¿Por qué las encuestas preelectorales y los modelos de pronóstico fueron inconsistentes con la elección de Donald Trump?

Como es obvio ahora, las encuestas preelectorales y los modelos de pronóstico no fueron consistentes con el conteo de votos en este ciclo electoral, ya que no muchos predijeron una victoria de Trump.

¿Hay alguna razón en particular por la cual las encuestas fueron tan malas?

policy.stackexchange.com/questions/10021/… (similar al enlace de Fiksdal)
Enlace al artículo relacionado del NYT: Por qué ganó Trump: los blancos de la clase trabajadora (Aunque, como se mencionó en algunas de las respuestas, las encuestas en realidad no estaban tan equivocadas, con los resultados de las diversas elecciones estatales cayendo dentro del margen de error de las encuestas que habían pronosticado las victorias de Clinton).
Me parece que más que las encuestas, el problema era la interpretación de su significado por parte de los medios. Las encuestas mostraron una elección reñida, con una pequeña ventaja de Clinton en el voto popular. Eso es exactamente lo que sucedió: Clinton ganó el voto popular por un pequeño margen. Que la prensa malinterpretara "carrera reñida, con una pequeña ventaja para Clinton" como "Clinton ya fue elegido" es un problema diferente.
Compara las elecciones francesas. Las encuestas estaban completamente equivocadas, por un amplio margen. Las encuestas predijeron una victoria de Macron por un amplio margen. Ganó por un margen mucho más amplio. Pero como todavía ganó, las encuestas se salieron con la suya. El público tiene la impresión de que si las encuestas dicen que "X tiene una ventaja del 0,5%", entonces X debe ganar. Un error de 1 punto porcentual revierte el resultado, y listo: las encuestas estaban mal, eran inútiles, mienten o son corruptas. Si por el contrario X gana, no por 0,5 pp, sino por 15, entonces ¡oye, las encuestas tenían razón, predijeron la victoria de X!
Desde la primera de las encuestas, Trump siempre estuvo dentro del margen de error frente a Clinton, y terminó obteniendo unos cuantos millones de votos populares más. ¿Cómo, exactamente, estás afirmando que la votación estaba cancelada?
Secundo lo dicho por @LuísHenrique y PoloHoleSet. Aquí hay un artículo de Five Thirty-Eight de justo antes de las elecciones que explica qué tan cerca estaban las encuestas y qué tan confiados estaban los expertos sobre una victoria de Clinton: fivethirtyeight.com/features/…

Respuestas (14)

Las teorías razonables que he escuchado incluyen:

  • Un cambio en las bases de las encuestas (los teléfonos de casa se convierten en teléfonos celulares = limitaciones en las llamadas en frío tradicionales... y también el cambio a las encuestas en línea). Además, tal vez la disminución de la paciencia que tiene la gente para soportar el proceso de votación (creo que el porcentaje de personas que están de acuerdo ha disminuido constantemente)

  • Una vacilación/miedo que impide que algunas personas admitan que apoyan a un candidato que se presenta ampliamente como detestable/deplorable en gran parte de la discusión pública/los medios. [aparentemente, un efecto lo suficientemente común como para tener un término, vea el Factor Shy Tory ... la posibilidad de que podría ser importante incluso se sugirió proféticamente en una pregunta aquí hace un par de semanas]

  • Una posible tendencia de las personas a mostrar públicamente su pleno apoyo a los candidatos minoritarios/heroicos porque es lo socialmente favorable, incluso cuando en realidad albergan incertidumbre interna. [esto está en la línea del efecto Bradley ]

  • Las personas que no asistieron como indicaron que lo harían... tal vez debido al clima (aunque es bastante poco probable que esto haya sido un factor importante en esta elección), una falsa sensación de seguridad (como cuando las encuestas en los días previos hasta el día de las elecciones sugieren una cómoda victoria!), o simplemente una falta general de esfuerzo/voluntad para seguir adelante con la votación.

De todos modos, existe una tendencia generalizada de que las encuestas fallan recientemente, y tal vez incluso subestimen específicamente al lado conservador. En 2015, se proyectó que el Parlamento del Reino Unido saldría igualado entre los dos partidos principales, pero los conservadores ganaron por más del 5 % y terminaron con la mayoría (lo que se consideró una probabilidad cercana al 0 % al comienzo del día) , este verano pasó el Brexit (considerado casi seguro que fracasará al comienzo del día, terminó siendo aprobado por un 4%), y el mes pasado fracasó el Referéndum de Paz de Colombia (después de haber sido aprobado consistentemente por alrededor del 10%). Entonces, tal vez esta sea una tendencia a tener en cuenta en el futuro hasta que los métodos de votación puedan adaptarse. Otros aquí también han señalado que hubo un cambio conservador no previsto en elElecciones de Islandia de 2016 y cambios en las elecciones suecas .

Tenga en cuenta, sin embargo, que la mayoría de los modelos que muestran la gama completa de posibilidades no dijeron que esta era una victoria determinada de Clinton, sino que se inclinó entre un 70 y un 80% de probabilidades de que Clinton ganara.
Una probabilidad de 1 entre 5 de equivocarse no es insignificante...
Si dicen que hay un 20% de probabilidad de lluvia hoy, ¡no deberías sorprenderte si llueve! En meteorología, a menudo tenemos las mismas luchas continuas, particularmente cuando se trata de problemas como el pronóstico de huracanes/tormentas; hacer que la gente entienda la incertidumbre y el potencial completo de las posibilidades realistas. Esto es algo que deberíamos mantener en nuestros medios para retratarnos mejor, y algo en lo que los cursos escolares de matemáticas podrían enfocarse mejor, quizás siendo de gran beneficio para muchos.

Teniendo en cuenta que la mayoría de las encuestas tienen quizás un error típico de 4-6%, este resultado estuvo realmente dentro del rango de posibilidades para la mayoría (aunque su sesgo constante sugiere que realmente hay algunas deficiencias fundamentales). Pero, aún así, la mayoría de los pronosticadores electorales de calidad también midieron algunas consideraciones de esta tendencia hacia una menor confiabilidad de las encuestas, y pidieron cautela con respecto al exceso de confianza en el diferencial indicado (como lo hizo Nate Silver de Fivethirtyeight aquí en la mañana de las elecciones).

