“Criterios para la formulación de marcos muestrales en encuestas electorales para

escenarios de voto voluntario: Análisis aplicado de modelo experimental”

Guillermo Cumsille Garib y Alejandra Nogales Collao1

ABSTRACT

La introducción del voto voluntario tiene relevantes implicancias para la construcción de

marcos muestrales, asociadas principalmente a la dificultad de identificar a los “votantes

probables”.

La presente investigación presenta un modelo experimental sobre la conducta electoral, más

allá de la propia autodeclaración, con un índice agregado a partir de percepciones, actitudes

y comportamientos hacia la política y el proceso electoral. El objetivo de este índice es

identificar a los votantes probables y mejorar la estimación de participación efectiva y de

resultados obtenidos por los distintos candidatos.

En el artículo se describe el proceso completo de su desarrollo, considerando su diseño,

aplicación y el análisis sobre los resultados y nivel de precisión obtenidos, a partir de su

aplicación en 28 distritos electorales, en forma previa a las elecciones parlamentarias del

año 2013 en Chile.

Palabras claves: voto voluntario, modelos electorales, participación, encuestas electorales,

predicción electoral, abstención.

1 Guillermo Cumsille Garib, Sociólogo, Socio Director. Demoscópica S.A., gcumsille@demoscopica.cl

- Alejandra Nogales Collao, Socióloga, Directora del Área de Estudios Políticos. Demoscópica S.A.,

anogales@demoscopica.cl

1

1. Marco General y Definición del Problema

1.1. Las encuestas electorales en Chile

Para comprender adecuadamente los desafíos que representa la introducción del voto

voluntario en el diseño de marcos muestrales en el caso chileno, es necesario en primer

término, analizar brevemente la historia de los estudios electorales en Chile.

Los estudios de opinión comienzan en Chile a mediados de los años 50 del siglo pasado,

con la creación del Instituto de Sociología en la Facultad de Filosofía y Educación de la

Universidad de Chile que antecedió en un par de años a la creación de la primera carrera de

Sociología en la misma Facultad. Las primeras encuestas electorales fueron realizadas por

el Instituto con motivo de las elecciones presidenciales de los años 1958 y 1964, estimando

resultados similares a los obtenidos en ambas elecciones.

Hacia 1970, se publicaron numerosas encuestas ligadas a las candidaturas de la derecha y

demócrata cristina. Es notable que todas las encuestas publicadas por las campañas de tales

candidaturas coincidieran en otorgar el segundo lugar al candidato de la Unidad Popular,

Salvador Allende, mientras que diferían radicalmente en la determinación del ganador y del

tercer lugar. Tales resultados, marcadamente anómalos, sugieren, desde esta temprana

fecha, la intención de influir en la opinión pública por medio de la publicación de datos de

encuestas.

La dictadura impuso severas restricciones a la realización de encuestas, las que

determinaron que el resurgimiento de la “industria de las encuestas” se centrara -al menos

durante los primeros 9 años de la dictadura- exclusivamente en los estudios de mercado.

No obstante, desafiando las restricciones descritas, en 1983 comienzan a efectuarse, por

parte de la consultora privada Diagnos, las primeras encuestas de opinión política por

encargo, principalmente, de medios de comunicación (radios y revistas) opositores al

régimen militar.

2

La gran mayoría de los estudios de opinión en este período se centran en diferentes tópicos

relacionados con el voto en el plebiscito de 1988, dada la trascendencia de éste para la

recuperación de la democracia en Chile (Suárez, 1989). Pero la importancia del plebiscito

para el futuro democrático del país determinó, además, que la mayoría de las encuestas se

llevaran a cabo con apego a normas técnicas mínimas que garantizaran resultados

confiables.

La atención que los medios de difusión, los actores políticos y el público en general le

concedieron a las encuestas, les llevó a asumir un protagonismo cada vez mayor en la vida

política del país. Durante el período democrático, sin embargo, este protagonismo, en vez

de estimular el desarrollo de la técnica, que redundara en encuestas más confiables, produjo

el efecto exactamente contrario: la proliferación de encuestas que, a pesar de su escasa

solvencia técnica, lograron captar el interés de los medios de comunicación hacia sus

resultados, sin referencias mínimas a los aspectos técnicos y, en algunos casos, omitiendo

incluso la identificación del organismo ejecutor, lo que las convierte en muchas ocasiones

en “encuestas fantasma” (Cumsille G., 2013).

Conviene precisar que los procedimientos científicos-metodológicos que sustentan a las

técnicas de encuestas por muestreo –principalmente el método probabilístico- han sido

codificados y fundamentados en el mundo científicamente desarrollado, sus estándares de

calidad son precisos y claros y se han desarrollado durante décadas de acumulación teórica

e investigación básica y aplicada, por lo que ha llegado a ser una disciplina con cánones

definidos que permiten maximizar la precisión de la estimación. Por ejemplo Wapor

recomienda encuestas electorales de nivel nacional con una muestra mínima de 1.000

casos.

La aplicación de dichos estándares busca proteger a los demandantes y consumidores de

estos estudios, al fijar ciertos cánones que establecen criterios de auto-regulación

destinados a preservar los niveles de calidad de los productos y la confianza depositada por

los clientes y el público.

3

Este “festival de encuestas” la mayoría sin apego a esos estándares constituye un problema

que, como se expondrá en el presente artículo, se acentúa debido a la introducción del voto

voluntario, que introduce nuevos desafíos técnicos al desarrollo de encuestas electorales.

 

Entre 1988 y 2010 la norma electoral en Chile consideró la inscripción voluntaria en los

registros electorales, pero la participación obligatoria para todos los inscritos, lo que definió

un padrón electoral relativamente estático frente al crecimiento de la población. En este

sentido, para participar en el Plebiscito de 1988 se inscribieron, en los registros electorales,

7.435.913 personas de 18 años y más, que representaban al 58% de la población, desde

entonces, la participación electoral fue descendiendo sistemáticamente, para llegar al año

2009, fecha de la última elección presidencial con inscripción voluntaria y voto obligatorio,

a un total de 8.285.186 inscritos (Servicio Electoral de Chile (SERVEL, 2014a),

equivalentes al 49% de la población. En el año 1990, el 46,7% de todos los chilenos

mayores de 18 años eligieron al presidente de la república, cifra que descendió al 29,7% el

año 2009 (SERVEL, 2014b).

