La
dernière projection Qc125 est le résultat de 1000 simulations d'élections prenant en compte les sondages Léger et CROP des six derniers mois, avec une pondération plus importante aux sondages récents. (Cliquez ici pour
CROP janvier 2017 et
ici pour Léger janvier 2017).
De plus, les récentes tendances électorales régionales ainsi que les résultats des élections partielles depuis 2014 ont été pris en comptes dans le modèle. En effet, il y a eu pas moins de treize (!!) élections partielles depuis avril 2014, alors il est impossible d'ignorer la voix des électeurs de ces comtés. Seule la circonscription de Chauveau, ancien siège de Gérard Deltell, a changé de main lors de ces treize partielles (Chauveau est maintenant représenté par Véronyque Tremblay du PLQ).
Voici les moyennes et écarts-types des résultats de ces 1000 simulations:
- Les Libéraux sont en tête avec 32,9% ± 1,9%;
- Le Parti québécois est deuxième avec 28,6% ± 1,6%;
- La CAQ n'est pas loin derrière avec 24,6% ± 1,5%;
- Québec solidaire obtient 9,8% ± 0,9%;
- Les autres partis obtiennent 4,1% ± 0,2%.
Selon leurs publications respectives, CROP accorde à QS 11% des intentions de vote, tandis que Léger place la formation de gauche un peu plus bas, à 9%. Le modèle Qc125 donne à QS essentiellement la moyenne de ces deux valeurs.
Jetons un coup d'oeil aux appuis des trois principaux partis. Considérez la figure suivante:
Les barres de couleur plus foncée représentent l'écart-type du vote populaire des 1000 simulations. Les barres plus pâles (et plus allongées) tracent les valeurs plus extrêmes - et donc moins probables - obtenues lors de la compilation des résultats. Vous remarquerez que les derniers chiffres des grandes firmes de sondages se trouvent à l'intérieur d'écarts raisonnables.
Pour nous assurer que les distributions de vote populaire sont statistiquement fiables, nous pouvons tracer la probabilité du vote populaire de chaque parti - ici par tranche de 0,5%.
Ces courbes ressemblent à des courbes normales (donc gaussiennes)! Traduction? Je peux aller de l'avant avec l'analyse de ces données en toute confiance. Si ces colonnes avaient été hautement asymétriques ou distribuées aléatoirement, je ne pourrais pas simplement supposer que les résultats des simulations sont statistiquement fiables.
(D'où l'avantage d'augmenter le nombre de simulations... en effet, en effectuant que 200 ou 300 simulations, les colonnes ci-dessus ne sont pas aussi « élégantes ».)
La première projection Qc125 a été publiée à la fin novembre 2016. Certes, j'ai effectué beaucoup de changements et apporté de nombreuses d'améliorations aux codes du logiciel depuis, mais maintenant que nous avons une troisième projection à nous mettre sous la dent, nous pouvons tracer un graphique de l'évolution des projections mensuelles.
Ce graphique sera mis à jour après chaque nouvelle projection (à chaque mois).
Au cours des prochains billets, je passerai au peigne fin les scénarios de victoires pour chaque parti, les distributions régionales et autres particularités de ces 1000 simulations.
Bon mardi à tous et toutes!
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