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“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.
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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.
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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.
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¿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.
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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
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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.
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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”.
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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
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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
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