Clinton vs Trump: ¿Quién tiene más opciones de ganar?
Clinton es la favorita pero Trump tiene un 16% de probabilidades
Kiko Llaneras
El País
Los modelos de predicción electoral siguen coincidiendo en que Hillary Clinton es la favorita para ser presidenta. Las opciones de Donald Trump se desplomaron en septiembre: su victoria pasó de tener una probabilidad del 30% a caer por debajo del 10%. Sin embargo, en los últimos días sus opciones van mejorando y ahora mismo ronda el 16%. Es una opción entre siete.
Clinton vs Trump: ¿Quién tiene más opciones de ganar?
Trump todavía podría ganar. Un suceso de probabilidad 16% no es imposible. Es tan probable como sacar un seis en una tirada de dato. Más probable que ver al Barcelona perder un partido de liga o a Cristiano Ronaldo fallando un penalti. No suele pasar, pero no evita los nervios.
¿De dónde sale esta predicción?
La predicción anterior resulta de promediar las predicciones sofisticadas de cinco medios norteamericanos: The Upshot, FiveThirtyEight, Daily Kos, Huffington Post y Princeton EC. Cada predicción es el cálculo de un modelo estadístico. El modelo de The Upshot, por ejemplo, asigna a Trump una probabilidad del 10%, y el de FiveThirtyEight del 23%.
Cada modelo usa una metodología distinta. Pero todos comparten cuatro principios que los distinguen de las encuestas al uso.
1. Se alimentan de encuestas. Los cinco modelos usan sondeos para hacer sus predicciones. No hacen encuestas propias sino que agregan todas las disponibles. Miles solo en 2016. Todos los modelos ponderan las encuestas según su fecha y su muestra. FiveThirtyEight también hace ajustes según la empresa encuestadora.
Clinton vs Trump: ¿Quién tiene más opciones de ganar?
2. Son una ruleta: expresan probabilidades. Estamos acostumbrados a que las encuestas se expresen en porcentaje de votos. Un sondeo da ganador a Trump por 2 puntos y otro a Hillary por 7. En cambio estos modelos expresan probabilidades como un meteorólogo. Dicen cosas cómo «Trump ganará en Texas con una probabilidad del 95%» o «Clinton será la presidenta en nueve de cada diez veces». La diferencia es importante. Los pronósticos probabilísticos son más informativos.
También son más cautos: sólo hacen predicciones categóricas si pueden. Imaginad una moneda que cae en cara el 51% de las veces. El pronóstico de una encuesta convencional "fallará" casi la mitad de las veces. Un modelo probabilístico te informará (¡con precisión!) de que cara y cruz son casi igual de probables.
En estas elecciones hay estados que son monedas al aire. La predicción de FiveThirtyEight para Iowa está al 55% y la de Arizona al 56%. No sabemos si allí ganará Clinton o Trump, aunque se han hecho decenas de encuestas. Hay elecciones que son impredecibles.
3. Funcionan por Estados. Los modelos agregan las encuestas en cada estado —en California, Delaware, Nueva York—, y estiman qué probabilidad tienen Clinton y Trump de ganar allí. El ganador se lleva todos los votos electorales del territorio y por eso acertarlo es clave para saber quién será presidente.
Clinton vs Trump: ¿Quién tiene más opciones de ganar? pulsa en la foto
Pero los estados no son independientes. Si un candidato sube en tres estados normalmente lo hará en otros. Por eso los modelos utilizan sondeos de un estado para actualizar sus predicciones en otros. El precio de la correlación es que existe también en los fallos de las encuestas. si infraestiman a Donald Trump en California, por ejemplo, es probable que lo hagan también en Ohio, Texas y Maine. Los modelos tienen que simular las conexiones entre estados. Cómo hacerlo es una de sus diferencias.
4. Los modelos saben que las encuestas fallan. Los sondeos son imprecisos. En España, Colombia o Reino Unido lo tenemos presente. En elecciones norteamericanas el margen de error de una encuesta se ha estimado en 7 puntos. Incluso los promedios con frecuencia se desvían en 2 puntos. Según mis cálculos, en España la desviación estándar de los promedios de encuestas es de entre 2 y 3 puntos porcentuales para cada partido.
Los modelos electorales saben esto. Es así como asignan probabilidades. Cuando un modelo dice que Donald Trump tiene un 10% de probabilidades de ganar lo que está diciendo es algo así: «en términos históricos, que las encuestas se desvían tanto como para que gane Trump es algo que sólo pasa una de cada diez veces». Como explica, Nate Silver, responsable del modelo de FiveThirtyEight, sus estimaciones reflejan la incertidumbre histórica de las encuestas.
Eso evita sorpresas como las últimas elecciones en España. En junio casi todas las encuestas decían que el PSOE sería tercero y Unidos Podemos segundo. No fue así. Y fue una sorpresa. Pero no debió serlo tanto: el PSOE tenía un 28% de probabilidades de mantenerse segundo. No era el escenario más probable, pero para un modelo electoral era una posibilidad no despreciable.