Una probabilidad del 20% de obtener una victoria no se traduce en una posibilidad significativa de barrer y cambiar los estados que hizo. Si hubiera apostado a eso antes de las elecciones, las probabilidades que le habrían ofrecido habrían sido astronómicas. Está claro que esto no es solo un evento de uno en cinco: las encuestas se rompieron por completo, y si la izquierda quiere tener la oportunidad de poder planificar sus estrategias adecuadamente en el futuro, necesitan encontrar una manera de obtener previsiones más realistas.
Ok, veamos dónde se fijó este resultado. i.stack.imgur.com/r60uG.png es un zoom del gráfico de las cinco treinta y ocho desde el comienzo ayer por la mañana. Parece que al menos la mitad del volumen de la región resaltada en rojo está por encima de 300... y tal vez un tercio por encima del valor bastante probable de 305. Eso resultaría ser alrededor del 9% de sus posibilidades. Más bajo... pero no astronómico.
Considere también: históricamente, a los demócratas les va mejor en las encuestas. Esto no es intencional ni un sesgo, sino el resultado natural de que es más probable que ciertos partidos políticos respondan a las encuestas.
Otro problema es que las encuestas solo incluyen lo que consideran votantes probables, y si resultan votantes de baja propensión, las encuestas no reflejarán ese efecto.
Otra cosa importante, y a menudo pasada por alto, a considerar es la construcción de la muestra de población en la encuesta. Los encuestadores usan cierta información demográfica, suposiciones y tendencias para construir un electorado modelo. Supongo que las poblaciones de muestra utilizadas en las encuestas de mayo no serán representativas del electorado real.
La mayoría de los analistas no consideraron que el error en las encuestas en diferentes estados no es independiente sino que podría estar en la misma dirección (para estados con demografía similar): un rendimiento superior en Ohio significa también un rendimiento superior en las encuestas de Michigan, Wisconsin y Pensilvania. 538 advirtió al respecto.
Errores miopes en la selección de personas y preguntas, puedo ver totalmente. Y una manipulación de la narrativa al aplicar un énfasis selectivo en los medios, absolutamente (aunque puede ir en ambos sentidos; generalmente jugaron con la carrera más ajustada a principios de esta semana, mientras que la mayoría de las encuestas ya no mostraban eso). Pero cuando la gente lo expande para sugerir una conspiración en toda regla, solo termina silenciando la importancia de problemas muy reales.
Acabo de ver otra consideración presentada en Inside Edition de todos los lugares: Trump y muchos conservadores han estado proclamando abiertamente que los medios son corruptos durante las elecciones. Bueno, se deduce razonablemente que una parte de los que creen eso elegirían activamente no participar en las encuestas debido a esa creencia. Y también es una creencia muy arraigada sobre los medios en este momento. Entonces, si está molesto por las malas encuestas y quiere una estimación de encuestas más confiable, ¿parece que tendrá que avanzar para convencer a esas personas de que sus preocupaciones se están escuchando allí?
El contribuyente clave que acompaña al cambio de teléfonos fijos a teléfonos celulares es que hay muchos votantes mayores que ven votar de manera diferente a las generaciones más jóvenes. Para ellos es un deber y una responsabilidad salir a votar. La cantidad de jubilados que no participan en las redes sociales puede estar disminuyendo, pero la proporción de personas en ese grupo que salieron y votaron probablemente sorprendería y avergonzaría a los millennials y a la Generación X. Las encuestas se inclinan hacia la recopilación de datos a través de las redes sociales. Así que se perdieron un segmento. Uno que realmente resulta en altos porcentajes.
No olvides la ponderación. La mayoría de las encuestas inclinaron bastante el voto de las mujeres hacia Clinton, simplemente porque es mujer. Fue bastante optimista, al igual que la ponderación anterior que las encuestas electorales de Obama dieron a los negros.
@DewiMorgan Nate Silver escribió un buen artículo que básicamente aborda el punto. La idea básica es que si 1 de cada 100 personas en todo el país cambiara de Trump a Hillary, el mapa se vería básicamente como se esperaba (Hillary con 307 votos electorales). Luego, todos los artículos tratan sobre cómo los republicanos son completamente aplastados y barridos. Y eso es con solo 1 de cada 100 personas cambiando de opinión. Los márgenes en este material son muy pequeños, y las conclusiones que sacamos son bastante grandilocuentes.
Andrew Gelman refuta la teoría de la "conservadora tímida": "Es posible, pero soy escéptico de que esto importe demasiado, dado que Trump superó las encuestas en estados como Dakota del Norte y Virginia Occidental, donde supongo que los encuestados han tenido poca vergüenza al declarar su apoyo a él, mientras que no superó las predicciones de las encuestas en estados sólidamente demócratas. Además, los candidatos republicanos superaron las expectativas en las carreras por el Senado, lo que arroja dudas sobre el modelo en el que los encuestados no admitirían apoyaron a Trump".
Hay un problema, no puedes culpar al ruido. El error es sistemático. Podemos ver eso por la correlación entre los problemas progresistas y conservadores. Combinando todas las agrupaciones tenemos una pista del problema real. El factor Shy Tory y el efecto Bradley parecen ser la razón de tales errores. Y, tal vez, algún agente "maligno" en todos estos grupos podría conducir los resultados de una manera sesgada.
“Una vacilación/miedo que impide que algunas personas admitan que apoyan a un candidato que está siendo ampliamente presentado como detestable/deplorable en gran parte de la discusión pública/los medios”. Creo que es una clave. Las encuestas son solo una parte de la misma canción mediática, presentan solo las que siguen su punto de vista.
Hillary Clinton aún ganó el voto popular, aunque por un estrecho margen, aún reflejando las encuestas. Solo perdió debido a la forma en que los votos individuales se sumaron y se tradujeron en votos del colegio electoral. ¿Podría haber habido aquí un error de cálculo de los encuestadores en la forma en que los resultados de las encuestas se traducirían realmente en votos del colegio electoral?
Su punto 1 o 2 son, en el mejor de los casos, parcialmente correctos. Australia ha mantenido un alto grado de precisión en las encuestas, a pesar de experimentar el mismo cambio de teléfono fijo a móvil. Los encuestadores australianos también pronosticaron correctamente el porcentaje de votos de nuestra versión de Trump/Brexit (partido One Nation). Yo diría que la causa raíz de la inexactitud de las encuestas es "la incapacidad de determinar quién se presentará y votará". Esto podría verse exacerbado por la existencia de una posición/persona populista, pero esa no es la causa principal.
Las encuestas han sobreestimado a los demócratas durante algún tiempo. La explicación más plausible que he escuchado para esto es la tendencia de los votantes demócratas a estar más inclinados a aceptar responder las encuestas compradas a los republicanos, lo que hace que estén sobrerrepresentados después de que aquellos a los que se les preguntó pero se negaron a responder sean excluidos de los totales encuestados. .

