“Prejudice is a great time saver. You can form opinions without having to get the facts.” – E. B. White
Aciertos y desaciertos
Las encuestas tuvieron una buena jornada ayer. Invamer , CNCSocial , Cifras y Conceptos , Guarumo y AtlasIntel capturaron juntas el orden de todas consultas. Los mayores aciertos fueron el Pacto Histórico y los mayores desaciertos fueron sobreestimar al ganador de la Coalición Centro Esperanza y subestimar a ganador de la Coalición Equipo por Colombia.
Veamos cada una de las consultas por separado.
🟨 Pacto Histórico
Todas las encuestas acertaron en precisión de proporción de votos y orden de los candidatos. Dado que era la consulta con las más amplias diferencias entre los candidatos, era de esperarse que una muestra bien tomada, incluso pequeña, detectara esas diferencias.
Ver código # Paquetes ####
library ( tidyverse )
library ( plotly )
consultas_pacto <- readr :: read_delim ( "https://raw.githubusercontent.com/nelsonamayad/Elecciones-presidenciales-2022/main/Encuestas%202022/consultas.csv" , delim = "," , locale = locale ( encoding = "UTF-8" ) ) %>%
# Adjust date
dplyr :: mutate ( fecha = lubridate :: as_date ( fecha ) ) %>%
# Resultados consultas
dplyr :: bind_rows ( consultas_resultados ) %>%
dplyr :: mutate ( candidato = ifelse ( str_detect ( candidato ,"alosa" ) ,"Enrique Penalosa" ,candidato ) ) %>%
# Filtrar consulta
dplyr :: filter ( consulta %in% c ( "Pacto Historico" ,"Resultado" ) ) %>%
# Margenes de error
dplyr :: mutate ( int_voto_max = int_voto + margen_error ,
int_voto_min = int_voto - margen_error ) %>%
# Plot
ggplot ( aes ( x= candidato %>% reorder ( desc ( votos ) ) ,y= int_voto ) ) +
geom_point ( aes ( shape= encuestadora ,color= encuestadora ,
text = paste ( 'Candidato: ' , candidato ,
'<br>Intencion de voto/% votacion:' , paste ( int_voto ,"%" ) ,
'<br>Votos:' , prettyNum ( votos , big.mark = " " ) ,
'<br>Encuestadora/Resultado:' ,encuestadora ) ) ,size= 5 ,show.legend = FALSE ) +
coord_flip ( ) +
theme ( legend.position = "bottom" ,
legend.title = element_blank ( ) ,
legend.key= element_blank ( ) ,
panel.background = element_rect ( fill= "white" ,color= "white" ) ,
strip.background = element_rect ( fill= "white" ,color= "white" ) ) +
labs ( x= "" ,y= "\n% votos" ) +
scale_shape_manual ( values= c ( 4 ,5 ,16 ,17 ,10 ) ) + #
scale_color_manual ( values= c ( "gold2" ,"gold2" ,"gold2" ,"gold2" ,"#ff4800" ) )
# ggplotly ####
ggplotly ( consultas_pacto , tooltip = "text" )
🟩 Centro Esperanza
Las encuestas sobrestimaron a Sergio Fajardo y a Alejandro Gaviria, y subestimaron a Carlos Amaya. Acertaron en la votación de Juan Manuel Galan y Jorge Enrique Robledo.
