Así fue el sondeo de las elecciones entre Trump y Clinton

Posted by Clara Martínez on Nov 4, 2019 10:43:15 AM

Te contamos cómo se hacen los sondeos en las elecciones, y cómo es de importante el papel que juegan los datos. 

Qué hace un científico de datos

La noche del 8 Noviembre se hizo larga. En España se hizo tan larga que se nos hizo de día, cosas del cambio de hora. La sorpresa en redes y medios de comunicación tradicionales fue mayúscula, pero ¿todo el mundo se equivocó?, ¿nadie sabía que Trump iba a ganar?

Esas preguntas solo se pueden contestar con un sí o con un no, y ese fue precisamente el problema de la percepción social. Según el prestigioso medio de comunicación FiveThirtyEight, la semana antes de las elecciones, Trump tenía un 35% de posibilidades, es decir, las mismas posibilidades que tenía el Valencia de ganar al Sevilla el miércoles.

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Este gráfico nos está diciendo en cada momento las posibilidades de cada candidato a tener una mayoría de votos electorales (una especie de diputados a la Americana) y, por tanto, de victoria. Pero para generar este gráfico, antes necesitamos otro que nos diga cuánto votos electorales se espera que consiga cada partido. 

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Por un lado están los votos electorales que se espera que tenga cada partido (las rayas azul, roja y amarilla), y por otro lado tenemos los intervalos de confianza (las sombras alrededor de las rayas).

El intervalo de confianza es el mecanismo de defensa que utilizamos los estadísticos para no equivocarnos nunca. En este caso la sombra dibuja un intervalo de confianza del 80%, eso quiere decir que ocho de cada diez veces el resultado estará dentro de la sombra, o lo que es lo mismo, que un 20% de las veces estará fuera.

Si la encuesta falla nos resguardaremos en ese 20%. Si quieres reducir el porcentaje de veces que falla la predicción la sombra irá aumentando hasta el infinito. Por lo tanto en ese 20% nos podríamos encontrar con escenarios en los que incluso Johnson (raya amarilla) fuese presidente.

Pero las encuestas no fallaron, no nos encontramos en ese 20% que se queda fuera del intervalo de confianza. Si os fijáis, los intervalos de confianza de Trump y Hilary se solapan, cuando los intervalos de confianza se solapan estamos en empate técnico, lo que significa que cualquiera puede ganar.

Entonces ¿Cómo es posible que de un empate técnico pasemos a un 70-30 de posibilidades de que gane Hilary? Vamos a ver otro gráfico en el que puede verse aún mayor diferencia.

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Estamos ante las proyecciones de Michigan, uno de los estados que le dio la vuelta a las elecciones. De cuatro puntos de diferencia pasamos a que Clinton tiene casi un 80% de posibilidades de ganar.

Para poder contestar como es esto posible, antes tenemos que preguntarnos qué significa que tenga un 80% de posibilidades de ganar. Y lo que significa es que de cada 100 elecciones ganará 80.

Así es como se calcularon los porcentajes, a partir de los datos de las encuestas y distintos parámetros se hicieron 20.000 simulaciones, de estas Clinton ganó unas 16.000 y Trump unas 4.000. Si nos fijamos en Johnson tiene menos de un 0.1%, pero no es un 0%, por lo que en alguna de las 20.000 simulaciones Johnson gana

Este tipo de modelos se basan en métodos de Montecarlo, que son utilizados para intentar predecir el azar de una manera eficiente, pero eso es otra historia.

Topics: the bridge, data science, brecha digital, bootcamp, Elecciones, datos

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