La elección municipal de 2012 inauguró el nuevo sistema de inscripción automática y voto

voluntario. La mayor parte de los analistas esperaban que el nuevo sistema aumentara la

participación electoral, debido al sustancial aumento que se produjo en el padrón electoral,

el cual pasó de 8.5 millones de electores a más de 13.3 millones de personas inscritas. A

favor del voto voluntario se argumentaba:

El voto considerado como un derecho y no un deber, es decir, que la libertad

de decisión individual debía primar por sobre los eventuales beneficios

colectivos de la obligatoriedad del voto.

El voto voluntario podía operar funcionalmente como incentivo para que los

candidatos persuadieran e interesaran a los electores en participar.

La inscripción automática eliminaría las barreras de acceso para los votantes

más jóvenes –mayoritariamente no inscritos- no imponiendo sobre ellos

obligación alguna como contrapartida.

4

La participación electoral en la elección municipal, con la nueva modalidad, fue la más

baja desde 1988, descendiendo un 17% respecto de las elecciones municipales en 2008.

Las encuestas electorales que se hacían antes de 2012 utilizaban como filtro para construir

el marco muestral, preguntas que determinaran si la persona estaba inscrita en los registros

electorales, ya que al estarlo, se obligaba a votar, aunque no fuera más que para evitar una

multa.

Para la elección del año 2012, la mayoría de las encuestas erraron sus predicciones,

principalmente porque no contaban con un sistema eficaz para determinar quiénes, entre

quienes contestaban la encuesta, votarían realmente, con el consiguiente efecto en el

carácter inferencial de los resultados.

El filtro más usado en las encuestas del año 2012 fue la pregunta sobre si la persona tenía la

intención de votar o cuán probable era que votara y este filtro no resolvió el problema de la

construcción del marco muestral.

1.2 Las implicancias del voto voluntario para la determinación de marcos muestrales

El cambio en el sistema electoral tuvo un profundo impacto sobre la forma de hacer

encuestas electorales, en tanto implicó la necesidad de modificar los criterios para

identificar a los “votantes probables”, y por tanto las formas de construir el marco muestral

de cada estudio.

Ante un escenario de inscripción voluntaria y de voto obligatorio, el marco muestral era

similar al padrón electoral, por lo que históricamente las encuestas electorales en Chile

incorporaron los filtros “¿Está usted inscrito para votar en las próximas elecciones?” y

“¿En qué comuna?”, asegurando así que las personas encuestadas se correspondieran con

aquéllas que conformarían el grupo efectivo de electores, permitiendo la construcción de

diseños muestrales -probabilísticos o estratificados- representativos del grupo que

efectivamente participaba en la votación final.

5

Este sistema estaba afectado por algunas distorsiones, ya que el padrón no participaba en su

totalidad, En las elecciones presidenciales del año 2005 y 2009, en segunda vuelta, la

abstención se ubicó en torno al 13% de los inscritos (cálculo elaborado en base a datos

SERVEL 2014 a y b).

La introducción del sistema de inscripción automática y voto voluntario significó que todos

los ciudadanos de 18 años o más se encontraran inscritos en el padrón, y por tanto tienen

derecho a voto, estén o no interesados en participar de las elecciones. Como resultado, el

universo dejó de ser conocido a priori por el investigador, ya que no todas las personas

inscritas tienen la misma probabilidad de votar, y el hecho de estar inscrito no asegura la

votación efectiva del individuo.

Factores asociados a la participación electoral.

A partir de las primeras encuestas postelectorales del año 2012 se hizo evidente que la

distribución de electores reales no se correspondía con la del padrón electoral. En el primer

estudio del Centro de Estudios Públicos después de las elecciones (CEP, 2012a), quedó de

manifiesto que la edad, la ruralidad y Nivel Socioeconómico correspondían a variables que

influían fuertemente en la decisión de participación/ abstención de los votantes. A

continuación un ejemplo:

Tabla 1. Participación en elecciones municipales 2012 según tramo etario del entrevistado

Edad del entrevistado (en grupos)Total

18-24 25-34 35-54 55 y más

¿Ud se abstuvo, es

decir, no votó en la

elección municipal, o

Ud. si votó en la

elección municipal?

No votó en la última

elección municipal59,5% 58,1% 34,3% 30,9% 42,3%

Si votó en las últimas

elecciones municipales40,1% 40,6% 62,9% 67,0% 55,8%

No contesta ,4% 1,3% 2,9% 2,1% 2,0%

Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Fuente: Elaboración propia en base a Base de datos Encuesta Electoral CEP Nov.-Dic 2012.

6

Respecto a los resultados de esta primera experiencia con voto voluntario, distintos

investigadores nacionales identificaron variables determinantes en la participación

electoral. A partir de un análisis estadístico de metanálisis, A. Bucarey, E. Engel y M.

Jorquera (2013) definieron qué factores explicaban de mejor manera la participación/

abstención de las distintas comunas del país (es decir, desarrollaron un nivel agregado),

estableciendo como variables relevantes

Tamaño Padrón electoral de la comuna: Mientras más grande es el padrón

electoral, disminuye la importancia del voto propio, desalentando la

participación electoral.

Número de organizaciones sociales por persona en edad de votar: La

participación en organizaciones sociales presiona hacia la participación

electoral.

Proporcionalidad de ruralidad de la comuna: A mayor concentración y

urbanización de la comuna, disminuyen los lazos sociales.

Edad: fracción de personas sobre 40 años en la comuna votan más.

Propiedad de la vivienda.

Grado de Competencia de la elección: la incertidumbre del resultado aumenta

la importancia del voto y la participación.

En otro estudio postelectoral, A. Corvalán y P. Cox (2013) determinan que los factores que

más influyen tanto a nivel agregado (comunal) como individual, son:

- Edad.

