HAAST EN SPOED... EN DE POLITIEKE WETENSCHAP

Voor de kiezer lopen de verkiezingen ten einde de dag na de verkiezingen. Nog eens in de krant het succes of het verlies van je favoriete partij nalezen en hop naar de orde van de dag. Niet zo voor de partijen en politici, evenmin voor de marktonderzoeksbureaus, politieke wetenschappers en politiek sociologen. De dagen na de verkiezingen speelde zich in alle stilte een concurrentieslag af met als inzet: wie komt eerst met cijfers over de grondoorzaken van deze verkiezingen.

In de concurrentiestrijd waren er drie protagonisten: Ivox, een internetsurvey bedrijf, TNSdimarso, het meer bekende marktonderzoeksbureau en het wetenschappelijk consortium PartiRep.¹ Ivox interviewt via zijn online panel van zelf-geselecteerde Vlamingen meer dan ongeveer 10.000 Vlaamse kiezers op 25 en 26 mei - de dag van, en de dag volgend op, de verkiezingen. TNSdimarso doet traditioneel een online bevraging van zijn panel vrijwilligers - zowat 2500 Vlaamse kiezers - in de twee (vakantie)maanden volgend op de verkiezingen. En de interuniversitaire attractiepool PartiRep liet door TNSdimarso per telefoon 826 Vlaamse kiezers herbevragen die ze voor de verkiezingen ook reeds geïnterviewd hadden.

Wie won? Dat hangt er vanaf hoe je het bekijkt. In snelheid, zeker en vast Ivox. In geld, vermoedelijk TNSdimarso. Als eerste gepubliceerd in de kranten en op radio en televisie, Partirep. Zijn er verliezers? Waarschijnlijk wel: de wetenschappelijke wereld. Het eventuele verlies van de wetenschap gaat niet over die paar dagen eerder of later publiceren, noch over geldelijk gewin. Maar, wie publiceert op snelheid en op maat van de media riskeert kwaliteit op te offeren.

In wat volgt, gaan we na of er inderdaad sprake is van kwaliteitsverlies of niet. Vanuit de spirit dat wetenschap vooruitgaat door kritiek en botsende meningen, neemt deze bijdrage de methodologische kwaliteit van de Partirep bijdrage aan Sampol (07/14) onder de loep. We doen dit op twee manieren: vooreerst door een grondige lectuur van de verschillende publicaties, en vervolgens door een her-analyse van de verschuivingen in kiesgedrag in Vlaanderen tussen 2010 en 2014. We maken daartoe gebruik van de door Partirep gepubliceerde gegevens. De her-analyse van deze gegevens geeft een radicaal andere kijk op de bewegingen in het Vlaamse kiezerskorps tussen 2010 en 2014.

Om een volledig zicht te krijgen op de aanpak van het PartiRep-consortium moet men niet minder dan drie verschillende bronnen raadplegen: de tekst van de persconferentie (gepubliceerd op hun webpagina), drie artikels - meer bepaald de voetnoten en legendes bij de tabellen - gepubliceerd in Sampol, en de inleiding bij de Courier Hebdomadaire du CRISP (N°2225/2014). Geen van de drie bronnen bevat een volledige en duidelijke beschrijving van de gevolgde wetenschappelijke werkwijze en van de kenmerken van de bekomen gegevens. Dat bedrijven als TNSdimarso en Ivox hun methode niet volledig beschrijven, is nog tot daar aan toe. Van wetenschappers verwacht men anders.

STEMGEDRAG OF NIET VASTLIGGENDE STEMINTENTIES?

Partirep gaat er prat op dat ze vier maanden na de verkiezingen reeds met de eerste resultaten van hun verkiezingsonderzoek kunnen komen. Klopt dit? Min of meer. Twee van de drie artikelen die in Sampol (07/14) werden gepubliceerd, zijn gebaseerd op data die niet na de verkiezingen maar in de loop van drie maanden voorafgaand aan de verkiezingsdag zijn verzameld. Ze handelen dus over stemintenties en niet over feitelijk stemgedrag.

Meulewaeter e.a. geven dit expliciet aan in hun tekst. Bij het artikel van Marc Hooghe en Emilie van Haute wordt men in het ongewisse gelaten. Alleen als je heel aandachtig de vermelde steekproefomvang van Tabellen 3 en 4 vergelijkt met voetnoot 1 van het (andere) artikel van Ruth Dassonneville en Pierre Baudewyns kom je dit te weten. In de Franstalige versie van het artikel wordt vermeld dat het gedeelte over de tevredenheid van de burgers gebaseerd is op het pre-electorale survey. Bij de gedeelten over de partijprofielen en partijvoorkeur wordt dit zowel in de Nederlandstalige als Franstalige versie in het vage gelaten.