El País
Los modelos de predicción electoral siguen coincidiendo en que Hillary Clinton es la favorita para ser presidenta. Las opciones de Donald Trump se desplomaron en septiembre: su victoria pasó de tener una probabilidad del 30% a caer por debajo del 10%. Sin embargo, en los últimos días sus opciones van mejorando y ahora mismo ronda el 16%. Es una opción entre siete.
Clinton vs Trump: ¿Quién tiene más opciones de ganar?
Trump todavía podría ganar. Un suceso de probabilidad 16% no es imposible. Es tan probable como sacar un seis en una tirada de dato. Más probable que ver al Barcelona perder un partido de liga o a Cristiano Ronaldo fallando un penalti. No suele pasar, pero no evita los nervios.
¿De dónde sale esta predicción?
La predicción anterior resulta de promediar las predicciones sofisticadas de cinco medios norteamericanos: The Upshot, FiveThirtyEight, Daily Kos, Huffington Post y Princeton EC. Cada predicción es el cálculo de un modelo estadístico. El modelo de The Upshot, por ejemplo, asigna a Trump una probabilidad del 10%, y el de FiveThirtyEight del 23%.
Cada modelo usa una metodología distinta. Pero todos comparten cuatro principios que los distinguen de las encuestas al uso.
1. Se alimentan de encuestas. Los cinco modelos usan sondeos para hacer sus predicciones. No hacen encuestas propias sino que agregan todas las disponibles. Miles solo en 2016. Todos los modelos ponderan las encuestas según su fecha y su muestra. FiveThirtyEight también hace ajustes según la empresa encuestadora.
Clinton vs Trump: ¿Quién tiene más opciones de ganar?
2. Son una ruleta: expresan probabilidades. Estamos acostumbrados a que las encuestas se expresen en porcentaje de votos. Un sondeo da ganador a Trump por 2 puntos y otro a Hillary por 7. En cambio estos modelos expresan probabilidades como un meteorólogo. Dicen cosas cómo «Trump ganará en Texas con una probabilidad del 95%» o «Clinton será la presidenta en nueve de cada diez veces». La diferencia es importante. Los pronósticos probabilísticos son más informativos.
También son más cautos: sólo hacen predicciones categóricas si pueden. Imaginad una moneda que cae en cara el 51% de las veces. El pronóstico de una encuesta convencional "fallará" casi la mitad de las veces. Un modelo probabilístico te informará (¡con precisión!) de que cara y cruz son casi igual de probables.
En estas elecciones hay estados que son monedas al aire. La predicción de FiveThirtyEight para Iowa está al 55% y la de Arizona al 56%. No sabemos si allí ganará Clinton o Trump, aunque se han hecho decenas de encuestas. Hay elecciones que son impredecibles.
3. Funcionan por Estados. Los modelos agregan las encuestas en cada estado —en California, Delaware, Nueva York—, y estiman qué probabilidad tienen Clinton y Trump de ganar allí. El ganador se lleva todos los votos electorales del territorio y por eso acertarlo es clave para saber quién será presidente.
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Pero los estados no son independientes. Si un candidato sube en tres estados normalmente lo hará en otros. Por eso los modelos utilizan sondeos de un estado para actualizar sus predicciones en otros. El precio de la correlación es que existe también en los fallos de las encuestas. si infraestiman a Donald Trump en California, por ejemplo, es probable que lo hagan también en Ohio, Texas y Maine. Los modelos tienen que simular las conexiones entre estados. Cómo hacerlo es una de sus diferencias.
4. Los modelos saben que las encuestas fallan. Los sondeos son imprecisos. En España, Colombia o Reino Unido lo tenemos presente. En elecciones norteamericanas el margen de error de una encuesta se ha estimado en 7 puntos. Incluso los promedios con frecuencia se desvían en 2 puntos. Según mis cálculos, en España la desviación estándar de los promedios de encuestas es de entre 2 y 3 puntos porcentuales para cada partido.
Los modelos electorales saben esto. Es así como asignan probabilidades. Cuando un modelo dice que Donald Trump tiene un 10% de probabilidades de ganar lo que está diciendo es algo así: «en términos históricos, que las encuestas se desvían tanto como para que gane Trump es algo que sólo pasa una de cada diez veces». Como explica, Nate Silver, responsable del modelo de FiveThirtyEight, sus estimaciones reflejan la incertidumbre histórica de las encuestas.
Eso evita sorpresas como las últimas elecciones en España. En junio casi todas las encuestas decían que el PSOE sería tercero y Unidos Podemos segundo. No fue así. Y fue una sorpresa. Pero no debió serlo tanto: el PSOE tenía un 28% de probabilidades de mantenerse segundo. No era el escenario más probable, pero para un modelo electoral era una posibilidad no despreciable.
