CÁLCULO ELECTORALEste año hemos sido testigos de algunos casos en los que las encuestas fallan en predecir un resultado electoral. Los más importantes son sin duda muy recientes y han sido: la elección de Donald Trump en Estados Unidos, el plebiscito en Colombia y el Brexit en Inglaterra.
Hay muchas razones por las que fallan las encuestas en las predicciones y el más prosaico es el error muestral, es decir el error probabilístico, debido a que la investigación se realiza en una muestra y no en la población en general. Eso es lo que ocurrió en el caso de la elección de Donald Trump. El tamaño de las muestras por estado es de usualmente 400 o 500 casos y eso (con un nivel de confianza del 95%) nos da un error de aproximadamente el 4%, pero en algunos estados, como Florida y Pennsylvania, la diferencia entre Donald Trump y Hillary Clinton fue de menos del 3% y por tanto, algunas de las encuestadoras fueron incapaces de predecir el resultado en esos estados. Por otro lado, el sistema electoral de Estados Unidos es indirecto; es decir, el Presidente es elegido por un Colegio Electoral formado por electores de los estados en número proporcional a su población y en donde todos los electores de un estado son obtenidos por el candidato que gane las elecciones en el estado sin importar el porcentaje con el que haya ganado (método que se conoce como el de “el ganador se lo lleva todo”); por tanto, bastaba que las encuestadoras se equivocaran en algunos estados para que no pudieran predecir el resultado final. Si a eso se agrega que el voto en Estados Unidos es facultativo; la dificultad de la predicción es muchísimo mayor. Sin embargo, sí predijeron acertadamente el resultado de los votos totales (llamados “votos populares”) que ganó Hillary Clinton porque la muestra era significativamente más grande.
En los casos del plebiscito en Colombia y del Brexit el fracaso en predecir los resultados puede deberse a la poca diferencia entre los votos por el “SI” y por el “NO” y a la dificultad de medir la indecisión. Ese tema abordaré más adelante.
Otra razón por la que suelen fallar las encuestas es la falta de representatividad de la muestra. Por ejemplo, la encuesta presidencial de Market del 23 al 25 de noviembre del 2016 incluye 760 casos de parroquias urbanas y rurales de Quito y Guayaquil, y por tanto puede no ser representativa de la población en general de votantes porque no incluye otras áreas geográficas del país que pueden tener un comportamiento electoral diferente. En contraste, la encuesta presidencial de CEDATOS fue realizada en 15 ciudades del país, pero de acuerdo a la ficha publicada no incluye a los sectores rurales, lo cual también puede afectar su representatividad. Tener una muestra nacional representativa que incluya sectores rurales es extremadamente costoso [1].
Usualmente, las encuestas electorales ahora son impecables en el diseño de la muestra y en el muestreo propiamente dicho. Pero la metodología de recolección de datos adolece de una seria debilidad porque no se investigan hechos, es decir acciones que el entrevistado declara que las hizo en el pasado; sino lo que se suele denominar la “intención de voto”; es decir, la predicción de cada individuo sobre una acción futura que es la de votar por un candidato determinado o votar nulo o blanco o quizás declararse “indeciso”. Lo que se investiga son las declaraciones de los individuos sobre una posible decisión futura, la cual está al comienzo de la campaña electoral muy indeterminada y va definiéndose conforme se acerca el día de la elección. Las metodologías usadas generalmente son las preguntas directas como “¿por quién va a votar para presidente?” o la simulación que consiste en presentar a la persona investigada un sobre con una papeleta electoral simulada que la persona lo llena y le entrega al encuestador en forma anónima. Cualquiera que sea la metodología usada adolece de la falencia de obligar a la persona investigada a simular una decisión futura por una sola opción. Sin embargo, lo que ocurre en la práctica es que muchas personas no han decidido todavía, salvo en algunos casos, y seguramente siguen decidiendo conforme se acerca el día de la elección. Es por ello que el número de los que se declaran “indecisos” disminuye. Eso hace que la incertidumbre de las proyecciones electorales disminuya conforme se acerca la fecha de la elección.
Estos problemas metodológicos pueden causar errores que muchas veces son superiores a los errores de la muestra. Una manera de disminuirlos es mediante otra metodología que consiste en utilizar variables ordinales para investigar la opinión de las personas investigadas respecto a la decisión futura que van a tomar, y posteriormente calcular mediante el uso de la matemática difusa la posibilidad de que la persona vote por cada uno de los candidatos, o vote nulo o blanco. Obviamente, mientras más decidido esté, la posibilidad de que vote por un determinado candidato se va a aproximar a uno. Si el nivel de indecisión es más alto, las posibilidades se repartirán entre las opciones. Posteriormente se promedian las posibilidades y el resultado es una aproximación de la intención de voto de la muestra que va a tener un error mucho menor que usando la metodología convencional (la varianza suele ser de aproximadamente la cuarta parte). Este método de investigación ya fue aplicado con éxito en las pasadas elecciones de alcalde de Quito y hay una empresa que ha programado aplicarlo para las actuales elecciones presidenciales.
Otra ventaja de esta metodología es que se pueden clasificar las preferencias electorales como “votos duros” que son los que difícilmente cambiarían, “votos blandos” más volátiles o “rechazos” a un determinado candidato. Esta información puede ser aprovechada para inducir a los electores a cambiar sus preferencias, sobre todo las menos definidas (“votos blandos”) hacia uno u otro candidato desplegando una campaña adecuada en términos de mensajes publicitarios específicos de acuerdo a la localización geográfica de los electores, su nivel socioeconómico, sus características demográficas y sus medios de comunicación habituales.
Por otro lado, esta misma metodología puede usarse para estudios de mercado como por ejemplo, para determinar las intenciones de compra de nuevos productos o para medir el porcentaje de participación de mercado de un producto o de una marca.
Si Ud., estimado lector tiene alguna duda, o desea hacernos algún cuestionamiento a este artículo o necesita asesoría en el tema, siéntase con entera libertad de escribirme.