Zo analyseren Hooghe en Van Haute in hun studie naar de relatie tussen politiek vertrouwen en ‘stemgedrag’ (Sampol, 07/14) in feite de stemintenties in de drie maanden voor de verkiezingen en niet het stemgedrag op 25 mei 2014. Maakt dat een verschil? Jazeker. Onderzoek wijst uit dat zeer veel kiezers pas beslissen voor welke partij ze zullen stemmen in de weken of week voorafgaand aan de verkiezingen, inclusief de dag zelf. Nemen we de N-VA-kiezer in 2010 als voorbeeld. Drie maand voor de verkiezingen zou in 2010 nog maar een kleine 20% van de N-VA kiezers al beslist hebben om voor die partij te stemmen. De dagen voorafgaand aan de verkiezingen en de dag zelf zouden naar schatting zowat 38% van de N-VA-kiezers in 2010 beslist hebben om voor die partij te stemmen (Abts & Swyngedouw, 2014). Drie maanden voor de feitelijke verkiezingen moet niet alleen nog meer dan de helft van de kiezers zijn/haar stemgedrag bepalen, maar ook zij die zeggen dit al te weten kunnen nog van gedacht veranderen. Al in 1944 maakte Lazarsfeld (Lazarsfeld e.a. 1944; Berelson e.a. 1954) duidelijk dat in de verkiezingscampagne zelfs zogenaamde besliste kiezers hun keuze veranderen. En als de zogenaamde ‘late swing’ echt bestaat, kan dit een wereld van verschil maken. In het betreffende artikel wordt met andere woorden gewoon verslag uitgebracht van een politiek opinieonderzoek georganiseerd enkele maanden voor de verkiezingen, maar dit wordt nergens met zoveel woorden aan de lezer duidelijk gemaakt. Het is misleidend om te spreken over stemgedrag of stemmen in plaats van stemintenties - wat toch wel een heel andere kwalificatie van de bevindingen betekent.

DE ANGEL ZIT IN DE DETAILS

Dassonneville e.a. analyseren in hun artikel ‘Volatiliteit: veel beweging, geen aardverschuiving’ (Sampol, 07/14) op hun beurt wel de telefonisch verzamelde gegevens van na de verkiezingen. Ook hier moet de lezer het hebben van ‘the art of reading footnotes’. Als je goed leest, leert voetnoot 2 je dat om 2009 respondenten in de pre-electorale survey te bevragen, men 4.464 respondenten had gecontacteerd, van wie zo’n 2.224 in Vlaanderen. Dat is een responsgraad van 45 procent in de eerste face-to-face bevraging. In Vlaanderen resulteerde dit in 1001 bevraagde kiezers. Partirep heeft er voor geopteerd om met een panel te werken, waarbij de pre-electoraal bevraagde stemgerechtigde Belgen slechts konden deelnemen aan de enquête als ze ook aangaven te willen meedoen aan de opvolgenquête na de verkiezingen. Uit de tekst van de persconferentie - niet uit het artikel in Sampol - blijkt dat in Vlaanderen 826 van de 1001 kiezers, ondanks deze toezegging in juni 2014, hebben meegewerkt. Van die 826 hebben volgens de gegevens van Tabel 3 in Vlaanderen op hun beurt slechts 654 kiezers² de vragen naar het stemgedrag van zowel 2010 als 2014 beantwoord. De responsgraad in Vlaanderen bedraagt dus over het gehele panelonderzoek (654/2.224) 29% voor deze specifieke vragen. Anders gezegd, van elke 100 toevallig gekozen kiezers hebben uiteindelijk 29 kiezers meegewerkt door de vragen ‘voor welke partij heb je gestemd in 2010?’ en ‘voor welke partij in 2014 voor de Kamer van Volksvertegenwoordigers?’ effectief te beantwoorden. Dit is een wetenschappelijk gezien problematisch laag respons cijfer, aldus nationale en internationale experten (Lesthaeghe & Neels 2008; Stoop e.a. 2010). Dit omdat er een zeer sterk vermoeden ontstaat dat het niet deelnemen aan de enquête niet op een toevallige manier tot stand komt. Er zijn dus zeer gerede twijfels of de PartiRep-steekproef, gebruikt in dit artikel, voor Vlaanderen nog een correcte weergave van de gehele bevolking biedt. In vaktermen: de kans is zeer groot dat deze steekproef niet representatief is voor het stemgedrag van de populatie Vlaamse kiezers in 2010 en 2014.

REPRESENTATIEF WAARVOOR?