Dos puntos:

La primera es que el sistema de colegio electoral o primer paso (el ganador se lo lleva todo) magnifica las diferencias en el caso de las llamadas cerradas. Si 80.000 votos cambiaran de bando en Florida y 40.000 en Pensilvania, Hillary Clinton sería POTUS.

Además, el sistema de colegio electoral convierte una encuesta muy grande en 51 encuestas más pequeñas, cada una necesariamente con un mayor margen de error (debido a la reducción de los datos de muestreo).

El voto popular de cada candidato es una mejor pauta sobre la validez de las encuestas, y ahí las encuestas no han fallado tanto.

La segunda es que las organizaciones de encuestas no simplemente entrevistan a las personas, obtienen el valor medio y lo publican como sus predicciones. Es de conocimiento común que este método no es lo suficientemente preciso.

Lo que hacen es construir modelos que intentan explicar las relaciones entre los datos de la encuesta (histórica) con los resultados reales, tratando de identificar y ponderar los diferentes efectos que pueden afectar el resultado final: efecto Bradley, efecto "Shy Tory", raza y sexo de los candidatos, efectos del ciclo económico, incluso el efecto del clima.

Y por supuesto, como todo modelo basado en datos históricos, su efectividad radica en que la situación del actual ciclo electoral no es muy diferente a la situación de los ciclos electorales anteriores. Es posible que se den cuenta de que algunos partidarios de Trump ocultan su intención de voto debido a la presión o la vergüenza de los compañeros al usar datos históricos, pero si la presión de los compañeros es más alta en esta elección que en elecciones anteriores, es difícil ajustar ese efecto correctamente (¿cómo se puede medir la presión de los compañeros? ajustar su modelo antes del día de las elecciones?).

Esta campaña electoral ha añadido una dimensión establishment/ anti-establishmenty ha sido especialmente polémica, por lo que los datos históricos han ayudado menos.

Solo para notar a la gente, un sistema basado en el voto popular podría no ser de su agrado... ya que Clinton busca ganar el voto popular pero no la mayoría. Entonces, dependiendo de la configuración, eso aún podría favorecer a Trump o forzar algún tipo de alianza política. Entonces, que la gente simplemente atribuya esto a un sistema de colegio electoral defectuoso, tal vez sea un poco vacío (aunque no estoy en absoluto de que usted sea SJuan76, ¡sus conclusiones son absolutamente sólidas!)
@JeopardyTempest No estoy hablando de "hacer trampa" en absoluto. Puede pensar que el sistema electoral es lo suficientemente justo o no, que debe cambiarse o no, etc., pero la mayor parte de eso es una cuestión de opinión y está fuera del tema de la pregunta OP. Dado que el sistema electoral actual es igual para todos los candidatos, y todos los candidatos estuvieron de acuerdo con estas reglas electorales, es mejor hablar sobre las "particularidades" del sistema y cómo estas afectan a los candidatos; de hecho, todos los candidatos intentan usar esas reglas a su favor (cortejando a los estados indecisos, etc.). Eso no es "hacer trampa" en absoluto.
No, no, lo siento, estaba dirigido a una variedad de opiniones con las que me encontré esta noche y en los días previos a las elecciones, en absoluto a lo que dijiste. Estoy totalmente de acuerdo con todo lo que dices. Solo expresando una opinión definitiva, me he encontrado con que el colegio electoral tiene fallas fundamentales y espero detener cualquier debate adicional por ese camino. Pero tienes razón, lugar equivocado para ello, y en todo caso invité a esa distracción. Me disculpo.
Permítanme preguntar esto, para guiar la conversación de vuelta al tema. Entiendo que el efecto Bradley y el efecto "Shy Tory" ya son términos de ciencia política. ¿Podría agregar algunas palabras para que queden claros para aquellos de nosotros menos informados? Su respuesta, que ya es excelente, sería aún más completa.
@JeopardyTempest Son solo intentos de corregir los modelos para dar cuenta de las personas que no votan como dicen en las encuestas: en.wikipedia.org/wiki/Shy_Tory_Factor , en.wikipedia.org/wiki/Bradley_effect
@JeopardyTempest: la pregunta en sí tiene enlaces en los comentarios a dos publicaciones de Politics.SE que discuten esto. El término comercial general general es "sesgo de deseabilidad social"
Los encuestadores internos de Donald Trump descubrieron vacantes potenciales en varios estados, lo que lo llevó a cambiar su estrategia de campaña e ir a estados que no planeaba visitar porque los medios tenían esos estados en la bolsa para Hillary. En particular, Michigan y Wisconsin. Dudo seriamente que los encuestadores internos de Trump tuvieran algún modelo mágico que predijera correctamente esto y todos los otros modelos de encuestadores 'creíbles' no lo entendieron. Esto no fue un problema con los modelos. Era un problema de integridad de los medios y de las encuestadoras.
@Dunk, no creo que esa sea de ninguna manera la única explicación factible. La campaña de Trump estaba operando con un modelo de votante probable diferente, uno que resultó ser más preciso que el basado en la participación demográfica histórica. Aprenderemos más en los próximos años a medida que los estadísticos profundicen en los detalles.
Una teoría alternativa podría ser que la campaña de Trump se centró en la realidad de que necesitaban 270 EV para ganar (y, por lo tanto, necesitarían un estado considerado azul con bastante seguridad). Luego se redujo a cuáles, y tal vez decidieron que esos estados ofrecían las mejores esperanzas de llegar allí (tal vez debido a la demografía y al esfuerzo limitado de Clinton allí). Solo un pensamiento.
En lugar de un cambio de 80K en FL y un cambio de 40K en PA para un margen total de victoria de 120K, ¿qué tal un cambio total de 78K en WI, MI y PA?
FL fue más de 100k de todos modos

Primero, debes preguntarte si las encuestas se equivocaron. El último promedio de Real Clear Politics le dio a Hillary Clinton una ventaja del 3% sobre Donald Trump. Parece que va a ganar el voto popular. Entonces, las encuestas solo estaban un 3%. También se redujeron un 3% en 2012, solo que en la otra dirección. Las encuestas son imperfectas por naturaleza. Una falla del 3% es una ocurrencia normal.

