Metodología

El Agregador de Encuestas Defoe de Aprobación de líderes en México, Estados Unidos y Canadá utiliza un modelo estadístico multinivel independiente para cada país. Este modelo genera estimaciones entre grupos, incorporando factores clave de las encuestas y capturando la evolución de los resultados. A diferencia de un modelo de series de tiempo que solo considera la evolución en el tiempo, nuestro enfoque considera características específicas de las encuestas, lo que permite reflejar de manera más precisa la dinámica de la aprobación.

Los factores clave que consideramos son:

• Proximidad temporal: Las encuestas más recientes tienen mayor peso en la estimación, ya que se asume que reflejan de manera más precisa la opinión pública actual. Generamos un ponderador mediante una función de decaimiento exponencial que asigna un valor mayor a las encuestas más recientes y valores menores conforme a la antigüedad de los registros.
• Diferencias entre encuestadoras: Cada casa encuestadora tiene asociados sesgos inherentes a la aplicación de encuestas por lo que este es un punto de partida para el modelado. Con ello, se tienen en cuenta las diferencias metodológicas entre las distintas casas encuestadoras, lo que permite capturar la variabilidad en los resultados que pueden generar, integrando cada una de ellas al modelado. Estos factores se utilizan como variables predictoras en el modelo multinivel para ajustar las estimaciones:
  • Tamaño de muestra
  • Modo de recolección de datos.
  • Población objetivo (según aplique)

Al considerar estos factores, el modelo puede proporcionar estimaciones más precisas y confiables de la aprobación del líder.

La selección de las encuestas utilizadas se basa en rigurosos criterios de validación:

• Detalles metodológicos: Las encuestas incluidas deben proporcionar información completa sobre su metodología, incluyendo el modo de recolección de datos (por ejemplo, telefónica, en línea, presencial), la fuente de la muestra (por ejemplo, registro electoral, muestreo aleatorio), el financiamiento de la encuesta y otros aspectos esenciales que garanticen la transparencia y la calidad de los datos.
• Neutralidad en la redacción: Las preguntas de la encuesta no deben incluir información que pueda sesgar la percepción del líder antes de preguntar sobre su aprobación.

Este enfoque permite que el Agregador Defoe sea más adaptable y preciso, ya que ajusta las estimaciones a medida que evoluciona la opinión pública y se publican nuevas encuestas. Cada nuevo dato que se estima va considerando nuevas encuestas publicadas y validadas.

El 5 de noviembre, Estados Unidos celebró sus sexagésimas elecciones presidenciales. Como sabemos, ocurrieron dentro de un contexto de gran polarización, así como desafíos económicos y sociales que marcaron las campañas de la demócrata Kamala Harris y el republicano Donald Trump. La contienda final se centró en siete estados bisagra: Pensilvania, Michigan, Wisconsin, Nevada, Georgia, Arizona y Carolina del Norte, donde las encuestas estimaban que la diferencia de votos sería mínima.

Con base en los últimos resultados del Agregador de encuestas Defoe, concluimos en aquel momento que Donald Trump ganaría cinco de los estados bisagra: Pensilvania (19), Carolina del Norte (16), Georgia (16), Arizona (11) y Nevada (6), adjudicándose 68 votos del Colegio Electoral. Michigan y Wisconsin se encontraban en empate técnico con menos de un punto porcentual de diferencia entre candidatos.

Haciendo la comparación con los resultados que ya se encuentran disponibles, vemos que nuestro Agregador de encuestas Defoe tuvo un buen desempeño en general. Logró captar las preferencias mostradas en las encuestas consideradas; sin embargo, la incertidumbre de los estados del blue wall (Pensilvania, Michigan y Wisconsin fue constante) permaneció hasta el final.

Pero analicemos un poco más a detalle el desempeño del Agregador de encuestas Defoe. Primero, los estados considerados base para cada candidato fueron certeros, tanto los 20 de Kamala Harris, como los 24 de Donald Trump.

Segundo, las estimaciones de ganador para los siete estados bisagra fueron certeras en cinco: Pensilvania (19), Carolina del Norte (16), Georgia (16), Arizona (11) y Nevada (6) para el republicano Trump.

Tercero, nuesto Agregador de encuestas Defoe contempló un posible escenario donde el republicano Donald Trump podría ganar todos los estados bisagra:

Escenario 3. Triunfo de Trump con 312 votos del Colegio Electoral
Sun belt (Carolina del Norte, Georgia, Arizona y Nevada) y Blue wall (Pensilvania, Michigan y Wisconsin)

Por estado, las estimaciones frente a los resultados ahora disponibles para Harris muestran un promedio de 2 puntos porcentuales de diferencia. Las menores diferencias las tuvimos en Carolina del Norte, Ohio, Nevada, Wisconsin, Oklahoma, Michigan, Maine, Arizona Y Pensilvania. Ahí estas fueron menores a 0.5 puntos.

En el caso de Trump, la diferencia promedio es de 3 puntos porcentuales del resultado frente a nuestra estimación. Entre los estados con menos de 1 punto de diferencia se encuentran Misuri, Montana, Utah, Oklahoma, Indiana y Connecticut.

Esta era una elección particularmente desafiante para los modelos demoscópicos dado lo cerrado de los resultados y la carga emotiva y política de la contienda. Podemos concluir que nuestro Agregador de encuestas DEFOE nos permitió contemplar el escenario que al computar los datos disponibles fue el que sucedió. Además, como ejercicio nos permitió esquivar muchos de los problemas que aquejaron a las encuestas: comportamiento de rebaño, la sobreestimación o la subestimación de la preferencia para uno u otro candidato. Es estimulante continuar analizando y mejorando para contiendas electorales futuras.