Montevideo que lindo te encuesto

A diferencia de lo que sucedió con las encuestas durante todo el proceso electoral que culminó con el balotaje de noviembre de 2014, donde los resultados publicados presentaban una correlación muy fuerte, las elecciones departamentales nos brindan hoy encuestas que se corresponden mejor con las posibilidades de la herramienta.

El cuadro resume los resultados de las distintas encuestas en Montevideo para candidatos cuyo registro supera el error muestral, y corresponde a relevamientos publicados en marzo (porcentajes referidos al total de la muestra).

Son indicadores positivos:

• La amplitud del rango de valores para cada candidato. Cada encuestadora utiliza un método particular, que introduce un sesgo particular, a lo que se suman los errores muestrales, que en este caso son en general mayores porque las muestras son más pequeñas .
  
  De estos errores y sesgos surge la necesidad de que los valores de las distintas encuestadoras, sobre todo cuando abarcan una porción significativa de la muestra como en el caso de Martinez y Topolansky se agrupen en rangos amplios, del entorno de 10 puntos como una referencia razonable. Y eso es lo que sucede para ambos candidatos del FA.
  
  Los rangos para los candidatos de la concertación son menores (los errores muestrales son menores) pero aún muy significativos.

• Relaciones variables entre los candidatos. No es lo mismo la competencia política para dos candidatos que van 14 a 10 que si van 16 a 6. Tampoco es lo mismo ir ganando aunque sea por un punto 25 a 24, que ir perdiendo por un rotundo 16 a 37.
  
  Estas amplias variaciones entre los valores de cada interna partidaria son un síntoma de buena salud, ya que denotan una baja correlación entre los resultados.

La mosca blanca

El modelo estadístico que soporta la metodología de las encuestas para la investigación de opinión pública tiene una predicción temeraria: cada tanto debe aparecer una encuesta fuera de lo razonable.

La estimación de la opinión pública que produce una encuesta es probabilística y no determinística. Eso significa que tiene una alta probabilidad, en general en el entorno de 95% a 98%, de arrojar valores razonablemente cercanos a los reales, pero nunca certeza. Es por eso que si una empresa hace encuestas constantemente, cada tanto debería aparecer una encuesta que se salga de los carriles.

Ese parece ser el caso de la encuesta publicada por Opción para las elecciones departamentales de Flores. Según la encuesta, el Partido Nacional supera al Frente Amplio con una ventaja de 69% a 7%, es decir prácticamente una relación de 10 a 1.

Nadie sabe con exactitud el estado de la opinión pública en Flores, pero considerando que en las departamentales 2010 la relación fue 60% PN a 24% FA y en las elecciones nacionales la relación fue 46% PN a 33% FA, no parece muy osado afirmar que el resultado no tiene gran probabilidad de estar ajustado a la realidad.

Y la encuestadora Opción lo publicó igual: punto a favor para la empresa, que no escondió la mosca blanca.

Qué podemos esperar

Parecería que el duro golpe recibido por las encuestadoras en el proceso electoral 2014 las ha vuelto más cautas. Las fichas técnicas mejoraron levemente, los porcentajes están referidos al total de la muestra y las diferencias entre ellas hacen pensar que hay menos pulido de datos. Digo hacen pensar porque la opacidad en cuanto a los datos crudos sigue siendo absoluta.

También se enfrentan al problema de que no disponen de series históricas para cada departamento, por lo que no tienen referencias ni propias ni ajenas. Es por ello que podemos inferir que cada empresa tuvo que dar su primer resultado a solas con su trabajo de campo, sin posibilidades de mirar para el costado.

Si mantienen su tradición, los resultados se van a comenzar a apretar unos con otros, confirmando la tendencia histórica de que el insumo más importante para el pulido de una encuesta es otra encuesta. Pero si de veras aprendieron la lección, mantendremos los rangos amplios y las diferencias pronunciadas de cada encuestadora con las demás.