El mes pasado, Parametría publicó sus datos de aprobación presidencial. En días recientes se hizo visible este nivel de aprobación del trabajo del Presidente porque no se parecía a los datos reportados por otras mediciones. El dato de Parametría, cuestionan estos análisis, está 10 puntos por arriba del promedio y por ello su “precisión” parece dudosa. Es revelador que la crítica sea que el dato no es similar al promedio.
El problema en esta crítica es un error conceptual. Los promedios por definición jamás podrán ser mejor que la medición más precisa. Los promedios se deben de tomar en cuenta como un punto de referencia, no como un dato de exactitud. Los promedios incorporan el error de todas las mediciones, por lo que es un indicador que se ubica al centro de todas las mediciones, pero difícilmente será el mejor estimador.
El promedio incorpora los datos que sobreestiman y subestiman lo que se quiere medir. Para que un promedio sea el mejor dato los errores de todas las mediciones deben de ubicarse alrededor del dato correcto de manera precisa. Y estos errores que dan más puntos o menos puntos respecto a la medición correcta deben cancelarse al sumarse y restarse. Supuesto difícil o casi imposible de cumplir.
Como muestran los resultados electorales de la última elección presidencial de 2018 los promedios publicados no fueron precisos. La mayor parte de ellos no daban al actual Presidente más de 50 puntos porcentuales en promedio cuando consiguió 53 por ciento de las preferencias electorales.
De la misma manera en la elección intermedia más reciente de este año, los promedios publicados sobrestimaron en muchos puntos porcentuales la preferencia por Morena. En general todo el gremio sobrestimo a la preferencia por el partido en el gobierno. El dato que más se acerco al 34 por ciento que obtuvo Morena, entre las mediciones preelectorales, estuvo a 4 puntos de diferencia, 38 por ciento (GEA-ISA). Los promedios estuvieron entre 41 y 42 por ciento, a 7 u 8 puntos de distancia.
A diferencia de la evaluación que podemos hacer de las mediciones electorales porque se les puede comparar con los resultados de la elección, la aprobación presidencial no tiene un dato de referencia correcto. No va a llegar el día en que la gente salga a expresar sus niveles de aprobación con el Presidente. Por ello no existe un nivel de aprobación preciso.
Descalificar datos es más fácil que explicarlos. En términos analíticos sería más útil explicar por qué es alta la aprobación del Presidente, no obstante todo lo que pasa en el país. ¿Lo están evaluando a él o a su administración? ¿por qué otras variables como el rumbo del país o la evaluación económica siguen a la baja y la aprobación no? ¿por qué no hay costo por los niveles de inseguridad? ¿por qué no explicar por qué ha caído su intensidad, pero no su aprobación en su conjunto? Solo por poner unos ejemplos.
Los números no tienen por qué corresponder a nuestras intuiciones. Encontrar explicaciones a datos que nos parecen contra intuitivos es analíticamente más valioso que negar los datos o cuestionar su “precisión”. Sobre todo, cuando no hay forma de medir la exactitud de la medición. El análisis es frecuentemente una tarea más compleja y menos “intuitiva”. En una sociedad tan dividida como la nuestra, nuestro circulo social es probablemente nuestro referente más cercano, se convierte frecuentemente en nuestro sesgo más evidente para juzgar los datos que no nos gustan.
La pregunta en cuestión intenta saber la opinión sobre el trabajo del Presidente, por la forma en la que esta formulada la pregunta. La pregunta de fondo es si estamos evaluando la gestión del Presidente o alguna otra variable como la expectativa de su gobierno (más de la mitad de la población considera que todavía no es momento de evaluarlo), o su intención de gobernar bien.
El tiempo nos dará algunas de estas respuestas. El reto hoy es explicar los números que tenemos, después de la caída en la tasa de crecimiento económico o la crisis de salud, no es tarea sencilla. Sin embargo, es infinitamente más útil reflexionar sobre los números que negarlos.
Nota Metodológica: Población objetivo: Personas mayores de 18 años con credencial para votar vigente. Representatividad: Nacional. N° de encuestas: 800 entrevistas cara a cara en vivienda realizadas del 29 de septiembre al 2 de octubre de 2021. Método de muestreo: aleatorio sistemático con probabilidad de selección proporcional al tamaño. Marco muestral: secciones electorales reportadas por el INE. Nivel de confianza estadística: 95%. Margen de error (+/-) 3.5 %. Diseño de cuestionario, muestra, operativo de campo y análisis: Parametría S.A. de C.V.
Artículo publicado en Milenio
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