this post was submitted on 05 Nov 2024
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DACH - Deutschsprachige Community für Deutschland, Österreich, Schweiz
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Gute Idee :)
Nach allen Modellen (Nate Silver, FiveThirtyEight, The Economist) ist es halt wirklich ein Münzwurf. Ich schätze Harris' Chancen aber etwas besser ein, weil ich denke, dass viele Umfragen extra einen Trump-bias haben, um ihn nicht wieder zu unterschätzen (und Selzers Iowa-Umfrage Harris dort vorne sieht). Aber natürlich ist auch viel Hoffnung meinerseits dabei. Werde wahrscheinlich wieder stundenlang den CNN-Livestream schauen.
Was bei vielen Umfragen noch dazu kommt ist, dass viele Umfrageinstitute Angst haben als „parteiisch“ bezeichnet zu werden, wenn die Ergebnisse zu sehr in eine Richtung tendieren.
Gleichzeitig dürfen sie auch nicht zu sehr vom Durchschnitt der Umfrageergebnisse abweichen, weil sie sonst als nicht vertrauenswürdig abgeschrieben werden. Und der Umfragedurchschnitt wird durch klar pro-republikanische Institute verzerrt
Ich glaube das ist einer der Gründe warum das Rennen so knapp erscheint, die Zahlen werden so gerechnet das sie unentschieden genug aussehen um nicht schon einen klaren Sieger präsentieren zu können. Sei es aus den von Dir genannten Gründen oder einfach um die Leute bei der Stange und damit vor den Fernsehern oder Medium der Wahl zu halten um Quote/Clicks zu generieren.
Aber das ist nur meine persönliche Verschwörungstheorie.
Ja, das nennen viele herding; die eigenen Umfragen anzupassen, weil man keinen zu großen Ausreißer haben und als schlecht bezeichnet werden will. Wie sehr das bei bestimmten Instituten gemacht wird, lässt sich mathematisch tatsächlich relativ einfach ausrechnen; manche machen das weniger und manche mehr. Die Selzer-Umfrage, die ich ansprach, ist auch besonders, weil diese gar kein herding machen. Aber das ist häufig auch ein Faktor in den Modellen.
Weiß nicht, warum manche Leute das immer wieder gesagt haben, aber das stimmt tatsächlich überhaupt nicht. Alle Modelle, die die verschiedenen Umfragen benutzen, berechnen für jedes Institut einen "house effect" anhand einer parteiischen Abhängigkeit und den vergangenen durchschnittlichen Fehlern und korrigieren und gewichten die Zahlen dementsprechend. Nate Silver hat einmal sogar explizit nur hochqualitative unabhängige Umfragen benutzt und das Ergebnis war ein kleinen Tick besser für Trump als das des eigentlichen Modells.