Na stronie https://wybory2018.pkw.gov.pl/pl/geografia#general_committee_stat jest informacja, że w wyborach na radnych sejmików wojewódzkich bierze udział/zostało zarejestrowanych 7076 kandydatów. Zaczynając od tej strony można się doklikać do stron dla każdego województwa oraz okręgu. Są to odpowiednio strony tworzone według schematu:

https://wybory2018.pkw.gov.pl/pl/geografia/220000#geo_committee_stat
https://wybory2018.pkw.gov.pl/pl/geografia/220000/voiv_council/1

Strona okręgu zawiera listę kandydatów a jej HTML jest tak nieskomplikowany, że zamiana na na przykład plik CSV jest banalnie prosta.

Po ściągnięciu 85 ,,stron okręgowych'' i ich zamianie na CSV, faktycznie otrzymałem plik składający się z 7076 wierszy, z których każdy jest postaci:

woj;okr;komitet;nr;kandydat;wiek;skad;oswidczenie;uwagi
02;o1;SLD-LR;1;SIKORA Arkadiusz;45;Oleśnica;;

Dalszą analizę przeprowadziłem wykorzystując R:

k <- read.csv("kandydaci_ws_2018_3.csv", sep = ';',  header=T, na.string="NA", dec=",");
with (k, table(komitet))

Dalszą analizą objęto 10 komitetów, które zarejestrowały kandydatów w ponad połowie okręgów wyboczych (WsS to Wolność w Samorządzie; WiS to Wolni i Solidarni a BS oznacza Komitet pn Bezpartyjni Samorządowcy):

aggregate (k$wiek, list(Numer = k$komitet), fivenum)

wB <- c(18,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,95);
summary_label <- paste (sep='', "Średnia = ", sprintf("%.1f", sumS[["Mean"]]),
  "\nMediana = ", sumS[["Median"]],
  "\nQ1 = ", sumS[["1st Qu."]],  "\nQ3 = ", sumS[["3rd Qu."]] )

## wykres słupkowy
h <- hist(kandydaci$wiek, 
   breaks=wB, 
   freq=TRUE,
   col="orange", main="Wiek kandydatów do sejmików...",
   ylab="liczba kandydatów", xlab="wiek", labels=T, xaxt='n')
   axis(side=1, at=wB)
   text(80, 600, summary_label, cex = .8, adj=c(0,1))

   ## wykres pudełkowy
ggplot(kandydaci, aes(x=komitet, y=wiek, fill=komitet))  +
   geom_boxplot() +
   ylab("Wiek") +
   xlab("Komitet") +
   annotate(geom="text", x = 1, y = 90, hjust=0, size=3,
    label = "WwS = Wolność w Samorządzie | ...") +
   guides(fill=FALSE) ;

To samo dla woj. pomorskiego:

kandydaci <- subset (kandydaci, (woj == "22" ))
aggregate (kandydaci$wiek, list(Numer = kandydaci$komitet), fivenum)

## itd...