Czy można wierzyć sondażom przedwyborczym? Wykorzystanie podejścia bayesowskiego do analizy rozbieżności między wynikami wyborów parlamentarnych w Polsce a danymi z badań sondażowych

• Authors: Paweł Matuszewski

Title variants

EN

Can Pre-Election Polls Be Believed? Use of a Bayesian Approach to Analyse the Disparity Between Parliamentary Election Results in Poland and Survey Data

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

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.

EN

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.

Keywords

PL

sondaże przedwyborcze; prognozy polityczne; Bayes; MCMC

EN

political forecasts; pre-election polls accuracy; election polling; Bayes; MCMC

• Publisher: Institute of Philosophy and Sociology, Polish Academy of Sciences
• Journal: Studia Socjologiczne
• Year: 2016
• Issue: 4(223)
• Pages: 253-276

Contributors

author

Paweł Matuszewski

• Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie, ul. Dewajtis 5, 01-815 Warszawa

References

• Aichholzer, Julian i Johanna Willmann. 2014. Forecasting Austrian National Elections: The Grand Coalition model. „International Journal of Forecasting” 30(1): 55–64.
• Armstrong, J. Scott. 2001. Combining Forecasts. W: J. S. Armstrong (red.). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Norwell: Kluwer, s. 417–439.
• Bélanger, Éric i Stuart Soroka. 2012. Campaigns and the Prediction of Election Outcomes: Can historical and campaign-period prediction models be combined? „Electoral Studies” 31(4): 702–714.
• Belli, Robert F., Michael W. Traugott, Margaret Young i Katherine A. McGonagle. 1999. Reducing Vote Overreporting in Surveys: Social Desirability, Memory Failure, and Source Monitoring. „Public Opinion Quarterly” 63(1): 90–108.
• Campbell, James E. 2012. Forecasting the Presidential and Congressional Elections of 2012: The Trial-Heat and the Seats-in-Trouble Models. „PS: Political Science & Politics” 45(04): 630–634.
• Campbell, James E. 2014. Issues in Presidential Election Forecasting: Election Margins, Incumbency, and Model Credibility. „PS: Political Science & Politics” 47(02): 301–303.
• Converse, Philip E. i Michael W. Traugott. 1986. Assessing the Accuracy of Polls and Surveys. „Science” 234(4780): 1094–1098.
• Dlaczego sondaże pobłądziły. 2010. (22.06.2010) http://www.archiwum.wyborcza.pl/Archiwum/1,0,7238148,20100622RP-DGW,Dlaczego_sondaze_pobladzily,zwykly.html, dostęp 18 luty 2015.
• Domański, Henryk i Agnieszka Kublik. 2014. Są też dobre sondaże. „Gazeta Wyborcza” 4 (20.02.2014).
• Fishbein, Martin i Fred S. Coombs. 1974. Basis for Decision: An Attitudinal Analysis of Voting Behavior. „Journal of Applied Social Psychology” 4(2): 95–124.
• Foucault, Martial i Richard Nadeau. 2012. Forecasting the 2012 French Presidential Election. „PS: Political Science & Politics” 45(02): 218–222.
• Gelman, Andrew i Gary King. 1993. Why are American Presidential Election Campaign Polls so Variable When Votes are so Predictable? „British Journal of Political Science” 23(4): 409–451.
• Graefe, Andreas. 2014. Accuracy of Vote Expectation Surveys in Forecasting Elections. „Public Opinion Quarterly” 78(S1): 204–232.
