- Tytuł:
-
Czy można wierzyć sondażom przedwyborczym? Wykorzystanie podejścia bayesowskiego do analizy rozbieżności między wynikami wyborów parlamentarnych w Polsce a danymi z badań sondażowych
Can Pre-Election Polls Be Believed? Use of a Bayesian Approach to Analyse the Disparity Between Parliamentary Election Results in Poland and Survey Data - Autorzy:
- Matuszewski, Paweł
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/427703.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
- Tematy:
-
sondaże przedwyborcze
prognozy polityczne
Bayes
MCMC
political forecasts
pre-election polls accuracy
election polling - Opis:
-
Celem artykułu jest określenie tego, jak dobrze sondaże przedwyborcze potrafią przewidywać wyniki wyborów parlamentarnych oraz od czego zależy trafność tych prognoz. Zmiennymi wyjaśnianymi jest poprawne wskazanie zwycięskiego komitetu oraz wyniku wyborczego poszczególnych opcji politycznych biorących udział w wyborach. Pierwszą zmienną wyjaśniającą jest czas między badaniem a datą wyborów. Drugą zmienną wyjaśniającą jest różnica wskazań między dwoma komitetami o największym poparciu. Dane empiryczne obejmują wyniki sondaży w okresie 12 miesięcy przed wyborami parlamentarnymi w Polsce od 1993 do 2015 roku. W analizie wykorzystano bayesowski model hierarchiczny i symulację Monte Carlo. Częściowo potwierdziły się hipotezy, które wskazywały, że zdolność sondaży do przewidywania największego poparcia i do wskazania wyników wyborczych poszczególnych komitetów jest tym większa, im bliżej do wyborów. W pełni potwierdziła się hipoteza, że sondaże tym lepiej wskazują zwycięski komitet, im większa jest różnica między sondażowym poparciem dwóch głównych oponentów.
The aim of this article is to determine how well pre-election polls can predict the results of parliamentary elections, and what determines the accuracy of these predictions. The dependent variables are 1) the correct indication of the winning party and 2) the accuracy of election surveys in forecasting voters’ support. The first independent variable is the time between the poll and the date of the election. The second explanatory variable is the difference in results between the two parties with the greatest support. This study uses data from all publicly available polls that took place in the 12 months before every parliamentary election in Poland from 1993 to 2015. The analysis uses Bayesian hierarchical modeling and Markov Chain Monte Carlo simulation. The results show that the average probability that a pre-election poll will correctly predict the winning party is around 80%, whereas the probability that it will correctly predict the distribution of voters’ support (with 3% error margin) is around 50%. The evidence partially proved that the forecasting accuracy of an election poll is the better the closer the poll is taken to the date of the election. It was also proved that the ability of a poll to predict the winner is better the greater the gap between the survey results of the two leading parties. - Źródło:
-
Studia Socjologiczne; 2016, 4(223); 253-276
0039-3371 - Pojawia się w:
- Studia Socjologiczne
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł