bu CBS Haberleri Savaş Alanı Takibi seçmenlerin aklından geçenleri açıklayarak ve 2020 kampanyası boyunca her eyalette düzenli olarak ABD başkanlık seçimlerinin ayrıntılı anlık görüntülerini sağlayarak geri döndü. Buna ek olarak belirli bir hafta içinde, Battleground Tracker haritası her eyalette en iyi tahminlerimizi ve başkanlık yarışı puanlarımızı içerir. Bu, kapsamlı anket yaptığımız eyaletleri ve az sayıda seçmenle anket yaptığımız ancak çok sayıda başka veriye sahip olduğumuz eyaletleri içerir.
Battleground Tracker tam olarak nedir ve sayılar nereden geliyor? İşte bilmeniz gereken beş şey.
1. Bu seçimi anlamak için eyalet eyalet gidin
biz alırız eyalet bazında Cumhurbaşkanlığı ulusal halk oylamasıyla değil, Seçim Kurulunda kazanıldığından, ırkı tanımlamaya ve kamuoyunu ölçmeye yönelik bir yaklaşım. Gerçekten de, ulusal anketlere çok fazla güvenmek yanıltıcı olabilir, çünkü.
Battleground Tracker, rekabetçi olanlara odaklanarak bireysel eyaletlere bakar. Ve her adayın mevcut desteğini seçim oyları puan tablosuna çeviriyoruz. Eyalet bazında yaklaşımımız aynı zamanda ülkenin farklı bölgelerindeki seçmenlerin bu yılki adaylar, ulusal meseleler ve yerel meseleler hakkında ne düşündükleri ve hissettikleri hakkında bir fikir veriyor.
2. Bir anketten daha fazlası
Ülke genelindeki seçmenleri araştırmak, Battleground Tracker’ın ayrılmaz bir parçası olsa da, bu, tipik anketinizden daha fazlasıdır. Bu gerçekten büyük bir veri projesi. Oylama, seçmen dosyalarını birleştiriyoruz ( L2 Siyasi), ABD Nüfus Sayımı verileri ve her eyalette neler olup bittiğine dair net bir resim elde etmek için tarihsel eğilimler.
İşte bu kombinasyonu nasıl bir araya getirdik:
- Tipik bir anketten çok daha büyük örneklem büyüklüklerini (on binlerce) içeren anketimizden farklı türdeki seçmenlerin hangi adayları desteklediğini biliyoruz;
- Seçmen dosyalarından ve nüfus sayımı verilerinden, her eyalette ve ilçede onlar gibi kaç kişinin olduğunu ve katılım tarihlerini biliyoruz;
- Ve her eyaletin önceki seçim sonuçlarını biliyoruz, bu da 2020 tahminlerimizi yakın tarihe bağlamamızı sağlıyor.
Bu yaklaşım, eyaletlerde çok fazla oylama yapılmadan daha iyi tahminler sağlar. Örneğin 2016’da Michigan veya Wisconsin gibi bazı eyaletlerde yapılan kıt anketler, bazılarının göründükleri kadar rekabetçi olmadıklarına inanmalarına neden oldu. Bu devletlerin aynı şeylerle dolu olduğu düşünülürse bu resim daha da iyileştirilebilirdi. çeşitler Seçmenlerin başka yerlerde Cumhuriyetçi Parti’ye kayması.
Tüm bu verileri, katmanlaşma sonrası (MRP) ile çok düzeyli regresyon adı verilen istatistiksel bir teknik kullanarak birleştiriyoruz. Bu yöntemin bir avantajı, belirli bir duruma ilişkin resmimizi bilgilendirmek için tüm ülkedeki eğilimleri kullanmamızdır. Örneğin, Ortabatı’da beyaz işçi sınıfı seçmenlerinin desteklerini değiştirdiğini görürsek, Michigan’ı daha kesin olarak tahmin etmek için bu bilgiyi kullanırız. ile veri toplama ve modelleme konusunda işbirliği yapıyoruz. YouGovbizim ortak üzerine inşa ve bu yılki başkanlık ön seçimlerinde. (MRP ile ilgili daha fazla detay için aşağıya kaydırabilirsiniz.)
3. Tahminleri değil, anlık görüntüleri düşünün
Bizim işimiz size ırkların nerede durduğunu söylemek bugün ve nedenini ve neyin değişebileceğini açıklayın. Kampanya süresince, seçmenler adaylara daha aşina olacak ve bazıları fikirlerini değiştirecek. Örneğin 2016 yılında, geç karar veren seçmenler Donald Trump’ı kilit eyaletlerde zafere taşıdı.
Bir seçim tahmininden farklı olarak, her adayın akım destek, bu noktaya kadar topladığımız tüm verileri dahil ederek. Örneğin, 3 puanlık bir hata payı olan bir eyalette Joe Biden’ı %49 olarak tahmin edersek, oradaki desteğinin %46 ile %52 arasında olduğundan eminiz. bugünnihai sonucun bu aralıkta olacağından değil.
Benzer şekilde, derecelendirmelerimiz yarışın mevcut durumunu yansıtmaktadır. Bugün bir partiye meyleden bir devlet, daha rekabetçi hale gelirse, yolun aşağısına inen bir devlet olarak yeniden sınıflandırılabilir. Yarış puanlarımız kısmen bu tahmine, tahmindeki olası hatanın boyutuna ve ayrıca her bir eyaletin yakın tarihindeki ve mevcut kampanyadaki eğilimlere dayanmaktadır.