Ver código # Paquetes ####
library ( tidyverse )
library ( plotly )
consultas_centro <- readr :: read_delim ( "https://raw.githubusercontent.com/nelsonamayad/Elecciones-presidenciales-2022/main/Encuestas%202022/consultas.csv" , delim = "," , locale = locale ( encoding = "UTF-8" ) ) %>%
# Adjust date
dplyr :: mutate ( fecha = lubridate :: as_date ( fecha ) ) %>%
# Resultados consultas
dplyr :: bind_rows ( consultas_resultados ) %>%
dplyr :: mutate ( candidato = ifelse ( str_detect ( candidato ,"alosa" ) ,"Enrique Penalosa" ,candidato ) ) %>%
# Filtrar consulta
dplyr :: filter ( consulta %in% c ( "Centro Esperanza" ,"Resultado" ) ) %>%
# Margenes de error
dplyr :: mutate ( int_voto_max = int_voto + margen_error ,
int_voto_min = int_voto - margen_error ) %>%
#Order
dplyr :: mutate ( candidato = factor ( candidato ,levels= c ( "Jorge Enrique Robledo" ,"Alejandro Gaviria" ,"Carlos Amaya" ,"Juan Manuel Galan" ,"Sergio Fajardo" ) ) ) %>%
# Plot
ggplot ( aes ( x= candidato ,y= int_voto ) ) +
geom_point ( aes ( shape= encuestadora ,color= encuestadora ,
text = paste ( 'Candidato: ' , candidato ,
'<br>Intencion de voto/% votacion:' , paste ( int_voto ,"%" ) ,
'<br>Votos:' , prettyNum ( votos , big.mark = " " ) ,
'<br>Encuestadora/Resultado:' ,encuestadora ) ) ,size= 5 ,show.legend = FALSE ) +
coord_flip ( ) +
theme ( legend.position = "bottom" ,
legend.title = element_blank ( ) ,
legend.key= element_blank ( ) ,
panel.background = element_rect ( fill= "white" ,color= "white" ) ,
strip.background = element_rect ( fill= "white" ,color= "white" ) ) +
labs ( x= "" ,y= "\n% votos" ) +
scale_shape_manual ( values= c ( 4 ,5 ,16 ,17 ,10 ) ) + #
scale_color_manual ( values= c ( "forestgreen" ,"forestgreen" ,"forestgreen" ,"forestgreen" ,"#ff4800" ) )
# ggplotly ####
ggplotly ( consultas_centro , tooltip = "text" )
Consulta Centro Esperanza
🟦 Equipo por Colombia
Las encuestas estuvieron muy lejos de detectar el resultado de esta consulta. Antes del 13 de marzo, 3 candidatos estaban disputándose el primer lugar, pero Federico Gutierrez superó por un amplio márgen a Alex Char y a David Barguil.
Ver código # Paquetes ####
library ( tidyverse )
library ( plotly )
consultas_equipo <- readr :: read_delim ( "https://raw.githubusercontent.com/nelsonamayad/Elecciones-presidenciales-2022/main/Encuestas%202022/consultas.csv" , delim = "," , locale = locale ( encoding = "UTF-8" ) ) %>%
# Adjust date
dplyr :: mutate ( fecha = lubridate :: as_date ( fecha ) ) %>%
# Resultados consultas
dplyr :: bind_rows ( consultas_resultados ) %>%
dplyr :: mutate ( candidato = ifelse ( str_detect ( candidato ,"alosa" ) ,"Enrique Penalosa" ,candidato ) ) %>%
# Filtrar consulta
dplyr :: filter ( consulta %in% c ( "Equipo por Colombia" ,"Resultado" ) ) %>%
# Margenes de error
dplyr :: mutate ( int_voto_max = int_voto + margen_error ,
int_voto_min = int_voto - margen_error ) %>%
#Order
dplyr :: mutate ( candidato = factor ( candidato ,levels= c ( "Enrique Penalosa" ,"Aydee Lizarazo" ,"David Barguil" ,"Alex Char" ,"Federico Gutierrez" ) ) ) %>%
# Plot
ggplot ( aes ( x= candidato ,y= int_voto ) ) +
geom_point ( aes ( shape= encuestadora ,color= encuestadora ,
text = paste ( 'Candidato: ' , candidato ,
'<br>Intencion de voto/% votacion:' , paste ( int_voto ,"%" ) ,
'<br>Votos:' , prettyNum ( votos , big.mark = " " ) ,
'<br>Encuestadora/Resultado:' ,encuestadora ) ) ,size= 5 ,show.legend = FALSE ) +
coord_flip ( ) +
theme ( legend.position = "bottom" ,
legend.title = element_blank ( ) ,
legend.key= element_blank ( ) ,
panel.background = element_rect ( fill= "white" ,color= "white" ) ,
strip.background = element_rect ( fill= "white" ,color= "white" ) ) +
labs ( x= "" ,y= "\n% votos" ) +
scale_shape_manual ( values= c ( 4 ,5 ,21 ,16 ,17 ,10 ) ) + #
scale_color_manual ( values= c ( "#2578B6" ,"#2578B6" ,"#2578B6" ,"#2578B6" ,"#2578B6" ,"#ff4800" ) )
# ggplotly ####
ggplotly ( consultas_equipo , tooltip = "text" )
Consulta Equipo por Colombia
Cómo citar BibTeX
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author = {{Recetas Electorales}},
title = {🗳️ Calentando el horno, las consultas},
date = {2022-03-14},
url = {https://www.recetas-electorales.com/elecciones/2022-colombia/2022-03-14-consultas/2022-consultas.html},
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