Análisis de las estimaciones de las casas encuestadoras en la elección presidencial de 2012 (Parte 5)

Macario Hernández Garza

Estar gobernados por el dinero organizado es tan peligroso como estarlo por el crimen organizado.
Franklin D. Roosevelt

Continuamos con la quinta parte del análisis de las estimaciones de las casas encuestadoras en las elecciones del 2012 en México. Ahora con el análisis de las estimaciones para Andrés Manuel López Obrador. Con base a los resultados recopilados por ADNPolítico y publicados en su sitio de internet, en la liga: www.adnpolitico.com/encuestas. Como se ha comentado, a estas estimaciones se le añadieron las de Indermerc-Harris, las cuales se tomaron de los reportes entregados por esta encuestadora al IFE.

Análisis de las estimaciones de Andrés Manuel López Obrador

Curva de estimaciones de todas las casas encuestadoras (estimaciones juntas o agregadas).

Figura 1

En la Figura 1 se tienen las estimaciones de las diferentes casas encuestadoras para López Obrador. Se puede observar que hay picos en algunas estimaciones con diferencias de alrededor de 10 puntos porcentuales con respecto a los otros encuestadores. Estos picos corresponden, generalmente, a Demotecnia, Covarrubias y Reforma. Estas tres casas encuestadoras fueron cuestionadas severamente por los otros encuestadores, en el sentido que sus estimaciones discrepaban con la mayor parte de las casas encuestadoras, por lo que se argumentaba que estos encuestadores debían explicar tales diferencias. Cuando resultó que la mayor parte de estos encuestadores vociferantes quedaron muy lejos del resultado oficial, curiosamente, no explicaron sus diferencias, como antes se lo habían exigido, sólo dieron excusas inverosímiles.

Los que se observa de la Figura 1, es que la mayor parte de las casas encuestadoras tuvieron para López Obrador la conducta contraria que tuvieron para Peña Nieto. Este grupo mayoritario de casas encuestadoras siempre estuvieron favoreciendo a Peña Nieto con estimaciones con sesgos positivos, mientras que con López Obrador, lo estuvieron perjudicando con estimaciones con sesgos negativos.

Las curvas de estimaciones por casa encuestadora (estimaciones por separado o desagregadas)

Figura 2

En la Figura 2, se muestran las estimaciones de las casas encuestadoras en forma separadas o desagregadas, es decir, se grafica las estimaciones de cada encuestador en una curva individual. Con lo anterior se consigue exhibir la conducta individual de cada casa.
Se puede ver en las Figuras 1 y 2 como, a partir del mes de mayo, la curva de promedios móviles de las estimaciones para López Obrador empieza a tener una tendencia creciente, pero seguramente, no porque haya ocurrido algo que hizo que Obrador estuviera incrementando su preferencia electoral, sino que lo tenían tan subvaluado, que no tuvieron más remedio que empezar a aumentar sus estimaciones para no quedar tan rezagados respecto al resultado final.

La táctica fue favorecer con sus estimaciones a Peña Nieto y perjudicar a López Obrador, para desalentar a los votantes de López Obrador e influir en parte de los votantes independientes a inclinarse por Peña Nieto. Y con ello, producir el efecto Bandwagon, es decir, impulsar a que votaran por Peña Nieto los ciudadanos que, tradicionalmente, se suben al carro del candidato del que se dice en los medios, será ganador. El efecto Bandwagon también incide en los grandes contribuyentes a las campañas electorales, quienes le inyectan cuantiosos recursos económicos al candidato que señalan las encuestas como puntero.

El siguiente extracto, tomado de Wikipedia (http://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_arrastre), nos habla acerca del efecto Bandwagon o “efecto arrastre” y su manifestación en la política:

Origen de la frase

El término bandwagon es un anglicisismo que significa un carro que lleva una banda en un desfile, circo u otro espectáculo. La frase "Salta en el bandwagon" fue usada por primera vez en la política estadounidense allá en 1848 por causa de Dan Rice, bufón personal de Abraham Lincoln. Dan Rice, un payaso profesional de circo, usó su bandwagon para las apariciones de la campaña de Zachary Taylor para ganar atención al usar música. Conforme la campaña de Taylor se hizo más exitosa, más políticos se esforzaron por conseguir un asiento en el bandwagon, en espera de asociarse con el éxito. Más tarde, en 1900, durante la época de la campaña presidencial de William Jennings Bryan, los bandwagons se habían convertido en el estándar en las campañas, y 'subirse al carro' fue usado como un término desviado que implicaba que la gente se asociaba a sí misma con el éxito sin considerar lo que asociaban a sí mismos con él.

