Pour lutter contre ce problème, Focaldata a conçu un modèle de participation pour estimer la probabilité qu’un répondant de nos enquêtes électorales américaines vote réellement, plutôt que de se fier simplement à sa propre estimation. Pour le créer, nous avons utilisé le panel de 60 000 répondants de l’étude électorale coopérative de 2020 (CCES), qui ont été appariés au fichier des électeurs pour déterminer si chaque répondant avait effectivement voté lors de l’élection.

Le CCES nous permet de déterminer si la probabilité auto-déclarée d’une personne de voter reflète sa participation ultérieure. En surface, une estimation raisonnable pour un sondeur pourrait être d’attribuer aux électeurs ‘certain’ une probabilité de 100 % de voter, aux électeurs ‘probable’ environ 75 %, aux électeurs indécis une chance de 50-50, et aux ‘ne voteraient pas’ 0 %. En réalité, ces chiffres ne correspondent pas au comportement de vote réel.

Les répondants surestiment leur probabilité de voter aux élections américaines

Probabilité auto-déclarée vs participation validée

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En 2020, plus d’un quart — 27 % — des personnes qui disaient être certaines de voter, qui allaient voter tôt ou qui avaient déjà voté, n’ont en réalité pas voté lors de l’élection présidentielle. Plus frappant encore, ceux qui disaient qu’ils voteraient ‘probablement’ ne se sont présentés que 23 % du temps. De plus, un répondant disant qu’il ne votera pas ne les empêche pas complètement de voter — 5 % de ceux qui ont dit qu’ils ne voteraient pas ont en fait voté.

La probabilité auto-déclarée d’un répondant est importante, mais elle ne devrait pas être le seul facteur dans une prédiction de participation dans un sondage d’opinion. Certains sondeurs n’évaluent même pas la probabilité de voter, s’appuyant uniquement sur les électeurs inscrits pour générer leurs résultats principaux. Implicitement, un sondage d’électeurs inscrits suppose que chaque électeur a la même probabilité de voter — en supposant qu’il soit inscrit — ce que nous savons empiriquement ne pas être le cas.

Si les taux de surestimation de la participation étaient similaires à travers différents groupes démographiques, le problème de pondération de la participation pour les sondeurs serait assez faible et ses effets s’annuleraient principalement. Cependant, il existe des différences significatives entre le comportement rapporté et le comportement réel selon le groupe d’âge et le niveau d’éducation, rendant le problème beaucoup plus important.

Considérons les électeurs de moins de 35 ans. En 2020, les jeunes électeurs qui disaient qu’ils allaient ‘certainement’ voter n’ont voté qu’environ la moitié du temps. Parmi ceux âgés de plus de 65 ans, le chiffre monte à 85 %. De même, ceux ayant un niveau d’éducation élevé sont beaucoup plus susceptibles d’évaluer correctement leur probabilité de voter. 80 % des ‘certains’ électeurs titulaires de diplômes de troisième cycle se sont présentés, et seulement 1 % de ceux qui ont dit qu’ils ne voteraient pas ont fini par voter. En revanche, seulement 63 % des ‘certains’ auto-déclarés qui n’ont pas obtenu leur diplôme de lycée ont voté, et 5 % de ceux qui ont dit qu’ils ne voteraient pas l’ont fait.

Si nous devions simplement supposer que ‘certainement’ signifie la même chose à travers différents groupes, nous finirions par obtenir des résultats de sondage trop biaisés vers les opinions des électeurs plus jeunes, non blancs et moins éduqués. Deux de ces trois groupes penchent fortement vers les démocrates, ce qui explique en partie pourquoi le candidat du parti a été surestimé dans les sondages lors des deux dernières élections présidentielles.

L’utilisation d’un modèle de participation sophistiqué qui prend en compte les effets de la probabilité auto-déclarée de voter — aux côtés d’autres facteurs démographiques tels que l’âge, la race, l’éducation et l’intérêt politique — réduit l’avance de Harris sur Trump de 2,4 points de pourcentage en moyenne dans notre dernière vague de sondages des États clés. Dans une élection qui pourrait être décidée par seulement 60 000 électeurs en novembre, cette marge pourrait facilement faire la différence entre un bon et un mauvais appel sur le vainqueur de l’élection. Les sondeurs qui s’appuient simplement sur l’auto-déclaration pourraient être sujets à une autre erreur de sondage en faveur de Trump.

Ceci est une version éditée d’un article publié à l’origine par Focaldata.

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Patrick Flynn is a data journalist at Focaldata

patrickjfl

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