Sverigedemokraterna i opinionsundersökningar

Ungefär så, ja.

Det var länge sedan det fanns något med SD som gjorde det omöjligt att rösta på i vanmakt över invandringen. Och det kommer dröja länge, länge än innan det inte finns något att hacka på eller misstänkliggöra från etablissemanget.

Växandet har inte kommit med glidningen mot etablerade partier eller jakten på rumsrenhet. Rumsrenheten kommer med växandet.

Procentuellt kanske, men inte i procentenheter. Om KD skulle svaja 2%-enheter så skulle det vara halva deras resultat som svajade.

Ja men det svajar rejält för små partier relativt sett mycket mer än för stora partier. Av 1000 tillfrågade är det slumpen som avgör om de får tag på 20, 30 eller 40 personer som säger sig vilja rösta på Kd.
Sd som nu ligger stadig runt 15%, diffar 3% upp ner hos instituten det är 120, 150 eller 180 personer och mycket svårare att förstå hur det kan skilja så mycket.

Om n personer väljs med slumpmässigt urval (exakt så jobbar förstås inte alla OI) och att det verkliga stödet för att rösta på ett visst parti är p, så kommer antalet tillfrågade som stöder detta parti, X, att vara binomial(n,p)-fördelat. Om np(1-p)>10 är det ok att approximera med normalfördelningen N(np,Sqrt[np(1-p)]).

Den förväntade andelen som stöder partiet är då E[X/n] = np/n = p. Variansen för andelen blir Var[X/n]= np(1-p)/(n^2) = p(1-p)/n.

Ett 95%-igt konfidensintervall för andelen X/n (dvs ett intervall runt realiseringar av X/n som täcker p 95% av gångerna) ges av +-1.96 Sqrt[p(1-p)/n].

Det absoluta "svajandet" växer alltså som roten ur p för små partier, och har sitt max för partier på 50%.

Däremot så är det förstås så att det relativa "svajandet", 1.96 Sqrt[p(1-p)/n]/p, minskar som roten ut p (för små partier).

Long story short, alla har rätt..

I en verklig situation vet man såklart inte vad p är, så då får X/n användas som skattning av p när det gäller beräkning av konfidensintervall.

Jag tror inte att det diffar mellan 120 och 180 utan snarare 120 och 140 och sedan består resten av skillnaden i hur instituten viktar. T ex SIFO och Skop viktar uppenbarligen upp för lite, medan t ex Yougov viktar upp betydligt mer offensivt.

Intressant att notera är de felmarginaler Sifo uppger i sina barometrar. Kolla tex den senaste här.

Här är n = 1936 och skattat p för SD = 0.125. Formeln ovan ger +-1.96 Sqrt[p(1-p)/n] = 1.47 pe, vilket är samma som Sifo anger (stämmer även för övriga partier).

Jobbar verkligen Sifo med ett rent slumpmässigt urval eller har man skarvat lite med beräkningen av sina marginaler?


Vi kan även notera vad som krävs för att en förändring i förhållande till föregående mätning ska vara utanför felmarginalen, 2.1 pe för SD.

Om vi antar att n och p är samma för två på varandra följande mätningar X1/n och X2/n så är Var[X1/n - X2/n] = 2p(1-p)/n. Konfidensintervallet för förändringen är alltså ungefär en faktor Sqrt[2] större än för en enskild mätning.

Med andra ord, om beloppet av skillnaden X1/n - X2/n är större än 1.96 Sqrt[2p(1-p)/n] = 2.08, så ligger nollan utanför intervallet, och förändringen är "statistiskt säkerställd".

Bara så du vet så förstår antagligen ingen här vad du skriver när du går in på djupet så där, är säker med 95% konfidens på det. Om du ska skriva det där så får du göra det mycket lättare.

Antagligen så använder de ett stratifiera urval så som man ska göra undersökningar med. 1936 är dessutom ett stort antal jämfört med standard på n = ~1000.

Med p menar du väl sannolikhet men hänger inte riktigt med där.