In het artikel ‘Volatiliteit: veel beweging, geen aardverschuiving’ wordt gesteld dat de pre-electorale steekproef representatief is voor de kiesgerechtigde bevolking in Vlaanderen. We willen dat best geloven. Maar wetenschap draait niet om geloof, maar om feiten. De vraag die ons hier bezig houdt, is of de gegevens die in dit artikel gebruikt worden om de transitietabel 2010-2014 op te bouwen representatief zijn. Met andere woorden, zijn de kiezers die nog resten in de postelectorale survey van PartiRep representatief voor Vlaanderen wat de relevante variabelen aangaat? Een eerste stap om de representativiteit te testen is nagaan of de schattingen van de verkiezingsuitslagen 2010 en 2014 een correct beeld geven van de werkelijke verkiezingsuitslagen in die jaren voor Vlaanderen.³ Anders gezegd: wordt in Tabel 3 (Sampol 07/14: p. 14) een goede afspiegeling gegeven van het stemgedrag van de Vlamingen?

Eigen berekeningen van twee eenvoudige chi-kwadraat testen, waarbij de gegevens vermeld in Tabel 3 worden vergeleken met de werkelijke verkiezingsuitslag, tonen aan dat dit niet zo is. De vermelde verkiezingsuitslagen 2010 en 2014 worden niet correct weerspiegeld in Tabel 3 (de kans dat de steekproef wat het stemgedrag aangaat op toevalfouten na de Vlaamse kiezers-populatie weerspiegelt is kleiner dan 0,00001 of één honderdduizendste voor 2010 en kleiner dan 0,0002 of twee tienduizendsten voor die van 2014). De PartiRep postelectorale survey weerspiegelt dus niet de verkiezingsuitslagen, noch die van 2014, noch die van 2010.⁴ Zo is in 2014 de N-VA zwaar oververtegenwoordigd en zijn het Vlaams Belang en de Blanco-Ongeldig optie zwaar ondervertegenwoordigd.⁵ In de door Partirep geschatte uitslag voor 2010 valt de zeer sterke overschatting van CD&V en N-VA op en de sterke onderschatting van Vlaams Belang en de Andere kleine partijen.

Het is eigenaardig dat de auteurs de representativiteit van hun steekproef niet getest zouden hebben, gezien het belang van een chi-kwadraat test die in elke inleidende cursus ‘Methoden en technieken van sociaalwetenschappelijk onderzoek’ wordt gedoceerd. Zijn deze testen niet gedaan of zijn ze niet vermeld?

OPVALLENDE AFWIJKINGEN: WEGEN OF NIET WEGEN?

Als je vaststelt dat je steekproef onvoldoende de werkelijke populatieverdeling inzake een relevant kenmerk weerspiegelt, heb je twee keuzes. Je weegt je steekproef op basis van je populatiegegevens die gekend zijn (in dit geval de verkiezingsuitslagen 2010 en 2014), of je laat alles blauwblauw en je werkt toch op ongewogen gegevens. Nu valt er wel wat te zeggen voor deze laatste optie - die genomen is door Dassonneville e.a. (en aanvaard door alle redacteurs van het themanummer van de Courier Hebdomadaire, N° 2225/2014). Er wordt wel meer geargumenteerd dat als het non-response mechanisme niet bekend is, wegen wel eens erger zou kunnen zijn dan niet wegen - en dus nog meer vertekening zou veroorzaken. Dit geldt meer bepaald voor wegingsprocedures die de waarden van de te schatten parameters veranderen. In dit geval gaat het om wegingsprocedures die de samenhang in de Tabel 3 van de verschuivingen 2010-2014 zouden wijzigen. Indien de geschatte samenhang in de verschuivingen niet veranderd zou worden door weging, dan is er geen reden om niet te wegen in functie van de werkelijke verkiezingsuitslagen 2010 en 2014.

Zelfs al opteer je om niet te wegen, dan zal een onderzoek(st)er die vaststelt dat de gegevens niet representatief zijn, de analyse nog eens overdoen op gewogen data. Gevoeligheidsanalyse of sensitiviteitsanalyse wordt dit in vaktermen genoemd. Is er geen groot verschil tussen de gewogen en ongewogen analyse dan zal men besluiten dat het er eigenlijk niet toe doet. Men opteert dan gewoonlijk voor de gewogen analyse omdat die mooier oogt. In het artikel wordt echter nergens melding gemaakt van zo’n gevoeligheidsanalyse. Impliciet is de aanname dus: wegen of niet wegen, doet er niet toe voor de uitkomst van de analyse. Wij betwijfelen dat.

HET COMBINEREN VAN DE SURVEY GEGEVENS MET DE OFFICIËLE VERKIEZINGSUITSLAGEN

Het voordeel om de informatie uit het survey te combineren met de werkelijke verkiezingsuitslag bestaat eruit dat dan alle informatie die beschikbaar is - de geschatte verschuivingen uit PartiRep14 en de verkiezingsuitslag uit de officiële tellingen 2014 en 2010 - ook effectief aangewend wordt. Zou het niet wat gek zijn om te doen alsof we de verkiezingsuitslag niet zouden kennen en dus moeten schatten via een survey die noodzakelijkerwijze steekproef fouten bevat - zo niet vertekend is. Dat is nu net wat Dassonneville e.a. doen.

