Är extrapoleringarna av platser och första parti per provins tillförlitliga?

Extrapoleringar av platser och till och med "första partiet per provins" görs ofta från röstprocentdata från en viss undersökning eller ett genomsnitt. Ofta kritiseras också dessa extrapolationer som en ren uppfinning.

Eftersom det är en kontroversiell fråga kommer vi att försöka göra en mycket förenklad sammanfattning av skälen som stöder båda. Kanske kommer vi på så sätt att veta vad vi kan och inte kan förvänta oss av en extrapolering av platser.

ÄR EXTRAPOLATIONER EN UPPFINNING?

Nej det är de inte. Extrapoleringarna (åtminstone om de är välgjorda) är baserade på data från de senaste valen som hölls (i fallet med kongressen, till exempel, är de baserade på data från valet 26-J-2016), och de tar hänsyn till ett verkligt faktum: att inte alla provinser röstar lika och att dessa röstskillnader bibehålls i huvudsak över tiden.

Givet undersökningsdata är det därför möjligt att extrapolera linjal att försöka ta reda på de mest sannolika resultaten provins för provins, och därifrån härleda en specifik mandatfördelning.

Är denna extrapolering användbar?

Ja, mycket användbart. De uppgifter som den erbjuder kommer att vara mer tillförlitliga och kommer att vara närmare verkligheten än om vi inte tog hänsyn till de tidigare skillnaderna mellan provinserna.

Är det korrekt?

Nej. Att använda en extrapolering av en nationell undersökning för att diskutera om det här eller det partiet vinner i Badajoz eller Huesca är hänsynslöst. Kartorna över Spanien som extrapoleringarna erbjuder ger en någorlunda tillförlitlig helhetsbild, men å andra sidan kommer de sannolikt att misslyckas och kommer att göra det mer eländigt ju mindre provinsen de är extrapolerade för.

Detta betyder inte att tilldelningen av platser som extrapoleringarna erbjuder är värdelös, eftersom Avvikelser som förekommer i vissa provinser kompenseras till stor del av avvikelser i motsatt riktning i andra.. Det är därför olika extrapoleringsmetoder tenderar att erbjuda, överraskande nog, liknande platsförutsägelser, även om kartan över det första partiet per provins de erbjuder ser ut ganska annorlunda.

Hur kan du förbättra en extrapolering?

Den vanliga extrapoleringstekniken, som består av att helt enkelt tillämpa samma procentandel av global avvikelse för varje valkrets som observeras för varje parti på nationell nivå, leder till fel, till omöjliga resultat (mer än 100 % giltig röst i vissa valkretsar, till exempel) , och tar inte hänsyn till att en del av avvikelsen inte är kvalitativ utan kvantitativ, inte proportionell utan parallell i alla valkretsar. Med denna teknik, till exempel, skulle ett stort parti som går från 20 % till 40 % av rösterna på nationell nivå från det senaste valet till den senaste undersökningen gå från 40 % till 80 % av rösterna i provinsen i en som får flest röster och 3% till 6% i den som får minst, till exempel. Sådana resultat stämmer inte överens med verkligheten. Vi håller alla med sunt förnuft om att den verkliga andelen i den första provinsen kommer att vara mindre än 80 % och i den andra större än 6 %.

Det är därför vi på Electomania har förbättrat vår extrapoleringsmetod under det senaste året och introducerat en blandad faktor som dämpar proportionella variationer.

En andra förbättring som kan införas, även om den är mycket mer tekniskt komplex och mer riskfylld, är att ta hänsyn till utvecklingen av varje valkrets enligt nyare undersökningar för andra val (kommunala, regionala) eller ännu bättre, de efterföljande resultaten av de andra valen.

Utan tvekan, om denna förbättring var väl implementerad, skulle den förfina data ytterligare. Det svåra, det djävulska, är att komprimera den datan i efterhand lokal med de i den nationella gruppen, samt att inte överstiga eller falla under i vikten av denna korrigering för extrapoleringen som helhet.

De två föregående styckena beskriver komplexa verkligheter som inte är värda att beskriva närmare, och som inte ens behöver förstås fullt ut. Du behöver bara behålla grundidén: att extrapolera väl är svårt, och att göra det mycket bra är ännu svårare eftersom det kräver mycket fina justeringar.

Vilka andra faktorer påverkar tillförlitligheten av en extrapolering?

Den grundläggande faktorn är tid.

Flappandet av en fjärils vingar i Peru kommer så småningom att påverka klimatet i Sibirien, med det enda villkoret att vi ger det inflytandet tillräckligt med tid för att förverkligas. På samma sätt kommer resultatet av ett val att bli mindre och mindre tillförlitligt med tiden, eftersom det finns många "fjärilar" som slår med vingarna och får varje provins att utvecklas på sitt eget sätt. Det framtida valklimatet kommer alltså, allt eftersom månaderna går, att bli mer och mer oförutsägbart på lokal nivå, även om vi har mycket tillförlitliga globala data.

Omröstningar som görs en månad efter ett riksdagsval kommer att vara mycket lättare att extrapolera, och resultatet av extrapoleringen kommer att vara mycket säkrare än de som genomfördes fyra år senare.

Ett exempel på detta, tagit till det extrema, var det amerikanska presidentvalet, där resultaten för unionens 51 stater härleddes av opinionsmätare, delvis från globala nationella data. Det nyfikna (och orättvisa) amerikanska valsystemet förstärkte felen i dessa extrapolationer och gav Trump en seger i representanter som han inte ens kom i närheten av i röster. Mätningarna misslyckades inte globalt i dessa val: tvärtom var deras framgångsnivå mycket stor.

Nate Silver, till exempel, "spikade" nästan Hillary Clintons och Donald Trumps övergripande resultat. Men han gjorde ett misstag när han tilldelade nyckeltillstånden och därmed sannolikheterna för seger för var och en:

Förutsägelse…

...och verkligheten

Där demokraterna vann gjorde de det med större marginal än väntat, men det gav dem inte fler representanter, medan där det förväntades oavgjort bröts det, knappt, till förmån för republikanerna, som alltså skördade många fler representanter än förväntat.. Således, Samtidigt som de gjorde rätt globalt gjorde opinionsundersökningarna stora misstag lokalt.

Kaosfjärilens vingslag gynnade Trump och lärde oss något grundläggande: låt oss inte ägna alltför mycket uppmärksamhet åt detaljerna, för han har förmodligen fel. Låt oss hålla oss till den allmänna bilden, för den kommer förmodligen att stämma.

Och en annan sak. Fjärilseffekten", Kaosets kraft när det gäller att förvränga resultaten är stor i majoritära valsystem eller av delegater som i USA, men mycket mer kontrollerbar i proportionella system. Lyckligtvis har vi i Spanien ett mindre oproportionerligt system än det i USA. Så våra extrapolationer, med alla deras brister, är mycket mer tillförlitliga.

Den enda förutsättningen för att det ska vara så är att... är att... att undersökningarna är välgjorda. Låt oss hoppas att de är minst lika bra som Nate Silvers uppskattningar för USA.

För nu lämnar vi här den sista publicerade i Spanien, av Celeste-Tel, med dess fördelning av platser och vår egen extrapolering efter provinser.

Vi tror helt på det, men det är logiskt. Vad tror du?

jose salver