- Nivel socioeconómico, Educación e Ingreso. A nivel individual, quienes presentan

un nivel socioeconómico más alto, experimentan una mayor propensión a votar,

mientras que, a nivel agregado, se observa que la participación de las 5 comunas

más ricas supera por 7 puntos porcentuales aquellas de comunas más pobres.

Si bien tales análisis permiten comprender la estructura de los votantes y comprobar que la

distribución del padrón no es equivalente a la de los votantes efectivos, no resuelve el

problema de identificación de votantes probables al momento de aplicar o analizar los

resultados de la encuesta, pues esto exige seleccionar u ordenar sujetos al interior de un

grupo, sea este una unidad geográfica o un segmento socio-económico.

7

¿Cuáles son las alternativas para la construcción de marcos muestrales? La experiencia

nacional e internacional revela dos tipos de acercamientos: la identificación directa (por

medio de la auto-declaración de intención de voto) y la construcción de indicadores

indirectos.

2. Objetivos e Hipótesis

Luego de definir el problema que representa el voto voluntario para el diseño de marcos

muestrales en estudios electorales, examinaremos algunas experiencias internacionales y

analizaremos un modelo experimental propio, aplicado en estudios electorales en 28

distritos electorales de Chile para las elecciones parlamentarias 2013.2

El modelo está basado en un índice indirecto, construido sobre percepciones, actitudes y

comportamientos hacia la política y el proceso electoral, que permite discriminar, en la fase

analítica, entre votantes con alta probabilidad de voto, votantes con probabilidad media y

votantes que no votarán. Este diseño se realizó en base a:

- Revisión bibliográfica de experiencias internacionales.

- Exploración cualitativa de drivers (gatilladores) de participación/ abstención.

- Una encuesta post electoral.

A partir de los resultados obtenidos en el uso del índice, se realizará un análisis sobre las

fortalezas y debilidades de un indicador de esta naturaleza, permitiendo reflexionar sobre

otras alternativas experimentales que resulten prometedoras. El análisis se realizará a partir

de una base agregada de 8.900 casos con resultados obtenidos en las últimas elecciones

parlamentarias.

2 El país cuenta con 60 distritos, por lo que el análisis abarca el 47% de las unidades territoriales para éste tipo de elección.

8

3. Resultados

1.2. Diferentes alternativas conceptuales para el diseño de marcos muestrales

Si se analiza la experiencia nacional e internacional respecto a encuestas electorales en el

marco de voto voluntario, se observan algunas alternativas que buscan identificar a los

“votantes probables” y así construir un marco muestral apropiado.

Construcción de Marcos Muestrales a partir de la Intención de Voto Auto-declarada.

Ante el cambio de sistema electoral, el mecanismo más utilizado en las encuestas

electorales chilenas fue la auto-declaración de la intención de votar, con el objeto de

separar votantes potenciales de quienes se abstendrían. El mecanismo se utilizó en las

Elecciones Municipales 2012, en las Elecciones Primarias del Pacto Nueva Mayoría 2013 y

en las Elecciones Parlamentarias y Presidenciales del mismo año.

Este sistema se basa en la probabilidad auto-declarada de voto por parte del encuestado,

excluyendo del marco muestral a quienes declaran que no participarán de ninguna manera,

y realizando análisis segmentados, según la probabilidad de voto auto-declarada (quienes

afirman que votarán con total seguridad, quienes lo harán con alguna probabilidad o

quienes probablemente no votaran).

A partir de este sistema, la mayoría de las encuestas electorales anticiparon, para las

elecciones Municipales 2012, entre un 60% y un 80% de participación (ver CEP, 2012b;

Pontificia Universidad Católica de Valparaíso 2012; CEPRI, 2012; El Mercurio 2012,

Universidad Diego Portales 2012; Universidad del Desarrollo 2012; entre otras). Sin

embargo, ésta alcanzó el 40%.

¿Cuáles son las principales dificultades de la auto-declaración? Observamos dos grandes

riesgos asociados a la pregunta directa como herramienta para filtrar o separar grupos de

electores:

a) La Conducta electoral no es necesariamente auto-observable. Los individuos no

siempre logran anticipar su conducta futura (y con mayor dificultad identificar si su

intención de voto corresponde a una conducta futura segura, probable o

9

improbable), ya que ésta es una decisión final que está asociada a otras variables.

Esto se ve reforzado porque la decisión de votar no siempre está tomada al

momento de contestar la encuesta. La encuesta CEP (2012a) revela que para la

elección municipal, un 60,5% de quienes se abstuvieron, lo decidieron antes de que

comenzara la campaña municipal, un 17% tomó la decisión de no votar durante la

campaña, mientras que otro 17% tomó la decisión de abstenerse el mismo día de la

elección.

b) Deseabilidad Social de la Respuesta. Frente a la conducta electoral, existen una

serie de consideraciones sociales que hacen “deseable” participar. Esto se traduce

en una sobre-declaración, es decir, personas que declaran una probabilidad efectiva

de voto, muchas de las cuales ya han tomado la decisión de no votar. Este

fenómeno no sólo afecta a las encuestas electorales, sino que a las postelectorales,

en que, de manera sistemática, el porcentaje de personas que declara haber votado

es significativamente mayor al porcentaje de participación efectiva en la respectiva

elección3.

Construcción de Marcos Muestrales en función de Indicadores Indirectos. En general,

ésta es la alternativa utilizada por países con experiencia más consolidada de sistemas de

voto voluntario. Se basa en la utilización de preguntas que reemplazan o complementan la

auto-declaración de intención de voto. A continuación se presentan dos ejemplos de

modelos con este sistema.

