Cómo se realizó esta encuesta
A continuación se detallan los principales aspectos que debe saber sobre esta encuesta del Times/Siena:
• Los encuestadores hablaron con 1.695 votantes registrados en todo el país del 3 al 6 de septiembre de 2024.
• Las encuestas de Times/Siena se realizan por teléfono, con entrevistadores en vivo en inglés y español. Aproximadamente el 96% de los encuestados fueron contactados por teléfono celular para esta encuesta.
• Los votantes son seleccionados para la encuesta de una lista de votantes registrados. Esta lista contiene información sobre las características demográficas de cada votante registrado, lo que nos permite asegurarnos de llegar al número correcto de votantes de cada partido, raza y región. Para esta encuesta, los investigadores hicieron casi 194.000 llamadas a casi 104.000 votantes.
• Para garantizar que los resultados reflejen a toda la población votante, no solo a aquellos que quieren participar en una encuesta, damos más peso a los encuestados de grupos demográficos que están subrepresentados entre los encuestados, como las personas sin un título universitario. Puedes ver más información sobre las características de nuestros encuestados y la muestra ponderada al final de la página, en “Composición de la muestra”.
• El margen de error muestral de la encuesta entre los votantes probables es de más o menos 2,8 puntos porcentuales. En teoría, esto significa que los resultados deberían reflejar la opinión de toda la población la mayor parte del tiempo, incluso si muchas otras cuestiones crean fuentes adicionales de error. Al calcular la diferencia entre dos valores, como la ventaja de un candidato en una carrera, el margen de error es el doble.
Si desea obtener más información sobre cómo se realiza la encuesta de The Times/Siena y por qué, puede ver las respuestas a las preguntas frecuentes y enviar sus propias preguntas aquí.
Metodología completa
La encuesta del New York Times/Siena College a 1.695 votantes registrados en todo el país, incluidos 1.374 que completaron la encuesta completa, se realizó en inglés y español en teléfonos móviles y fijos del 3 al 6 de septiembre de 2024. El margen de error de muestreo es de más o menos 2,8 puntos porcentuales para el electorado probable y más o menos 2,6 puntos porcentuales para los votantes registrados. Entre quienes respondieron la encuesta completa, el margen de error de muestreo es de más o menos 3,2 puntos porcentuales para el electorado probable y de más o menos 3,0 puntos porcentuales para los votantes registrados.
Muestra
La encuesta es una muestra estratificada ajustada según la tasa de respuesta de los electores registrados en el expediente electoral L2. La muestra fue seleccionada por The New York Times en varias etapas para tener en cuenta la cobertura telefónica diferencial, la falta de respuesta y la variación significativa en la productividad de los números de teléfono por estado.
Primero, los archivos fueron seleccionados por estado. Para corregir el sesgo de falta de cobertura, el archivo de votantes L2 se estratificó por distrito electoral, partido, raza, género, estado civil, tamaño del hogar, historial de participación, edad y propiedad de la vivienda. Para cada estrato se calculó la proporción de personas registradas con un número de teléfono y la tasa de respuesta promedio esperada. La tasa de respuesta promedio esperada se basó en un modelo unitario de falta de respuesta en encuestas anteriores del Times/Siena. El peso de la selección inicial fue igual a la inversa de la cobertura telefónica promedio de un estrato y la tasa de respuesta modelada. Para los encuestados con varios números de teléfono en el archivo L2, se seleccionó el número con la tasa de respuesta modelada más alta.
En segundo lugar, se seleccionaron registros estatales para la muestra nacional. El número de registros seleccionados por estado se basó en un patrón unitario de falta de respuesta en encuestas nacionales anteriores del Times/Siena basadas en el estado, la calidad del número de teléfono y otras características demográficas y políticas. La proporción de archivos estatales fue igual a la inversa de la tasa promedio de respuesta de los archivos estatales, dividida por la suma nacional de las ponderaciones.
Configuración
La muestra se estratificó por partido político, raza y región y fue realizada por el Siena College Research Institute, con trabajo de campo adicional realizado por ReconMR y el Centro de Investigación de Políticas y Opinión Pública de la Universidad Winthrop en Carolina del Sur. Los investigadores pidieron hablar con la persona cuyo nombre aparecía en el registro de votantes y finalizaron la entrevista si la persona no estaba disponible. En total, el 96% de los encuestados fueron contactados por teléfono móvil.
El instrumento fue traducido al español por ReconMR. Los entrevistadores bilingües comenzaron la entrevista en inglés y se les indicó que siguieran el ejemplo del encuestado para determinar si realizarían la encuesta en inglés o español. Los encuestados monolingües de habla hispana que inicialmente fueron contactados por entrevistadores de habla inglesa fueron contactados nuevamente por entrevistadores de habla hispana. En general, el 15% de las entrevistas entre los hispanos declarados se realizaron en español, incluido el 23% de las entrevistas ponderadas.
