¿Quién va a ganar las elecciones en Andalucía?

Un promedio de sondeos coloca al PSOE como primera fuerza con alrededor del 33% de los votos, seguido de PP (21,4%), Adelante Andalucía (19,5%), Ciudadanos (18%) y Vox (4,7%). Los populares son segundos en la mayoría de sondeos, pero no sería raro ver en ese puesto a Ciudadanos o Adelante Andalucía, la coalición de Podemos e IU.

A partir de estos sondeos, el modelo electoral de EL PAÍS permite estimar los escaños que logrará cada partido. El PSOE rondaría los 40 diputados, aunque puede moverse entre los 35 y los 45 con facilidad, y le seguirían el PP (21-30), Adelante Andalucía (17-25) y Ciudadanos (15-25). El resultado de Vox rondaría los 2 escaños, aunque no los tiene asegurados.

Estos pronósticos se han calculado con 10.000 simulaciones de las elecciones andaluzas, usando un modelo estadístico cuya metodología puede consultarse al final de este texto. El siguiente gráfico muestra la distribución de escaños en esas simulaciones, donde puede analizarse la situación de Vox. Según los cálculos del modelo, el partido de extrema derecha tiene un 29% de probabilidades de quedarse sin representación (1 de 3 opciones), pero la mitad de las veces consigue dos o más escaños y una de cada diez veces conseguiría cinco asientos.

Quién alcanzará la mayoría

Estimar votos y escaños es útil, pero la clave de esta elección son las mayorías: ¿qué partidos sumarán una mayoría suficiente —55 asientos— para escoger presidente y gobernar? Esa predicción no pueden ofrecerla las encuestas, pero nuestro modelo sí.

El PSOE tiene muy complicado gobernar en solitario porque apenas tiene una opción entre 100 de alcanzar la mayoría absoluta. Pero tampoco es probable una mayoría hacía la derecha: la suma de PP y Ciudadanos solo alcanza los 55 diputados con una probabilidad del 3% (que es menos de una opción entre veinte). Eso deja dos opciones como las más sencillas: un acuerdo entre PSOE y Adelante Andalucía (que alcanza los 55 diputados con una probabilidad del 96%) o un acuerdo entre PSOE y Ciudadanos (91% de probabilidad).

El escenario es todavía mejor para Susana Díaz, porque probablemente podrá elegir socio para buscar la mayoría. Hay un 88% de probabilidades (casi 9 entre 10) de que el PSOE disponga de esas dos alternativas al mismo tiempo, lo que le permitiría negociar la investidura con Podemos o Ciudadanos en paralelo, sin estar en manos de uno de los dos.

El resultado provincia a provincia

Los mapas a continuación representan los escaños en juego, probables y (casi) seguros que tiene cada partido en cada circunscripción:

El voto útil no es un reclamo tan fuerte aquí como en unas elecciones generales, porque las provincias reparten al menos 11 escaños y eso hace que los cuatro grandes partidos sean competitivos en todas. Aún así es posible encontrar estrategias para algunos votantes, porque no todos los partidos tienen escaños en juego en todas las provincias.

Esta tabla resume los mismos resultados:

La lucha por el segundo puesto

Por último, la tabla siguiente representa la probabilidad que tiene cada partido de quedar en cada puesto por número de escaños. Aunque el PP es el segundo en la mayoría de encuestas, esa posición no está decidida. El PP tiene un 70% de opciones de ocuparla (7 de 10), pero Adelante Andalucía tiene un 17% (1 de 6) y Ciudadanos un 11% (1 de 11). 

Es importante interpretar bien los pronósticos de nuestro modelo. En el caso de los escaños, por ejemplo, las predicciones tienen horquillas de más 10 escaños, que pueden parecer excesivas, pero que no son caprichosas: reflejan el grado de precisión de las encuestas en el pasado. Estamos usando la misma metodología de nuestras predicciones en México, Colombia, Cataluña, Francia, Reino Unido, País Vasco o Galicia. Estos modelos convierten las encuestas en predicciones probabilísticas después de estudiar la precisión histórica de miles de sondeos. En el caso de las elecciones andaluzas, el modelo asume un error medio de dos puntos por partido.

Metodología de nuestro modelo. Las predicciones las produce un modelo estadístico basado en sondeos y en su precisión histórica. El modelo es similar al que usamos en México, Francia, Reino Unido o Cataluña. Funciona en tres pasos: 1) agregar y promediar las encuestas en Andalucía, 2) proyectar ese promedio sobre cada provincia, 3) incorporar la incertidumbre esperada, y 3) simular 10.000 elecciones para repartir escaños y calcular probabilidades.

Paso 1. Promediar las encuestas. Nuestro promedio tienen en cuenta una docena de sondeos para mejorar su precisión. Los datos han sido recopilados en su mayoría en Wikipedia. Solo se incluyen datos de encuestas publicadas hasta el día 26 de noviembre. En el caso del CIS se incluyen dos estimaciones, la original que ha publicado el centro y una estimación propia, a partir de sus datos brutos. El promedio está ponderado para dar distinto peso a cada encuesta según tres factores: el tamaño de la muestra, la casa encuestadora y la fecha.