Actualización: el primer párrafo fue escrito inmediatamente después de la elección. La estrecha victoria inicial del voto popular se convirtió en una victoria del 2%. Por lo tanto, las encuestas nacionales solo se desviaron en un 1,2%. Fueron más precisos en 2016 que en 2012. Sin embargo, dado que el colegio electoral no se ve afectado directamente por el margen de voto nacional, estaban midiendo mal. Subir el puntaje en California no ayudó.

Dicho esto, hay una razón para pensar que podría haber sesgo o parcialidad en las encuestas.

Demografía

Las encuestas presidenciales de Estados Unidos suelen ajustar sus resultados para que coincidan con la demografía de las elecciones presidenciales más recientes. En 2012, esto provocó que las encuestas pasaran por alto los cambios demográficos, lo que generó un error de encuesta del 3 %. En 2016, parece probable que las encuestas no detectaron una disminución en el voto afroamericano y un aumento en el voto blanco trabajador. Además, es posible que los millennials se hayan quedado en casa sin un candidato inspirador como Barack Obama o Bernie Sanders.

A nivel nacional, esto solo tuvo un impacto modesto (1.2%), pero en algunos estados cruciales, esto puede haber cambiado la votación más de lo esperado. Trump ganó en Wisconsin, Michigan y Pensilvania, tres estados que normalmente se consideran seguros para el demócrata. También tres estados con un voto de clase trabajadora blanca excepcionalmente grande, que tuvo un desempeño inferior al de 2012. Y tienen muy pocos hispanos que se sientan ofendidos por las posturas migratorias de Trump.

Probablemente comenzaremos a ver números que expliquen mejor lo que sucedió en los próximos días. Anoche la gente estaba tratando de proyectar los totales de votos actuales. Les tomará uno o dos días recuperarse y ponerse a trabajar en las diferencias entre las encuestas y los resultados reales.

Actualización: y vimos eso. El error de votación real a nivel nacional fue solo del 1.2%. El error de encuesta estatal más grande fue 7.2% en Wisconsin , pero en cincuenta estados, esperaríamos que dos o tres estados quedaran fuera del margen de error. Es un intervalo de confianza del 95%. El error en la votación en California fue casi tan grande como el 6,5 % y afectó a más personas (el 6,5 % de las personas que votan en California es más del 7,2 % de las personas que votan en Wisconsin). Pero nadie parece interesado en comentar sobre eso. O en el 9% de fallas en 2012 .

+1 en el primer párrafo. Las encuestas no estaban "equivocadas". El agregado de los datos de las encuestas antes de las elecciones sugería que DT tenía un 30% de posibilidades de ganar: El problema fundamental no son las encuestas sino los expertos.
Tengo que estar en desacuerdo. Si bien la pregunta es sobre las encuestas en sí, la mayor sorpresa fue que las proyecciones estaban equivocadas. Y si bien es perfectamente comprensible que las encuestas no coincidan con los resultados del día de las elecciones, por lo general no ocurre que todos los profesionales que hacen proyecciones estén equivocados. La diferencia entre las encuestas y las proyecciones es que las encuestas miden dónde se encuentra la opinión pública en el momento en que se realiza la encuesta. Las proyecciones miden dónde es probable que termine esa opinión el día en que se lleva a cabo la votación real. Y se diferencian porque la información tarda en difundirse.
Con respecto al último párrafo, AAPOR publicó un documento en el que llama sistemático al error de encuesta [estatal] en los estados clave del campo de batalla, debido a la falta de fondos. (ver mi respuesta para la cita). De todos modos, te di un voto a favor porque tu suposición fue más equilibrada que las otras en esta página.

Las encuestas se basan en las respuestas de las personas y las personas pueden mentir u ocultar la verdad.

Hablando normalmente, aquellos que están muy orgullosos de su voto estarán ansiosos por decir a quién van a votar. Por otro lado, quienes son conscientes de que su voto no es “convencional” tienden a ocultarlo y no aparecen en las encuestas.

Esto ha sucedido recientemente en diferentes referéndums: Brexit en Reino Unido y Acuerdo de Paz en Colombia, donde las encuestas estaban bastante seguras sobre una dirección del voto y todo este voto oculto terminó marcando la diferencia.

La conclusión de esto no es el hecho de que la gente mienta constantemente. En mi impresión, las encuestas también crean un ambiente de posibles resultados: si ves que "tu" candidato va a ganar por un amplio margen y no eres un gran fanático de él/ella, puedes relajarte y saltarte la votación. Por el contrario, si "su" candidato está perdiendo en las encuestas, puede considerar que su voto es más importante que omitirlo e incluso puede coquetear con votar por alguien a pesar de no apoyarlo por completo (llamémoslo un voto de protesta, consulte Elecciones presidenciales francesas en 2002 , con mucha gente votando por pequeños grupos en la primera ronda).

Pongámoslo con un ejemplo: apoyas a un club en un deporte determinado. Este sábado hay un partido contra un equipo más débil. Dado que hay poca certeza sobre quién será el ganador (muy probablemente, su equipo), puede relajarse y dejar de ver el partido porque no puede pasar nada importante. Por el contrario, si estás jugando contra un equipo de tu nivel, lo más probable es que el partido esté bastante igualado, por lo que harás todo lo posible para ir a verlo.

Para mí, lo mismo se aplica a las elecciones. Los ejemplos del Reino Unido, Colombia, Suecia e Islandia (ver comentarios) son todos buenos ejemplos de esto. A esto lo llamo desmovilización por resultado esperado .

