Er ekstrapoleringene av seter og førsteparti etter provins pålitelige?

Ekstrapolering av seter og til og med "første parti per provins" er ofte laget fra stemmeprosentdataene gitt av en bestemt undersøkelse eller et gjennomsnitt. Ofte blir også disse ekstrapoleringene kritisert som ren oppfinnelse.

Siden det er et kontroversielt spørsmål, skal vi prøve å lage en veldig forenklet oppsummering av årsakene som støtter begge. Kanskje vil vi på denne måten vite hva vi kan og ikke kan forvente av en ekstrapolering av seter.

ER EKSTRAPOLASJONER EN OPPFINNELSE?

Nei de er ikke. Ekstrapoleringene (i hvert fall hvis de er godt utført) er basert på dataene fra det siste valget som ble avholdt (i tilfelle kongressen, for eksempel, er de basert på dataene fra valget 26-J-2016), og de tar hensyn til et reelt faktum: at ikke alle provinser stemmer likt, og at disse stemmeforskjellene i hovedsak opprettholdes over tid.

Derfor, gitt undersøkelsesdata, er det mulig å ekstrapolere lineal å prøve å finne ut de mest sannsynlige resultatene provins for provins, og derfra utlede en spesifikk tildeling av seter.

Er denne ekstrapoleringen nyttig?

Ja, veldig nyttig. Dataene den tilbyr vil være mer pålitelige og vil være nærmere virkeligheten enn om vi ikke tok hensyn til de tidligere forskjellene mellom provinsene.

Er det nøyaktig?

Nei. Å bruke en ekstrapolering av en nasjonal undersøkelse for å diskutere om dette eller det partiet vinner i Badajoz eller Huesca er hensynsløst. Kartene over Spania som ekstrapoleringene tilbyr gir et rimelig pålitelig helhetsbilde, men på den annen side vil de sannsynligvis mislykkes og gjøre det mer elendig jo mindre provinsen de ekstrapoleres for.

Dette betyr ikke at tildelingen av seter som ekstrapoleringene tilbyr er verdiløs, fordi Avvik som oppstår i noen provinser blir i stor grad oppveid av avvik i motsatt retning i andre.. Det er grunnen til at forskjellige ekstrapoleringsmetoder har en tendens til å tilby, overraskende nok, lignende seteprediksjoner, selv om kartet over det første partiet etter provins de tilbyr synes Ganske forskjellig.

Hvordan kan du forbedre en ekstrapolering?

Den vanlige ekstrapoleringsteknikken, som består av ganske enkelt å bruke den samme prosentandelen av globalt avvik for hver valgkrets som observeres for hvert parti på nasjonalt nivå, fører til feil, til umulige resultater (mer enn 100 % gyldig stemme i noen valgkretser, for eksempel ) , og tar ikke hensyn til at en del av avviket ikke er kvalitativt men kvantitativt, ikke proporsjonalt men parallelt i alle valgkretser. Med denne teknikken vil for eksempel et stort parti som går fra 20 % til 40 % av stemmene på nasjonalt nivå fra siste valg til den siste undersøkelsen, gå fra 40 % til 80 % av stemmene i provinsen i en som får flest stemmer og 3 % til 6 % i den som får minst, for eksempel. Slike resultater stemmer ikke overens med virkeligheten. Vi er alle enige, ved enkel sunn fornuft, at den reelle prosentandelen i den første provinsen vil være mindre enn 80 % og i den andre større enn 6 %.

Derfor har vi hos Electomania forbedret ekstrapoleringsmetoden vår det siste året, og introdusert en blandet faktor som temper proporsjonale variasjoner.

En annen forbedring som kan innføres, selv om den er mye mer teknisk kompleks og mer risikofylt, er å ta hensyn til utviklingen i hver valgkrets i henhold til nyere undersøkelser for andre valg (kommunale, regionale) eller, enda bedre, de påfølgende resultatene av de andre valgene.

Uten tvil, hvis denne forbedringen var godt implementert, ville den forbedre dataene ytterligere. Det vanskelige, det djevelske, er å komprimere disse dataene i etterkant lokal med de fra den nasjonale gruppen, samt ikke overskride eller komme til kort i vekten tillagt denne korreksjonen for ekstrapoleringen som helhet.

De to foregående avsnittene beskriver komplekse realiteter som ikke er verdt å detaljere nærmere, og som ikke engang trenger å bli fullstendig forstått. Du trenger bare å beholde den grunnleggende ideen: å ekstrapolere godt er vanskelig, og å gjøre det veldig bra er enda vanskeligere fordi det krever veldig fine justeringer.

Hvilke andre faktorer påvirker påliteligheten til en ekstrapolering?

Den grunnleggende faktoren er tid.

Flakingen av en sommerfugls vinger i Peru vil til slutt påvirke klimaet i Sibir, med den eneste betingelsen at vi gir den innflytelsen nok tid til å materialisere seg. På samme måte vil resultatene av et valg bli mindre og mindre pålitelige ettersom tiden går, fordi det er mange "sommerfugler" som slår med vingene og får hver provins til å utvikle seg på sin egen måte. Dermed vil det fremtidige valg-"klimaet" bli, ettersom månedene går, mer og mer uforutsigbart på lokalt nivå, selv om vi har svært pålitelige globale data.

Målinger utført én måned etter et stortingsvalg vil være mye lettere å ekstrapolere, og resultatet av ekstrapoleringen vil være mye sikrere enn de som ble utført fire år senere.

Et eksempel på dette, tatt til det ekstreme, var det amerikanske presidentvalget, der resultatene for de 51 delstatene i unionen ble utledet av meningsmålere, delvis fra globale nasjonale data. Det nysgjerrige (og urettferdige) amerikanske valgsystemet forsterket feilene i disse ekstrapoleringene, og ga Trump en seier i representanter som han ikke engang kom i nærheten av i stemmer. Meningsmålingene sviktet ikke globalt i disse valgene: tvert imot var suksessnivået deres veldig stort.

Nate Silver, for eksempel, "nailet" nesten de samlede resultatene til Hillary Clinton og Donald Trump. Men han gjorde en feil ved å tilordne nøkkeltilstandene og dermed sannsynlighetene for seier for hver enkelt:

Forutsigelse…

...og virkeligheten

Der demokratene vant, gjorde de det med større margin enn forventet, men det ga dem ikke flere representanter, mens der det var ventet uavgjort, ble det brutt, knapt nok, til fordel for republikanerne, som dermed høstet mange flere representanter enn forventet. . Dermed, Mens de gjorde det riktig globalt, gjorde meningsmålerne store feil lokalt.

Vingeklaffen til kaossommerfuglen favoriserte Trump og lærte oss noe grunnleggende: La oss ikke legge for mye oppmerksomhet til detaljene, for de tar sannsynligvis feil. La oss holde oss til det generelle bildet, for det vil nok være riktig.

Og en annen ting. Sommerfugl effekten", Kaosets kraft i å forvrenge resultater er stor i majoritære valgsystemer eller av delegater som i USA, men mye mer kontrollerbar i proporsjonale systemer. Heldigvis har vi i Spania et mindre uforholdsmessig system enn det i USA. Så våre ekstrapoleringer, med alle sine feil, er mye mer pålitelige.

Den eneste betingelsen for at det skal være slik er at... er at... at undersøkelsene er godt utført. La oss håpe de er minst like gode som Nate Silvers estimater for USA.

Foreløpig legger vi igjen den siste publisert i Spania, av Celeste-Tel, med dens tildeling av seter og vår egen ekstrapolering etter provinser.

Vi tror det ganske godt, men det er logisk. Hva tror du?

Jose Salver