Una entrevista se consideró completa para su inclusión en la pregunta de la prueba de votación si el encuestado no abandonó la encuesta antes de completar las dos variables autoinformadas utilizadas para la ponderación (edad y nivel educativo) y había respondido al menos una de las preguntas de la prueba de votación en edad, nivel educativo o elección presidencial.
Ponderación: votantes registrados
La encuesta fue ponderada por The Times utilizando el paquete de software de encuestas R de varios pasos.
Primero, se ajustó la muestra para tener en cuenta la probabilidad desigual de selección por estrato.
En segundo lugar, se ponderó la muestra para que coincidiera con los parámetros basados en los archivos de votantes con respecto a las características de los votantes registrados.
Se utilizaron los siguientes objetivos:
• Partido (registro de partido si está disponible en el estado, de lo contrario clasificación basada en la participación en primarias partidistas si está disponible en el estado, de lo contrario clasificación basada en un modelo de opciones de voto en encuestas anteriores del Times/Siena) dependiendo de si se modela la raza del encuestado como blanco o no blanco (modelo L2)
• Edad (edad autodeclarada o edad que aparece en el padrón electoral si el encuestado se niega) por sexo (L2)
• Raza o etnia (modelo L2)
• Educación (cuatro categorías de nivel educativo autoinformado, ponderadas para coincidir con los objetivos basados en el NYT derivados de las encuestas del Times/Siena, los datos del censo y el archivo de votantes L2)
• Raza blanca/no blanca por educación universitaria o no universitaria (modelo L2 de raza ponderado para coincidir con los objetivos basados en el NYT para la educación autoinformada)
• Estado civil (modelo L2)
• Adhesión a la propiedad (modelo L2)
• Región nacional (clasificaciones del NYT por estado)
• Historial de participación (clasificaciones del NYT basadas en datos L2)
• Método de votación en las elecciones de 2020 (clasificaciones del NYT basadas en datos L2)
• Estatus Metropolitano (Esquema de Clasificación de Condados Urbanos-Rurales del NCHS 2013)
• Nivel educativo de las zonas censales
Finalmente, la muestra de encuestados que completaron todas las preguntas de la encuesta recibió el mismo peso, al igual que el resultado de la pregunta sobre las carreras de caballos en las elecciones generales (incluidos los candidatos a favor) en la muestra completa.
Ponderación: electorado probable
La encuesta fue ponderada por The Times utilizando el paquete de software de encuestas R de varios pasos.
Primero, las muestras se ajustaron para tener en cuenta la probabilidad desigual de selección por estrato.
En segundo lugar, la ponderación de la primera etapa se ajustó para tener en cuenta la probabilidad de que un registrante votara en las elecciones de 2024, basándose en un modelo de participación en las elecciones de 2020.
En tercer lugar, se ponderó la muestra para que coincidiera con los objetivos de composición del probable electorado. Los objetivos probables de composición del electorado se obtuvieron agregando las estimaciones de participación a nivel individual descritas en el paso anterior para aquellos registrados en el archivo electoral L2. Las categorías utilizadas para la ponderación fueron las mismas mencionadas anteriormente para los votantes registrados.
En cuarto lugar, se ajustó el probable peso inicial del electorado para incorporar la intención de voto autoinformada. Cuatro quintas partes de la probabilidad final de un registrante de votar en las elecciones de 2024 se basaron en su puntaje de participación modelado ex ante y una quinta parte en sus intenciones autoinformadas, basadas en encuestas anteriores del Times/Siena, incluida una penalización por mantener cuentas para las elecciones de 2024. tendencia de los encuestados a votar en mayor proporción que los no encuestados. La probable ponderación final del electorado fue igual a la ponderación del electorado modelada, multiplicada por la probabilidad de participación final y dividida por la probabilidad de participación modelada ex ante.
Finalmente, la muestra de encuestados que completaron todas las preguntas de la encuesta recibió el mismo peso, al igual que el resultado de la pregunta sobre las carreras de caballos en las elecciones generales (incluidos los candidatos a favor) en la muestra completa.
El margen de error representa el efecto del diseño de la encuesta, una medida de la pérdida de poder estadístico debido al diseño y la ponderación de la encuesta. El efecto del diseño para la muestra completa es 1,38 para el electorado probable y 1,21 para los votantes registrados. El efecto del diseño para la muestra de entrevistas completadas es 1,43 para el electorado probable y 1,26 para los votantes registrados.
Históricamente, el error del percentil 95 de las encuestas de The Times/Siena ha sido de más o menos 5,1 puntos porcentuales en las encuestas realizadas en las últimas tres semanas antes de una elección. Los errores reales incluyen fuentes de error más allá del error de muestreo, como el sesgo de falta de respuesta, el error de cobertura, los cambios tardíos entre los votantes indecisos y el error de estimación de la composición del electorado.