Uno de los índices más emblemáticos es el de Gallup (2013), que consta de siete

preguntas que conforman la escala de probabilidad de voto, en base al interés del

3 El impacto de la deseabilidad del voto en las encuestas electorales es un ámbito poco estudiado en el caso chileno pero con ejemplos interesantes en estudios internacionales (AAPOR 2009; Moreno A., Aguilar R. y Vidal R., 2011). Si uno compara la última encuesta electoral CEP previa a la elección (CEP, 2012b) con la postelectoral (CEP, 2012a) realizada el mismo año variables que estructuralmente impactan sobre la participación tienen un comportamiento diferente. En la encuesta pre- electoral el NSE Alto es significativamente alto en el grupo “probable” de votación, pero no “seguro” (36,8%), pese a ser un grupo que en la encuesta postelectoral declara, en un 83,3% haber sufragado.

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encuestado en las próximas elecciones, su comportamiento electoral pasado y su intención

actual de voto. Los indicadores utilizados para la construcción de éste índice son:

- El tiempo dedicado a pensar en las elecciones

- Conocimiento del local de votación asignado

- Haber votado en el distrito electoral previamente

- Frecuencia con la que vota

- Intención de votar en las próximas elecciones (respuesta dicotómica)

- Probabilidad de votar (escala de 10 puntos)

- Haber votado en las últimas elecciones presidenciales

El puntaje final se obtiene mediante la suma de los puntajes de cada pregunta, variando

entre cero y siete. El puntaje obtenido es luego corregido en función de la edad del

encuestado.

Otro ejemplo de indicador indirecto corresponde al de Michael Traugott (2013) que define

cinco dimensiones claves:

- Elegibilidad: edad, ciudadanía y registro (aplicable sólo a elecciones

norteamericanas en que algunos estados exigen procesos de registro previo).

- Atributos psicológicos sociales: sentido de ciudadanía, eficacia (percepción de auto-

cumplimiento), interés en la campaña específica, percepción de que el resultado

hará una diferencia y probabilidad auto-declarada de voto (compromiso a

participar).

- Atributos Políticos: Alineamiento político (dirección e intensidad), contacto con

campañas, actividad política histórica (presente y pasada), atención a los medios,

conocimiento de cómo y dónde votar.

- Atributos Demográficos: estatus social y educación, conocimiento político.

- Comportamiento pasado: votación en elecciones similares, votación en última

elección.

Ambos ejemplos, que han sido exitosos y reconocidos en su aplicación, presentan

características comunes, a saber:

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Multidimensionales

En ambos casos se combinan múltiples dimensiones, ya que ninguna de ellas por sí sola

permite seleccionar al votante potencial. Respecto a la predicción por medio del

comportamiento previo, existe amplia literatura que analiza cambios en las tendencias de

participación, individual y agregada ante el tipo de elección, la percepción de

competitividad, la satisfacción con el sistema económico/ social al momento de la elección

(Nohlen D, 2004, Boix C., Riba C.; 1999) y las características particulares de los

candidatos; que incluso pueden revertir tendencias socio-demográficas establecidas

(Traugott, 2013). Caso emblemático de esta situación corresponde a las elecciones

presidenciales norteamericanas del 2012 en que la mayoría de los modelos electorales, pese

a anticipar el triunfo de Barack Obama, sobreestimaron la votación de Mitt Romney, sin

considerar que la población afroamericana (que históricamente había presentado una

tendencia a la menor participación) aumentaría considerablemente su peso en el grupo de

electores finales al estar Barack Obama entre los candidatos.

Otra reflexión relevante corresponde a que la experiencia de voto voluntario en Chile hoy

es escasa, impidiendo comparar elecciones similares o trazar una tendencia personal

consolidada. Si comparamos la tasa de participación en las distintas comunas de la Región

Metropolitana, entre las elecciones municipales 2012 y las primarias del 2013, observamos

que existe un comportamiento similar (en que las comunas con mayores y menores tasas de

participación coinciden en ambas elecciones), presentando una brecha estable en torno a los

15 puntos. Sin embargo, observamos casos anómalos como el cono de altos ingresos

(Vitacura, Las Condes, Lo Barnechea y La Reina) en que la participación entre elecciones

no varía en más de un 6 puntos porcentuales; mientras que en comunas pobres como

Huechuraba, Pedro Aguirre Cerda (P.A.C) y Cerro Navia la brecha entre elecciones supera

el 20% (ver Gráfico 1).

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Gráfico 1. Tasa de Participación Comunas Región Metropolitana (ordenadas

descendentemente según Nivel Socioeconómico)

Fuente: Elaboración propia en base a datos SERVEL (2014b) y a Nse Adimark (2003)

Importancia marginal de variables socio-demográficas

En ambos modelos se utilizan variables sociodemogáficas, pero de manera complementaria

a variables de percepción, actitudes y comportamiento. Esto es relevante, ya que como se

mencionó previamente, las tendencias demográficas son factores descriptores y explicativos

relevantes, pero no son sensibles a los cambios particulares que pueden darse en una

determinada elección y, sobre todo, no permiten seleccionar u ordenar individuos

pertenecientes al mismo segmento.

Si bien se han descrito variables estructurales que condicionan el voto, éstas se definen en

un contexto de control de las demás variables (ceteris paribus), por lo que cambios en el

contexto pueden producir diferentes resultados. En el siguiente recuadro se ordenan las

comunas descendentemente según la prevalencia de Nivel socio-económico C1 (Alto). Si

bien se observa la relación ya descrita por investigaciones chilenas en que el NSE se

relaciona en forma relevante con la participación, también se observan comunas en que la

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relación no se verifica, como son Pedro Aguirre Cerda o Huechuraba, comunas que, pese a

tener una menor prevalencia de población socio-económicamente alta (C1) se acercaron al

nivel de participación de comunas con mayor ingresos.

Gráfico 2. Tasa de Participación de las Comunas de Región Metropolitana en Elecciones

Municipales 2012 y en Primarios 2013, ordenadas descendentemente según prevalencia de

NSE C1.

Fuente: Elaboración propia en base a datos SERVEL (2014b) y a Nse Adimark (2013)

A partir de este análisis se desprenden algunas lecciones relevantes respecto a lo que un

indicador debería entregar:

- En su conjunto, debe poder segmentar a los distintos tipos de votantes, descartando

a quienes no tienen probabilidad de voto y seleccionando a quienes constituyen el

piso de participación.

