Im Vorlauf zu den Volksabstimmungen am 22. September habe ich drei unterschiedliche Vorhersagen publiziert. Eine Vorhersage basierte auf den zwei Umfragewellen von GfS. Aus den Rohdaten von GfS habe ich versucht mit einem einfachen Modell die Entwicklung der Zustimmung bzw. Ablehnung zu einer Vorlage in den letzten Tagen zu antizipieren und damit zu einer genauen Vorhersage zu gelangen. Dieses Modell ergab sich aus dem Zusammenhang zwischen den Umfragewerten und dem Schlussergebnis bei den eidgenössischen Abstimmungen der letzten Jahre.
Zwei weitere Vorhersagen habe ich von den Daten des Prognosemarktes von politikprognosen.ch hergeleitet. Einerseits habe ich die Prognosen, welche der Markt generiert, in seiner Rohversion publiziert. Anderseits habe ich die Daten, wiederum basierend auf einem einfachen statistischen Modell, manipuliert. Der Sinn dieser Manipulation war für eine systematische Überschätzung des Ja-Stimmenanteils, welcher bei früheren Prognosemärkten beobachtet wurde, zu “korrigieren”.
Tabelle 1 zeigt die Abstimmungsergebnisse und die Vorhersagen, welche ich hier auf 50plus1 publiziert habe. Die vorhergesagten Ja-Stimmenanteile variierten zwischen 54 und 64 Prozent beim Epidemiegesetz, 24 und 37 Prozent bei der Initiative zur Aufhebung der allgemeinen Wehrpflicht, und zwischen 52 und 56 Prozent beim Referendum zur Liberalisierung der Öffnungszeiten von Tankstellenshops. Wie die zweite Tabelle zeigt wurde der tatsächliche Ja-Stimmenanteil mit allen Vorhersagemethoden durchschnittlich bis auf 4-5 Prozent genau prognostiziert. Für Abstimmungsergebnisse, welche aufgrund des kurzfristigen Meinungsbildungsprozesses recht schwierig vorher zu sagen sind, handelt es sich damit meines Erachtens um recht exakte Prognosen.
Interessant ist, dass meine drei Vorhersagen alle in etwa gleich exakt waren, obwohl sie sich relativ deutlich voneinander unterscheiden. Dies könnte darauf hinweisen, dass eine Kombination unterschiedlicher Datenquellen und Methoden die Vorhersagen noch verbessern könnten. Diese Triangulation wird für die Vorhersage von Wahlergebnissen (allerding basierend auf wesentlich mehr Quellen) immer häufiger unternommen. Wie Claude Longchamp kürzlich in seinem Blog verlauten liess vielleicht bald auch für die Nationalratswahlen 2015.
Die Methode, die Unentschiedenen auf beide Seite zu verteilen, ist nachweislich ungeeignet.
Gallup empfahl dieses Verfahren, ausgehend von amerikanischen Präsidentschaftswahlen in den 90er Jahren auch für Volksentscheidungen. Das war kein guter Rat. Eine Uebersicht Prognosen dieser Art zeigt, dass es mehrfach zu Fehleinschätzungen kommt, qualitativ und quantiativ. Entsprechend ist auch der von Ihnen berechnete Wert bei der Wehrpflicht “unser” schlechtester.
Der Dispositionsansatz, im Anhang zu unseren SRG-Analysen, auf die sie sich stützen, publiziert, entwickelt eine Reihe weitere Annahmen, die gut begründet und empirisch trifftiger sind. Wenn sie das bei der Wehrpflicht empfohlene Szenario nehmen, ist die Prognose deutlich tiefer, und das Mittel ist dann klar besser als bei allen anderen Mehtoden.
Wäre eigentlich fairer.
Lieber Herr Longchamp,
Sie haben mit Ihrer Kritik natürlich recht. Und weil ich mir der Problematik bewusst bin, habe ich ja mit einem einfachen Modell versucht aus Ihren Daten ein “point estimate” zu erstellen. Ich dachte, es wäre dabei fair, die von Ihnen ausgewiesenen Rohdaten in irgendeiner Form ebenfalls darzustellen. Dass Sie diese Form der Darstellung nicht sachgemäss finden, kann ich verstehen. Das Problem beim Erstellen der Tabelle ist nur, dass Sie – ausser ich habe in Ihrem Bericht etwas Wesentliches übersehen – für Ihre Prognose keine Zahl nennen, sondern ausführlich plausible Szenarien besprechen. Da es in diesem Blog-Beitrag aber nicht darum geht ein Plagiat Ihrer Analysen zu erstellen, sondern die Qualität meiner eigenen Vorhersagen zu diskutieren, macht es wenig Sinn, Ihre Analyse zu besprechen. Dazu stellen Sie Ihre eigenen Berichte ja online zu Verfügung. Ich habe nun die Zeilen mit den Rohdaten aus den Tabellen gelöscht. Ich hoffe, dass Sie dies eine faire Lösung finden. Ansonsten bin ich für Ihre Vorschläge offen.