Elección presidencial de EE. UU. De 2012: ¿Cómo algunas fuentes de noticias dicen quién ganó en un estado con solo un 5% o menos de personas reportando?

Además de los puntos estadísticos que hizo Robert Wagner, las redes basan muchas de sus predicciones en encuestas y conocimientos pasados. Podrían llamar con confianza a California y Texas con el cero por ciento de los precintos informando, y podrían haberlo hecho semanas, es decir, años antes del día de las elecciones.

Mantienen sus proyecciones hasta que cierran las urnas, para evitar ser acusados ​​de afectar los resultados. En 2000, se proyectaba ampliamente que Al Gore había ganado Florida incluso antes de que cerraran las urnas, y con la participación final tan cerrada, las personas que optaron por no votar debido a eso podrían haber cambiado las elecciones.

Desde entonces retienen sus llamadas hasta que cierran las urnas, pero no hay razón para esperar ni un minuto más cuando la votación está despejada. Los verdaderos secretarios de estado, que tienen la tarea de hacer los pronunciamientos oficiales, tienen que esperar mucho más tiempo, pero las redes no tienen la obligación de esperar eso. Y con la hilarante excepción de Florida 2000, tampoco se equivocan, especialmente en los que llaman de inmediato. Como las encuestas se han cerrado, no importa si tienen razón o no, al menos en ese estado.

La precisión de una predicción estadística no se basa en el porcentaje muestreado.

Supongamos que el problema es predecir el peso de un cucharón de 1,000 rodamientos de bolas dentro del 1%. con 95% de confianza. ¿Qué porcentaje de ellos debes probar?

Si no supieras nada más, la respuesta correcta sería 100%. La última bola puede pesar un millón de libras.

Supongamos que aprende del fabricante que las bolas pesan lo mismo dentro de un nanogramo. La respuesta correcta se convierte en una bola. El factor que cambió la respuesta es el conocimiento a priori sobre los rodamientos de bolas.

Supongamos que el tamaño del cubo se incrementa a un millón de bolas. La respuesta correcta sigue siendo una bola. El problema se convierte en la precisión de la balanza utilizada para pesar esa pelota.

Las predicciones estadísticas se basan en el conocimiento a priori de la imprevisibilidad en la población de la muestra. Los estadísticos llaman a esa medida desviación estándar. La forma de las variaciones también es importante. Suele ser una curva de campana (gaussiana, normal), pero no siempre. Muchos fenómenos biológicos, incluida la inteligencia, se distribuyen Log-normal. En una elección entre dos candidatos, la distribución es bimodal, como un camello de dos jorobas.

En una población diversa, como los votantes, los encuestadores los desglosan en subpoblaciones, como las mujeres blancas solteras de 20 a 29 años. Las subpoblaciones son fáciles de predecir porque la mayoría de ellas tienen una baja imprevisibilidad interna. Lo desconocido se convierte en cuántos de cada grupo votarán. Eso también requiere conocimiento a priori . Algunos recintos son fáciles porque tienen la misma participación en todas las elecciones, otros tienen una participación variable. Cuanto menor sea la imprevisibilidad dentro de un grupo y precinto, se requieren menos muestras. Se puede predecir algo así como el 80% de los votos solo a partir de la demografía, sin ninguna muestra.

Por las mismas razones que una pequeña muestra de sangre puede indicar el nivel de glucosa en todo el torrente sanguíneo.

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