- Debe ser sensible a cambios en la realidad (dadas por la elección, tipo de candidato,

etc.). Para esto debe incorporar variables que se comporten de forma similar a la

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participación electoral, pero que no observen los problemas de deseabilidad social y

dificultad de autobservación.

- No debe estar basado en la declaración directa de la intención de participar ni debe

asumirse por la pertenencia a un segmento socio- demográfico dado.

Como último requisito debe ser un indicador breve, ya que incrementar significativamente

la extensión de la encuesta puede afectar la calidad de la información entregada por el

entrevistado.

1.3. Diseño del Modelo

Se optó por la construcción de un modelo indirecto, es decir, por un constructo analítico

que considerara percepciones y actitudes que, en su conjunto, permitieran identificar a los

votantes según su probabilidad de votar, entre quienes contestan la encuesta.

Dimensiones del Modelo. El acto de votar es el último paso de un proceso (lo que explica

que sea difícil de auto observar) en el que cada individuo, “en función de su nivel de

motivación e interés en el proceso electoral, y tras considerar, tanto el grado en que su

acción es capaz de influir en las decisiones colectivas como los costes que le reporta votar,

juzga mediante qué tipo de acciones y con qué grado de intensidad resulta adecuado

participar en la esfera política y en la toma de decisiones colectivas” (Boix C., Riba C;

1999).

Para la construcción del modelo, aunque se tomaron en cuenta ejemplos internacionales

como los ya citados, se realizó un trabajo cualitativo complementario que permitió validar y

complementar las dimensiones relevantes en la participación/abstención electoral, así como

para validar tales dimensiones en el contexto chileno. Esta fase se realizó por medio de

entrevistas en profundidad aplicadas a personas que votaron y no votaron en las Elecciones

Municipales 2012.

15

A partir de estos resultados, se determinaron las siguientes dimensiones:

a) Percepción de la Política y Elecciones en General: Uno de los principales motivos

declarados por quienes se abstuvieron corresponde al desinterés, apatía y

desafección hacia la esfera política en general (independiente del interés que pueda

tenerse por la elección específica respecto a la que se pregunta).

El estudio cualitativo mostró una percepción transversal -entre quienes no votaban

(y a diferencia de quienes sí lo hacían)- particularmente negativa de la política y de

los políticos, caracterizándolos como “corruptos” que “sólo se preocupan de sus

propios intereses”. Las personas que no votaban se sentían profundamente distantes

(en conocimiento e identificación) del debate público y de los discursos políticos,

además de declarar poca capacidad de diferenciar entre los proyectos políticos de

los distintos candidatos.

En el índice construido, esta dimensión está medida con los siguientes indicadores:

- Acuerdo con “Candidatos hacen promesas que no cumplen”

- Acuerdo con “Los políticos se ocupan de temas relevantes”

- Acuerdo con “Votar es una pérdida de tiempo”

b) Interés en elecciones específicas: independiente de las actitudes generales hacia la

política, pueden darse fenómenos emergentes asociados a la elección específica. En

el estudio cualitativo, referente a las elecciones municipales, los principales factores

que se relacionaban con la abstención eran (a): la percepción de poca competencia

entre candidatos (había un candidato seguro), (b) la poca identificación con la

comuna y por tanto poco interés en votar por sus representantes, (c) la percepción

de que no habrían cambios concretos a partir de los resultados de esta elección, (d)

la multiplicidad y desconocimiento general de los candidatos aumentan costes de

información, y (e) Percepción general de que las elecciones municipales son menos

relevantes que las presidenciales y parlamentarias.

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En el índice construido, esta dimensión está medida con los siguientes indicadores:

- Interés declarado en ir a votar (escala 5 puntos)

- Acuerdo con “No da lo mismo quien salga elegido”

- Acuerdo con “Da lo mismo votar o no votar en esta elección”

- Acuerdo con “Las elecciones son tan importantes para el país que no dejaría

de ir a votar de ninguna manera”

c) Comportamiento electoral: se detectaron dos conductas relevantes entre quienes se

abstuvieron: (a) la abstención en elecciones previas y (b) la tendencia a separarse del

acontecer político (no informarse, no hablar del tema con familiares y amigos, etc.).

En el índice construido, esta dimensión está medida con los siguientes indicadores:

- Frecuencia con que habla sobre las elecciones con amigos o familiares

- Votó en las últimas elecciones.

Cálculo de Puntajes. Los indicadores generados y validados de esta manera, fueron

aplicados por medio de una encuesta postelectoral, contrastándose los resultados de cada

indicador contra la variable independiente auto-declaración de voto/ abstención.

Por medio de un test de diferencia de medias se eliminaron aquellos indicadores que no

discriminaban significativamente entre votantes y abstinentes, reduciéndose el índice a una

batería de 7 preguntas4.

En base a la media de la diferencia que presentaba cada variable entre grupos (votantes y no

votantes) se asignó puntaje a cada respuesta permitiendo construir una escala con puntos de

corte que permitían diferenciar tres grupos: votantes con probabilidad alta de votar,

votantes con probabilidad media de votar y votantes con baja probabilidad de votar.

4 Se excluyeron los indicadores Acuerdo con “No da lo mismo quien salga elegido” y “Candidatos hacen promesas que no cumplen”.

17

Para la asignación de puntajes se construyeron tres modelos que, aunque similares,

asignaban puntajes con leves variaciones, y que fueron contrastados para ver cuál ajustaba

mejor a la abstención esperada, en torno al 40%.

Aplicación del Modelo. El indicador fue aplicado en un conjunto de estudios político-

electorales diseñados para la Elección Parlamentaria de 2013.

Las encuestas se aplicaron a todos quienes mostraban una intención auto-declarada (al

menos incipiente) de participar en las elecciones, es decir, se excluyeron –filtraron-

únicamente a quienes declararon que tenían absolutamente decidido no votar.