Er bestaat in de wetenschappelijke literatuur een beproefde methodologie die al die gegevens opneemt bij de schattingen van de stemverschuivingen tussen verkiezingen, namelijk een weging op basis van Iterative Proportional Fitting (zie voor methodologie Bishop e.a. 1980; Haberman, 1977 & 1978 en voor toepassingen Swyngedouw & Billiet, 1986; Swyngedouw, Frognier & Baudewyns, 2007). Het eerste voordeel van deze schattingsmethode is dat het geschatte verband tussen de verkiezingen 2010 en 2014 zoals dat uit de enquête naar voor komt, niet wordt gewijzigd en dat de optelsom ervan op een correcte wijze de verkiezingsuitslagen 2010 en 2014 reflecteert. Er is nog een tweede voordeel aan deze werkwijze. Aangezien elke partij correct weerspiegeld wordt in de verkiezingsuitslagen, kunnen we de verschuivingen niet alleen in percentages per partij weergeven. We kunnen ook een schatting maken van het werkelijke aantal kiezers dat betrokken is bij een verschuiving tussen twee partijen. Juist dit omzetten van de percentages in Tabel 3 naar aantal betrokken kiezers is hoogst problematisch in het artikel van Dassonneville e.a.

Neem bijvoorbeeld hun schatting dat 7,8% van de N-VA kiezers van 2010 in 2014 Open VLD heeft gestemd (zie Sampol, 07/14: Tabel 3). Het totaal aantal kiezers vertegenwoordigd door één respondent in de analyse is om en bij de 6701 kiezers. Berekend op de geschatte verkiezingsuitslag door de Partirep14 enquête (N-VA: 206 kiezers) vertegenwoordigt dit om en bij de 107.671 kiezers; berekend op de werkelijke verkiezingsuitslag (N-VA: 173 kiezers) vertegenwoordigt dit om en bij de 90.423 kiezers. Een verschil van niet minder dan 17.248 kiezers. Bij de kleine zeer sterk ondervertegenwoordigde categorie van de Andere partijen wordt dit probleem nog veel groter.

Bij de over- en onderschatte partijen en opties treden dan (zware) vertekeningen op, die er niet meer zijn als men gebruik maakt van de Iterative Proportional Fitting methodologie.

DE ONBESTAANDE NIEUWE KIEZER

Er is echter nog een probleem met de bewuste Tabel 3. In de legende wordt terzijde opgemerkt dat het enkel gaat over de kiezers die in 2010 stemgerechtigd en 18+ waren. De nieuwe kiezers die voor de eerste keer gaan stemmen, zijn van geen tel voor de auteurs. Ze voeren dus de fictie in dat er tussen 2010 en 2014 geen nieuwe kiezers de leeftijd van 18 jaar hebben bereikt. Niet alleen weten we nu niets over de nieuwe kiezers die voor de eerste keer zijn gaan stemmen in 2014. Hun weglaten heeft ook invloed op de schattingen van de grootte van de verschuivingen in Tabel 3. Die worden hierdoor immers hoger ingeschat dan werkelijk het geval is.⁶

STATISTISCHE ANALYSE OF GEEN STATISTISCHE ANALYSE

Dassonneville e.a. publiceren de rechttoe - rechtaan resultaten van de Partirep14 survey. Ze wegen niet en ze modelleren ook niet de bekomen gegevens. In feite vertrekt hun analyse van een zogenaamd ‘verzadigd (log-lineair) model’ dat nul vrijheidsgraden kent. Dit model stelt echter zeer hoge eisen aan de gebruikte survey data. (1) Elke bekomen observatie is foutloos. Er zijn dus geen meetfouten. Terecht merken Dassonneville e.a. op dat er zich een probleem van foute herinnering van het stemgedrag in 2010 stelt. Consequent geredeneerd zouden ze deze onzekerheid moeten verwerken in hun (statistische) modellen. (2) Er zijn geen codeerfouten. De enquêteurs aan de telefoon hebben de kiezers nooit verkeerd begrepen of verkeerd de gegevens ingetoetst. (3) De steekproef is een accurate weerspiegeling van werkelijkheid - dus men is zeker van de representativiteit van de bekomen resultaten in het Partirep14-survey. (4) De lege cellen van Tabel 3 geven correct aan dat niemand/geen enkele kiezer deze verschuiving heeft gemaakt. Het lijkt ons weinig waarschijnlijk dat in geheel Vlaanderen niemand van CD&V naar Vlaams Belang is verschoven of niemand van Open VLD naar de kleine Andere partijen. Het zullen er misschien niet veel zijn, maar het valt niet uit te sluiten dat ze wel bestaan. Met 645 eenheden in een survey, kan men moeilijk verwachten dat zelfs zeer kleine verschuivingen aan het licht komen.