Burada ileriye dönük belirsizliği açıklayacak hiçbir şey yok – örneğin değişen ekonomik koşullar veya hız treni tartışmaları hakkında hiçbir şey. İlk oylama yapılmadan önce hareket olmasını bekliyoruz, bu nedenle sonbahar boyunca her şeyi düzenli olarak güncelleyeceğiz.
4. Seçim senaryoları
Bu da bizi senaryolara getiriyor. Yolun aşağısında, Battleground Tracker, seçimin nasıl gelişebileceğine dair makul senaryolar sunacak. Bunu, istatistiksel simülasyonun bir kombinasyonunu kullanarak ve modelimizin altında yatan bazı varsayımlarda ince ayar yaparak gerçekleştireceğiz. Aralık olası sonuçlardandır.
İşte bir örnek. Çözülmesi en zor şeylerden biri katılım olacaktır: oy vermeye gerçekten kim zahmet edecek? Kimin oy kullanacağını modellemek, koronavirüs pandemisinin bu yıl daha da zorlu hale getirmesi muhtemel, kalıcı bir zorluktur.
Temel modelimizde, hangi seçmenlerin bize ne yapmayı planladıklarını söylediklerine ve eyaletlerindeki tarihsel kalıplara dayanarak oy kullandığını tahmin ediyoruz. Senaryolarımızda, neyin ne olduğunu keşfetmek için modelin parametrelerini biraz değiştireceğiz. abilir örneğin, çok sayıda seçmen evde kalırsa (belki de hastalanma korkusuyla) veya posta yoluyla oy vermede bir artış olursa (bu seçime yoğun ilgi göz önüne alındığında da mümkündür). Senaryolarımızı kampanyanın ilerleyen bölümlerinde sunacağız, bu yüzden onlar için tekrar kontrol edin!
5. Sağlam sicil
Geleneksel oylamadan farklı bir yaklaşım benimserken, Battleground Tracker siyaset bilimi, anket araştırması ve istatistik dünyalarından gelen titiz yöntemlere dayanmaktadır. Ayrıca, geçtiğimiz birkaç yılda CBS News’de benzer modelleri kullanan güçlü bir geçmişe sahibiz.
Demokrat adayların kilit kongre yarışlarındaki gelişimini ve ABD Meclisi’ndeki nihai Mavi Dalga’yı istikrarlı bir şekilde izleyerek özellikle iyi performans gösterdi. Aslında, bizim Tarihsel olarak yüksek katılım Demokratik kazanımları desteklediğinden, nihai sonucu hemen hemen çiviledi.
Tabakalaşma sonrası çok seviyeli regresyon nasıl çalışır?
Kullandığımız veriler ve istatistiksel model hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız – ve biraz jargona aldırmayın – o zaman okumaya devam edin…
İlk olarak, ülke genelinde binlerce kayıtlı seçmenle anket yapıyoruz ve daha rekabetçi olmasını umduğumuz savaş alanı eyaletlerinde daha büyük örnekler çıkardığımızdan emin oluyoruz. Tahmin amacıyla sorduğumuz en önemli anket soruları, bugün ne kadar oy kullanacakları ve hangi adaya oy verecekleri.
Daha sonra insanların oy verme niyetlerinin yaş, cinsiyet, ırk, eğitim, geçmiş oylama, nerede yaşadıkları vb. özelliklerle nasıl ilişkili olduğunu belirleriz. Her seçmenin, kısaca “profil” diyeceğimiz belirli bir kombinasyonu vardır. Örneğin, olası bir profil, Georgia, DeKalb County’de oy kullanan 36 yaşında, siyah, üniversite eğitimli bir kadındır. Bu özelliklerden herhangi birini değiştirin ve başka bir profil elde edin. Her olası profil için, o belirli profilden kaç seçmenin her bir ana aday için oy vereceğini tahmin etmek için anket verileri üzerinde çok düzeyli bir regresyon yürütürüz. Regresyon, yukarıdaki seçmen özelliklerinin yanı sıra eyalet ve ilçe etkilerini (“çok düzeyli” düzeyler) içerir.
Bir sonraki adım, her eyalette her seçmen profilinden kaç kişinin yaşadığını tahmin etmektir. Bunun için, ABD Nüfus Sayımı verilerinin ve oy verme bölgeleri gibi çok ayrıntılı düzeylerdeki seçmen sayılarını içeren seçmen dosyalarının bir kombinasyonunu kullanıyoruz. Her eyalette, belirli bir profildeki toplam seçmen sayısını, o profile sahip bir aday seçen seçmenlerin oranıyla çarpıyoruz (“tabakalaşma sonrası” adım). Bir eyaletteki tüm seçmen profillerini toplayarak, sonunda o adayın tahminini elde ederiz. eyalet çapında oy payı. Seçim oylarını kongre bölgesine göre veren iki eyalet olan Maine ve Nebraska’da da her bölgede aday desteğini tahmin ediyoruz.
Kaynak : https://worldnewsera.com/news/politics/5-things-to-know-about-cbs-news-2020-battleground-tracker/