Uso en Política

El efecto bandwagon ocurre durante la votación: algunas personas votan por aquellos candidatos o partidos que es probable que resulten ganadores (o que son proclamados como tales por los medios de comunicación), esperando estar en el 'lado ganador' al final.

El efecto bandwagon ha sido aplicado a situaciones que involucran a la opinión de la mayoría, como es el caso de los resultados políticos, donde la gente modifica sus opiniones de acuerdo al punto de vista de la mayoría (McAllister and Studlar 721). Un cambio tal de opinión puede ocurrir debido a que los individuos trazan inferencias de las decisiones de los otros, como en una cascada de información.

Varios estudios han puesto a prueba esta teoría del efecto bandwagon en la toma de decisiones políticas. En el estudio de 1994 de Robert K. Goidel y Todd G. Shields en The Journal of Politics, 180 estudiantes de la Universidad de Kentucky fueron asignados al azar a nueve grupos y les consultaron cuestiones sobre el mismo conjunto de escenarios de elección. Alrededor de 70% de los sujetos recibieron información sobre el ganador esperado (Goidel and Shields 807). Los independientes, que fueron aquellos que no votaron basados en el respaldo de ningún partido y son, en última instancia, neutrales, son influenciados fuertemente en favor de la persona que se espera ganará (Goidel and Shields 807-808). Las expectativas desempeñan un rol significativo en todo el estudio. Se encontró que es dos veces más probable que los independientes voten por el candidato republicano cuando se espera que los republicanos ganen. A partir de los resultados, también se encontró que cuando se espera que ganen los demócratas, era más probable que los republicanos independientes y los republicanos débiles votaran por el candidato demócrata (Goidel and Shields 808).

Como podemos ver, el efecto bandwagon y su manifestación en la política, particularmente en las elecciones, es un fenómeno estudiado y verificado, de tal suerte que el hecho de que la mayor parte de las encuestadoras trajeran durante toda la campaña a Enrique Peña Nieto con estimaciones con exagerado sesgo positivo, seguramente fue para aprovechar el efecto bandwagon producido sobre los electores y los grandes donantes a la campaña electoral (los poderes fácticos o la delincuencia organizada, aunque cada vez es más difícil diferenciar a unos de otros), y con ello beneficiar a Peña Nieto.

Se puede observar en la Figura 2 que, como pasó en el caso de Peña, también para el caso de López Obrador, Demotecnia desnuda la actuación del resto de las casas encuestadoras.

Las estimaciones de Demotecnia tuvieron un rango de variabilidad de sólo 3.20 puntos porcentuales, a diferencia de la batería mayoritaria de encuestadores. A juzgar por las primeras estimaciones de Covarrubias, 30.2 puntos porcentuales para López Obrador el 15 de febrero, y Demotecnia, 29.2 el 27 de marzo, se puede advertir que, entre enero y abril, la mayor parte de encuestadores traían a López Obrador casi 10 puntos porcentuales por debajo de estas casas encuestadoras y, probablemente, del valor de estimación cercano al que realmente tenía López Obrador. Demotecnia, al final, fue la casa encuestadora con la segunda estimación más cercana al resultado oficial para López Obrador, estuvo a 0.81 puntos porcentuales del resultado oficial que fue de 31.59.

Más aún, Demotecnia tuvo uno de los mejores desempeños, con sólo 3 encuestas realizadas, contrastando con las 102 de Gea-Isa con pésimos desempeño estadístico pero, seguramente, con gran éxito financiero. Gea-Isa jugó el papel que se le asignó en el reparto, junto con las otras casas encuestadoras.

Se puede ver, también en la Figura 2, como tanto Covarrubias como Reforma, tuvieron una estimación donde “coquetearon” con las estimaciones de la mayoría de las casas encuestadoras. Se pueden observar también, los apuros de Ipsos-Bimsa por desmarcarse de la mayor parte de las casas encuestadoras.

