carregador d’imatge

El costat fosc de les urnes

El sondeig és una pedra angular del nostre sistema polític, i els candidats i els càrrecs valoren aquestes eines per ajudar a distingir l'opinió pública i donar forma a l'estratègia. Tot i això, els sondejos d’opinió poden explicar una història inexacta si no es duen a terme adequadament.

Un sondeig demana a una mostra de persones el seu pensament i sentiment sobre un tema determinat, com ara qui pensen votar en les properes eleccions. Quan s’executa correctament, l’objectiu és crear una predicció precisa que analitzi una selecció aleatòria de participants amb regles estrictes sobre la mida de la mostra, els marges d’error, etc. Aquests sondeigs són crucials perquè els polítics es basen molt en aquests estudis per prendre decisions estratègiques de campanya.

Per obtenir proves sobre la necessitat d’un protocol estricte en la votació electoral, no busqueu més que la famosa predicció de The Literary Digest sobre les eleccions presidencials de 1936. La revista va publicar una de les enquestes d’opinió més significatives de tots els temps, mostrant 2.4 milions de persones sobre qui tenien previst votar al concurs presidencial de 1936. L’enquesta preveia que el 57% votaria a favor del candidat republicà Alfred Landon. El sondeig tenia un dels més petits marges d’error, però encara va ser equivocat perquè el president Franklin D. Roosevelt va obtenir la reelecció amb el 60% dels vots. Afortunadament, els enquestadors han après d’errors anteriors com aquests i els errors poden ensenyar lliçons valuoses.

 

Moltes enquestes que fan prediccions inexactes sovint es diuen que han demanat les seves demografies a les seves mostres, tant si vol dir que hi ha massa joves com si no hi havia prou votants amb ingressos baixos, per exemple, però aquests queixa no solen ser el problema. Si bé algunes enquestes poden tenir una mostra de sondeig feble, la majoria estudia objectius electorals que pesen o baixen fins al punt que distorsiona les seves conclusions. Però què vol dir això?

Suposem que una enquestadora pren una mostra de 100 votants, on 15 participants són dones blanques. No obstant això, si les dades del cens mostren que el 30% dels votants són dones blanques, un enquestador podria considerar duplicar el pes dels 15 participants en els seus càlculs finals. Això permet que la mostra d'enquesta representi millor l'electorat real.

Si els enquestadors volen ponderar els seus resultats per igualar-se amb tota la població votant, idealment, canviarien els resultats per coincidir amb les dades del cens més recent. Això ho fan distribuint geogràficament els resultats, mantenint més respostes d’estats i ciutats poblades i, després, els enquestadors ajustarien els resultats per adaptar-se a les distribucions demogràfiques d’edat, raça i sexe. Tot i això, sempre hi haurà alguna diferència en la comparació de les enquestes i el cens. Quan la bretxa creix, és quan podeu començar a fer afirmacions definitives que l'enquesta està fora.

 

La preocupació més important amb el pes dels vots és confondre la ponderació amb el nombre de republicans, demòcrates i altres. La identificació del partit està correlacionada amb el vot, però els enquestadors poden perdre el nombre significatiu de membres del partit per a tota la població. Sense això, els resultats de la mostra de ponderació són un joc d’endevinalles més que una bona teoria. Alguns enquestadors utilitzen els números d'una enquesta de sortida d'unes eleccions anteriors, però el nombre de persones que es consideren membres d'un partit canvia constantment.

Un altre problema de pesar els resultats és col·locar massa o massa poc pes en una única característica. Les diferents eleccions tenen diferents correlacions característiques i no hi ha un acord complet sobre quins factors s'han de ponderar més que d'altres.

Si bé les enquestes són una eina forta, com qualsevol altra, es produeixen errors. Els errors de votació anteriors no volen dir que hauríem d’abandonar els sondeigs del tot. Totes les enquestes tenen un error, ja sigui per soroll estadístic o per factors més difícils de quantificar, com ara el biaix de no resposta. L’objectiu és reduir aquest error per crear prediccions precises. A mesura que avança la tecnologia i el nostre coneixement de la teoria de probabilitats madurant, la capacitat de predir el resultat d’unes eleccions sembla destinada a ser cada cop més fiable.

en English
X