Page 77 - MUJERES EN LA POLITICA, EXPERIENCIAS NACIONALES Y SUBNACIONALES EN AMERICA LATINA - MARIANA CAMINOTTI FLAVIA FREIDENBERT

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Más poder, menos mujeres: desigualdades de género … 79

Un ejemplo de análisis de una combinación de factores para explicar la com-
posición por sexo de las máximas instancias ejecutivas partidarias en países
desarrollados, realizado por Caul Kittilson (2006), concluyó que los parti-
dos con cuotas para órganos decisorios, de tendencia izquierdista, con una
estructura centralizada y con vínculos con grupos fuera del partido, mues-
tran una mayor participación de las mujeres entre los miembros de sus cen
En América Latina es posible hacer un primer análisis similar tomando
Existencia de ley de cuota/paridad copia
como base la muestra de partidos políticos de geppal y utilizando un mode-
lo logit para identificar cuáles de los factores enumerados podrían incidir
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en la composición por sexo de los cen
Este análisis estadístico permite medir la probabilidad de que la composi-
ción por sexo de los cen se ubique por encima del promedio regional (20 4%),
según las variables explicativas identificadas El modelo estadístico incluye
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las siguientes variables que la literatura considera como factores relevantes que
podrían incidir en la composición por sexo de los cen: las leyes de cuota/pari-
dad nacional para los órganos decisorios de los partidos, la ideología partidis-
ta, las características de los procesos y reglas de selección interna, la agencia de
las mujeres al interior de las organizaciones, por ejemplo, a través de las unida-
des de la mujer, o incluso la mayor o menor antigüedad de las organizaciones
partidarias (tabla 3)

Tabla 3. Modelo logit. Probabilidad de que el Comité Ejecutivo Nacional
partidario cuente con más del 20% de mujeres

Dependiente: si el partido tiene % mujeres
en cen por encima de la media muestral
(1) (2) (3)
0.425** 0.583*** 0.648***
nacional (d) (0.175) (0.138) (0.162)
0.123 0.003
Primarias abiertas y cerradas (d) (0.193) (0.262)

16 Un modelo logit sirve para medir la probabilidad de que ocurra el acontecimiento objeto de
estudio, condicionándolo a ciertas variables explicativas No se utilizó una regresión de mínimos
cuadrados porque la variable dependiente es un porcentaje y los valores predichos sobrepasan los
límites de 0 y 1
17 Con ese fin se transformó la variable dependiente (porcentaje de mujeres en los cen) en una dum-
my dividida por arriba y por abajo del promedio del porcentaje de mujeres en el cen (20 4%) Los resulta-
dos son robustos y no varían significativamente cuando se incorporan variables al modelo Aun cuando
el pseudo R no es usualmente tomado como la mejor medida de fit, éste parecería indicar que con nuestro
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modelo sólo se explicó el 34% de la variación

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