Prediciendo elecciones usando estadística.
Durante la década de 1920, Ola Babcock Miller era parte del movimiento de sufragio de las mujeres y después se volvió famosa en Iowa por iniciar la "Patrulla Estatal para las Carreteras" cuando era Secretaria de Estado de Iowa. Su elección en 1932 se volvió una sorpresa para los especialistas en política de esos tiempos dado que fue la primera mujer, y la primera Demócrata desde la Guerra Civil, en tener cargos políticos en Iowa.
Sin embargo, su elección no sorprendió a su yerno, George Gallup, quien predijo su victoria usando la primera muestra científica de una elección en la historia.
Tres años después, Gallup fundo el Instituto Americano de la Opinión Publica y se volvió famoso por haber predicho correctamente que Franklin Roosevelt derrotaría a Alf London en la elección presidencial de 1936 - en contraste a las predicciones hechas por la revista Literary Digest que se basaron en una muestra conveniente que no fue recolectada de manera aleatoria y que fue unas 40 veces más grande.
El uso de muestras generadas aleatoriamente, cuyo pionero fue George Gallup, es ahora la principal idea de cientos de organizaciones que tratan de determinar los resultados de las elecciones antes de que ocurran. Esas organizaciones enfrentan muchos desafíos debido a la dificultad de llegar a ciertos sectores de la población, una tasa de respuesta de menos del 10% entre aquellos a los que se encuesta, y la desconocida composición demográfica de los votantes en una elección que todavía no ocurre.
Nuevos avances tecnológicos para realizar encuestas y una mejora en los modelos estadísticos han ayudado a solucionar algunos de estos problemas-pero el nivel de sesgo en una urna individual es típicamente del mismo orden que el error aleatorio. Con suerte, la diversidad de la metodología de muchos encuestadores produce promedios que todavía tienen errores pequeños en la predicción de docenas de elecciones en cada ciclo electoral.
Sin estadística entenderíamos poco sobre la opinión publica?y sin estadística no hubiéramos sabido quien ganó la elección.
Traducido de: http://www.statistics2013.org/2013/11/11/predicting-elections-using-statistics/
Sin embargo, su elección no sorprendió a su yerno, George Gallup, quien predijo su victoria usando la primera muestra científica de una elección en la historia.
Tres años después, Gallup fundo el Instituto Americano de la Opinión Publica y se volvió famoso por haber predicho correctamente que Franklin Roosevelt derrotaría a Alf London en la elección presidencial de 1936 - en contraste a las predicciones hechas por la revista Literary Digest que se basaron en una muestra conveniente que no fue recolectada de manera aleatoria y que fue unas 40 veces más grande.
El uso de muestras generadas aleatoriamente, cuyo pionero fue George Gallup, es ahora la principal idea de cientos de organizaciones que tratan de determinar los resultados de las elecciones antes de que ocurran. Esas organizaciones enfrentan muchos desafíos debido a la dificultad de llegar a ciertos sectores de la población, una tasa de respuesta de menos del 10% entre aquellos a los que se encuesta, y la desconocida composición demográfica de los votantes en una elección que todavía no ocurre.
Nuevos avances tecnológicos para realizar encuestas y una mejora en los modelos estadísticos han ayudado a solucionar algunos de estos problemas-pero el nivel de sesgo en una urna individual es típicamente del mismo orden que el error aleatorio. Con suerte, la diversidad de la metodología de muchos encuestadores produce promedios que todavía tienen errores pequeños en la predicción de docenas de elecciones en cada ciclo electoral.
Sin estadística entenderíamos poco sobre la opinión publica?y sin estadística no hubiéramos sabido quien ganó la elección.
Traducido de: http://www.statistics2013.org/2013/11/11/predicting-elections-using-statistics/
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