Cómo leer encuestas y no fallar en tu estrategia electoral: Claves para políticos

Cómo leer encuestas y no fallar en tu estrategia electoral: Claves para políticos

En su más reciente libro denominado “Lost in Gallup: Polling Failure in U.S. Presidencial Elections”, Joseph Campbell, profesor emérito de comunicación en la American Universtiy en Washington D.C. revisa los momentos más relevantes en que las encuestas no se acercaron al resultado final en las elecciones presidenciales de los Estados Unidos, desde 1936 hasta el año 2020. Al final de su interesante recuento, Campbell nos invita a todos quienes somos usuarios de las encuestas, a “mantener un sano excepticismo sobre sus resultados, porque las encuestas pueden estar equivocadas” (traducción propia). Y esto es así porque las encuestas electorales, desde sus rudimentarios orígenes hace doscientos años (Smith, 1990) y hasta la actualidad, son un intento por captar la opinión de todos los votantes en un momento del tiempo, a partir de considerar solo una parte de ellos, que técnicamente denominamos muestra.

Teóricamente si alguien quisiera que su encuesta no falle debería reemplazarla por encuestar a toda la población, pero por costo y tiempo sería un ejercicio impráctico e inútil. La encuesta entonces puede considerarse una herramienta muy valiosa porque nos permite ganar en eficiencia al utilizar un subconjunto de la población total, y si el ejercicio está bien hecho, los resultados que se obtienen de dicha muestra se acercarán al resultado que se hubiera obtenido encuestando a toda la población. Pero los resultados de la muestra solo se acercarán, porque para interpretar sus resultados debemos considerar el “margen de error” y el “nivel de confianza”, entre otros detalles técnicos.

Entonces revisemos algunos de los conceptos básicos para leer encuestas de opinión pública:

· Muestra: subconjunto de una población seleccionada para representar a la población total, considerando sus principales características. Por ejemplo, si en la población total el 51% son mujeres, el 20% tiene entre 18 y 29 años, y un 35% trabaja en el sector informal, su muestra debe presentar porcentajes similares. Si de su muestra se obtienen porcentajes más altos o más bajos en alguna de estas variables, es muy posible que exista un error en la muestra seleccionada que podría incluso invalidar los resultados finales. Un típico error en las encuestas en América Latina ocurre en el registro de la actividad económica informal, por lo que recomendamos revise si en su encuesta el porcentaje de trabajadores informales coincide con el de la población en general, para lo cual puede utilizar fuentes oficiales de información, o revisar si de plano no se incluyó una pregunta de actividad económica. Podría ser un indicador de problemas con la muestra.

· Tamaño de muestra: Depende del objetivo del estudio y de la técnica de muestreo a utilizar. Por ejemplo, si el objetivo es obtener el valor promedio de una sola variable como la intención de voto a nivel nacional, un tamaño de muestra acotado entre 1000 y 1600 casos podría ser suficiente. Pero si su objetivo incluye conocer la intención de voto de las mujeres dentro de un rango de edad de 18 a 20 años que votan en el área rural, la muestra debe ser más grande para poder hacer estos cruces, generalmente importantes para el diseño de una estrategia. Según los datos que constan en el sitio web de Fivethirtyeight, una de las agregadoras de encuestas más reconocidas de Estados Unidos, los tamaños de muestra que se utilizan en encuestas nacionales en ese país van desde 980 casos hasta los 1600 casos, con márgenes de error entre 3% y 5%. En México, reconocidas encuestadoras como De las Heras o Parametría, utilizan tamaños de muestra de alrededor de 1000 casos para analizar variables del escenario electoral para toda la Ciudad de México, con un márgen de error de entre el 3% y el 4%.

Para el caso de Ecuador, en Santa Mora & Asociados, utilizamos un mínimo de 1050 casos para analizar la intención de voto a nivel nacional y una muestra de alrededor de 600 casos a nivel provincial, con márgenes de error entre 3% y 5%.

· Margen de error: Representa el rango dentro del cual el valor estimado en su muestra debe ser interpretado. Por ejemplo, si el encuestador reporta que su muestra tiene un margen de error de 3% y el promedio de intención de voto que obtiene es del 20%, el valor real de la intención de voto en la población total se ubica en un rango entre 17% y 23%.

· Nivel de confianza: El nivel de confianza y el margen de error deben reportarse e interpretarse juntos. Siguiendo el ejemplo anterior, si el encuestador reporta un margen de error de +-3% con 95% de nivel de confianza, y un promedio de intención de voto del 20% para el candidato de interés, significa que en un hipotético ejercico en que se repita 100 veces el trabajo de campo, 95 veces el resultado se ubicará en un rango entre 17% y 23%.

· Tablas cruzadas por demografía: Reportar resultados en tablas cruzadas por demografía permiten una comprensión integral y a mayor profundidad de los resultados. Por ejemplo, si el promedio de intención de voto de la encuesta es del 20% para el candidato de interés, al cruzar este resultado por edad podríamos encontrar que entre la población de 18 a 29 años el promedio es 14%, mientras que para los mayores de 60 años la intención de voto sube al 28%. Estas diferencias puedes ser incluso mayores si consideramos el nivel educativo o condición socioeconómica, y no considerarlas puede afectar la toma de decisiones posterior.

En Santa Mora y Asociados siempre reportamos nuestros resultados con cruces demográficos (género, edad, nivel educativo, actividad económica, nivel socioeconómico, al menos), porque permite a nuestros clientes una mejor interpretación de sus resultados, y porque exige que nuestros resultados tengan estabilidad y coherencia interna, sin cambios o saltos sorpresivos que podrían indicar problemas con la muestra y el trabajo de campo.

Finalmente recomendamos revisar que su proveedor considere los estándares establecidos en el Código de Ética y Práctica Profesional de la Asociación Mundial de Investigación en Opinión Pública (WAPOR), o de la Asociación Americana de Investigación de la Opinión Pública (AAPOR), referentes en esta materia a nivel mundial.

Si necesita más información sobre encuestas y sus estándares de calidad, le invitamos a suscribirse a este blog y escribirnos a nuestro correo hola@santamora.com.mx y con mucho gusto responderemos a todas sus inquietudes.