5 неща, които трябва да знаете за CBS News` 2024 Battleground Tracker Анализ на изборите

CBS News Battleground Tracker се завръща, изяснява какво е в съзнанието на гласоподавателите и постоянно дава подробни моментни фотоси на президентските избори в Съединени американски щати във всеки щат през 2024 година акция. В допълнение към съответните анкети, които организираме в основни щати през дадена седмица, картата на Battleground Tracker включва нашите най-хубави оценки и рейтинги на президентската конкуренция във всеки щат. Това включва щати, в които сме интервюирали обширно, и щати, в които сме интервюирали по-малко гласоподаватели, само че разполагаме с доста други данни. Превъртете надолу до края, с цел да видите последните прогнози на CBS News за положението на бойното поле (можете също да задържите курсора на мишката върху картата, с цел да видите прогнозите).

Какво тъкмо съставлява Battleground Tracker и от кое място идват числата? Ето пет неща, които би трябвало да знаете.

1. Преглеждаме щат по щат, с цел да разберем тези избори

Ние възприемаме метод щат по щат, с цел да опишем надпреварата и да измерим публичното мнение, защото президентството се печели в Избирателната гилдия, а не от националния национален избор. Наистина, разчитането прекалено много на национални социологически изследвания може да бъде подвеждащо, както ни подсети 2016 година

L2 данни (L2 е компанията, употребена от CBS News за изборни файлове), данни от броене на популацията в Съединени американски щати и исторически трендове, с цел да получите ясна картина на какво се случва във всеки щат.

Ето какво ни споделят данните:

Ние знаем кои претенденти поддържат разнообразни видове гласоподаватели от нашето изследване, което включва доста по-големи размери на извадката - десетки хиляди - от типична анкета;Ние знаем какъв брой хора като тях има във всеки щат и окръг, както и тяхната история на изборната интензивност, от досиетата на гласоподавателите и данните от преброяването на популацията в САЩ;И ние знаем предходните изборни резултати на всеки щат, което ни разрешава да закотвим нашите 2024 година оценки към скорошна история.

Нашият модел комбинира всички тези данни, употребявайки многостепенна регресия с пост-стратификация (превъртете надолу за повече детайлности по отношение на това). Характеристика на тази техника е, че използваме трендовете в цялата страна, с цел да осведомяваме нашата картина за съответен щат. Ако открием смяна на поддръжката на испаноговорящите гласоподаватели в Югозапада да вземем за пример, ние използваме информацията, с цел да оценим по-точно съответни щати, в които живеят испаноговорящите гласоподаватели. Същото важи и за доста други типове гласоподаватели. Проучването им разрешава да ни кажат какво мислят и ние съпоставяме това с това какъв брой от тях живеят във всеки щат.

Ние си сътрудничим за събиране на данни и моделиране с световната компания за проучване на публичното мнение YouGov, надграждайки нашия сполучлив старания през 2018 година, 2020 година и 2022 година

3. Мислете за моментни фотоси, а не за прогнози

Казваме ви къде са надпреварите през днешния ден, обяснявайки за какво и какво може да се промени. Напълно предвиждаме придвижването, преди да бъде подаден първият избор, тъй че ще актуализираме всичко постоянно през идващите месеци.

За разлика от изборната прогноза, ние оценяваме настоящата поддръжка на всеки претендент, като включваме всички данни, които събрах до този миг. Например, в случай че оценим президента Байдън на 49% в щат с позволена неточност от 3 пункта, ние сме уверени, че неговата поддръжка там е сред 46% и 52% през днешния ден — не че крайният резултат ще бъде в този диапазон.

Тук няма нищо, което да изяснява несигурността в бъдещето — нищо за смяна на стопанската система или трагични диспути, да вземем за пример. Напълно чакаме придвижване преди първото гласоподаване, тъй че ще актуализираме всичко постоянно през есента. Състезание, което през днешния ден клони към партия, може да бъде прекласифицирано като мятане, в случай че стане по-конкурентно.

4. Изборни сюжети

Това ни води до сюжети. След това Battleground Tracker ще предложи правдоподобни сюжети за това по какъв начин могат да се развият изборите. Ще създадем това благодарение на композиция от статистическа симулация и посредством поправяне на някои от допусканията, залегнали в основата на нашия модел, което ще докара до набор от вероятни резултати.

