Método de transferencias de voto
La estimación de intención de voto a partir de matrices de transferencia es una técnica ampliamente utilizada en el análisis electoral para traducir los datos de encuesta en proyecciones de resultado.
A diferencia de la estimación directa (que toma la declaración de voto del entrevistado como única variable), este método incorpora como ponderación los resultados reales de las elecciones precedentes. Utilizando la encuesta para medir cómo se están redistribuyendo los apoyos respecto al punto de partida conocido. Las anteriores elecciones.
El resultado es una estimación más robusta frente a los sesgos habituales de la medición de la intención de voto, en particular el sesgo de deseabilidad social y las distorsiones en el recuerdo electoral, aunque su fiabilidad sigue siendo contingente a la calidad del trabajo de campo y a la correcta especificación de los flujos entre partidos.

🧮 ¿Cómo se realizan ReEstimaciones usando el Método de transferencias de voto?
Método de transferencias: un modelo sencillo como termómetro
1. Fundamentos del método: La estimación por transferencias de voto es un método de proyección que combina dos fuentes de información: los resultados electorales previos (recuerdo de voto en 2023) y una matriz de flujos de voto obtenida a partir de encuesta (matriz de transferencias).
Su objetivo es producir una estimación de intención de voto que no dependa exclusivamente de la declaración directa del entrevistado —sujeta a sesgos de deseabilidad social y recuerdo de voto— sino de la distribución observada de las transferencias entre partidos.
2. Matriz de transferencias: Es una matriz cuadrada de dimensión n×n (la imagen anterior de IPSOS es un ejemplo de ello), donde cada número recoge el porcentaje de votantes del partido j en las elecciones de 2023 que declaran intención de votar al partido i en la actualidad. Se obtiene cruzando la variable de recuerdo de voto (partido votado en las elecciones anteriores) con la variable de intención de voto (partido al que votaría hoy).
3. Cálculo de la estimación:
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