• Graefe, Andreas i J. Scott Armstrong. 2008. Forecasting Elections from Voters’ Perceptions of Candidates’ Ability to Handle Issues [MPRA Paper]. http://mpra.ub.uni-muenchen.de/13079 (dostęp 27.05.2015).
• Graefe, Andreas, J. Scott Armstrong, Randall J. Jones Jr. i Alfred G. Cuzán. 2014. Combining Forecasts: An application to elections. „International Journal of Forecasting” 30(1): 43–54.
• Groves, Robert M., Floyd J. Fowler, Mick P. Couper, James. M. Lepkowski, Eleanor Singer i Roger Tourangeau. 2009. Survey Methodology. Hoboken, N.J.: Wiley.
• Holbrook, Allyson L. i Jon A. Krosnick. 2010. Social Desirability Bias in Voter Turnout Reports Tests Using the Item Count Technique. „Public Opinion Quarterly” 74(1): 37–67.
• Hopmann, David N., Rens Vliegenthart, Claes D. Vreese i Erik Albæk. 2010. Effects of Election News Coverage: How Visibility and Tone Influence Party Choice. „Po¬litical Communication” 27(4): 389–405.
• Jackman, Simon. 2005. Pooling the Polls Over an Election Campaign. „Australian Journal of Political Science” 40(4): 499–517.
• Jackman, Simon. 2009. Bayesian Analysis for the Social Sciences. Chichester: John Wiley & Sons, Inc.
• Kruschke, John. 2014. Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan. San Diego, CA: Academic Press.
• Lebo, Matthew i Helmut Norpoth. 2011. Yes, Prime Minister: The Key to Forecasting British Elections. „Electoral Studies” 30(2): 258–263.
• Lewis-Beck, Michael S., Richard Nadeau i Éric Bélanger. 2004. General Election Forecasts in the United Kingdom: A Political Economy Model. „Electoral Studies” 23(2): 279–290.
• Lewis-Beck, Michael S. i Mary Stegmaier. 2010. Modele głosowania ekonomicznego. W: R. J. Dalton i H.-D. Klingemann (red.), Zachowania polityczne. T. 2. Warszawa: Oxford, WN PWN, s. 103–129.
• Lewis-Beck, Michael S. i Mary Stegmaier. 2011. Citizen forecasting: Can UK voters see the future? „Electoral Studies” 30(2): 264–268.
• Linzer, Drew A. 2013. Dynamic Bayesian Forecasting of Presidential Elections in the States. „Journal of the American Statistical Association” 108(501): 124–134.
• Markowski: Ratujmy sondaże wyborcze. 2015. (23.03.2015). http://wyborcza.pl/1,75478,17641464.html (dostęp 27.05.2015).
• Matuszewski, Paweł. 2013. Stan gospodarki a stosunek do rządu. Artefakty wynikające z modelu głosowania retrospektywnego. „Uniwersyteckie Czasopismo Socjologiczne” (8): 72–82.
• Matuszewski, Paweł. 2015. Techniki redukowania efektu oczekiwań społecznych w pytaniach o frekwencję wyborczą. „Studia Politologiczne” 37: 312–333.
• Miller, Michael K., Guanchun Wang, Sanjeev R. Kulkarni, H. Vincent Poor, Daniel N. Osherson, Jeff. R. Dewitt, Jonathan Knuckey i David Moon. 2012. Citizen Forecasts of the 2008 U.S. Presidential Election. „Politics & Policy” 40(6): 1019–1052.
• Norpoth, Helmut i Thomas Gschwend. 2010. The Chancellor Model: Forecasting German elections. „International Journal of Forecasting” 26(1): 42–53.
• Prawo i Sprawiedliwość przeciw sondażom. 2006. (28.08.2006). http://www.ar-chiwum.wyborcza.pl/Archiwum/1,0,4703439,20060828RP-DGW,PRAWO_I_SPRAWIEDLIWOSC_PRZECIW_SONDAZOM,.html (dostęp 18.02.2015).