Ето образец. Едно от най-трудните неща, които би трябвало да разберете, ще бъде изборната интензивност: кой в действителност ще си направи труда да гласоподава? Моделирането кой е евентуално да гласоподава е постоянно предизвикателство, което е сензитивно към догатки.

В нашия базов модел оценяваме кои гласоподаватели гласоподават въз основа както на това, което ни споделят, че възнамеряват да създадат, по този начин и на исторически данни модели в техните положения. В нашите сюжети ще променим леко параметрите на модела, с цел да проучим какво би могло да се случи, в случай че да вземем за пример огромни групи от гласоподаватели си останат у дома (може би от боязън да не се разболеят) или в случай че има скок в гласуването по пощата (възможно е също поради натоварен интерес към тези избори). Ще пуснем нашите сюжети по-късно в акцията, тъй че проверете още веднъж за тях!

5. Моделите имат солидни резултати

Въпреки че ние възприемаме метод, друг от обичайните анкети, Battleground Tracker се основава на строги способи от региона на политическите науки, изследванията и статистиката. Освен това имаме добър опит в потреблението на сходни модели в CBS News през последните няколко години.

Нашият модел за 2018 година се показа изключително добре, като непрекъснато проследяваше подобрението на демократите в основни надпревари и възможната синя вълна в Съединени американски щати. Къща. Всъщност нашият сюжет за висока изборна интензивност тъкмо оцени окончателното систематизиране на местата, когато се случи, че историческата изборна интензивност задвижи облагите на демократите.

Нашите точни рейтинги на надпреварата през 2020 година се основаваха на сходен модел. Изчислихме, че демократите са натрупали преднина в деня на изборите, само че че републиканците биха могли да наваксат изоставането с късен скок на изборната интензивност. Всеки щат, който класифицирахме като податлив към демократите, отиде при господин Байдън, а всеки, който оценихме като податлив към републиканци, отиде при Тръмп. От нашите шест хвърляния, Тръмп завоюва четири, а господин Байдън завоюва две.

И най-скоро тази методология ни разреши да оценим тъкмо междинните избори през 2022 година Нашият модел непрекъснато сочеше тесни облаги на републиканците в Камарата на представителите, а не алената вълна, която доста други анализатори чакаха.

Повече за статистическия модел, който използваме

Ако желаете да знаете повече по отношение на данните и статистическия модел, който използваме — и не се тормозете от малко диалект — тогава продължете да четете...

Първо, ние интервюираме хиляди регистрирани гласоподаватели в цялата страна и се уверяваме, че вършим по-големи извадки в страни на бойното поле, които чакаме да бъдат по-конкурентни. Най-важните въпроси в изследването, които задаваме за задачите на оценката, са каква е вероятността да гласоподават и за кой претендент биха дали своят вот през днешния ден.

След това дефинираме по какъв начин желанията за гласоподаване на хората са свързани с техните характерности като възраст, пол, раса, обучение, минал избор, къде живеят и така нататък Всеки гласоподавател има избрана композиция, която ще назовем " профил " за стенограма. Например, един вероятен профил е 45-годишна азиатска жена, която има висше обучение, гласувала е за Байдън преди четири години и живее в окръг Алегени, Пенсилвания. Променете някоя от тези характерности и ще получите друг профил. Провеждаме многостепенна регресия — метод да моделираме връзката сред разнообразни променливи — върху данните от изследването, с цел да преценим какъв брой гласоподаватели от всеки съответен профил имат намерение да гласоподават за всеки главен претендент. Регресията включва характерностите на гласоподавателите нагоре, както и резултатите от щат и област (нивата в „ multilevel “).

Следващата стъпка е да се оцени какъв брой хора от всеки профил на гласоподавател живеят във всеки щат. За задачата използваме композиция от данни от броене на популацията в Съединени американски щати и файлове с гласоподаватели, която включва броене на гласоподавателите на доста детайлни равнища, като да вземем за пример секции за гласоподаване. Във всеки щат умножаваме общия брой гласоподаватели от даден профил по каузи на гласоподавателите с този профил, които избират претендент (стъпката „ след стратификация “). Обобщавайки всички изборни профили в даден щат, най-сетне получаваме прогнозата за каузи на гласовете на този претендент в целия щат. В Мейн и Небраска – двата щата, които присъждат електорални гласове по конгресни окръзи – ние също оценяваме поддръжката на претендентите във всеки окръг.