Una aproximación empírica al error de diseño muestral en las encuestas electorales del CIS

• Autores: José Manuel Pavía Miralles , Belén García Cárceles
• Localización: Metodología de encuestas, ISSN 1575-7803, Vol. 14, Nº. 1, 2012, págs. 45-62
• Idioma: español
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• Resumen
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    Las encuestas electorales elaboradas por el Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) son, con justicia, consideradas un referente en el sector demoscópico español. El CIS emplea un procedimiento de muestreo polietápico, estratificado por conglomerados, con selección de unidades de muestreo (secciones censales) aleatoria con probabilidades proporcionales a la población residente. Los tamaños de las poblaciones residente y electoral, sin embargo, no son coincidentes y sus diferencias presentan un reparto heterogéneo en el espacio. Este trabajo cuantifica (para una muestra de elecciones) el impacto de esta discrepancia y propone emplear como factor de ponderación de cada sección el producto entre el número de españoles residentes mayores de 18 años y la tasa de participación registrada en la sección en las elecciones previas. Los análisis muestran que esta estrategia reduciría significativamente los sesgos introducidos durante el diseño muestral.

  • English

    Electoral polls conducted by the Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) are fairly thought of as a benchmark in the Spanish polling industry. The CIS uses a multistage stratified cluster sampling procedure, with selection of sampling units (census sections) at random with probabilities of selection proportional to the resident population. The sizes of resident and electoral populations, however, are unequal and their differences are heterogeneously distributed in the electoral territory. This paper quantifies (for a sample of elections) the impact of this discrepancy and suggests using as weighting factor for each census section the product of the number of Spanish residents aged 18 years or more and the section turnout rate in the previous elections. The analyses show that this strategy would significantly reduce the bias introduced in the sampling design.