Sesgo de no-respuesta y modelos de superpoblación en encuestas electorales

El sesgo de no-respuesta (y, en menor medida, el error de respuesta) se ha convertido en la principal fuente de error de las predicciones electorales en España. Las técnicas de post-estratificación y los estimadores ratio utilizados actualmente por la industria demoscópica no muestran una capacidad suficiente para corregir los sesgos introducidos durante la recogida de datos. Este trabajo revela cómo un uso más eficiente de la información electoral extramuestral disponible permitiría mejorar sensiblemente la precisión de las estimaciones y muestra, utilizando técnicas de simulación, que ello podría venir acompañado de diseños muestrales más baratos. El estudio, no obstante, concluye que la especificación utilizada en esta investigación no constituye una panacea y señala que existe todavía margen para la corrección del sesgo de norespuesta, apuntando diversas posibilidades de investigación futura. Nonresponse bias (and, to a lesser extent, measurement error) has become the main source of error for electoral forecasts in Spain. Although the post-stratification techniques and ratio estimators currently used in the polling industry reduce deviations, they do not show enough capacity to mend the biases introduced when collecting data. This research reveals how a more efficient use of the electoral information available outside the sample could help to significantly improve the accuracy of predictions, and uses simulation techniques to show that this may be accompanied by less expensive sampling designs. The analysis, nevertheless, also concludes that the proposed specification is not a panacea and affirms that there is still scope for reducing nonresponse bias, pointing to several issues for future research.