Esfera Pública
Por: Elías Aguilar / @Elyas_Aguilar
“Las encuestas se equivocaron”. Esa afirmación me han dicho con frecuencia esta semana, como una de las conclusiones más fuertes acerca de las elecciones de presidente en los Estados Unidos. Sin embargo, me parece que este juicio es el reflejo de la frustración que generó el triunfo de Donald Trump en la mayoría de los mexicanos, más que de una revisión puntual de las cifras. Veamos cómo se comportaron las encuestas y por qué hay esa percepción de equivocación.
Las encuestas nacionales, hasta un día antes de la elección, señalaban un promedio de preferencia a favor de Hillary Clinton de 48.3% contra 45.5% de Donald Trump. El resultado electoral fue de 47.8% de ella vs. 47.3% de él. El margen de error promedio de las encuestas sobre el resultado electoral es de 1.15%; es decir, la preferencia electoral de cada uno de los candidatos varió en un intervalo de +/-1.15%, lo cual se puede considerar como un margen de error esperado normal, pues no rebasaron los intervalos establecidos en las encuestas.
Incluso, si se compara el margen de error de las encuestas en 2016 con el de las encuestas en las elecciones del 2012 en aquel país, por increíble que parezca, fueron más precisas las de este año. La diferencia estriba en que hace cuatro años el pronóstico del ganador se cumplió: se esperaba que ganara Obama, quien resultó efectivamente el triunfador.
En el caso de la elección del 2016, vemos que las encuestas nacionales fueron más precisas, pero no del todo en los estados de aquel país. Como hemos mencionado en otros momentos y conviene subrayarlo brevemente, Estados Unidos tiene un sistema electoral indirecto, donde cada uno de los 50 estados tienen un número de votos electorales que normalmente se le otorgan al ganador en el estado, de tal forma que cada candidato va sumando los votos electorales de cada estado que gana hasta completar los 538 votos electorales que representan los 50 estados. En esta elección, Donald Trump logró 306 votos electorales y Hillary Clinton 232.
De los 50 estados, en 47 los resultados fueron tal como se estimó con las encuestas previas a la elección, es decir, las encuetas registraron márgenes de error menores a los esperados, y resultó ganador quien se esperaba lo fuera, con excepción de 3 estados: Michigan, Pensilvania y Wisconsin.
En el caso de Michigan, el promedio de preferencia en encuesta que registró Clinton fue de 44.5% y el resultado electoral fue de 47.3%, un margen de error de 2.8%; mientras que Donald Trump registró un promedio de preferencia en encuesta de 40.4 % y el resultado fue de 47.6%, que representa un margen de error de 7.2. El margen de error promedio para ambos candidatos fue de 5.0.
En el caso de Pensilvania, el promedio de preferencia en encuesta que registró Clinton fue de 46.3% y el resultado electoral fue de 47.7%, que equivale a un margen de error de 1.4%; mientras, Donald Trump registró un promedio de preferencia en encuesta de 42.4% y el resultado fue de 48.8%, un margen de error de 6.4. El margen de error promedio para ambos candidatos fue de 3.9.
Y finalmente, en Wisconsin el promedio de preferencia en encuesta que registró Clinton fue de 46.4% y el resultado electoral fue de 46.9%, que muestra un margen de error de 0.5%; mientras que Donald Trump registró un promedio de preferencia en encuesta de 40.5% y el resultado fue de 47.9%, que suma un margen de error de 7.4. El margen de error promedio para ambos candidatos fue de 3.95.
Juzgando a las encuestas por el margen de error contra el resultado electoral, se puede ver que estos ejercicios no fueron tan desacertados como dicen sus críticos. Un margen de error promedio en las encuestas nacionales de +/-1.15% no es nada malo. Tampoco es malo el hecho de que tres de 50 encuestas en los estados arrojaran márgenes de error mayores a los esperados, pues quiere decir que el 94% de lo que se esperaba que fuera, se confirmó el día de la elección.
Entonces, ¿por qué prevalece la percepción de que las encuestas se equivocaron? Lo que fallaron son los sistema de pronóstico que se tienen en Estados Unidos, sistemas que desde hace tres elecciones tuvieron éxito en sus pronósticos. Veamos en qué consiste la falla.
Estos sistemas son modelos estadísticos que se basan, además de las encuestas, en el comportamiento histórico en los estados, la composición demográfica, la participación electoral y la ubicación geográfica del estado. Combinados, estos factores generan miles de posibilidades de triunfo por cada uno de los candidatos; dentro de estos posibles escenarios, se calcula la probabilidad de triunfo de cada uno de los candidatos a partir del número de escenarios que se presentan para cada uno de ellos. La combinación de factores sobrestimaron la probabilidad de triunfo de Hillary en los tres estados referidos, y el impacto de estos tres estados en el modelo en general también sobrestimó la posibilidad de Clinton
Entre los sistemas más sólidos, pero que fallaron en esta ocasión, se pueden mencionar el del New York Times, http://www.nytimes.com/interactive/2016/upshot/presidential-polls-forecast.html?_r=0 FiveThirtyEight http://projects.fivethirtyeight.com/2016-election-forecast/ y ElectionProjection http://www.electionprojection.com/presidential-elections.php. Estos sistemas calculaban 70% o más para Hillary Clinton en Michigan, Pensilvania y Wisconsin. Si en esos tres estados, uno de cada 100 electores que votaron por Trump lo hubieran hecho a favor de Clinton, la historia sería otra.