Lo mismo, explicado de la misma manera, ocurrió en las elecciones generales suecas de 2014 . Los Demócratas de Suecia (SD), que son controvertidos, obtuvieron muchos más votos de los que anticipaban las encuestas; los Verdes (MP), que son el partido "sentirse bien", obtuvieron muchos menos votos de los que anticipaban las encuestas.
@MichaelKjörling, ¡otro caso más! Hace unas semanas, esto también sucedió en las elecciones generales de Islandia con el Partido Pirata con casi el 30% en las encuestas y finalmente obteniendo el 14%.
@fedorqui: me pregunto si esa fue una instancia de personas que solo estaban trolleando a los encuestadores. "Estoy votando por los Piratas" suena lo suficientemente genial como para estar tentado a decir eso solo por diversión.
Si bien puede sonar "divertido" culpar a las personas por no decir la verdad a los encuestadores, realmente no tiene sentido lógico. Si bien ciertamente hay algunas personas que mentirán intencionalmente. De manera realista, para mover los números de las encuestas en una cantidad apreciable, se requeriría que un gran número de personas participen en el engaño. Simplemente no veo eso como una posibilidad realista sin que se convierta en una noticia en sí misma. Está empezando a ser muy evidente que la prensa en realidad no es más que propaganda para los partidos políticos y casi no le queda credibilidad.
Seguramente no es que los encuestadores mintieran, sino que las personas que tienen más probabilidades de votar por Trump tienen (por el motivo que sea) menos probabilidades de aceptar participar en una encuesta.
@ user4012 para mí, muchas circunstancias pueden explicar esto. En primer lugar, lo que observo en mi respuesta es que la probabilidad de votar por algo "genial" hace que la gente quiera decirlo. Entonces, normalmente hay un momento de "miedo": "oh sí, iba a votar por esa gente pero ahora están liderando las encuestas, así que tomémoslo más en serio: ¿realmente quiero que gobiernen el país? ¡Fue solo un voto de protesta!". Es decir, muchas veces liderar las encuestas es contraproducente porque muestra a los potenciales votantes que su voto puede ser de alguna manera decisivo y desencadenar sus miedos.

Siento que hubo al menos dos fallas principales con las encuestas:

  1. Algunas encuestas le hacían preguntas al mismo grupo de personas sobre qué candidato apoyan, pero deberían haber estado tomando muestras de votantes seleccionados al azar cada vez (este artículo menciona esto).
  2. No tomaron en consideración a los "simpatizantes de Trump en el armario". Para algunas personas es un suicidio social anunciar públicamente que votarán por Trump (o dudan en revelar esta información a los encuestadores por teléfono). Ha sido pintado como misógino, racista, xenófobo, homofóbico, etc. y obviamente es impopular apoyar a alguien que lo es (o al menos parece serlo). No quiere decir que los partidarios de Trump apoyen esas cosas (estoy seguro de que algunos lo hacen), pero lo vieron como una mejor alternativa a Hillary y podrían pasar por alto sus defectos para que pudiera hacer el trabajo.
El artículo que vincula explica por qué el seguimiento del mismo grupo de personas puede ser algo bueno. Tenga en cuenta también que la más famosa de estas encuestas, para LA Times , decía constantemente que a Trump le iría mejor de lo que decían los demás. Y, ¡oye, mira! Trump lo hizo mejor de lo que todos los demás dijeron.
@DavidRicherby No leí detenidamente todo el artículo :) buen punto.
Por ejemplo, pueden agredirte físicamente por apoyar a Trump, lo que ha sucedido muchas veces hasta ahora en todo el país. Incluso después de las elecciones.
@Rig y después de las elecciones escuché historias de ambos bandos siendo desagradables el uno con el otro.
@DavidRicherby, la encuesta de LA terminó siendo la más inexacta de todas las encuestas principales. Fue algo así como 5 puntos por debajo del voto popular. Si bien creo que es interesante rastrear al mismo grupo de personas y los datos probablemente sean útiles para analizar, de ninguna manera fueron precisos.

Como también se mencionó en las otras respuestas, la participación fue un factor importante aquí. Uno tiene que considerar aquí la naturaleza de la contienda: grandes áreas rurales de baja densidad con una mayoría de partidarios de Trump frente a unas pocas áreas concentradas donde la gran mayoría son partidarios de Clinton. Entonces, aunque el voto popular en todo el país está bastante cerca de 50-50, a nivel local hay contiendas desequilibradas en las que Trump puede obtener, digamos, el 70 % de los votos de las zonas rurales, mientras que Clinton podría obtener el 70 % de los votos de las zonas urbanas deprimidas.

Una participación inferior a la esperada en las ciudades del interior, combinada con márgenes menos desequilibrados para Clinton allí, puede conducir fácilmente a una predicción errónea del resultado de todo un estado. Por ejemplo, se esperaba que Michigan estuviera sólidamente en la canasta de Clinton, pero en lugares como Detroit, el voto de Clinton fue menos grande de lo esperado, lo que llevó a Trump a ganar ese estado.

Creo que hay varios componentes. Uno que no se ha mencionado antes: posible manipulación deliberada realizada por los medios. Decir que algún candidato tiene menos posibilidades desanimará a sus votantes a ir a votar y hará que los indecisos probablemente voten a su oponente.

Su respuesta mejoraría mucho si pudiera citar algunos ejemplos y referencias.
También tenga en cuenta que, si alguna manipulación de este tipo está en juego , esto podría funcionar en ambos sentidos. Si se presenta que un candidato gana fácilmente, las personas a favor de ese candidato pueden considerar innecesario votar, especialmente si votar les resulta difícil o inconveniente, mientras que los votantes a favor de otro candidato pueden sentirse inspirados por esto para asegurarse de que su voto cuenta
En realidad, el concepto de medios sesgados ya está en discusión, y como demostró Andrei Rinea aquí en.wikipedia.org/wiki/… , el uso general de los medios tenía una fuerte tendencia a favor de Hillary, no en su contra.

¿Por qué te equivocaste? Simple, por una vez que los medios estaban extremadamente sesgados por Clinton, escribieron sobre ella tanto como pudieron con la esperanza de que la gente, en su contra, simplemente se rindiera y así se convirtiera en una profecía autocumplida. Por ejemplo, publicaron encuestas, que solo preguntaban a personas que ya habían votado en elecciones anteriores, y en estas, en su mayoría Clinton, Trump obtuvo la mayoría de sus votos de personas que no votaron antes, sin importar la razón.