La decisión tuvo un carácter práctico y estuvo asociado a aspectos operativos,

específicamente al número de casos que debía tener la muestra de cada distrito (entre 400 y

600). Si bien esta decisión presenta los problemas de auto-declaración estudiados, su

impacto es menor ya que el sesgo se produce principalmente en sentido inverso, es decir

personas que declaran que van a votar y no lo hacen.

Respecto al grupo excluido –filtrado-, éste fue igualmente registrado y caracterizado para

permitir el cálculo de la tasa de participación sobre el total del padrón y no sólo sobre

quienes presentan alguna probabilidad de voto.

El índice permitió clasificar a los potenciales votantes de cada distrito, es decir, a quienes

se les aplicaron las encuestas, en tres categorías, según su puntaje: (a) electores con Baja

probabilidad de voto, (b) Probabilidad Media y (c) Probabilidad Alta.

Los estudios electorales en que fue utilizado el modelo, y sobre los cuales evaluaremos la

calidad de resultados (bondad del ajuste), corresponden a 28 distritos medidos entre los

meses de Abril y Octubre del año 2013. La identidad de los distritos no puede detallarse ya

que las investigaciones están sujetas a un compromiso de confidencialidad, sin embargo, se

pueden caracterizar en términos agregados (ver Tabla 2):

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Tabla 2. Caracterización general de distritos en que se aplicó el modelo

Zona N Distritos % Distritos Casos % Casos

Regiones/RM

Regiones 10 35,7% 3.600 40,4%

RM 18 64,3% 5.300 59,6%

Proporción Población Urbana

Sobre el 90% 15 53,6% 5.000 56,2%

Entre 50% y 89% 6 21,4% 1.800 20,2%

Menos del 50% 7 25,0% 2.100 23,6%

Tamaño Padrón

Menos de 200 mil 8 28,6% 2.950 33,1%

Entre 200 mil y 250 mil 6 21,4% 1.650 18,5%

Entre 251 mil y 300 mil 7 25,0% 2.400 27,0%

Sobre 300 mil 7 25,0% 1.900 21,3%

Fecha de Estudio

Abril- Agosto 11 39,3% 4.800 53,9%

Septiembre Octubre 17 60,7% 4.100 46,1%

Distribución NSE (%C1+C2)

15% o menos 11 39,3% 3.700 41,6%

Entre 16% y 29% 10 35,7% 2.500 28,1%

Sobre 30% 7 25,0% 2.700 30,3%

Total 28 100,0% 8.900 100,0%

Fuente: Elaboración Propia en base 28 distritos estudiados

Tal como se observa, si bien el conjunto de datos no es representativo a nivel nacional5, sí

es suficientemente diverso respecto a variables como región; proporción de población

urbana, tamaño del padrón, distribución de NSE, además de considerar diversos momentos

del desarrollo de la campaña.6

5 Es decir, el diseño de la muestra no busca permitir la inferencia estadísticas a nivel nacional, sin perjuicio de representar a un alto

espectro de la realidad nacional.

6 Debe tenerse en cuenta que la elección de los distritos no es una decisión del equipo investigador, sino que corresponde a aquellos

distritos en que algún candidato encargó uno o más estudios a la consultora.

19

Las encuestas fueron aplicadas en forma presencial, en hogares, con un muestreo aleatorio

en tres etapas de selección (manzana, vivienda e individuo), con 6 hogares por manzana y

aplicando un sistema de sobre-muestreo que permitió lograr en cada distrito el tamaño

muestral deseado,

Resultados del Indicador. Se presentan los resultados agregados del indicador,

considerando tres aspectos críticos:

- La capacidad del modelo para determinar la participación efectiva a nivel agregado

y a nivel de cada distrito.

- Comparación del resultado entregado por la encuesta con el obtenido en la elección,

considerando tres escenarios: (a) toda la muestra, (b) la sub-muestra de personas

con probabilidad media y alta de votar y (c) la sub-muestra de personas con alta

probabilidad de votar.

- Disminución en la prevalencia de la no respuesta y Margen de Error de la

estimación

Previo a la presentación de los resultados, se debe destacar que las encuestas no tienen

carácter predictivo, sino que describen la realidad al momento de la construcción de la

información, y considerando que algunas mediciones fueron aplicadas con una distancia a

las elecciones de hasta 7 meses, se pueden haber presentado dinámicas sociales específicas

después de la toma de la encuesta que cambiaron el escenario electoral, separando el

resultado obtenido del estimado. Es por esto que el análisis se hace a nivel agregado

(considerando los 28 distritos) para determinar el escenario de mejor ajuste a nivel global.

También es importante destacar que de un total de 86 candidatos medidos a nivel nacional

(y con casos suficientes para realizar inferencia estadística), el 85% de los resultados se

encontraron al interior de los márgenes de error del estudio, considerando los tres

escenarios.

20

Capacidad del Modelo para estimar la Participación

En los 28 distritos considerados votó el 46,2% de las personas con derecho a hacerlo

(información agregada de los distritos considerados en base a datos SERVEL 2014c). Si se

considera el marco muestral conformado por todos quienes declararon intención de voto, al

menos incipiente (muestra total construida sin considerar aplicación del índice), la

participación reportada por los estudios corresponde a un 64,2%, es decir 18 puntos

porcentuales sobre la tasa de participación efectiva.

Al aplicar el indicador, esa proporción de potenciales votantes se redujo a 54,6% para el

escenario que limita el marco muestral a los votantes con probabilidad media y alta de votar

y disminuyó al 36% al restringirlo al grupo de votantes con alta probabilidad de votar,

mejorando considerablemente el ajuste de la interpretación.

Tabla 3. Comparación entre participación efectiva y estimada a nivel agregado y según sub-

muestras en función de la nivel de participación estimado.

ParticipaciónDiferencia

Participación efectiva

Participación Efectiva distritos considerados

(elaboración propia en base a datos SERVEL)46,2%

Sub-muestra Alta Probabilidad de Voto 36,2% -10,0%

Sub-muestra Alta + Media Probabilidad de Voto 54,6% 8,4%

Muestra completa (Alta + Media+ Baja) 64,2% 18,0%

Sub-muestra Alta + 50% de Sub-muestra

Probabilidad Media (Puntajes de probabilidad más altos)45,4% -0,8%

Fuente: Elaboración Propia, Base Agregada 28 distritos.

