¿Encuestas confiables?

Durante las campañas presidenciales de 2006 y 2012, Andrés Manuel López Obrador fue muy escéptico de las encuestas que no le favorecían. Este año, cuando el ordenamiento de las preferencias electorales, según las encuestas, es distinto, ahora los escépticos son Ricardo Anaya o José Antonio Meade. Ni los candidatos ni sus voceros o simpatizantes están obligados a “creer en las encuestas”, pero llama la atención que la desconfianza sea selectiva: Elegimos qué creer y qué ignorar.

Las encuestas son una fuente de información de entre muchas otras. Toda encuesta electoral cuenta con un margen de error y puede dar una estimación más o menos sesgada del resultado final. Antes de considerar las fuentes de error o sesgo de las encuestas, considere por un momento las alternativas. Los candidatos tienen claros intereses en juego y, sin duda, son capaces de mentir con tal de conseguir votos: Todos, salvo uno, mienten al afirmar vehementemente que “van a ganar”. Un ciudadano cualquiera —analista, intelectual, empresario o ninguno de los anteriores— también tiene sesgos y preferencias que afectan su percepción del mundo. Frente a estas fuentes sesgadas de información, estimar la intención de voto de una población a partir de una muestra aleatoria de potenciales votantes puede ser mucho más útil: La encuesta tendrá menor sesgo y error que la opinión de unas cuantas personas.

Toda encuesta levantada con una metodología seria tiene un margen de error, una especie de fotografía borrosa de la realidad. Sin embargo, el promedio de las encuestas ofrece uno de los mejores pronósticos de un resultado electoral (mientras más encuestas, mejor). Las encuestas no están libres de problemas. Lo sorprendente es que, a pesar de ello, funcionan.

En general, las encuestas tienen dos fuentes de error: El muestral y no muestral. A mayor tamaño de muestra, menor será el margen de error de una encuesta. La relación entre error y tamaño de muestra es no lineal: Duplicar el tamaño de una muestra no reduce a la mitad el error. Por ejemplo, una encuesta de 600 casos tiene un margen de error de +/- 4%, mientras que una de 1,200 casos tiene un margen de error de +/- 2.8 por ciento.

Por otro lado, hay que considerar que el margen de error de una brecha o distancia entre dos estimadores —digamos, la diferencia entre el porcentaje de voto por A y el voto por B— es mayor que el error de A o el error de B por separado. Por ello, es más fácil que las encuestas “le atinen” al ganador (¿A > B?) a que estimen con precisión el margen de victoria (¿A – B?). Por ello, las contiendas reñidas son más difíciles de anticipar. Lo mismo ocurre cuando hay pocas encuestas disponibles, como en muchas contiendas locales.

Por otro lado, hay que considerar las fuentes de error no muestral: El diseño del cuestionario, la tasa de rechazo a la encuesta, la no respuesta al ítem o pregunta, personas que mienten, que no votarán o cambiarán de opinión, etcétera. Ahora bien, si el rechazo o la no respuesta es independiente de las preferencias de voto, una encuesta puede seguir siendo confiable, a pesar de que muchas personas no la respondan. El problema es cuando la “no respuesta” o la “mentira” tiene un sesgo sistemático a favor o en contra de algún partido o candidatura. Medir o paliar este tipo de sesgo es quizás el verdadero reto metodológico de las encuestas.

Afirmar, sin evidencia, que quienes no responden una encuesta sistemáticamente apoyarán a cierto candidato es tan aventurado como afirmar que quienes sí manifiestan una preferencia por cierto candidato en realidad no irán a votar. En 2012, la industria de las encuestas fue criticada por sobreestimar a Peña Nieto, aunque, eventualmente, ganó. ¿Ocurrirá lo mismo si este año sobreestiman a López Obrador?