Aangezien het impliciet gebruikte model verzadigd is en dus nul vrijheidsgraden telt, kunnen de auteurs hun model niet testen. De verwachte data zijn namelijk identiek aan de geobserveerde data. De overgangen waar geen observaties werden vastgesteld in het Partirep14-survey zijn volgens het gekozen model onbestaande in de electorale werkelijkheid van Vlaanderen. In statistische vaktermen, ze zijn vervangen door structurele nullen.

EEN HER-ANALYSE VAN HET PARTIREP14 -SURVEY

Wij denken dat deze impliciete aannames te hoog gegrepen zijn voor elke survey. Daarom hebben we gedurende de laatste 25 jaar op soortgelijke data steeds een zogenaamd latent (aangepast) ‘mover-stayer’ model toegepast (Blumen e.a. 1955; Upton, 1978; Knoke & Burke 1980). De auteurs moeten zich natuurlijk niet beperken tot het ‘mover-stayer’ model en hadden ook nog voor een heel aantal andere statistische modellen kunnen opteren (zie o.a. Luijkx, 1994 en Wong 2010). Niet modelleren lijkt ons echter geen optie. Wij blijven bij het ‘mover-stayer’ model omdat we dan de resultaten over bijna 30 jaar kunnen vergelijken en omwille van spaarzaamheid en eenvoud van interpretatie.

Het initiële ‘mover-stayer’ model stelt dat de kiezers die van partij veranderen dit op een toevallige manier doen. Het aangepaste model stelt dat voor een aantal overgangen de verschuivingen systematisch groter of kleiner zijn dan kan worden verwacht op basis van de geobserveerde verkiezingsuitslagen 2010 en 2014. Vooraleer dit model te schatten, voegen we (1) een zeer kleine waarde toe aan elke nul cel⁷ en (2) wordt de in de steekproef geschatte verkiezingsuitslagen aangepast aan de werkelijke verkiezingsuitslagen. Vervolgens schatten we het initiële ‘mover-stayer’ model (dat uiteraard niet past bij de data) om dan over te gaan naar het aangepaste ‘mover-stayer’ model.⁸ Tabel 1 geeft de door ons geschatte waarden per cel. De gegevens op de diagonaal zijn de ‘stayers’. Zij hebben bij twee opeenvolgende verkiezingen voor dezelfde partij gestemd. De gegevens weg van de diagonaal zijn de overgangen 2010 naar 2014. In grijze achtergrond zijn de overgangen die systematisch groter of kleiner zijn dan verwacht op basis van geobserveerde verkiezingsuitslagen. Alle overgangen zijn systematische overgangen die meer voorkomen dan verwacht op basis van de verkiezingsuitslagen, behalve de overgang Open VLD 2010 naar CD&V 2014 die systematisch minder voorkomt.

NIEUWE ANALYSE, ANDERE CONCLUSIES

Als we aannemen dat na de aanpassing van de gegevens van PartiRep aan de werkelijke verkiezingsuitslag deze een geldige basis vormen voor verdere analyse - een veronderstelling waarbij we het nodige voorbehoud willen maken - dan kunnen we de Partirep-gegevens analyseren via een (aangepast) ‘mover-stayer’ model. Wat blijkt dan? We komen voor Vlaanderen tot fundamenteel andere resultaten dan die aangegeven door Dassonneville e.a. in Sampol (07/2014).⁹

N-VA kent niet uitzonderlijk veel trouwe kiezers

We schatten, met het statistisch mover-stayer model, het aantal movers nog wat hoger in op 44,9% tegen 41,7% in de PartiRep-analyse. Dit is een verschil van 7,7%, maar nog geen man overboord want het blijft in dezelfde grootteorde. Maar het gaat al behoorlijk mis waar PartiRep de trouwe kiezers van N-VA schat op 73% en wij op 67,5%, een verschil van 8,2%. Want daardoor is N-VA inzake partijtrouw geen uitzondering meer en niet langer de partij met de uitzonderlijke hoge kiezerstrouw. Voor Groen schatten we de trouwe kiezers op 66,6% en voor sp.a op 64,6%. Rekening houdende met de onzekerheid van een steekproef is er tussen deze drie partijen geen significant verschil. Zelfs de 61,2% van CD&V komt in de buurt. De verklaring voor het N-VA-succes kan dus op basis van het mover-stayer model niet worden toegeschreven aan de uitzonderlijke trouw van hun kiezers.

