1. Descripción de los datos de contacto

Resultados del primer momento de llamadas

Resultados del segundo momento

Comparación entre momentos

2. Probabilidad de contacto

## [1] 0.2671187

Visualización de la tasa de contacto

3. Parámetros del modelo electoral

Se consideran tres escenarios estructurales.

##   escenario conversion turnout
## 1 Pesimista       0.35    0.55
## 2      Base       0.50    0.65
## 3 Optimista       0.65    0.75

4. Simulación Monte Carlo

5. Simulación de todos los escenarios

6. Distribución de votos simulados

7. Resultados resumidos

## # A tibble: 15 × 6
##    escenario votantes_hogar votos_promedio mediana ic_inf ic_sup
##    <chr>              <int>          <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>
##  1 Base                   1          7247.   7247.  7165.  7329.
##  2 Base                   2         14493.  14493. 14330. 14656.
##  3 Base                   3         21740.  21740. 21499. 21983.
##  4 Base                   4         28987.  28987. 28661. 29314.
##  5 Base                   5         36234.  36234. 35830. 36640.
##  6 Optimista              1         10870.  10870. 10748. 10993.
##  7 Optimista              2         21741.  21741. 21498. 21984.
##  8 Optimista              3         32610.  32609. 32247. 32975.
##  9 Optimista              4         43481.  43479. 42996. 43969.
## 10 Optimista              5         54351.  54349. 53740. 54968.
## 11 Pesimista              1          4292.   4292.  4244.  4341.
## 12 Pesimista              2          8585.   8585.  8488.  8682.
## 13 Pesimista              3         12877.  12877. 12732. 13021.
## 14 Pesimista              4         17170.  17169. 16977. 17361.
## 15 Pesimista              5         21462.  21462. 21222. 21703.

8. Comparación de votos esperados

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

9. Intervalos de confianza

10. Escenario base

## # A tibble: 5 × 5
##   votantes_hogar  media mediana ic_inf ic_sup
##            <int>  <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1              1  7247.   7247.  7165.  7329.
## 2              2 14493.  14493. 14330. 14656.
## 3              3 21740.  21740. 21499. 21983.
## 4              4 28987.  28987. 28661. 29314.
## 5              5 36234.  36234. 35830. 36640.

11. Identificación del escenario más probable

## # A tibble: 1 × 5
##   votantes_hogar  media mediana ic_inf ic_sup
##            <int>  <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1              5 36234.  36234. 35830. 36640.

12. Probabilidad empírica del resultado

## [1] 0.95028

13. Visualización del escenario base

14. Conclusión del modelo

El modelo de simulación Monte Carlo identifica como escenario central más probable el caso en el cual 5 votantes participan por hogar contactado dentro de la base analizada.

Bajo este escenario, el modelo estima que esta población aportaría aproximadamente 36,234 votos.

La mediana de la distribución simulada se ubica en 36,234 votos.

Considerando la incertidumbre asociada al proceso electoral, el intervalo de confianza del 95% indica que el aporte electoral esperado se ubicaría entre 35,830 y 36,640 votos.

Esto implica que, bajo el escenario base del modelo, existe una probabilidad aproximada de 95% de que el número total de votos generados por esta base se ubique dentro de dicho intervalo.

En términos sustantivos, este resultado permite interpretar el volumen de votos generado por la población contactada como una contribución relevante dentro de la estrategia general de movilización electoral.