Para compreender os resultados da análise, basta acompanhar os números da imagem acima.

• No número 1, temos o modelo. Que é a votação em Jean de Liz em 2020 (não em níveis, mas em votos válidos em 20 bairros de Rio do Sul) explicado por:

  • População dos bairros (censo)

  • Renda familiar dos bairros (censo)

  • Votação no primeiro turno nos 20 bairros em Jair Bolsonaro em 2018

• No número 2, temos a confirmação de que o modelo é estatisticamente significativo a p< 0,05.

• Em x1 temos a comprovação (não ter asterisco) de que a população não "explica" a votação em Jean de Liz. Isso já era esperado, uma vez que na análise dos BoxPlots esse fator não era visível.

• No item x2, é a renda que não passa no teste de regressão, apesar de ter demonstrado ter certa direção na na análise dos BoxPlots. Isso quer dizer que quando é controlado por outros variáveis, a mesma perde significância

• No item x3, notamos que o voto em Bolsonaro é estatisticamente significativo no modelo (a única variável).

• Em 3 notamos que a cada um por cento a mais de votação em Bolsonaro, prevê que Jean de Liz tenha 0,47% a menos de votação em 2020.

• Notamos que (número 4) o modelo explica cerca de 57% do resultado de Jean (a distribuição espacial dos votos)