JorgeF
Forero Regular
Otro disparate del video, es la parte donde dicen que la regla del TSE para el recuento, cuando la diferencia entre candidatos es igual o menor al 2% es demasiado restrictiva, porque el error de muestreo de las encuestas es regularmente 3%.
Seguro los creadores del video fueron asesorados por los mismos estudiantes de la Escuela de Estadística que hicieron al encuesta de 5000 personas de muestra.
El erro de muestra de las encuestas es de 3% porque el tamaño de la muestra es levemente superiro a 1000 personas. Sabemos por la Ley de los Grandes Números (LGN) que el error de muestra cae fuertemente al aumentar la muestra al inicio, y luego lo hace lentamente. Por eso una muestra de 1000 personas es bastante representativa de la población, con un error de +/- 3%.
Pero en una elección, la "muestra" tiene un tamaño de millones. Eso significa que equivale a una encuesta con un error de muestreo bastante bajo.
En particular, con el padrón actual, y asumiendo un abstencinismo de 30%, estamos hablando de una muestra de 2 millones de personas. Con este número de personas, el error de muestra equivalente no es 3%, sino apenas 0,07%. Por ende, la diferencia de 2% es mucho más que suficiente para tomar en cuenta cualquier posible error de conteo.
Seguro los creadores del video fueron asesorados por los mismos estudiantes de la Escuela de Estadística que hicieron al encuesta de 5000 personas de muestra.
El erro de muestra de las encuestas es de 3% porque el tamaño de la muestra es levemente superiro a 1000 personas. Sabemos por la Ley de los Grandes Números (LGN) que el error de muestra cae fuertemente al aumentar la muestra al inicio, y luego lo hace lentamente. Por eso una muestra de 1000 personas es bastante representativa de la población, con un error de +/- 3%.
Pero en una elección, la "muestra" tiene un tamaño de millones. Eso significa que equivale a una encuesta con un error de muestreo bastante bajo.
En particular, con el padrón actual, y asumiendo un abstencinismo de 30%, estamos hablando de una muestra de 2 millones de personas. Con este número de personas, el error de muestra equivalente no es 3%, sino apenas 0,07%. Por ende, la diferencia de 2% es mucho más que suficiente para tomar en cuenta cualquier posible error de conteo.
