Oraculus inicia proceso de preferencia electorales para presidente de la República, (promedia diez encuestadoras).

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Oraculus inició el seguimiento de las preferencias electorales para la elección de Presidente de la República con dos poll of polls de intención de voto (por candidato y partido). Este post describe el modelo estadístico que utilizamos para nuestras estimaciones.

Por su naturaleza, las encuestas están sujetas a una gran variedad de fuentes de error (muestrales y no-muestrales), y por lo tanto, constituyen mediciones imperfectas de la intención de voto en la población. Sin embargo, aunque de manera individual las encuestas producen mediciones con “ruido”, en conjunto pueden ayudarnos a recuperar de manera aproximada la “señal” que intentan medir.

Los modelos de espacio-estado (state-space models) son un método atractivo para combinar los resultados de varias encuestas, pues permiten interpretarlas como una serie de tiempo con errores de medición (Jackman, 2005). Nuestra poll of polls consiste en un Modelo Jerárquico-Dinámico Lineal Generalizado que combina dos características: un modelo de medición denominado meta-análisis y un modelo dinámico conocido como filtro de Kalman.

Los fundamentos del modelo son similares a los de otros agregadores (e.g., Huffington Post); sin embargo, hemos adaptado algunos elementos a las características del sistema de partidos, los métodos de levantamiento, y la disponibilidad de información en nuestro país.

Datos

El modelo incorpora únicamente encuestas en vivienda realizadas por empresas que desde agosto de 2015 y hasta momento del cierre (diciembre de 2017) habían publicado los resultados de cuando menos dos encuestas. En algunos casos solicitamos información adicional a las casas encuestadoras sobre sus resultados y/o metodología; debido a que no tuvimos respuesta, fueron descartadas dieciséis encuestas de una misma empresa. En algunos casos, la preferencia por candidatos independientes fue imputada a través del método de k-nearest neighbors para datos composicionales.

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