 |
91.5 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
8.5 |
±5.6 |
| BZÖ |
38.4 |
35.4 |
0.0 |
0.0 |
0.8 |
4.3 |
21.1 |
±31.7 |
| GRÜNE |
11.8 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
88.2 |
0.0 |
±8.1 |
| FRANK |
26.4 |
52.4 |
0.0 |
2.0 |
2.6 |
1.7 |
14.9 |
±20.5 |
| NEOS |
56.4 |
1.5 |
0.1 |
0.0 |
0.3 |
39.0 |
2.7 |
±19.3 |
| NW |
6.1 |
0.6 |
0.0 |
0.0 |
0.1 |
7.2 |
86.0 |
±2.4 |
Wählerströme NRW 13 - BPW 1. WG
Herkunft der Stimmen
| SPÖ |
12.9 |
11.2 |
99.1 |
1.6 |
61.1 |
10.2 |
12.2 |
| ÖVP |
24.7 |
15.2 |
0.9 |
97.2 |
26.9 |
1.4 |
5.9 |
| FPÖ |
0.0 |
59.3 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2.8 |
| BZÖ |
8.3 |
3.9 |
0.0 |
0.0 |
1.5 |
0.9 |
1.2 |
| GRÜNE |
8.1 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
54.9 |
0.0 |
| FRANK |
9.1 |
9.2 |
0.0 |
1.1 |
7.3 |
0.5 |
1.4 |
| NEOS |
16.2 |
0.2 |
0.1 |
0.0 |
0.6 |
10.2 |
0.2 |
| NW |
20.6 |
1.1 |
0.0 |
0.0 |
2.6 |
22.0 |
76.3 |
Wählerströme NRW 13 - BPW 1. WG
Verteilung der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Partei bei NRW 13
Farbe: Wahlentscheidung bei BPW 1. WG
Wählerströme NRW 13 - BPW 1. WG
Herkunft der Stimmen
Gesamte Balkenhöhe: Stimmen für Kandidaten bei BPW 1. WG
Farbe: Wahlentscheidung bei NRW 13
Wichtige Anmerkung
Eine der Annahmen der Wählerstromanalyse ist, dass in den einzelnen Gemeinden die Wählerschaft annähernd gleich geblieben ist.
Briefwahlstimmen können keinen Gemeinden zugeordnet werden, und man kann auch nicht davon ausgehen, dass überwiegend dieselben Wähler zweimal hintereinander mit Wahlkarte wählen.
Deswegen erscheinen diese Wähler in den vorangehenden Analysen in der Gruppe NW.
NW enhält also Nichtwähler, Ungültigwähler, Briefwähler und Wähler von Kleinstparteien.