La última estimación de promedio móvil producida por las últimas 7 estimaciones de las casas encuestadoras en junio de 2012, está basada en un tamaño de muestra de 7,950 (la suma del tamaño de muestra de las últimas 7 encuestas). Una estimación basada en una muestra de este tamaño debería tener un error máximo muy cercano al 1.0%. La última estimación de promedio móvil para López Obrador fue de 29.14, lo cual da un error de -2.45 que resulta de la diferencia entre 31.59 y 29.14, que es casi 2.5 veces el error máximo de 1.0%, como se puede apreciar en la Figura 2. Y este error negativo resulta de las estimaciones con sesgos negativos de la mayor parte de las casas encuestadoras para López Obrador. Resulta contradictorio que Demotecnia con un tamaño de muestra de 1,500, tenga un error 0.81 y que el error del último promedio móvil con un tamaño de muestra total de 7,950 resulte en un error de -2.45. Como antes se comentó para el caso de Peña Nieto: ¿El mundo al revés? No, simple manipulación de las estimaciones.

Gráfico de rangos de variabilidad y estimación final por casa encuestadora

Figura 3

La Figura 3 exhibe, desde otra perspectiva, la conducta de las estimaciones de las casas encuestadoras en las estimaciones para López Obrador. Las líneas horizontales representan el rango de variabilidad de las estimaciones. Los puntos rojos representan la última estimación reportada, mientras que la línea vertical punteada representa el resultado del cómputo distrital para López Obrador. A la izquierda de cada línea horizontal, aparecen dos valores numéricos: el primero representa el rango de variabilidad de las estimaciones durante la campaña electoral y, el segundo, el sesgo final, la diferencia entre la última estimación y el resultado del cómputo distrital para López Obrador.

Usando la metáfora de que el grupo de estimaciones de un encuestador para un candidato dado es la película de cómo se movieron las preferencias electorales durante la campaña electoral, se puede observar que la película contada por Demotecnia es muy diferente de las películas contadas por las otras casas encuestadoras. Como se puede ver en la Figura 3, el rango de variabilidad de las estimaciones de Demotecnia es de 3.20 puntos porcentuales, y además, tiene un sesgo o error de sólo 0.81 puntos porcentuales para López Obrador.

Para desgracia de las otras casas encuestadoras, la actuación de Demotecnia, en el caso de López Obrador y Peña Nieto, pone en evidencia la actitud de esas empresas de favorecer a Peña Nieto y perjudicar a López Obrador, Vázquez Mota y Otros Candidatos (Candidatos No Registrados + Votos Nulos).

Si se observa en la Figura 3 las estimaciones finales de los encuestadores –o la foto final, siguiendo la metáfora- se puede advertir cómo la mayor parte de las estimaciones de las casas encuestadoras estuvieron muy alejadas del resultado del cómputo distrital. De tal forma que de las once casas encuestadoras, cuatro de las estimaciones estuvieron fuera de precisión. La probabilidad que de 11 estimaciones, 4 estén fuera de precisión, es de una posibilidad en 694, de manera conservadora; de manera estricta sería una posibilidad en 9,261.

En un anterior artículo (se puede consultar aquí), se establecía que las estimaciones de una encuesta electoral deben de satisfacer dos principios básicos: (I) Los sesgos o desviaciones de las estimaciones tienen la misma probabilidad de ser positivos o negativos (propiedad de simetría) y, (II) Es más probable observar sesgos pequeños que grandes. Si se observa la Figura 3, se tiene que las estimaciones finales (puntos rojos), violan estos dos principios.

Las casas encuestadoras han inaugurado un subgénero de la ficción científica, que pudiera ser llamada, ficción estadística. Mediante ésta, hacen sinergía con los medios de “comunicación”, para contarnos una historia que está muy alejada de la realidad y que la distorsiona. Todo ello con el fin de imponer un candidato y, con ello, las reformas que, según ellos, necesita México (o más bien los insaciables poderes fácticos y los inversionistas extranjeros).

La compra del voto mediante las tarjetas Monex y Soriana, llevada a cabo por el PRI, evidencia de otra manera la actuación mayoritaria de las casas encuestadoras. La compra del voto se realizó porque hubo necesidad de ello (son deshonestos pero no tontos), es decir, de no haberse dado este hecho, probablemente Peña Nieto hubiese perdido la contienda. Lo cual contradice las estimaciones de la mayoría de las casas encuestadoras para Peña Nieto.

¿Le parecen sorprendentes estos resultados? Posiblemente no, pero al menos le proporcionan la base de un análisis estructurado y sólido para acompañar su intuición. ¡Bienvenido a la “democracia”!

Como se va haciendo costumbre, un especial agradecimiento a Daniel González Sepúlveda, por la revisión de este escrito, así como por sus correcciones y aportaciones al mismo.