Keep it simple.

https://www.youtube.com/watch?v=mAT-Pjnvf0A

SD närmar sig 20% även i vissa OU (för det verkliga stödet är något helt annat) vilket kanske i sig gör att vissa andra OI vågar lätta på sina blysänken. Om så är fallet så kanske vi får se MER brus framöver, vilket är ett tecken på lättare viktning och därmed närmare de ofiltrerat uppmätta resultaten och längre ifrån deras godtyckliga och nedviktade resultat.

Det svajigaste man kan hitta i gamla OU-serier från 2000 och framåt är när partier som brukar ha ensiffrigt går upp till tvåsiffrigt. Då är det som att OI tappar balansen och cyklar ut i skogen.

T.ex. när V var stora 2000 under Schyman. Jun 2000: 13,3-16,7 (3,4 diff), dec 2000: 13,5-16,8 (3,3).
Eller KD mars 2001: 8,8-12,1 (3,3), dec 2001: 6,4-10,4 (4,0), feb 2002: 5,9-10,9 (5,0).
FP aug 2002: 4,0-9,4 (5,4), sep 2002: 8,7-15,1 (6,4).
MP jul 2014: 8,3-13,6 (4,3), nov 2011: 9,0-12,6 (3,6). Feb 2011: 7,7-11,4 (3,7). Mar 2010: 9,2-13,1 (3,9).

Inget av dessa partier har mörkertal men det blev svajigt ändå. En sak som hjälper är förutsägbarhet, men SD är aldrig som de varit tidigare eftersom de ständigt växer. En annan sak som hjälper för att styra upp är vad man röstat på i tidigare val, men som Demoskop berättade för Axess så är problemet med SD att många både vägrar säga att de skulle rösta på dem nu OCH att de har röstat på dem förut. Så man måste gissa på båda ställena.

Skulle vara intressant att veta vad Novus och Demoskops rådata egentligen säger. 9%? 11%?
Jag fattar att det inte är lätt. Men Sifo och Ipsos kunde onekligen kosta på sig att stoppa in några extra luftväljare som Novus har gjort.
Ja, som sagt, Sifo och Ipsos behöver fixa lite. Men "lätta på blysänken" är inte riktigt vad det handlar om, snarare "stoppa in mer vadd i BH:n". De behöver extrapolera fler låtsasväljare från den rådata de har.

Sett till mediauppmärksamhet är det Novus som är tyngsta dragloket nu. De har höga SD-siffror och Novussläpp brukar alla kommentera. Och de räknas in i "Svensk väljaropinion". YG, Sentio och Inizio verkar ingen bry sig om, bara några enstaka gnälliga kommentarer om "pajasmätning" och "självrekrytering". Ipsos får också stor uppmärksamhet eftersom det är heliga DN, ett lyft för SD där skulle göra många etablissemangsbyxor bruna.

Diskussionen innan skedde "med ord". Svårt att bli konkret utan att riskera att komplicera det hela, men point taken.


Det är ju detta som är intressant. Hade de gjort det borde de ju rapportera bättre felmarginaler än de för ett rakt slumpmässigt urval. Kolla på SCB's PSU tex. Dom är nog så state-of-the-art man kan bli på precision (eftersom deras noggrannhet för SD däremot suger, så betyder detta i praktiken att de är helt säkra på att de har fel..) och dom kommer ner i nästan halva intervallen jämfört med formlerna ovan.

Många OI ligger för övrigt faktiskt uppåt 1500-2000, även om kanske runt hälften ligger runt 1000.

Jag har gjort liknande beräkningar som är konsekventa med användandet av ett OSU, men om de faktiskt gör så "i verkligheten" är svårt att veta. Många är ju inte ens särskilt öppna med sina metoder.

För övrigt är det intressant det där med stickprovsstorlek. Det kan vara viktigt, men som vi vet finns det andra saker som också är viktiga. Case in point, det finns omständigheter då inte ens oändliga stickprov är lösning på problemet.