席位甚至“省領導政黨”的推斷通常是根據特定民意調查或平均數提供的選票份額數據進行的。 通常,這些推斷也被批評為純粹的發明。
由於這是一個有爭議的問題,我們將嘗試對相互幫助的原因進行非常簡單的總結。 也許這樣我們就可以知道我們可以期待什麼,而不是從座位推斷中得到什麼。
外推法是一項發明嗎?
不,他們不是。 推斷(至少如果它們正確完成)從上次舉行的選舉的數據開始(例如,在國會的情況下,它們從 26-J-2016 選舉的數據開始), 他們考慮到一個真實的事實:並非所有省份都投票相同,而且這些投票差異基本上會隨著時間的推移而保持不變。
因此,根據調查的數據,可以推斷 線性的 逐省找出最有可能的結果,並從中推導出具體的席位分配。
這個外推有用嗎?
是的,非常有用。 它提供的數據將比我們不考慮以前各省之間的差異更可靠,更接近現實。
準確嗎?
不。使用全國調查的推斷來討論這個或那個政黨是否在巴達霍斯或韋斯卡獲勝是魯莽的。 外推提供的西班牙地圖給出了相當安全的整體形象,但另一方面,它們很可能會失敗,而且外推的省份越小,它們就越明顯。
這並不意味著外推法提供的席位分配毫無價值,因為 一些省份發生的偏差在很大程度上被其他省份相反方向的偏差所抵消. 出於這個原因,令人驚訝的是,不同的外推方法往往會提供相似的席位預測,即使他們提供的第一方按省份的地圖 看起來像 很不一樣。
如何改進外推法?
通常的外推技術,簡單地包括將在國家一級觀察到的每個政黨的相同百分比的全球偏差應用於每個選區,會導致錯誤,導致不可能的結果(某些選區的有效選票超過 100%,例如example ),並且沒有考慮到部分偏差不是定性的而是定量的,不是成比例的而是平行於所有選區。 例如,使用這種技術,從上次選舉到最近的調查,一個在全國范圍內獲得 20% 到 40% 選票的大黨,將在該省獲得 40% 到 80% 的選票例如,獲得最多選票的那一個和獲得最少選票的那一個從 3% 到 6%。 這樣的結果與現實不符。 出於簡單的常識,我們都同意第一個省份的實際百分比將低於 80%,而第二個省份則大於 6%。
出於這個原因,在 Electomania 中,我們在去年改進了我們的外推方法,引入了一個混合因子來平滑比例變化。
可以引入的第二個改進,儘管在技術上更複雜且風險更大,是根據最近對其他選舉(市政、地區)的調查,或者更好的是,考慮到每個選區的演變其他人的選舉。
毫無疑問,如果這項改進實施得好,它將進一步細化數據。 困難的事情,惡魔般的事情,是事後壓縮這些數據 當地 與國家組的權重相同,並且不超過或低於對外推組進行此更正的權重。
前兩段描述了複雜的現實,不值得進一步詳細說明,甚至不需要完全理解。 只需要堅持基本思想: 推得好很難,做得好更難,因為它需要非常精細的調整。
還有哪些其他因素會影響外推的可靠性?
根本因素是 時間。
一隻蝴蝶在秘魯扇動翅膀最終會影響西伯利亞的氣候,唯一的條件是我們給這種影響足夠的時間來實現。 同樣,隨著時間的推移,選舉的結果會越來越不可靠,因為有很多“蝴蝶”在扇動著翅膀,讓每個省份都按照自己的方式進化。 因此,隨著時間的推移,未來的選舉“氣候”在地方層面將變得越來越不可預測,儘管我們擁有非常可靠的全球數據。
大選後一個月進行的民意調查將更容易推斷,並且推斷的結果將比四年後進行的民意調查更加確定。
這方面的一個極端例子是美國總統選舉,其中 51 個州的結果是由民意測驗人員部分地從全球國家數據中推斷出來的。 奇怪的(和不公平的)美國選舉制度放大了這些推斷的錯誤,並使特朗普在代表方面取得了迄今為止他尚未取得的勝利。 在這些選舉中,民意測驗並沒有在全球範圍內失敗:相反,他們的成功率非常高。
例如,內特·西爾弗幾乎“確定”了希拉里·克林頓和唐納德·特朗普的總體結果。 但是他在授予關鍵州以及每個州獲勝的機會時犯了錯誤:
在民主黨獲勝的地方,他們以比預期更多的優勢獲勝,但這並沒有為他們帶來更多的代表,而在預計平局的地方,共和黨以微弱優勢被打破,共和黨因此獲得了比預期多得多的代表。 因此, 在全球範圍內取得正確的結果,民意測驗人員在當地犯了大錯。
混亂之蝶的扇動翅膀有利於特朗普,並教會了我們一些基本的東西:我們不要太在意細節,因為我可能錯了。 讓我們堅持一般情況,因為它可能是正確的。
還有一件事。 蝴蝶效應”, 在多數選舉制度中,混亂在扭曲結果方面的力量是巨大的 或由美國等代表,但 在比例係統中更加可控。 幸運的是,在西班牙,我們的製度比美國的製度不相稱。 因此,我們的推斷(儘管存在所有缺陷)更加可靠。
這樣做的唯一條件是……是……調查做得很好。 讓我們希望它們至少與 Nate Silver 對美國的估計一樣好。
現在,我們在這裡留下 Celeste-Tel 在西班牙發表的最後一篇文章,以及它的席位分配和我們自己對各省的推斷。
我們非常相信,但這是合乎邏輯的。 你怎麼認為?
何塞托盤
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