El “house effect” (o “efecto casa encuestadora”) está bien documentado en América Latina, especialmente en México, Chile y en menor medida en otros países de la región. No se trata siempre de malicia deliberada, sino de sesgos sistemáticos que surgen de la metodología propia de cada encuestadora: cómo construyen la muestra, cómo ponderan los datos, cómo tratan a los indecisos, el modo de entrevista (cara a cara, teléfono, online), el diseño del cuestionario o incluso patrones de no-respuesta.
Ejemplos clave en América Latina
México (el caso más estudiado): En las elecciones para gobernador de 2010 y presidenciales de 2012, varios análisis académicos y del ´propio Tribunal Electoral identificaron claros “efectos de casa”. Muchas encuestadoras sistemáticamente sobreestimaban al PRI y subestimaban a opositores (PAN y PRD). Esto se atribuyó a sesgos en el muestreo, ponderación y modelos de “votante probable”. Estudios respetados como los de Vidal Romero y otros en Política y Gobierno muestran que el “house effect” explica parte de las diferencias entre las encuestas y los resultados reales, más allá del margen de error. También se menciona en revisiones del INE y algunos libros sobre encuestas electorales. No era conspiración, sino sesgos metodológicos consistentes por “casa”.
Chile: En elecciones recientes (2017, 2021 y 2025), varias encuestadoras subestimaron consistentemente a los candidatos denominados “antisistema” u outsiders como Beatriz Sánchez (2017) y Franco Parisi (2025), que superaron lo proyectado ampliamente. Se atribuye a dificultad para captar votantes desconfiados, de bajos ingresos o rurales, y a sesgos de no-respuesta (la gente no quiere declarar su preferencia real). Analistas y los propios candidatos han criticado que las encuestas crean “voto perdido” y afectan la narrativa.
Otros países: En Colombia (plebiscito de paz 2016), la mayoría de las encuestadoras sobreestimaron el Sí de forma significativa. En Brasil, Ecuador y Argentina también hay críticas recurrentes a discrepancias sistemáticas entre casas. Un análisis de CELAG (2017) y otros señalan que las encuestas a veces parecen más “arma política” que medición neutral, inflando o bajando expectativas.
¿Por qué ocurre esto?
El house effect no implica necesariamente que las encuestadoras “fabriquen” resultados por dinero o ideología (aunque conflictos de interés pueden agravarlos). Más bien, cada una tiene su “firma” metodológica:
- Muestras que favorecen más a sectores urbanos/educados.
- Diferentes formas de manejar indecisos o “voto oculto” (deseabilidad social).
- Dificultades para llegar a votantes de bajos ingresos o rurales en países desiguales.
En América Latina estos problemas se acentúan por: alta desconfianza, polarización, voto volátil y dificultades logísticas.
En Perú específicamente, hay menos estudios académicos públicos sobre house effects de Ipsos u otras (Datum, CPI, etc.), pero las diferencias sistemáticas entre encuestadoras en ciclos pasados (2016, 2021) han generado sospechas similares.
En resumen, no convierte a todas las encuestas en “carreras de caballos manipuladas”, pero sí obliga a tratarlas con escepticismo sano: comparar varias casas, mirar metodologías públicas, y no dejar que definan la percepción de “quién puede ganar”. La democracia funciona mejor cuando la ciudadanía exige siempre más transparencia (publicación de datos brutos, tamaños de muestra reales, ponderaciones) y los organismos electorales supervisan con rigor.
Aunque en México o Chile hay más estudios académicos formales sobre sesgos sistemáticos por encuestadora, en el Perú el tema se discute sobre todo a partir de análisis post-electorales, especialmente el de las elecciones generales de 2021. No hay una literatura masiva de papers académicos que lo llamen explícitamente “house effect” como en otros países, pero los datos y comparaciones entre casas (Ipsos, Datum, CPI, IEP, etc.) muestran diferencias sistemáticas claras que responden exactamente a esa definición: cada encuestadora tiene su “firma” metodológica que genera sesgos consistentes (no siempre errores aleatorios, sino patrones repetidos).
¿Es malicia o metodología?
En el Perú el house effect es principalmente metodológico (cobertura rural vs. urbana, modo de entrevista, ponderación de indecisos, manejo de “voto oculto” en contexto de alta desconfianza interpersonal). No hay evidencia pública de manipulación deliberada masiva (como falsificar datos), pero sí conflicts of interest cuando una casa trabaja exclusivamente con un medio (ej. Ipsos-Perú21). Eso amplifica la percepción de sesgo.
La reflexión inicial es correcta: estos efectos hacen que las encuestas no solo midan, sino que moldeen a gusto de alguien percepciones de “quién va ganando”. En un país con voto volátil y muchos indecisos, un house effect de 3-5 puntos puede influir en el bandwagon o en el desánimo.
Como ven, tienen para revisar mucho si las encuestadoras están o no cumpliendo su misión y deber, o si se están prestando o son parte de una conspiración continua que configura un poder encuesto-electoral que ahora se menciona como dictadura de procesos, por los que manejan en concertación el mercado de las encuestas.
Nota de Redacción: El Equipo que trabajó el presente artículo está conformado por Luis Contreras, Analía Pérez, Darleen Lara y Milcíades Ramírez. Ellos empelaron IA para recabar información, data y antecedentes que con la misma IA ordenaron en la redacción final.