Para las sub-muestras de votantes altamente probables y con probabilidad media y alta se

observa una diferencia significativa referente a la participación efectiva, aunque con un

sesgo mucho menor que si no se utiliza un índice para fines de corrección.

La participación estimada para la sub-muestra con probabilidad de voto Alta y Media es

mayor a la observada, mientras que si se considera sólo la muestra con alta probabilidad, la

participación estimada es menor a la efectiva. Es interesante considerar la posibilidad de

21

que el problema sea el punto de corte, ya que si se selecciona al 50% con mayor puntaje del

grupo con probabilidad media (a partir de su valor en el índice de probabilidad), la

participación ajustaría al 46,4%, con una distancia de tan sólo 0,8 puntos porcentuales

respecto a la participación real. Sin embargo, asumir una distribución de 50% de

participación y 50% de no participación al interior de este grupo es antojadizo, por lo que

es claro que el modelo permite acotar el error, pero no resolverlo del todo.

A nivel específico, al interior de cada distrito, las diferencias son mayores. Si se compara

la participación real con la estimada a partir de la sub-muestra de votantes altamente

probables y de votantes con probabilidad media y alta, las diferencias en promedio son las

siguientes:

Tabla 4. Distancia promedio (absoluta) entre la participación estimada y la participación

efectiva.

Distancia Promedio

Sub-muestra Alta Probabilidad de Voto 10,4%

Sub-muestra Alta + Media Probabilidad de Voto 10,2%

Muestra completa (Alta + Media+ Baja) 18,1%

Sub-muestra Alta + 50% de la sub-muestra

Probabilidad Media (Puntajes de probabilidad

más altos)

6,3%

Fuente: Elaboración Propia, (N=28 distritos).

En este caso nuevamente el modelo reduce el error de estimación. Sin embargo queda en

promedio a 10 puntos de distancia de la participación efectiva en cada distrito. En todos los

casos la participación real se situó entre los resultados estimados para a ambas sub-

muestras.

Comparación de resultados electorales obtenidos y estimados:

Si se considera la totalidad de los candidatos medidos (86), el análisis específico sobre la

sub-muestra con alta probabilidad de voto (c) presenta el mejor ajuste a nivel agregado, ya

que entrega una estimación más precisa para dos terceras partes de los candidatos medidos.

22

Tabla 5. Modelo con Mejor Ajuste a resultados obtenidos en Elecciones Parlamentarias, en

base a candidatos medidos (N=86)

Submuestra %

Alta (c) 65%

Alta + Media (b) 15%

Alta + Media + Baja (a) 20%

TOTAL 100,0%

Fuente: Elaboración Propia, N=86 candidatos.

Si se consideran las diferencias entre el resultado estimado y el obtenido para cada

candidato, observamos que la distancia promedio (absoluta) disminuye también en la sub-

muestra de alta probabilidad (no así en el caso de la sub-muestra que combina probabilidad

alta y media). Entre paréntesis se presenta la distancia promedio sin considerar 5 casos

extremos (3 casos en que la diferencia es 0, y 2 casos con diferencia extrema de sobre 10

puntos que corresponden a mediciones del mes de abril).

Tabla 6. Distancia porcentual promedio (absoluta) entre resultados estimados y resultados

efectivos.

Distancia Promedio %

Probabilidad Alta (c) 6,0 (5,7%)

Probabilidad Alta + Media (b) 6,4 (6,0%)

Probabilidad Alta + Media + Baja (a) 6,9 (6,5%)

Fuente: Elaboración Propia, N=86 candidatos

En los gráficos 3 a 5 se presenta la comparación de cada resultado efectivo (a nivel de

candidato), con el resultado esperado en los tres escenarios descritos. Es evidente que el

análisis sobre la muestra de alta probabilidad entrega resultados más precisos, mejorando la

bondad de ajuste, con un R2 de 0,73, superior al de la Muestra total (R2=0,71).

El análisis en la sub-muestra de Alta y Media probabilidad no representa una mejora

sustantiva en el ajuste.

Gráfico 3 a 5. Gráficos de dispersión de resultados obtenidos y estimados para Muestra Total,

Sub-muestra Alta+ Media Probabilidad y Sub-muestra Alta Probabilidad

23

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%-10.0%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

Gráfico 3. Muestra Total

Resutado Estimado (Muestra Total)

Resu

ltado

obt

enid

o El

eccio

nes

Parla

men

taria

s 200

13

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%-10.0%0.0%

10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%

Gráfico 4. Submuestra Alta + Madia Probabilidad

Resultado Estimado (Submuestra Prob. Alta + Media)

Resu

ltado

s obt

enid

os E

lecc

ioin

es

Parla

men

taria

s 201

3

0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%-10.0%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

Gráfico 5. Submuestra Alta Probabilidad de Voto

Resutado Estimado (Submuestra Probabilidad Alta)

Resu

ltado

obt

enid

o El

eccio

nes P

ar-

lam

enta

rias 2

013

Tasa de No respuesta

24

Un problema propio de los estudios electorales corresponde a la tasa de no respuesta. Este

fenómeno incluye a quienes rechazan contestar las encuestas y quienes no identifican una

preferencia. La no respuesta tiene dos formas de impacto sobre la precisión de los

resultados:

(a) Disminuye la muestra efectiva de análisis (aumentando el margen de error muestral

de la estimación).

(b) Produce un sesgo sobre la estimación cuando la no respuesta se concentra en grupos

específicos.

Para un análisis completo del fenómeno, se debería analizar información de ambos

grupos, es decir de quienes rechazaron contestar la encuesta y de quienes no identifican

un candidato específico. Sin embargo, respecto al primer grupo, sólo se registró su

número y no sus características socio- demográficas, dificultando un análisis acabado.

