Once de doce encuestas proyectaron una victoria de González o empate técnico. Noboa ganó por once puntos. El error no fue aleatorio ni fue de firma: fue estructural, sembrado por la práctica de calibrar encuestas de segunda vuelta con el recuerdo del voto de primera ronda.
Hay elecciones en que las encuestas fallan. Y hay elecciones en que fallan de una manera que exige explicación. El balotaje ecuatoriano del 13 de abril de 2025 es del segundo tipo: once de doce firmas independientes, usando metodologías distintas, en distintos momentos del período intercampaña, apuntaron todas en la misma dirección incorrecta.
Daniel Noboa derrotó a Luisa González por 11,26 puntos. El consenso encuestador proyectaba una ventaja de 3,68 pp para González. Esa brecha de casi 15 puntos entre lo que se esperaba y lo que ocurrió no cabe en ningún margen de error razonable. Tampoco puede explicarse por mala suerte distribucional. Cuando once encuestas cometen el mismo error en la misma dirección, el problema no está en las muestras: está en la receta.
La uniformidad del error —en dirección, magnitud y momento— es la huella digital de un sesgo metodológico compartido. No un accidente colectivo: una trampa colectiva.
La receta en cuestión es la calibración por recuerdo de primera vuelta. Una práctica estándar —casi universal— en encuestas de balotaje latinoamericanas: se le pregunta al entrevistado por quién votó en la primera ronda, y se ajusta la muestra para que esa distribución replique el resultado oficial. Razonable en contextos estables. Devastador cuando el electorado que votó en primera vuelta ya no es el mismo que decidirá en segunda.
Imaginemos que una firma encuesta después de la primera vuelta y encuentra que un 30% de sus entrevistados recuerda haber votado por González, cuando el resultado oficial fue 44%. La firma pondera: sube el peso de los gonzalistas hasta representar el 44% de la muestra corregida. Parece razonable. El problema es que ese ajuste asume dos cosas que en Ecuador 2025 resultaron falsas.
Primera: que el recuerdo del voto es exacto. No lo es. En contextos polarizados —y pocos son más polarizados que el correísmo/anticorreísmo ecuatoriano— los votantes sistemáticamente subreportan el apoyo a candidatos estigmatizados. Selb y Munzert (2013) estiman que entre el 15% y el 20% de los entrevistados reporta mal su voto previo, con un patrón que favorece al candidato socialmente deseable. En Ecuador, eso significa que el recuerdo de González estaba siendo inflado por la ponderación.
Segunda: que el electorado de primera vuelta predice el de segunda. No necesariamente. Entre rondas, los votantes procesan nueva información, responden a campañas, se mueven por votación estratégica. El electorado que fue a las urnas el 9 de febrero no es idéntico al que votó el 13 de abril.
La condición formal es elegante: el sesgo surge cuando el error en el recuerdo del voto para un candidato c covaria positivamente con el cambio de votos hacia ese candidato entre rondas. Es decir, cuando el candidato que más gana votos es también el más reportado en los recuerdos. En Ecuador 2025, ese candidato era Noboa.
Para documentar el patrón, recopilamos doce encuestas publicadas entre el 13 de febrero y el 3 de abril de 2025, producidas por siete firmas —varias con más de una medición en el período intercampaña. La tabla de abajo cuenta la historia: una sola encuesta proyectó a Noboa ganador con claridad. El resto se movía entre el empate técnico y la victoria cómoda de González.
| Firma | Cierre campo | Noboa % | González % | N | Proyección |
|---|---|---|---|---|---|
| Comunicaliza | 03-abr | 50,24 | 49,76 | 4.763 | Empate |
| Telcodata | 03-abr | 49,80 | 50,20 | 13.583 | Empate |
| Tino Electoral | 02-abr | 53,74 | 46,26 | 1.500 | Noboa ✓ |
| Trespuntozero | 01-abr | 47,13 | 52,87 | 1.180 | González |
| Pedro Cango | 30-mar | 48,10 | 51,90 | 5.420 | González |
| Tino Electoral | 25-mar | 52,63 | 47,37 | 800 | Empate |
| Negocios y Estrategias | 25-mar | 48,55 | 51,45 | 3.000 | Empate |
| MR Analítica | 20-mar | 46,29 | 53,71 | 15.000 | González |
| Trespuntozero | 12-mar | 46,08 | 53,92 | 1.500 | González |
| Negocios y Estrategias | 03-mar | 48,91 | 51,09 | 1.800 | Empate |
| MR Analítica | 22-feb | 46,79 | 53,21 | 10.005 | González |
| Trespuntozero | 13-feb | 47,89 | 52,11 | 1.000 | González |
| Agregado ponderado | 48,16% | 51,84% | 59.551 | González | |
| Resultado oficial CNE | 55,63% | 44,37% | — | Noboa +11,26 pp | |
Fuente: elaboración propia a partir de CELAG (2025) y CNE (2025). El error de muestreo bajo efectos fijos es ±0,20 pp — irrelevante frente a la discrepancia observada.
