Hay algo profundamente enternecedor en el ritual de las encuestas electorales. Son como los horóscopos para gente que sabe usar Excel. Y es que nadie admite creer en ellos, pero todo el mundo los consulta antes de salir de casa. En todo caso, hoy no hemos venido a quejarnos de que las encuestas fallan. Hemos venido a preguntarnos si se equivocan siempre hacia el mismo lado del sofá.
Para entender esto, hay que bajar al barro de los datos. El punto de partida es de primero de primaria estadística:
\[Error = Estimación - Resultado\ Real\]
Pero un error de 3 puntos no pesa igual en todas las elecciones. Así que hacemos lo que cualquier persona con demasiado tiempo libre haría: estandarizar. Convertimos ese error en desviaciones típicas respecto al conjunto de encuestas comparables. A partir de aquí, he calculado el promedio de esos errores para los partidos del bloque de gobierno. Lo he bautizado como:
PGDI: Pro-Government Deviation Index
Resultados (o cuando la intuición recibe un bofetón)
Aplicando este termómetro al histórico de las generales en España, los números han decidido dejar de ser discretos.
| Institución | PGDI (Promedio) |
|---|---|
| CIS | \(\approx 0.86\) |
| Encuestadoras Privadas | \(\approx -0.43\) |
Esto ya no es una anécdota, puesto que cuando contrastamos los datos:
- La diferencia es significativa (\(p \approx .009\)).
- Con un tamaño del efecto masivo (\(d \approx 2.15\)).
Dicho en román paladín, el CIS no solo se desvía, sino que se comporta de manera distinta al resto y en dirección opuesta. Mientras unos tienden a quedarse cortos, el CIS siempre le pone un piso al Gobierno.
La unidad que nadie pidió: El Matute
Decir que una encuesta tiene “0.86 desviaciones típicas” no es sexy. No es algo que puedas lanzar en una cena de Navidad para ganar una discusión. Por eso, he decidido definir una nueva unidad de medida. En un principio, la tentación de llamarla “Tezanos” fue casi irresistible por motivos empíricos evidentes. Sin embargo, por higiene y elegancia, opté por una solución más técnica pero con el mismo peso:
1 Matute = 0.86 desviaciones típicas
Ahora la realidad es manejable. Ya podemos decir:
- “Esta encuesta se desvía exactamente 1 Matute en favor del Ejecutivo” o,
- “Esta otra apenas llega a 0.2 Matutes” como ejemplos.
Pero mucho cuidado, todo lo anterior no demuestra manipulación. Las encuestas son complejas, implicando variantes de cómo gestionar los modelos, ponderaciones y decisiones de cocina. Pero cuando el sesgo no es aleatorio y la tostada siempre cae del mismo lado, deja de ser un error técnico para convertirse en un patrón. Y ante un patrón, lo más elegante no es elevar el tono de voz, sino sacar el calibre y medirlo en Matutes.
Para conocer todo el proceso seguido, tener acceso a los datos y replicar (incluso valorar críticamente lo anterior) puede acceder a toda la documentación en el repositorio de OSF:
Enlace al proyecto: https://osf.io/y6e42/
Preprint del artículo: https://osf.io/preprints/socarxiv/8cfyt_v1
Fuente de la foto de portada: Bundesarchiv, Bild 183-1990-0318-032 / Oberst, Klaus / CC-BY-SA 3.0, CC BY-SA 3.0 DE https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/de/deed.en, via Wikimedia Commons