La pregunta es un poco vaga; déjame ilustrar por qué. Supongamos que estamos lanzando una moneda. ¿Qué tan seguros podemos estar de que el resultado será cara? Bueno, dado que es realmente difícil hacer una moneda injusta de apariencia justa, deberíamos poder decir con mucha confianza que mientras la moneda se vea justa, la probabilidad de cara es de aproximadamente el 50%. En cierto sentido, eso es lo seguros que estamos del resultado. Si realmente conocemos las probabilidades antes de que tenga lugar el experimento aleatorio, entonces, en cierto sentido, sabemos todo lo que hay que saber, por lo que la respuesta breve a su pregunta es que estamos exactamente tan seguros del resultado como lo permiten las probabilidades.
Sin embargo, rara vez conocemos las probabilidades, por lo que tenemos que usar cualquier información que tengamos para construir una estimación razonable. En el caso de utilizar los resultados de la encuesta, ¿cómo lo haría de forma intuitiva? Bueno, si la mayoría de los encuestados eligen al candidato X, entonces podría estar justificado al predecir que X ganará las elecciones.
¿Qué podría salir mal con esa línea de razonamiento? Bueno, muchas cosas, de verdad. En primer lugar, ¿a cuántas personas encuestaron? Solo grandes muestras te harán confiar en tu resultado. Cuanto más grande, mejor. ¿Qué tan grande es lo suficientemente grande? Depende. ¿Qué tan seguro quieres estar en el resultado? ¿Cuánto error puedes tolerar? ¿Cuánto estás dispuesto a gastar en una encuesta más grande? Para un tratamiento preciso de cómo se relacionan estas cosas, tome un libro de estadísticas y busque intervalos de confianza (o intervalos de credibilidad). Una buena encuesta tendrá una alta confianza, y el margen de error será pequeño en comparación con el margen por el que predice el ganador. Si los márgenes de error y la confianza no se publican, entonces la encuesta no tiene valor.
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Quizás lo más importante, ¿a quién encuestaron? Una buena encuesta tomará medidas firmes para garantizar que la elección de la muestra no influya en el resultado. Por lo general, la mejor manera de hacer esto es tomar una muestra aleatoria uniforme de toda la población en estudio, es decir, obtener una lista de todos los votantes registrados, obtener un generador de números aleatorios y usarlo para seleccionar la muestra de tal manera que cada es igualmente probable que se seleccione a una persona y luego obligar a todas esas personas a responder incondicionalmente su encuesta de manera honesta. No es necesario decir que, por una variedad de razones, esto rara vez es práctico, pero desafortunadamente, es exactamente la situación que la mayoría de los libros de estadísticas asumen. En el extremo opuesto, podría estar haciendo algo tan estúpido como solo sondear a los visitantes al sitio web de un candidato en particular, en cuyo caso la encuesta sería casi sin sentido, independientemente del tamaño de la muestra. Como regla general, no confíe en una encuesta si no cree que la muestra sea representativa de la población, y si la metodología no se publica, entonces la encuesta no tiene valor.
En resumen, use el sentido común y no confíe en las personas solo porque tienen números. Para un tratamiento más riguroso de la evidencia dada por una encuesta, lea sobre las estadísticas bayesianas y considere cómo condicionar todo lo que sabemos sobre la muestra.