Fracaso presidencial: cómo los errores de los encuestadores podrían afectar los casos de afirmaciones falsas
Para aquellos de nosotros que queremos utilizar evidencia científica apropiada para luchar contra el fraude, debemos explicar y examinar el reciente fracaso de los encuestadores en las elecciones.
Se ha considerado que el análisis estadístico es una herramienta legítima para determinar tanto la responsabilidad como el alcance de los daños en determinadas circunstancias. Una pequeña muestra de reclamos realizados en un hospicio podría mostrar que hubo grandes cantidades de reclamos falsos por servicios sin una demostración de necesidad médica, lo que crea responsabilidad según la Ley de Reclamos Falsos.
Para examinar el número completo en cualquier caso de este tipo, si tiene, digamos, 100,000 cargos a Medicare y puede hacer una muestra adecuada y descubre que el 48 por ciento está actualizado o carece de necesidad médica de manera similar, puede tener un buen caso. Véase, por ejemplo, Estados Unidos ex rel. Martín contra Life Care Ctrs. de soy., Inc., 2014 Distrito de EE. UU. LEXIS 142660 (ED Tennessee, 29 de septiembre de 2014).
Desafortunadamente, esta ciencia se vio un poco afectada en las últimas semanas. Tal vez haya notado que casi todos los encuestadores profesionales se equivocaron en la última semana previa a las elecciones. Los que tienen conciencia están ocupados poniendo excusas o prometiendo hacerlo mejor la próxima vez.
Dar demasiada importancia a esto sin examinar las diferencias entre las encuestas electorales y el muestreo de datos objetivos es un peligro para aquellos de nosotros que queremos utilizar un método científico apropiado para medir los daños y exponer la responsabilidad. No tengo ninguna duda de que el fracaso persistente y bien documentado de las encuestas se utilizará para perjudicar nuestros esfuerzos.
Sí, abundan los ejemplos de errores en las encuestas. Nadie recuerda siquiera 2012 como un año de desastre electoral. Fue. La mayoría de los encuestadores dieron a Obama como ganador, pero por un margen considerablemente menor del que realmente ganó. Nadie lo recuerda porque, de todos modos, finalmente ganó según las predicciones.
Este año, la mayoría de los encuestadores dieron a Clinton una ventaja de aproximadamente un 4 por ciento a nivel nacional y su ventaja en el voto popular terminó siendo menor, pero eso también significó que los encuestadores se equivocaron rotundamente en el resultado cuando Donald Trump ganó las elecciones. Por lo tanto, parecen mucho más estúpidos por haber cometido aproximadamente la misma cantidad de errores este año que en 2012.
Creo que hay muchas razones para ser escépticos respecto de las encuestas (un subconjunto del muestreo estadístico), que no necesariamente afectan los usos legítimos del muestreo estadístico.
Los encuestadores en una temporada electoral realmente enfrentan poco escrutinio real. Unas pocas empresas intentan calificarlos, pero ¿cuál es realmente el costo para un encuestador de publicar una encuesta nacional inexacta del electorado? Nada, de hecho, la mayoría de los encuestadores obtienen publicidad gratuita por hacer precisamente eso. Entonces, ¿por qué no seguir poniendo números en el pizarrón? En un caso judicial, estas cuestiones están abiertas a escrutinio.
Además, encuestar a seres humanos en una elección es una perspectiva más difícil que lidiar, digamos, con las reclamaciones de Medicare. Por supuesto, la gente puede mentirle al encuestador. Sin embargo, la mayor diferencia es una cuestión de determinar la muestra: ¿a quién encuestas?
La participación es la diferencia clave que separa ganar y perder en casi cualquier campaña. No existe una forma real de saber de antemano cuáles de los votantes registrados pueden presentarse en un ciclo electoral determinado. Cuando se muestrean pruebas para un tribunal, generalmente hay un conjunto definido y limitado de reclamaciones para revisar. El tipo de reclamo que se va a probar no depende del estado de ánimo de un ser humano ni de si esa persona simplemente no tiene ganas de participar en un evento.
Otra diferencia es que un pequeño error puede cambiar todo el resultado de una elección. Una diferencia del 1 por ciento puede marcar la diferencia entre ganar y perder. Al tratar con muestreo estadístico, se puede reconocer un error de esa magnitud, sin socavar la conclusión final ni cambiar realmente nada sobre lo que las partes pueden acordar en un caso.
Espero que tomemos medidas enérgicas contra los encuestadores que predicen los resultados de las elecciones. Cuando tratamos con seres humanos que pueden cambiar de opinión y cambian de opinión por muchas razones o que pueden no decir la verdad a un encuestador o que simplemente se quedan en casa cuando dicen que votarán, hay demasiadas variables para que podamos permitir que los encuestadores ganen. tal notoriedad en unas elecciones reñidas. Deberíamos aceptar que las elecciones serán reñidas e ir a votar y no perder tanto tiempo intentando predecirlas.
Sin embargo, los mismos fracasos de las encuestas en una elección tan reñida refuerzan nuevamente la legitimidad de la ciencia general del muestreo estadístico. Funciona bien en material objetivo.