También sobrestiman su poder y el poder del establecimiento y subestiman el poder de Internet, en su mundo todavía tienen el poder supremo, para decidir quién gana y quién no, pero Internet funciona con reglas diferentes y recuerda cosas, como la historia de Clinton. , la comunidad de la red vuelve a mencionarlos e informa a la gente.

En otra parte, simplemente pensaron que los "perros azules" (votantes demócratas que siempre votaron a los demócratas), todos votarían por Hillary (así como ella misma lo pensó), pero después de lo que ella hizo contra Sanders, muchos de ellos simplemente no lo hicieron. votar en absoluto o votar a Trump solo para devolverle el dinero a Hillary.

Al final, el establishment tropezó con su propia arrogancia, de la misma manera que lo hicieron los británicos con el "Brexit"

Su respuesta mejoraría mucho si pudiera citar algunos ejemplos y referencias. Especialmente, mostrando que a) los medios de comunicación realmente la "escribieron" yb) que promover a un candidato como este en realidad hace que más personas voten por ellos, en lugar de reunir a los partidarios de los desvalidos, por ejemplo.
Hablas de "los medios" como si fueran una sola entidad coherente. No lo es: es una amplia variedad de organizaciones comerciales competidoras, todas con sus propias agendas. Además, su afirmación de que "Trump obtuvo la mayoría de sus votos de personas que no votaron antes" puede haber sido cierta en las primarias, pero seguramente no lo fue en las elecciones generales: Trump obtuvo alrededor del 50 % de los votos, por lo que si la mayoría de sus votantes nunca había votado antes, eso significa que alrededor del 25% de las personas que votaron nunca habían votado antes. Es un número increíblemente grande.
@SQB, con respecto al punto (b), creo que el que responde está señalando lo contrario, que reúne apoyo para los desvalidos.
@Wildcard, la respuesta parece argumentar que los medios estaban sesgados a favor de Clinton y la escribieron con la esperanza de desalentar a los votantes de Trump.
@SQB, esos puntos no son mutuamente excluyentes. Los medios podrían promocionar a Clinton con la intención de ayudarla a ganar y hacer que resulte contraproducente alentando a más personas a salir y votar por Trump. (Conozco a muchas personas, personalmente, que fueron y votaron específicamente por Trump debido a las preocupaciones alimentadas por los medios de que Clinton podría ganar. Personas que generalmente no votan).
@SQB Puedo citar la experiencia personal de cambiar el canal entre ABC y CNN durante la noche de las elecciones. Los estados proyectados de Clinton son suyos, mientras que los de Trump fueron "demasiado pronto para llamar". Frase interesante ya que no era "demasiado cerca de llamar". Además, mire cuántos reporteros estaban malhumorados y conmocionados al día siguiente. Está claro que no están contentos con el resultado de las elecciones. Además, los medios de comunicación se encuentran en áreas metropolitanas. Comparar esto con el mapa electoral muestra que las ciudades son demócratas y, por lo tanto, quizás también los reporteros.
@magnetar sí, pero ¿los medios a) estaban sesgados a propósito b) con el objetivo de desalentar a los votantes de Trump?
@SQB: ¿No es obvio ya que muchas publicaciones importantes respaldaron a un candidato (es decir, Hillary Clinton). ¿No es esto un sesgo? ¿No es a propósito, lo respaldaron por accidente? No estoy seguro de si esto (un documento que respalda a un candidato) es legal en EE. UU., pero en la mayoría de los países europeos no sería legal.
Aquí hay una lista. Cuente los documentos que respaldaron a HRC y cuántos DJT: en.wikipedia.org/wiki/… , 2016#Donald_Trump .28President-Elect.29
@SQB, diría que hubo un sesgo deliberado, aunque simplemente podría ser que todos los que trabajan en puestos clave en los medios de comunicación más grandes sean simplemente estúpidos. La razón por la que pondría mi granito de arena a propósito no es tanto porque crea en las conexiones directas entre Clinton y el trabajador de los medios, sino en los intereses indirectos, Clinton tiene muchas conexiones con empresas y grupos de interés que trabajan para empresas, por lo que estas empresas tienen interés en ella obteniendo más influencia y poder, también pagan a las cadenas de medios por comerciales, por lo que estas cadenas están influenciadas a favor de Clinton.
@Andrei Rinea, gracias, esa lista es muy interesante, sentí que había una gran diferencia entre estos dos, pero esa brecha parece ser aún peor, especialmente porque muchas redes de medios, por lo general muy republicanas, también estaban del lado de Hillary.
El respaldo de @AndreaRînea a un candidato no implica necesariamente distorsionar las encuestas y las predicciones para que ese candidato sea elegido.
@Ismalith bien puede ser, pero solo está presentando una hipótesis, sin proporcionar ninguna evidencia o incluso una pista que pueda hacerla plausible.
@SQB Que los veo como intencionalmente sesgados y no accidentalmente sesgados se establece claramente como una opinión, todavía dejo abierta la posibilidad de que todos los que están involucrados en la toma de decisiones no tienen idea de su trabajo. Sin embargo, que los medios de EE. UU. en su conjunto son privados y, por lo tanto, se pagan principalmente a través de publicidad, no es ningún secreto, y que no muerdes la mano que te da de comer es un comportamiento normal. Si, por ejemplo, Gm te paga 50 millones de dólares por un anuncio en tu revista, definitivamente no los criticarías en el mismo periódico.

Puedo dar una perspectiva/teoría diferente de por qué fallan las encuestas, ya que he visto fallar muchas encuestas en India.

  1. La encuesta incluye a muy pocas personas .

    Incluso con todas las técnicas para difundir la población encuestada entre las masas, todavía no cambia el hecho de que la mayoría de las personas pueden tener una opinión diferente a la de los encuestados.

  2. negación de hecho

    La mayoría de los canales de medios quieren mostrar lo que la gente quiere ver, no lo que deberían mostrar. Por ejemplo, en el caso anterior, los medios estadounidenses parecían negar que Trump había logrado radicalizar al público estadounidense en general contra los musulmanes/refugiados.

    Los medios de comunicación seguían diciendo que el público estadounidense no apoyaría a un hombre que tiene islamofobia. Pero el hecho sobre el terreno es que la gente quería una solución a los crecientes ataques en Estados Unidos. Estaban dispuestos a aceptar cualquier solución, por rara o moralmente incorrecta que pudiera ser.

