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Método calcula cambios en intención de voto para la segunda vuelta

Basado en la metodología de Gross flows (cambios brutos), y a partir del análisis de las respuestas dadas en encuestas, este modelo estadístico podría no solo dar tendencias, sino cifras más precisas sobre las posibles alianzas entre partidos para cuantificar la intención de voto en una segunda vuelta.

Bogotá D. C., 19 de febrero de 2019Agencia de Noticias UN-

El método contempla la ausencia de respuesta como una variable para analizar el cambio de intención de voto en elecciones. Fotos: archivo particular

El método fue evaluado con datos de la firma Cifras & Conceptos, tomados durante la época electoral de 2014.

Para el estudio se trabajó con más de 3.000 encuestas realizadas en Bogotá, Cali, Medellín, Barranquilla y Cartagena.

A partir de esta matriz se pudo pasar de tener seis candidatos en primera vuelta, a dos en la segunda.

Las elecciones de 2014 presentaron una abstención de casi el 60 %, la más alta en la historia reciente del país.

A diferencia de los modelos que utilizan hoy las firmas encuestadoras, este considera la ausencia de respuesta por parte de la muestra, un indicador que cuenta para cuantificar la intención de voto y hacer un cálculo más cercano a la realidad.

William Fernando Acero, estudiante de la Maestría en Ciencias – Estadística, explica que este método se basa en la metodología Gross flows desarrollada por la experta Elizabeth Stasny, pero “se hizo necesario reescribirla y volver a encontrar algunos términos matemáticos para modelar ese fenómeno”.

Para aplicar el modelo se deben utilizar los datos de las encuestas realizadas entre la primera y la segunda vuelta, teniendo en cuenta el número de candidatos con mayor votación en la primera vuelta.

“Al replantear el método se pudo construir una matriz de transición, o tabla de contingencia, en la que se pasa de seis candidatos en primera vuelta a dos en la segunda, un cambio que no se puede realizar en una matriz cuadrada como la que utilizan hoy las encuestadoras”, comenta el estudiante.

Efectividad del método

Para probar la efectividad del método, el investigador tomó los datos provenientes de la encuesta de Cifras & Conceptos de 2014, en la que se preguntó: “¿Por cuál de los siguientes candidatos votó usted en primera vuelta a la Presidencia de la Republica?” y “Si las elecciones de segunda vuelta a la Presidencia fueran mañana y se presentaran las siguientes opciones, ¿por cuál de los siguientes personajes votaría usted?”.

El universo representado consta de alrededor de 10 millones de votantes activos. La técnica de la entrevista fue cara a cara, en hogares de todos los estratos. El tamaño de la muestra fue de 3.215 encuestas realizadas en Bogotá, Cali, Medellín, Barranquilla y Cartagena.

“Para esta metodología jugamos con las respuestas de las dos preguntas, para dar una probabilidad de que lo que están respondiendo es verdad”, indica el estudiante Acero.

Se trabajaron estudios de simulación con los tamaños de muestra que generalmente hacen las firmas encuestadoras, que son cerca de 1.200 encuestas, después lo realizamos con 2.200 y con más de 3.000.

Al hacer la lectura de las alianzas políticas del candidato Santos se estimó que obtendría 3.902.446 votos más como resultado de las alianzas políticas, con un error de estimación de 5,2 %, mientras que Óscar Iván Zuluaga habría obtenido 3.471.231 votos adicionales, con un margen de error de 5,5 %.

Sobre este ensayo, concluye que “es interesante ver que cuando no se contempla ausencia de respuesta en la primera vuelta, los estimadores de voto para cada candidato se reducen”, quizás esto influyó en los datos suministrados por las principales encuestadoras del país.

Datos que cambian

La metodología Gross flows trabaja a partir de la base de datos de la muestra obtenida en la encuesta, la dinámica electoral de los candidatos, la variable que determina las probabilidades que tiene el encuestado de ser incluido en la muestra, entre otros datos que cambiarán en el primer y segundo cálculo.

En ese sentido, “el método contempla probabilidades asociadas con la credibilidad que le damos al encuestado y con la ausencia de respuesta, porque en esa matriz de contingencia tenemos una casilla en la que podemos ubicar esta última opción y esas personas ayudan a modelar el fenómeno de la transición del voto”, detalla.

Al comparar este método con los aplicados por las firmas encuestadoras, el investigador señala que “un modelo que solo contemple ausencia de respuesta en la segunda vuelta electoral reproduce un menor sesgo y un error en sus estimaciones, mientras que un mayor tamaño de la muestra induce menores errores tanto en el modelo general como en su extensión”.

La metodología propuesta puede ser aplicada por empresas que trabajen con datos provenientes de un muestreo, para estimar cambios en la intención de voto o que quieran realizar un modelo de alianzas políticas.

Agrega que esta metodología abre paso a un sinfín de aplicaciones adicionales en contextos en los que se requiera estimar cambios brutos entre dos periodos, en los que exista ausencia de respuesta en ambos o solo en el segundo”, indica.

Cabe recordar que las elecciones de 2014 presentaron una abstención de casi el 60 %, la más alta en la historia reciente del país, y no tuvo un ganador por mayoría absoluta, por lo que se realizó una segunda vuelta con los dos candidatos que obtuvieron más votos: Óscar Iván Zuluaga (29,26 %) y Juan Manuel Santos (25,67 %). Finalmente, con 7.816.684 millones de votos, Juan Manuel Santos fue reelegido con un 50,95 %.

(Por: Fin/DGH/MLA/LOF
)
N.° 878

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