El gran cambio: Escobari y Hoover reinterpretan sus resultados para identificar erróneamente el fraude

El gran cambio: Escobari y Hoover reinterpretan sus resultados para identificar erróneamente el fraude

Esta es la duodécima de una serie de publicaciones de blog que abordan un informe de Diego Escobari y Gary Hoover que cubre las elecciones presidenciales de 2019 en Bolivia. Sus conclusiones no resisten un escrutinio, como observamos en nuestro informe Cinco centavos antes de monedas de diez centavos. Aquí ampliamos varias afirmaciones y conclusiones que Escobari y Hoover hacen en su artículo. Enlaces a publicaciones: parte uno, la segunda parte, parte tres, cuarta parte, quinta parte, sexta parte, parte siete, octava parte, parte nueve,parte diez, y parte once.

En el Publicación anterior Observamos los modelos de diferencias en diferencias de Escobari y Hoover. Observamos que todos presentan lo mismo y padecen el mismo problema. Para identificar el fraude, exigen que, por más que los resultados de los colegios electorales de transmisión tardía favorecieran a Morales en comparación con los de los primeros, no deberían hacerlo por más que el aumento correspondiente en la votar en 2016. Éste es el supuesto de “tendencias paralelas”. Desafortunadamente, incluso entre las mesas incluidas en el anuncio del TSE, la brecha promedio entre 2016 y 2019 crece con el retraso en la transmisión de resultados. Debido a que los colegios electorales tardíos (aquellos excluidos del anuncio) llegaron desproporcionadamente tarde en sus transmisiones, esperamos que el problema resida en el supuesto básico de tendencias paralelas. Ni la adición de controles geográficos ni la inclusión de una tendencia común mejoran el modelo de manera importante. Más bien, la consecuencia es que lo que Escobari y Hoover interpretan como fraude electoral es casi enteramente una medida del grado en que el supuesto de tendencias paralelas es erróneo.

Escobari y Hoover sí permiten esta posibilidad. En sus próximos modelos, tienen en cuenta la diferencia lineal en las tendencias entre los colegios electorales incluidos en el anuncio. Incorporando esto al modelo, obtenemos Figura 1 .

Figura 1

Modelo de diferencias en diferencias que permite diferentes pendientes en cada año

Fuentes: TSE, OEP y cálculos del autor.

Por conveniencia, estimamos la diferencia en diferencias invirtiendo el cálculo. En la publicación anterior, contrastamos la diferencia entre las elecciones para los votos contados tarde con la diferencia entre las elecciones para los votos contados anticipadamente. Sin embargo, estas diferencias varían según la LLEGADA. En la Figura 1, contrastamos la diferencia entre los votos contados tarde y temprano en 2019 con la diferencia entre los votos contados tarde y temprano en 2016. Aritméticamente, esta doble diferencia es exactamente la misma, pero las diferencias individuales son constantes dentro de cada año.

Como siempre, la inclusión de efectos geográficos no tiene un impacto relevante en la estimación. Podemos ver que en nuestra réplica, con votos y ponderaciones válidos correctos, encontramos una doble diferencia mucho más pequeña: alrededor de 0,4 puntos porcentuales, en comparación con el 1 punto porcentual de Escobari y Hoover. Nuestra estimación no es estadísticamente significativa. Más importante aún, ninguna de estas estimaciones tiene importancia política. Incluso el resultado informado por Escobari y Hoover deja sólo 0,17 puntos porcentuales del margen final de Morales sin contabilizar.

tabla 1

Aplicación de las estimaciones de diferencias en diferencias de tendencias específicas de un año de Escobari y Hoover a datos reales
Como se publicó Replicación Votantes correctos Ponderado
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Variable
APAGADO x Y2019 1,064 (0,390) 0,6970 (0,409) 0,6691 (0,408) 0,4348 (0,277) 0,4160 (0,288) 0,4151 (0,391)
LLEGADA x Y2019 5,722 (1,067) 5,865 (0,518) 5,876 (0,518) 7,246 (0,345) 7,373 (0,357) 7,376 (0,486)
LLEGADA 21,63 (0,914) -2,781 (0,176)
Y2019 * 8,786 (0,273) 8,792 (0,273) 7,721 (0,180) 7,636 (0,186) 7,635 (0,252)
CERRAR 6,137 (0,691) -0,2592 (0,128)
Constante * 0,6149 (0,062) 0,6205 (0,062) -13,14 (0,483) 0,5200 (0,090) -0,9599 (0,060)
Efectos fijos
Recinto
Estación
Observaciones 65.811 69.064 69.086 69.082 69.082 69.082
R2 0.966 0.966 0.966 0.056 0.956 0.967

* No reportado

Fuentes: Escobari y Hoover, TSE, OEP y cálculos del autor.