    Agregue a esto que la gente de los EE. UU. No había experimentado ningún ataque terrorista importante durante muchos años, era más fácil radicalizarlos incluso usando ataques a pequeña escala, lo que Trump hizo con éxito. Pero los medios siguieron negándolo. Ellos no querían aceptar esto. Entonces siguieron demostrando que Hillary ganaría.

  3. Ejemplos de la India

    Aquí también sucedieron las mismas cosas. Los medios dijeron que Narendra Modi nunca se convertiría en primer ministro, ya que se le culpó de los disturbios de Gujrat. Pero el resultado fue que salió elegido con una de las mayores victorias de la historia. La realidad era que todo lo que le importaba a la gente era el desarrollo, y modi parecía ser capaz de lograrlo. Nada más importaba. Lo mismo sucedió con Kejriwal cuando fue elegido CM de la capital nacional, Delhi.

Muestra una total falta de comprensión de la validez estadística de una muestra representativa. Es la base fundamental para la confiabilidad comprobada en cualquier tipo de actividad estadística, incluidas las encuestas de opinión. Las "encuestas incluyen a pocas personas" es una completa pista falsa. La "negación de los hechos" también es irónica, dando a los supuestos "ataques en aumento en los EE. UU." que no existían y que en realidad no existen. -1

Estuve escuchando al muy respetado Charles Franklin de la Universidad de Marquette, quien dirige sus encuestas, hablando sobre las encuestas versus los resultados en la radio el jueves. Su toma:

Los problemas para encontrar personas y obtener una muestra representativa son problemas bien conocidos y para los que los encuestadores pueden hacer ajustes estadísticos. Pueden tomar con mucha precisión el pulso de la población en general.

Lo que es extremadamente difícil de precisar y, según él, el mayor desafío para una encuesta precisa es determinar quién es probable que vote en una elección determinada, tanto entre los encuestados como cómo eso se asigna a la población en general.

Tengo dos teorías en su lugar:

1) Vergüenza

Un candidato es controvertido / impopular. Es poco probable que los encuestados admitan ante un encuestador su verdadera preferencia. En una mesa de votación, hay privacidad y se llevará a cabo una verdadera preferencia.

2) Determinación

Los partidarios del lado que está un poco más atrás están más motivados para participar y votar. A diferencia del lado líder que puede volverse demasiado confiado.

No soy médico, ni abogado, ni asesor de inversiones, solo algunas teorías, sentido común y pensamiento crítico.

EDITAR / ACTUALIZAR: Escribí sobre dos asuntos que discutí con mi esposa. Sin fuentes, sin referencias, solo puras intenciones y compartiendo nuestras experiencias. Podría mejorarse... Podría dedicar un sinfín de investigaciones, referencias, fuentes... Estoy en la fuente, uno de mis dominios es "principalmente hacer" porque he aprendido que hablar de cosas no mueve la aguja. .

Su respuesta podría mejorarse mucho respaldando su hipótesis con algunas referencias confiables. Actualmente solo parece ser su opinión personal.
yo soy la fuente Con respecto a las opiniones personales, generalmente la persona es la fuente. 1) Elecciones en Polonia con PIS y PO (traté de encontrar resultados de encuestas históricas, aunque demasiado complicado) 2) Psicología básica, mi esposa es psicóloga (técnicamente hablando en el país actual no puede llamarse a sí misma "psicóloga", pero comenta en StackExchange probablemente esté fuera de su jurisdicción)
@Philipp, ninguna de las personas que producen referencias confiables ha ido a Ohio o Michigan a hablar con la gente, que es el tipo de trabajo de campo básico que ayuda a eliminar los errores de muestreo en las encuestas, por lo que estos pueden ser un poco escasos.

Algunas conclusiones publicadas de un artículo de 2016 firmado por una docena [más o menos] de investigadores/encuestadores [por supuesto, siempre demasiado tarde para obtener muchos votos aquí]:

Hay una serie de razones por las que las encuestas subestimaron el apoyo a Trump. Las explicaciones para las que encontramos más evidencia son:

  • Cambio real en la preferencia de voto durante la última semana de la campaña. [...]

  • Ajustar la sobrerrepresentación de los graduados universitarios fue fundamental, pero muchas encuestas no lo hicieron. [...]

  • Algunos votantes de Trump que participaron en las encuestas preelectorales no se revelaron como votantes de Trump hasta después de las elecciones, y superaron en número a los votantes de Clinton que se revelaron tarde. Este hallazgo podría atribuirse a decisiones tardías o informes erróneos (el llamado efecto Shy Trump) en las encuestas preelectorales. Varias otras pruebas para la teoría de Shy Trump no arrojaron evidencia para respaldarla.

Evidencia menos convincente apunta a otros factores que pueden haber contribuido a subestimar el apoyo de Trump:

  • El cambio en la participación electoral entre 2012 y 2016 también es un posible culpable, pero aún no se han publicado las mejores fuentes de datos para examinar eso. [...]
  • Los efectos del orden de las papeletas pueden haber influido en algunas contiendas estatales, pero no explican demasiado los errores en las votaciones. [...]

No hay un favoritismo partidista constante en las encuestas estadounidenses recientes. En 2016, las encuestas a nivel nacional y estatal tendieron a subestimar el apoyo a Trump, el candidato republicano. En 2000 y 2012, sin embargo, las encuestas de las elecciones generales claramente tendieron a subestimar el apoyo a los candidatos presidenciales demócratas. Las líneas de tendencia tanto para las encuestas nacionales como para las encuestas a nivel estatal muestran que, para cualquier elección dada, si las encuestas tienden a fallar en la dirección republicana o en la dirección demócrata equivale a lanzar una moneda al aire.

[...]