El grupo que no identifica preferencia (categorías “Ninguno”, “No se decide aún” y

“No responde”) tiene un peso variable en los estudios. En tanto la prevalencia de este

grupo va cambiando a medida que se acerca la elección, compararemos cuatro estudios

realizados en forma simultánea ente el 9 y el 18 de octubre del año 2013.

Tabla 7. Prevalencia Grupos que no identifican preferencia, en base a 4 estudios simultáneos

(N=1600 casos)

Probabilidad de Voto

Baja Media Alta TotalIdentifica preferencia definida 35% 62% 72% 65%Ninguno 28% 12% 6% 10%No se decide 33% 25% 19% 22%NS/NR 4% 2% 3% 3%TOTAL NO RESPUESTA 65% 38% 28% 35%

Fuente: Elaboración Propia, Base Agregada 4 distritos (N=1.600 casos).

El peso de quienes no identifican preferencia, a nivel agregado, en los cuatro estudios es del

35%, lo que equivale a 140 casos en un estudio de 400. El impacto de esto factor en el

error muestral de un estudio es aumentar margen de error de 4,9% a 5,2%.

25

Resulta evidente que la proporción de este grupo sobre la sub-muestra disminuye

significativamente en los grupos de alta y media probabilidad de voto, mejorando la

precisión de la estimación.

Evaluación General del Índice e Implicancias Metodológicas. A partir de los resultados

se puede determinar que el uso del índice reporta una mejora sustantiva en la calidad de

datos electorales, en tanto:

Mejora estimación de la participación efectiva. Permite identificar claramente al grupo sin

probabilidad de voto, asignando probabilidad de participación electoral a quienes tienen

alta y media probabilidad de voto. Sin embargo, el índice presenta aún problemas de

ajuste, ya que el universo de votantes efectivos, corresponde en nuestro modelo, a una

mezcla del grupo de votantes altamente probables, con una sub-muestra del grupo con

probabilidad media de voto.

Mejora la precisión en la estimación de resultados. El uso del escenario de votantes

altamente probables mejora significativamente la estimación del resultado efectivo para dos

tercios de los distritos estudiados, lo que no ocurre cuando se considera el escenario de

votantes con probabilidad alta y media.

Permite reducir el peso de la no respuesta. El marco muestral final sobre el que se realiza

el análisis, disminuye significativamente la no respuesta para los escenarios de alta y media

probabilidad de voto.

Si bien los resultados obtenidos se mantienen aún en un marco de resultados no

concluyentes, se pueden considerar distintas líneas de acción a partir de los resultados

presentados:

- Corrección del indicador. Eventuales cambios en el punto de corte del indicador

para separar a los grupos con alta y media probabilidad de voto podrían aumentar la

precisión en la estimación de resultados. Para esto es fundamental revisar la

composición socio-demográfica de las sub-muestras obtenidas, comparándola con la

composición esperada a partir de un análisis de encuestas post electorales.

26

En tanto el indicador no sólo corresponde a una clasificación, sino que corresponde

a una variable de razón, se pueden explorar diversas alternativas para definir cortes,

en base a correcciones vía ponderación o uso de parámetros externos. Esta

constituye a una fase de investigación que aún no hemos desarrollado.

- Corrección en la identificación del marco muestral. La presencia de un grupo con

baja probabilidad de voto al interior de la muestra, representa un problema en la

precisión de la estimación. Significa que el análisis del grupo de alta probabilidad

se hace sobre un número de casos muy menor a la muestra total, aumentando el

nivel de error de la estimación, lo que se ve reforzado por la alta tasa de no

respuesta de esta sub-muestra en particular.

Para mejorar la calidad de la estimación se puede optimizar la identificación de

votantes probables, de forma tal que se excluya de la muestra el grupo con menor

probabilidad de voto y que los votantes con alta y media probabilidad constituyan la

muestra total, aumentando el “n” sobre el que se extraen conclusiones y,

reduciendo, por tanto, el error muestral.

En esta línea, como fase de optimización del modelo, hemos construido un filtro

que permita excluir del marco muestral al grupo de votantes improbables.

Un filtro con estas características debe tener dos características: (a) capacidad de

discriminar entre electores probables e improbables, de manera de incluir dentro del

marco muestral sólo a los primeros; y (b) en términos operativos el filtro debe ser

breve, sencillo y fácil de aplicar por quien aplica la encuesta.

El cumplimiento de estos requisitos excluye una simple reformulación del indicador

aplicado en las elecciones parlamentarias del 2013, en tanto consta de 7 preguntas,

con un cálculo de puntaje demasiado complejo para ser aplicado por el encuestador

al momento de la toma de encuestas.

27

Para la construcción del filtro, se aplicó un análisis factorial sobre la base total de

8.900 casos, para seleccionar aquellas preguntas que expliquen en mayor medida la

varianza del indicador. A partir de este proceso se seleccionaron 3 de los 7

indicadores utilizados en el indicador original.

La asignación de puntajes y cortes estuvo orientada a asegurar la máxima

correlación con el grupo de alta probabilidad de votar en el índice original. Esta fase

se encuentra aún en desarrollo y sólo podrá ser testeada para los estudios electorales

que se realicen para las elecciones municipales del año 2016.

4. Conclusiones

El análisis aplicado de este modelo experimental es un ejemplo de cómo el comportamiento

electoral es un fenómeno social que puede ser analizado y modelado. El sistema de voto

voluntario impone nuevos desafíos a la investigación social electoral en Chile. Si bien

existen modelos internacionales con una experiencia más consolidada en el voto voluntario,

es fundamental que nuestros modelos consideren la particularidad de nuestra realidad y

sean sensibles a sus cambios.

El optar por una alternativa metodológica de este tipo, es decir un indicador indirecto

construido a partir de percepciones y actitudes políticas, exige una constante revisión, ya

que los cambios en la contingencia nacional (crisis económica, social o política) pueden

hacer necesario incluir nuevas dimensiones.

Es fundamental profundizar en esta discusión a nivel transversal, puesto que el no

considerar la participación efectiva como variable de corrección, disminuye la calidad de

estimación de los datos.

28

5. Referencias Bibliográficas

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