En este punto, el experimento natural básicamente ha terminado. Una sobreabundancia de evidencia ha dejado claro que las tendencias paralelas no son aplicables. Incluso incluyendo una solución parcial al permitir tendencias específicas de un año sobre la LLEGADA, el modelo explica exitosamente la victoria de Morales en la primera vuelta. Desafortunadamente, Escobari y Hoover luego reformularon radicalmente su propio experimento para argumentar a favor de un fraude electoral políticamente significativo de 2,86 puntos porcentuales. Lo hacen cambiando el enfoque de la doble diferencia a la diferencia de pendientes, como en el panel derecho de Figura 2.

Figura 2

Escobari y Hoover ofrecen una interpretación completamente nueva de la diferencia en diferencias

Fuentes: TSE, OEP y cálculos del autor.

Hay un problema obvio con esto. ex post reinterpretación de los resultados. Específicamente, si hay fraude durante todo el recuento de 2019, entonces no tenemos una base para trabajar. El anuncio del TSE ya no ofrece ninguna oportunidad de separar los márgenes «no tratados» (que se supone libres de fraude) de los márgenes «tratados» contrastantes.

Para sortear esto, Escobari y Hoover simplemente suponen que sólo los primeros colegios electorales en informar están libres de fraude, y reimponen el supuesto inválido de tendencias paralelas. Estas suposiciones son simplemente heroicas.

Imagínese simplemente que Morales perdiera apoyo (en relación con el referéndum) fuera de los colegios electorales más rurales; entonces podríamos ver algo como figura 3 . La brecha entre la oposición al referéndum (verde) y el apoyo a Morales (naranja) refleja la pérdida general de apoyo a Morales. Debido a que las estaciones rurales donde Morales tenía mejor apoyo tendían a llegar tarde, la brecha se reduce a medida que aumenta la LLEGADA.

figura 3

Diferentes pendientes pueden deberse a causas benignas

Fuente: cálculos del autor.

Según Escobari y Hoover, esto no puede ser una explicación para la reducción de la brecha. Según sus supuestos, Morales sólo podría haber mantenido el apoyo en los distritos rurales mediante fraude. Es decir, las elecciones se parecen algo a la izquierda de Figura 4 donde el área sombreada en naranja representa votos fraudulentos contados para Morales en los datos oficiales. Una vez que se elimina el área sombreada, las tendencias naranja y verde se hacen paralelas.

Figura 4

Incluso si las tendencias fueran paralelas, esto no significa que el fraude favoreciera a Morales

Fuente: cálculos del autor.

Sin embargo, hay una explicación alternativa igualmente plausible: que Morales perdió apoyo en las capitales porque la oposición robó votos en estos colegios electorales generalmente tempranos donde controlaban a los jurados. Es decir, podríamos ver algo parecido a la derecha de la Figura 4. Sólo después de agregar el apoyo faltante a Morales se restablecen las tendencias paralelas. Escobari y Hoover simplemente suponen que la izquierda es verdadera y la derecha es falsa.

Por supuesto, el fraude ni siquiera es necesario para explicar los resultados. Podría ser simplemente cierto que Morales mantuvo exitosamente el apoyo en las áreas rurales mientras perdía terreno en las áreas urbanas.

Del mismo modo, Escobari y Hoover simplemente descartan la posibilidad de que entre los votantes opuestos al referéndum el apoyo a Mesa fuera desproporcionadamente urbano y en las capitales en particular. Aunque observamos esto en los datos, la explicación preferida de Escobari y Hoover está a la izquierda de Figura 5 : que otros candidatos de la oposición le robaron el apoyo a Mesa entre los que llegaron tarde. A la derecha, vemos una explicación alternativa de que Mesa robó votos a otros candidatos de la oposición temprano.

Figura 5

La ambigüedad persiste con diferentes causas benignas de la diferencia en las tendencias

Fuente: cálculos del autor.

Una vez más, la única diferencia entre los dos es la presunción de que los primeros resultados (y sólo los primeros resultados) están libres de fraude.

Destacamos en este punto que estas dos posibles explicaciones de las tendencias no paralelas no son completas ni exhaustivas. Son simplemente ilustraciones de factores benignos que Escobari y Hoover dan por sentado.

Si aceptamos los supuestos increíblemente sólidos de Escobari y Hoover (las llegadas tempranas están libres de fraude y tendencias estrictamente paralelas), entonces realmente no tiene ningún sentido contar más allá de los primeros colegios electorales. Una vez que tengamos la diferencia de márgenes desde el principio, podremos simplemente calcular el resultado “libre de fraude” para todo el resto de las elecciones con base en los resultados de 2016. Si completamos el recuento, encontraremos el resultado “correcto” o declararemos fraude.

Con suerte, es obvio que esto es absurdo. Los supuestos de Escobari y Hoover son demasiado restrictivos y rechazan todo tipo de explicaciones benignas de los resultados electorales. En pocas palabras, su reinterpretación de las tendencias específicas de cada año como indicativas de fraude no es creíble.

Antes de concluir esta serie, limpiaremos los últimos modelos de Escobari y Hoover.

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