# La encuesta electoral y por qué falla - Sitio: Ikusmira — enciclopedia en castellano de ciencias sociales y humanidades - URL canónica: https://ikusmira.org/p/la-encuesta-electoral/ - Categoría: Matemática y estadística - Publicado: 2026-09-01 - Autoría: Josemari Sarasola Ledesma — Editor coordinador; Profesor titular de escuela universitaria, Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea - Perfiles del autor: https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/investigadores/127490/detalle, https://dialnet.unirioja.es/servlet/autor?codigo=333202 - Política editorial (autoría, revisión, correcciones, financiación): https://ikusmira.org/politica-editorial/ Una **encuesta electoral** es una estimación de la intención de voto de un electorado hecha a partir de una muestra, y sus fallos casi nunca proceden del tamaño de esa muestra. Proceden de tres decisiones que el instituto tiene que tomar y que no son estadísticas sino sustantivas: a quién se consigue entrevistar, cómo se corrige el desequilibrio de los que contestan y quién va a votar de verdad. Cada una de las tres puede desviar el resultado varios puntos, y ninguna aparece en el margen de error que se publica. El caso que se cita siempre para explicar el primer problema es el de la revista *Literary Digest* en 1936. Envió diez millones de papeletas y recibió más de dos millones de respuestas, un tamaño de muestra que sigue siendo enorme, y predijo que Alfred Landon ganaría a Franklin Roosevelt con el 57 % del voto; Roosevelt ganó con el 61 %. La lección que se suele extraer —que la muestra estaba sacada de listas de propietarios de teléfono y de automóvil, sesgadas hacia las clases altas— es solo la mitad. Peverill Squire reanalizó el episodio en 1988 con los datos disponibles y concluyó que el sesgo dominante no fue el del marco de la muestra sino el de la no respuesta: entre los que recibieron la papeleta, los partidarios de Landon la devolvieron en una proporción muy superior. El mismo año, George Gallup acertó el resultado con unos pocos miles de entrevistas escogidas por cuotas. Un tamaño grande no compensa un sesgo; lo único que hace es estimar el valor equivocado con más precisión. La no respuesta ha empeorado desde entonces hasta volverse el problema central de la profesión. Las encuestas telefónicas de Estados Unidos, que en los años noventa conseguían responder a alrededor del 35 % de los números marcados, están hoy en torno al 1 % o menos, y las cifras europeas siguen la misma pendiente. Con tasas así, la muestra deja de ser aleatoria en cualquier sentido útil y se convierte en un conjunto de personas dispuestas a atender una llamada de un número desconocido y a responder preguntas políticas a un desconocido. Si esa disposición está correlacionada con la ideología —y hay bastante evidencia de que lo está—, la muestra nace desviada y toda la corrección posterior consiste en modelizar la desviación. Esa corrección es la ponderación. El instituto compara la composición de su muestra con la de la población conocida por el censo y por otras fuentes —sexo, edad, nivel de estudios, tamaño de municipio, recuerdo de voto en la elección anterior— y asigna más peso a los grupos infrarrepresentados. Es una operación imprescindible y también el punto en que dos institutos con los mismos datos brutos pueden publicar resultados distintos, porque cada uno elige qué variables usar. El informe de la American Association for Public Opinion Research sobre las elecciones estadounidenses de 2016 identificó exactamente ahí uno de los errores del ciclo: la mayoría de las encuestas estatales no ponderaba por nivel educativo, y el nivel educativo había pasado a ser un predictor fuerte del voto, así que el exceso de titulados universitarios en las muestras se trasladó íntegro a la estimación. En el ámbito nacional las encuestas de 2016 fueron, según ese mismo informe, de las más precisas de la serie histórica; fue el mapa estatal el que falló. La tercera decisión es la más discrecional: identificar al votante probable. En una elección donde participa el 65 % del electorado, estimar la intención del 100 % es estimar otra cosa. Los institutos aplican modelos de probabilidad de voto basados en la declaración del entrevistado, en su historial y en su interés declarado, y esos modelos son propietarios y se ajustan de una elección a otra. La investigación de la comisión británica dirigida por Patrick Sturgis sobre el fallo de 2015 en el Reino Unido —donde las encuestas dieron un empate y los conservadores ganaron por casi siete puntos— concluyó que la causa principal fueron muestras no representativas, y descartó explícitamente otras dos explicaciones populares: el cambio de opinión de última hora y el llamado voto vergonzante. Hay además un fenómeno que el público suele malinterpretar y que Andrew Gelman, Sharad Goel, Douglas Rivers y David Rothschild documentaron en 2016 con un panel de la misma gente entrevistada repetidamente. Los grandes vaivenes que muestran las series de encuestas durante una campaña reflejan sobre todo cambios en quién acepta responder, no cambios de opinión: cuando a un partido le va bien la semana, sus simpatizantes contestan más, y cuando le va mal se retraen. Medido sobre las mismas personas, la intención de voto individual es notablemente estable y el famoso votante indeciso que oscila de un lado a otro es en buena medida un artefacto de la composición cambiante de las muestras. Eso implica que interpretar un movimiento de dos puntos entre dos encuestas consecutivas como una reacción del electorado a un acontecimiento es, casi siempre, leer ruido de muestreo. Con todo esto a la vista, la manera honrada de leer una encuesta es la contraria a la habitual. El dato de una encuesta suelta importa poco: lo que importa es la media de muchas, la tendencia a lo largo de semanas y la comparación de cada instituto consigo mismo, porque los sesgos de método son bastante constantes y se cancelan mejor entre casas distintas que dentro de una sola. Y el margen de error publicado hay que tomarlo como un mínimo: el análisis de Shirani-Mehr, Rothschild, Goel y Gelman sobre más de cuatro mil encuestas estadounidenses encontró que el error real es cerca del doble del error de muestreo declarado, porque el resto lo aporta el sesgo. La objeción que la profesión se hace a sí misma no es que las encuestas no sirvan, es que se publican con una cifra de incertidumbre que solo cubre la parte del problema que sabe medir. ## Fuentes - Peverill Squire — *Why the 1936 Literary Digest Poll Failed*, Public Opinion Quarterly 52(1) (1988) - Frederick Mosteller et al. — *The Pre-Election Polls of 1948*, Social Science Research Council, Nueva York (1949) - Patrick Sturgis et al. — *Report of the Inquiry into the 2015 British General Election Opinion Polls*, Market Research Society y British Polling Council (2016) - Courtney Kennedy et al. — *An Evaluation of the 2016 Election Polls in the United States*, American Association for Public Opinion Research (2017) - Andrew Gelman, Sharad Goel, Douglas Rivers y David Rothschild — *The Mythical Swing Voter*, Quarterly Journal of Political Science 11(1) (2016) - Houshmand Shirani-Mehr, David Rothschild, Sharad Goel y Andrew Gelman — *Disentangling Bias and Variance in Election Polls*, Journal of the American Statistical Association 113(522) (2018) --- Cómo citar: Sarasola, Josemari (2026). «La encuesta electoral y por qué falla». 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