La prueba de heterogeneidad es igualmente reveladora. Si el error fuera idiosincrático —cada firma fallando por sus propias razones—, esperaríamos alta homogeneidad en la dirección del error pero baja en la magnitud. Lo que encontramos es lo opuesto: Q = 80,43 (p < 0,001) e I² = 86,3%. Más del 86% de la varianza entre encuestas refleja diferencias reales entre firmas, no ruido muestral. Diez firmas fallando hacia el mismo lado de maneras ligeramente distintas: la firma digital de un sesgo estructural compartido, con expresión variable en cada muestra.
Para aislar el efecto mecánico de calibrar sobre primera vuelta —sin confundirlo con otros factores— construimos un experimento numérico. Tomamos los resultados oficiales del CNE por provincia, generamos 1.000 observaciones ficticias por cada uno de los 27 distritos electorales, y aplicamos exactamente el procedimiento de calibración que usan las firmas. Datos perfectos. Sin error muestral. Sin recuerdo distorsionado. Solo la ponderación.
Noboa · datos brutos del CNE
sin ninguna ponderación
González · tras calibración de 1ª vuelta
el mismo resultado, invertido
La calibración, aplicada sobre datos sin ningún error, invierte el ganador. El sesgo mecánico alcanza 9,83 puntos —el 142% del error observado en el meta-análisis. Eso implica que las firmas, paradójicamente, se equivocaron menos de lo que la mecánica pura predice: alguna corrección parcial o característica muestral compensó parte de la distorsión.
Esa robustez se confirma bajo cinco supuestos de migración entre rondas:
Sesgo residual por escenario de migración. Con el 30% de los electores cambiando de candidato —volatilidad muy superior a la observada— el sesgo sigue superando los 7 puntos.
El sesgo no desaparece cuando el electorado se mueve más. Solo mengua. La ponderación de primera vuelta es estructuralmente distorsionante, no accidentalmente.
CIEES aplicó una encuesta presencial a 1.200 hogares el 29 y 30 de marzo. Proyectó 56,36% para Noboa. El resultado oficial fue 55,63%. Un punto de diferencia —la más precisa de todas las firmas por amplio margen. ¿Qué hizo diferente? No calibró sobre recuerdo de primera vuelta.
Los microdatos de CIEES permiten un experimento que ningún otro dataset posibilita: aplicar las cuatro estrategias de ponderación al mismo conjunto de entrevistados, con el mismo cuestionario, en el mismo momento. Todo constante excepto la metodología de ajuste. El resultado es inequívoco.
La ponderación geográfica no mueve nada: la muestra ya estaba bien distribuida. Solo la calibración de primera vuelta desplaza ~5,6 puntos a González, llevando a Noboa de 56,4% a 50,8%. Esa estimación post-calibración (49,2% González) se acerca al intervalo de confianza del meta-análisis erróneo (50,09%–52,50%): una sola decisión metodológica arrastra la única encuesta acertada al rango del consenso equivocado.
El mecanismo tiene nombre: los votantes que recordaban a González recibieron un factor de expansión de 1,31; los de Noboa, de 1,04. La muestra —que capturaba correctamente la realidad— fue forzada a parecerse a una primera vuelta que el electorado ya había dejado atrás.
No fue el modo presencial lo que hizo a CIEES precisa: Negocios y Estrategias también usó encuesta cara a cara y sobreestimó a González de todas formas. La diferencia era metodológica, no logística.
La calibración de encuestas por recuerdo de primera vuelta es una herramienta de precisión. En el balotaje ecuatoriano de 2025, esa herramienta se convirtió en la fuente principal del error que pretendía evitar. No porque las firmas la usaran mal: porque la usaron exactamente como se supone que se usa, en un contexto donde sus supuestos no se sostenían.
La evidencia que presentamos converge desde tres frentes distintos. El meta-análisis de doce encuestas documenta un error sistemático de 7,5 pp que no cabe en ningún margen de error. El modelo contrafactual muestra que la mecánica pura de la ponderación genera 9,83 pp de sesgo incluso con datos perfectos. Y el análisis dentro de la encuesta CIEES demuestra que una sola decisión —calibrar o no calibrar en primera vuelta— es suficiente para mover una proyección acertada al rango del consenso erróneo.
El problema no es que las firmas hicieran algo inusual. El problema es que hicieron exactamente lo que la industria prescribe — en un contexto donde eso las llevó a todas, coordinadamente, a la misma conclusión equivocada.
La lección no es abandonar la calibración. Es dejar de tratarla como un procedimiento automático y empezar a tratarla como lo que es: una apuesta sobre la estabilidad del electorado y la fiabilidad de la memoria. Una apuesta que, en Ecuador 2025, resultó perdida.