De overgang VB naar N-VA is kleiner in procenten maar groter in aantal kiezers

Procenten en aantal kiezers geven informatie over eenzelfde fenomeen. Desalniettemin kunnen ze heel verschillende boodschappen brengen. Partirep schat dat 44% van de VB-kiezers naar N-VA zijn overgelopen in 2014. Mits een statistisch model te passen op hun data schatten wij dit op 34,7%. Dit is een niet te verwaarlozen verschil van maar liefst -21,1%. Als we dit in aantal kiezers omzetten, stelt PartiRep in feite dat het hier om een verlies van 132.100 ((7,8% van 206) x 6.701) kiezers gaat. Echter na aanpassing voor de werkelijke verkiezingsuitslag 2010 en na toepassing van het aangepaste ‘mover-stayer’ model schatten wij dit verlies op 179.788 (26,8 x 6.701) kiezers, een verschil van afgerond maar liefst +50.000 kiezers. Een procentueel verschil van -21,1% levert dus een surplus van 50.000 kiezers op. Wat is de reden van dit verschil? Het VB wordt in de PartiRep-gegevens voor 2010 maar liefst met een factor 2,1 of 53,5% onderschat. De electorale groei van N-VA is dus in veel grotere mate te wijten aan de overgang van voormalige VB-kiezers dan het artikel van Dassonneville e.a. laat uitschijnen.

De communicerende vaten van Open VLD/ N-VA en CD&V/N-VA

Daarenboven is het treffend dat Dassonneville e.a. eigenlijk de cruciale boodschap van PartiRep-gegevens - als ze zouden kloppen - missen doordat ze hun gegevens niet aanpassen aan de werkelijke verkiezingsuitslagen noch een model op hun gegevens toepassen. Cruciaal is de grote uitwisseling van ongeveer eenzelfde aantal kiezers tussen N-VA en Open VLD én tussen N-VA en CD&V (zie Figuur 1). De verkiezingsveldslag tussen N-VA en Open VLD is volgens de PartiRep-gegevens - in tegenstelling tot wat Dassonneville e.a. beweren - niet beslecht in het voordeel van N-VA (‘Enkel de Open VLD komt in de buurt, want de partij zag 30% van haar kiezers uit 2010 naar N-VA trekken’ - Sampol 07/14, p.8). In aantal kiezers uitgedrukt zeggen Dassonneville e.a. dat N-VA aan Open VLD 107.672 kiezers verliest, maar dat Open VLD aan N-VA 181.108 kiezers verliest. Netto wint N-VA dus een goede +73.436 kiezers ten koste van Open VLD, aldus deze redenering. Herschat op dezelfde data vinden wij dat N-VA aan Open VLD 121.288 kiezers verliest en dat Open VLD aan N-VA 130.670 verliest. De nettowinst van N-VA verschrompelt dus tot +9.382 kiezers. Uitgedrukt in aantallen in de steekproef een verschil van afgerond tussen 18 en 20 kiezers. Wie durft te beweren dat dit verschil statistisch beduidend is? Niemand. Open VLD en N-VA verliezen aan elkaar volgens de resultaten van het mover-stayer model naar schatting gewoonweg zowat [121.288 + 130.670)/2=] 125.979 kiezers. Tussen Open VLD en N-VA wisselden dus alles samen een kwart miljoen kiezers met eindstand 0-0!

Bekijken we vervolgens de onderlinge verschuivingen tussen N-VA en CD&V. Hier blijkt volgens de schatting uit het mover-stayer model dat N-VA naar schatting 114.587 kiezers verliest aan CD&V, terwijl CD&V op zijn beurt naar schatting 107.216 kiezers aan N-VA verliest. CD&V en N-VA wisselden dus een goede 220.000 kiezers uit en ook hier is de eindstand 0-0! Du jamais vu!

Tijdens de verkiezingen van 2014 waren er op rechts en centrumrechts dus in het totaal zomaar even 470.000 kiezers in beweging. Dit is een belangrijke vaststelling die niet zichtbaar is in de verkiezingsuitslag. Deze onderliggende intense electorale strijd tussen CD&V, Open VLD en N-VA zonder nettowinst voor deze of gene partij wordt door de ontoereikende analyse van de eigen data over het hoofd gezien door Dassonneville e.a.. De centrale boodschap die De Standaard geeft in haar bespreking van het PartiRep-onderzoek ‘Liberalen verloren derde van kiezers aan N-VA’ (25/09/2014) en de centrale boodschap van De Morgen ‘N-VA won door rechts achter zich te scharen’ (25/09/2014) doorstaan de toets van een grondige analyse van de PartiRep-gegevens niet.¹⁰

In tegenstelling tot wat PartiRep beweert, wordt op basis van het mover-stayer model duidelijk dat N-VA zijn verkiezingsoverwinning dus wel dankt aan zijn nettowinst van Vlaams Belang kiezers, aangevuld met winst van de voormalig Blanco/ongeldig kiezer in 2010. Dit zijn in hoofdzaak wellicht de antipolitieke en apolitieke Vlaamse kiezers.
Indien dit waar zou zijn, belooft dit nog zwaar weer voor de cohesie van de Vlaamse regering-Bourgeois en de federale regering-Michel.
Wie de pluimen krijgt en wie het pek voor de lopende legislatuur, wint of verliest zijn kiezers aan de ander in 2019.