Una propuesta para abordar el desempeño de las encuestas a nivel estatal. Como documenta este informe, las encuestas nacionales en 2016 fueron bastante precisas, mientras que las encuestas en los estados clave del campo de batalla mostraron algunos errores importantes y problemáticos. Es una frustración persistente dentro de las encuestas y la comunidad de investigación de encuestas más grande que la profesión se juzga en función de cómo estas encuestas estatales a menudo subpresupuestadas se desempeñan en relación con el resultado de las elecciones. La industria no puede cambiar de manera realista la forma en que se la juzga, pero puede mejorar el panorama de las encuestas, al menos en teoría. AAPOR no tiene los recursos para financiar una serie de encuestas estatales de alta calidad en las elecciones presidenciales, pero podría considerar intentar organizar el financiamiento para tal esfuerzo. Los errores en las encuestas estatales como los observados en 2016 no son infrecuentes. Con la reducción de los presupuestos en los medios de comunicación para financiar las encuestas, no hay razón para creer que este problema se solucionará por sí solo. Colectivamente, las organizaciones de encuestas con buenos recursos podrían tener suficiente interés común en financiar algunas encuestas estatales de alta calidad para reducir la probabilidad de otro ojo negro para la profesión.

Una explicación siniestra que tal vez nunca se pueda probar. Las elecciones de 2016 pueden diferir de los resultados de las encuestas porque un número decisivo de votantes elegibles fue:

  • se alejó

  • incorrectamente en la lista negra por implementaciones demasiado confusas del Programa de Verificación Cruzada de Registro de Votantes Interestatales (supuestamente un limpiador de base de datos preventivo de fraude para purgar o marcar entradas duplicadas de las listas de votantes estatales), que no requieren comparaciones obligatorias de números de seguro social y fechas de nacimiento dados dos votantes nombrados Juan Pérez ,

  • solo obtuve boletas "provisionales"

  • nunca llegó a votar porque había muy pocos lugares de votación anticipada, o muy pocos lugares de votación para procesar el volumen de votantes del día de las elecciones.

Hay una serie de artículos sobre cómo destruir la Ley de Derecho al Voto de 1965 podría explicar por qué las encuestas y los resultados electorales parecen contradecirse entre sí. El periodista Greg Palast mantiene varias tácticas de supresión de votantes que también llevaron a la elección de Bush en 2000.

Esta respuesta probablemente debería incluir un corolario de supresión deliberada de votantes, es decir, los medios de comunicación brindan una escasa cobertura de la supresión de votantes, y luego, después de las elecciones, la obsesiva cobertura mediática de las complejas críticas estadísticas de las encuestas a boca de urna ignora la posibilidad de que las encuestas a boca de urna precisas impliquen cosas . como la supresión de votantes, el fraude electoral, el relleno o el descifrado de urnas electrónicas (para lo cual existe un precedente histórico), etc. Si es así, la plétora de encuestadores que se autoflagelan esta semana bien podría estar practicando la estrategia de autopreservación más cínica de su profesión.

La pregunta asume que las encuestas y los pronósticos en realidad estaban equivocados, al igual que la mayoría de las respuestas hasta ahora. Sin embargo, tampoco es inconcebible que las encuestas solo aparentemente estuvieran equivocadas ( es decir , esas encuestas eran correctas), como sería el caso con la respuesta de supresión de votantes del usuario chx , y sería lógicamente consistente con el promedio de aprobación históricamente bajo del 45º presidente ( actualmente 39.1% al 5/8/18 ).

Otras formas posibles en las que las encuestas pueden estar aparentemente equivocadas:

  • Calidad de construcción de la máquina de votación insuficiente. Durante la fabricación o el mantenimiento, algunas partes mecánicas o electrónicas necesariamente duraderas se reemplazan con una parte de calidad inferior para ahorrar algunos centavos o dólares y, por lo tanto, ayudar a equilibrar el presupuesto trimestral del departamento. La parte deficiente eventualmente falla esporádicamente, tal vez al no poder procesar la entrada como se diseñó. Si el precio de las llamadas de mantenimiento y las piezas de máquinas patentadas son altos, los recintos con escasez de efectivo pueden ser más propensos a retrasar el mantenimiento necesario, por ejemplo : no reemplazar rápidamente un rodillo de goma seco que ocasionalmente no sujeta una boleta de papel en una caja de escaneo óptico , etc .

    Los distritos pobres en efectivo suelen votar por candidatos diferentes a los de los distritos ricos, por lo que el efecto del retraso en el mantenimiento sería desigual y perjudicaría desproporcionadamente a los pobres. El impacto de la salida de un error del sistema puede ser simétrico, aleatorio, desequilibrado o extrañamente específico, pero la notificación de errores puede ser mejor en distritos ricos con presupuestos más grandes para la capacitación de operadores, en cuyo caso los distritos más pobres nuevamente se verían más afectados.

  • Software, firmware, hardware o errores de diseño de la máquina de votación. Algunos errores pueden dar lugar a errores de salida que luego conducen a la aparición de resultados de sondeo incorrectos. Si bien prácticamente todos estos sistemas complejos tienen errores, pocos sistemas informáticos inspiran una fe tan perseverante en su confiabilidad como las máquinas de votación con las que honran a sus guardianes.

  • Exploits, hacks , etc. basados ​​en esos errores y fallas de diseño. Siempre ha habido un motivo ; algunos de los defectos conocidos de las máquinas de votación ya proporcionan métodos plausibles (por no hablar de las vulnerabilidades de día cero que pueden existir); las oportunidades requeridas pueden depender de los métodos, o bien del descuido o la corrupción humanos pasados ​​de moda.

Para sus primeros dos puntos, una falla aleatoria genuina debería afectar a ambos candidatos por igual (o al menos proporcionalmente a sus porcentajes de votos) y no debería cambiar ningún resultado en una cantidad estadísticamente significativa. Sin embargo, el tercer punto es ciertamente posible.
Por supuesto, difiere de un estado a otro, pero creo que, en general, las máquinas de votación son almacenadas y mantenidas por el estado, y se entregan a cada distrito preprogramadas para cada elección. Dado que eso hace que sea poco probable que un distrito determinado reciba la misma máquina de votación para dos elecciones seguidas, eso descarta problemas de mantenimiento persistentes o no informados. La capacitación de los operadores aún podría ser un factor, pero los operadores tienen muy poco que hacer con la mayoría de las máquinas de votación modernas.
Para Michigan en 2016, donde Trump tenía una ventaja de solo 10,000 votos, pero alrededor de 75,000 votos de Flint y Detroit, en su mayoría demócratas , no se contaron debido a errores de la máquina; luego, debido a la excelente maniobra republicana , además de la negligencia y el desvío de los medios de comunicación, esos votos no se contaron a mano.
¿Por qué las encuestas preelectorales y los modelos de pronóstico fueron inconsistentes con la elección de Donald Trump?
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