Peso por muestra. Las encuestas con más entrevistas reciben más peso, según una ley decreciente (pasado cierto umbral, hacer más entrevistas aporta poco).

Encuestas repetidas. Ponderamos a la baja las encuestas repetidas de un mismo encuestador. La idea es sencilla: no queremos que una empresa que haga muchas encuestas domine el promedio.

Peso por fecha. El último factor es el más importante: queremos dar más peso a las encuestas recientes al calcular el promedio. Para conseguir eso asignamos pesos a los sondeos según una ley decreciente exponencial (por ejemplo, en este promedio una encuesta de hace 30 días recibe la mitad de peso que una encuesta de hoy). También definimos una franja de exclusión y eliminamos completamente las encuestas anteriores al estudio del CIS a finales de octubre.

Paso 2. Proyectar el promedio a cada provincia. Antes de calcular los escaños es necesario estimar el porcentaje de votos de cada partido en cada provincia. Para eso hacemos una proyección lineal del promedio de votos en toda Andalucía sobre cada región. La proyección tiene en cuenta resultados históricos en cada provincia (en las generales del 2016 y las autonómicas de 2015), pero también el sondeo preelectoral del CIS.

Paso 3. Incorporar la incertidumbre de las encuestas. Este es el paso más complicado y más importante. Necesitamos estimar la precisión esperada de los sondeos en Andalucía. ¿De qué magnitud son los errores habituales? ¿Cómo de probable es que se produzcan errores de 2, 3 o 5 puntos? Para responder esas preguntas hemos estudiado cientos de encuestas en España y miles internacionales.

Calibrar los errores esperados. Primero hemos estimado el error de las encuestas autonómicas en España. Hemos construido una base de datos con encuestas de siete elecciones desde 2012. El error absoluto medio (MAE) de los promedios de encuestas ha rondado los 2 puntos por partido. Eso significa que fueron habituales desviaciones de 3 o 4 puntos y que el margen de error se acerca a los 7 puntos para partidos alrededor del 30% de votos. Como siete elecciones son pocas para extraer conclusiones fuertes, hemos analizado también el acierto de las encuestas en las elecciones generales desde 1986, que es ligeramente inferior pero muy similar (1,9 puntos de error MAE).

Esos errores dependen al menos de dos cosas: del tamaño del partido y de la cercanía de las elecciones. Para tener en cuenta esos dos factores hemos recurrido a la base de datos de Jennings y Wlezien, recientemente publicada en Nature. Hemos analizado los errores de más de 4.100 encuestas en 241 elecciones de 19 países occidentales. Así hemos construido un modelo sencillo que estima el error MAE del promedio de votos estimado por las encuestas para cada partido, teniendo en cuenta: i) su tamaño (es más fácil estimar un partido que ronda el 5% en votos que uno que supera el 30%), y ii) los días que faltan hasta las elecciones (porque las encuestas mejoran al final). Por ejemplo, el error medio esperado para un partido con el 30% de votos cuando faltan dos semanas hasta la elección es de 2,8 puntos y el margen de error al 95% de confianza alcanza los 7 puntos.

Distribución. Para incorporar la incertidumbre al voto de cada partido en cada simulación utilizo uno distribución multivariable. Usamos distribuciones t-student en lugar de normales para que tengan colas más largas (curtosis): eso hace más probable que sucedan eventos muy extremos. Las ventajas de esa hipótesis la explica Nate Silver. El nivel de curtosis lo he estimado con la base de datos. Luego defino la matriz de covarianzas de estas distribuciones para que i) la suma de los votos no sobrepase el 100% (una idea de Chris Hanretty), y ii) consideren correlaciones entre candidatos cercanos (tomando datos del nivel de transferencias entre ellos entre 2015 y 2018, según el CIS). Por último, hay que escalar la amplitud de las matrices de covarianza para que las distribuciones de voto que resultan al final tengan el MAE y la amplitud esperados según la calibración.

Paso 4. Simular. El último paso consiste en ejecutar el modelo 10.000 veces. Cada iteración es una simulación de las elecciones con porcentajes de voto que varían según la distribución definida en el paso anterior. Los resultados en esas simulaciones permiten calcular las probabilidad que tiene cada partido de lograr cierto número de escaños, alcanzar la mayoría, quedar primero, etcétera.

Por qué encuestas. Nuestro modelo se basa por entero en encuestas. Existe la percepción de que los sondeos no son fiables, pero lo cierto es que las encuestas no lo han hecho mal últimamente. A nivel nacional fallaron por pocos puntos incluso con Trump o con el Brexit, y desde entonces se han estado bastante precisos en muchas elecciones, como pasó en México, Brasil, Colombia, Francia, Países Bajos, País Vasco, Galicia o Cataluña. Las encuestas raramente son perfectas, pero no existe ninguna alternativa que se haya demostrado mejor.