CONCLUSIE

Gezonde concurrentie is een goede zaak in de wetenschap. Het dwingt wetenschappers alert te blijven en te vernieuwen. Het mag echter niet verworden tot een spelletje ‘wie was er eerst’ ten koste van de kwaliteit van het onderzoek. Het geeft geen pas dat de geïnteresseerde lezer haast detectivewerk moet uitvoeren op drie verschillende publicaties om te weten te komen hoe de gegevens verzameld zijn en wat de datakwaliteit is (non-response, bevragingswijze, item non-respons, representativiteit). Het geeft geen pas dat het onderscheid tussen stemintenties en stemgedrag niet duidelijk wordt gemaakt, of dat de representativiteit van de verzamelde gegevens niet getest wordt, of dat er geen gevoeligheidsanalyse voor het al dan niet wegen van de data wordt uitgevoerd.

Wetenschap heeft geen boodschap aan dubbelzinnigheid en onzorgvuldigheid. De PartiRep-redacteurs van het Courier Hebdomadaire (N°2225/2014) en de auteurs van de respectievelijke artikelen zijn gezamenlijk verantwoordelijk voor de wetenschappelijke kwaliteit van deze publicaties.

De her-analyse van de PartiRep-gegevens brengt politiek relevante zaken aan het licht die we niet in deze PartiRep-publicaties terugvinden. Niet in het minst de uitermate grote onderlinge bewegingen binnen het centrumrechtse en rechtse electoraat van Vlaanderen. Deze vaststelling weerspiegelt de ongelooflijke concurrentie die tussen de huidige Vlaamse regeringspartners N-VA, CD&V en Open VLD bestaat in Vlaanderen en op federaal niveau. Het valt op basis van de mover-stayer analyse te voorspellen dat de gevormde coalitie regelmatig onder druk zal komen te staan. Daarbij zal men keer op keer kiezers van elkaar willen en moeten afsnoepen. Dit inzicht - indien correct - biedt de oppositie mooie vooruitzichten. Omdat we echter ernstige vraagtekens moeten plaatsen bij de analyse van stemverschuivingen op basis van de PartiRep-data (namelijk de kwestie van lage aantallen, de hoge non-response en de vraagtekens bij de representativiteit van de surveygegevens) blijft het toch uitkijken naar de resultaten die het ISPO-KU Leuven postelectorale verkiezingsonderzoek 2014 zal opleveren. Publicatie wordt verwacht midden 2015. 　

Marc Swyngedouw
Politiek socioloog en gewoon hoogleraar methodologie KU Leuven.¹¹