• Rothenberg, Stuart. 2014. Election Forecasting and Public Opinion Polls. „PS: Political Science & Politics” 47(02): 336–338.
• Rothschild, David i Neil Malhotra. 2014. Are public opinion polls self-fulfil-ling prophecies? „Research & Politics” 1(2) (http://rap.sagepub.com/content/1/2/2053168014547667, dostęp 27.05.2015).
• Rothschild, David i Justin Wolfers. 2011. Forecasting Elections: Voter Intentions Versus Expectations (SSRN Scholarly Paper No. ID 1884644). Rochester, NY: Social Science Research Network. http://papers.ssrn.com/abstract=1884644, dostęp 27.05.2015.
• Schoen, Harald, Daniel Gayo-Avello, Panagiot Takis Metaxas, Eni Mustafaraj, Markus Strohmaier i Peter Gloor. 2013. The Power of Prediction with Social Media. „Internet Research” 23(5): 528–543.
• Sobczyk, Mieczysław. 2002. Statystyka. Warszawa: WN PWN.
• Socjologia w kampanii wyborczej 2005. Stanowisko Polskiego Towarzystwa Socjologicznego. 2005. https://polacywybieraja.wordpress.com/2010/06/23/socjologi-a-w-kampanii-wyborczej-2005-stanowisko-polskiego-towarzystwa-socjologiczne go/ (dostęp 27.05.2015).
• Sondaż nasz codzienny. 2004. (23.04.2004). http://www.archiwum.wyborcza.pl/Ar-chiwum/1,0,4040366,20040423RP-CTR,Sondaz_nasz_codzienny,.html (dostęp 18.02.2015).
• Sondażokracja. 2004. (04.09.2004). http://www.archiwum.wyborcza.pl/Archiwum/1,0,4022064,20040409RP-DGW,Sondazokracja,.html (dostęp 18.02.2015).
• Sondażowa nerwica. 2004. (09.04.2004). http://www.archiwum.wyborcza.pl/Archiwum/1,0,4022078,20040409RP-DGW,Sondazowa_nerwica,.html (dostęp 18.02.2015).
• Soroka, Stuart, Marc A. Bodet, Lori Young i Blake Andrew. 2009. Campaign News and Vote Intentions. „Journal of Elections, Public Opinion and Parties” 19(4): 359–376.
• Strömbäck, Jesper. 2012. The Media and their Use of Opinion Polls: Reflecting and Shaping Public Opinion. W: C. Holtz-Bacha i J. Strömbäck (red.). Opinion Polls and the Media: Reflecting and Shaping Public Opinion. New York: Palgrave Macmillan, s. 1–22.
• Traugott, Michael W. 2015. Alternative Methods for Estimating Election Outcomes. „Estudios Publicos” 137: 7–42.
• Visser, Penny, Allyson L. Holbrook i Jon A. Krosnick. 2008. Knowledge and Attitudes. W: W. Donsbach i M. W. Traugott (red.). The SAGE Handbook of Public Opinion Research. London: SAGE Publications Ltd, s. 127–140.
• Wielka kompromitacja sondażowni. Dlaczego sondaże nie przewidziały wyniku wyborów? 2015. (13.05.2015). http://opinie.newsweek.pl/wyniki-wyborow-prezydenckich-a-sondaze-blamaz-sondazowni-newsweek-pl,artykuly,363070,1.html (dostęp 14.05.2015).
• Wybory prezydenckie 2015: Dlaczego sondaże przed I turą okazały się dalekie od prawdy? 2015. (12.05.2015). http://polska.newsweek.pl/wyniki-wyborow-prezydenckich-sondaze-wyniki-i-tury,artykuly,363029,1.html (dostęp 14.05.2015).
• Yasseri, Taha i Jonathan Bright. 2015. Predicting elections from online information flows: towards theoretically informed models (http://arxiv.org/abs/1505.01818, dostęp 10.09.2015).
• Za błędne sondaże wyborcze odpowiedzialne są głównie media. 2015. (21.11.2005). http://wiadomosci.wp.pl/kat,1342,title,Za-bledne-sondaze-wyborcze-odpowiedzia lne-sa-glownie-media,wid,8097525,wiadomosc.html (dostęp 17.06.2015).