PASO: en busca de regularidades estadísticas de cara a octubre (1)

Como disciplina, la estadística se vincula con los métodos cuantitativos. Aplicada al campo de las ciencias sociales, tiene relación con “los límites y las posibilidades reales del análisis cuantitativo aplicado al campo de las llamadas ciencias de la conducta” (Franco Murat, 1968:7). Murat propone que matematizar es descubrir en las relaciones empíricamente observables nuevas relaciones de un orden superior de abstracción: “cuando en un conjunto de fenómenos observables se comprueba que existe una cierta regularidad, es posible entonces intentar la formulación de la correspondiente teoría matemática”, plantea el autor. 

Aunque la predicción exacta de cada una de las mediciones individuales puede ser imposible, si en lugar de considerar los resultados individuales nos enfocamos en la forma en que se suceden los datos, se puede detectar que, pese a la irregularidad del comportamiento individual, los resultados promedio registran una regularidad. Esa característica se conoce como ´regularidad estadística´: así, en lugar de prever el valor o posición exacta de cada observación, es posible prever con un margen de error cognoscible la proporción más probable de observaciones que, en un momento dado, se hallarán en una categoría determinada. 

La regularidad observada empíricamente (en los hechos) puede ser de tipo estadístico, y entonces el modelo matemático deberá tener en cuenta lo esencial en ese tipo de regularidad. Si el modelo elegido logra una confiabilidad suficientemente alta, puede ser utilizado para describir, analizar y en ocasiones predecir el fenómeno en cuestión. Así como hay sistemas lógico-matemáticos que describen el comportamiento de los gases, de la luz o de la electricidad, así también es posible lograr sistemas lógicos o teorías matemáticas acerca del comportamiento humano, más allá de que éste puede presentar una complejidad probablemente mayor que los fenómenos físicos. 

Como parte del comportamiento humano, la conducta electoral es sin duda una variable de interés susceptible de análisis estadísticos. En este marco el método que coloquialmente llamamos “la gran Nate Silver” y que venimos aplicando en diversas elecciones de este año emula al empleado por el estadígrafo norteamericano de ese nombre, que se hizo famoso al tomar los resultados de diversas encuestas y diseñar un algoritmo para promediarlos, lo que terminó por darle un resultado muy ajustado en recientes elecciones de ese país. En Argentina, desde hace tiempo el politólogo Andy Tow trabaja de una manera similar y este año el Observatorio de Encuestas de LPO avanzó en desarrollos en esa línea. En conjunto, todos son esfuerzos por tratar de resolver con herramientas científicas las dificultades que la creciente desalineación del electorado plantea a los pronósticos en esta materia. Aunque cualquier cientista social que haya leído a Bourdieu y Bachelard debe saber defenderse de la tentación del profetismo, el desafío de mantener cierto poder predictivo sigue presente, toda vez que es uno de los usos legítimos de la investigación en consultoría.  

Como vimos en el último análisis de datos de las PASO, la aproximación al resultado final por promedio de encuestas fue bastante satisfactoria. Sin embargo, como dijimos, los promedios no son todo: las hipótesis, capaces de sumarle una capa de análisis a los datos, pueden agregarle valor a esos resultados aritméticos, al modo de un “algoritmo” que los pondere. En el caso de estas elecciones PASO, arriesgamos la semana pasada que, considerando el resultado de las primarias del FPV en las presidenciales del 2011 y las legislativas del 2013, un resultado esperable para esa fuerza era 38,6%, y el resultado obtenido fue de 38,4%, un desvío de apenas 0,2, esto es, superior en eficacia al pronóstico puro obtenido del promedio de encuestas para el FPV: 37,1%. Hoy, uno de los temas de discusión es si el FPV puede ganar o no en primera vuelta. Eso puede suceder de dos maneras: en el primer caso, si el oficialismo supera el 40% y el candidato opositor no llega al 30% (la suma del Frente Cambiemos en las PASO llegó al 30,07%, pero Mauricio Macri al 24,2%, con lo cual debería fidelizar unos 6 puntos entre lo obtenido por Ernesto Sanz y Elisa Carrió, ya fuera de carrera). Si Macri no lo lograra, con sumar más de 1,5 puntos porcentuales, Scioli se impondría en octubre. 

Sin embargo, en ese caso, como se dice en fútbol, Scioli depende del resultado del rival. En cambio, hay una manera en que el FPV sólo depende de sí mismo: si llega al 45%, entonces no habría ballotage, aunque Macri (o Massa, pero menos probable) superen el 30%. En este caso, Scioli debería crecer unos 6,6 puntos porcentuales entre la primaria y la elección de octubre. ¿Es probable que lo haga? Los antecedentes arrojan que en 2011 el FPV obtuvo en las primarias presidenciales de agosto el 50%, y en las generales de octubre el 54,1%, esto es, subió 4,1 puntos. En las legislativas de 2013, el FPV obtuvo en las primarias de agosto 27,1% (su peor elección desde que llegó al poder), pero en octubre logró 33,1%, es decir, subió 6 puntos. Un promedio de la suma de ambos incrementos (10,1%) nos da 5 puntos redondos, una primera hipótesis de lo que el FPV podría crecer de acá a octubre y que lo llevaría a 43,4%, a sólo 1,6 de vencer sin necesidad de segunda vuelta.