Noten
1/ Een interuniversitaire attractiepool gevormd door VUB (K. Deschouwer), ULB (P. Delwitte), UA (S. Walgrave), KU Leuven (M. Hooghe) en UCL (B. Rihoux en L. De Winter) die onderzoek doet naar veranderende patronen van participatie en vertegenwoordiging in moderne democratieën.
2/ Het kan zijn dat de daling van 826 naar 654 respondenten niet enkel item-non response is, maar dat het ook gaat om respondenten waarvoor de vraag uit 2010 niet relevant was (bv. nog niet stemgerechtigd - dit zijn de zgn. Nieuwe Kiezers in 2014, maar deze zijn niet opgenomen in Tabel 3).
3/ Merk op dat blanco-ongeldig stemmen in onderzoek als een volwaardig stemalternatief wordt beschouwd en we dus de uitslagen voor de partijen moeten herberekenen in vergelijking met de verkiezingsuitslag. Merk ook op dat we werken op basis van de gepubliceerde Tabel 3. De berekeningen zijn dan onderhevig aan kleine afrondingsfouten.
4/ Chi-kwadraat analyses van geschatte geobserveerde verdelingen t.a.v. werkelijke verkiezingsuitslagen. 2010: df =7, Chi-kwadraat: 63,38; 2014: df = 7 Chi-kwadraat: 27,76.
5/ Dassonneville e.a. betrekken in hun berekening ook diegenen die niet zijn gaan stemmen. Wij hebben daar geen rekening mee gehouden, want dit zou het niet representatief zijn nog extra accentueren.
6/ Eenzelfde opmerking kan worden gemaakt wat betreft de overleden kiezers tussen 2010 en 2014. De verdeling over de partijen van de overleden kiezer is echter niet eenduidig te schatten (Billiet, 1992).
7/ We herberekenden Tabel 3 in functie van de aangegeven marginalen (wat kleine afrondingsfouten oplevert) en voegen aan de lege cellen een kleine waarde (0,1028) toe. Deze keuze dient om de afrondingsfouten weg te werken en exact uit te komen op een totale steekproefomvang van 654 eenheden. Op deze wijze zijn de lege cellen geen structurele nullen meer, maar kunnen we de onder het gespecifieerde model, verwachte waarden berekenen.
8/ Model passingsmaten: df: 33; Chi-kwadraat: 33,77; p: 0,43.
9/ We hebben deze oefening alleen gedaan voor Vlaanderen, niet voor Wallonië. We denken dat de boodschap zo al voldoende duidelijk is. We beperken ons ook tot enkele verschillen uit de vele voor Vlaanderen.
10/ De Standaard en De Morgen, 25 september 2014.
11/ Marc Swyngedouw is politiek socioloog en gewoon hoogleraar methodologie van het sociaal wetenschappelijk onderzoek en stadssociologie aan de faculteit Sociale Wetenschappen van de KU Leuven. Hij is de directeur van het Instituut voor Sociaal en Politiek Opinieonderzoek (ISPO) en analyseert sinds 1986 de verschuivingen tussen de twee opeenvolgende federale verkiezingen in Vlaanderen en Wallonië (vanaf 1991).

Bibliografie

• Berelson, B., Lazarsfeld, P. & McPhee, W. (1954) Voting: A Study of Opinion Formation in a Presidential Campaign, University of Chicago Press, p. 416.
• Billiet, J. (1992) Het effect van in- en uittrede bij stemverschuivingen. Een statistische analyse toegepast op gegevens uit Limburg. Res Publica: Tijdschrift voor Politologie, 34 (2), 227-244.
• Bishop, Y., Fienberg, S., Holland, P. (1980) Discrete Mulitvariate Analysis. Theory and Practice, MIT Press, Massachusetts, 557 p.
• Blumen, I., Kogan, M., McCarthy, P. (1955) The Industrial Mobility of Labor as a Probability Process, Cornell Studies of Industrial and Labor Relations, N° 6, Ithaca, NY: Cornell University Press, p. 163.
• Deschouwer, K., Delwit, P., Hooghe, M., Rihoux, B., Walgrave, S. (dir.) (2014) Attitudes et comportements des électeurs lors du scrutin du 25 mai 2014, Courier Hebdomadaire, N° 2225, CRISP, Bruxelles, p. 40.
• Haberman, S. (1978) Analysis of Qualitative data, Vol. 1, Introductory Topics, Academic Press, NY, 368 p.
• Haberman, S. (1979) Analysis of Qualitative data, Vol. 2, New Developments, Academic Press, NY, 369 - 612 p.
• Hagenaars, J. (1990) Categorical Longitudinal Data: Log-Linear Panel, Trend, and Cohort Analysis, Sage Publications.
• Kaufman, L., Schervish, P. (1987) Using adjusted Crosstabulations to Interpret Log-linear Relationships, American Sociological Review, Vol. 51, p. 218-255.
• Lesthaeghe, R., & Neels, K. (2008) Inleiding Onderzoeksmethoden in Mens- en Maatschappijwetenschappen. Deel 1. Uitgeverij Acco, Leuven.
• Luijkx, R. (1994) Comparative loglinear analyses of social mobility and heterogamy, Doctoraatsproefschrift, Tilburg University Press.
• Knoke D., Burke, J. (1980) Log-Linear Models, Sage, Beverly Hills, N° 20, p. 79.
• Lazarsfeld, P., B. Berelson, and H. Gaudet (1944). The People’s Choice. How the Voter Makes Up his Mind in a Presidential Campaign, New York: Columbia University Press.
• Stoop, I.., Billiet, J., Koch, A. & Fitzgerald, R. (2010) Improving Survey Response. Lessons learned from the European Social Survey. Chichester: John Wiley & Sons Ltd., 328 p.
• Swyngedouw, M., Billiet, J. (1988). Van 13 tot 13; een analyse van de veranderingen in het kiesgedrag in Vlaanderen 1985-1987. Leuven: K.U.Leuven, Departement Sociologie/Sociologisch Onderzoeksinstituut.

verkiezingen - PartiRep - volatiliteit

Samenleving & Politiek, Jaargang 22, 2015, nr. 1 (januari), pagina 60 tot 72

• volatiliteit
• PartiRep
• verkiezingen