US-Wahl: Wie sehr kann man den Umfragen trauen? Trügerische Prognosen

Wer wird sich im Kampf um das Weiße Haus durchsetzen? Umfragen versuchen, diese Frage bereits vor der Wahl zu beantworten.

Umfragen zur politischen Stimmung sind oft fehleranfällig: In den vergangenen US-Präsidentschaftswahlen wurde das immer wieder deutlich. 2016 sahen die meisten Umfragen Hillary Clinton vorn, teils deutlich – doch das Ergebnis war bekanntlich ein anderes.

In diesem Jahr sagen Umfragen ein äußerst enges Rennen voraus. Sowohl Trump als auch Harris werden Chancen auf den Sieg eingeräumt.

Wahlumfragen basieren auf statistischen Methoden, die Abweichungen zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Wahlergebnis nicht exakt abbilden können. Doch wie entstehen diese Fehler? t-online erklärt es.

Stichproben und Fehlertoleranz

Ein zentrales Problem ist die Wahl der Stichprobe. Um eine repräsentative Meinung abzubilden, greifen Institute etwa auf Zufallsstichproben zurück. Eine repräsentative Umfrage, so erläutert ein Bericht des California Institute of Technology, kann mit einer relativ kleinen Stichprobe von 1.000 bis 1.500 Teilnehmern recht genaue Schätzungen abgeben. Doch obwohl das als zuverlässiger Standard gilt, variieren die Ergebnisse je nach angewandter Methode stark: Manche Institute befragen telefonisch, andere setzen verstärkt auf Online-Umfragen.

Ein weiterer wesentlicher Aspekt ist die Fehlertoleranz. Diese wird von den Instituten üblicherweise mit einem Wert von etwa drei Prozentpunkten angegeben. Experten weisen jedoch darauf hin, dass der reale Fehler oft doppelt so hoch ist. Das bedeutet, dass die tatsächliche Fehlermarge bei sechs bis sieben Prozentpunkten liegt.

Passiert ist das unter anderem in der Wahlnacht 2016, als die Umfragen Hillary Clinton als klare Favoritin sahen, das tatsächliche Ergebnis jedoch zugunsten von Donald Trump ausfiel. Laut der "New York Times" lag die Differenz in manchen Umfragen bei bis zu 14 Prozentpunkten. Auch die politischen Hintergründe der Institute sind oft für die Einordnung relevant – einige Institute werden von politischen Parteien beauftragt und bezahlt. Dies kann einen Einfluss auf die Auswahl ihrer Befragten und die Bewertung der Ergebnisse haben.

Wie wird gefragt – und wie ausgewertet?

Zusätzlich zu technischen und statistischen Herausforderungen spielt die Art und Weise, wie die Befragten ausgewählt und angesprochen werden, eine entscheidende Rolle. Ein Beispiel ist die Überrepräsentation bestimmter Bevölkerungsgruppen.

Bei den Präsidentschaftswahlen 2016 wurde etwa das Bildungsniveau vieler Befragter nicht angemessen berücksichtigt, was zu einer Überschätzung der Unterstützung für Hillary Clinton führte. Höher gebildete Wähler nahmen überproportional an den Umfragen teil, während insbesondere weniger gebildete, weiße Wähler, die Trump bevorzugten, unterrepräsentiert waren.

Eine weitere Schwierigkeit: Nicht immer ist klar, wie sicher sich die Befragten zum Zeitpunkt der Umfrage in ihrer Entscheidung sind. Erfasst wird die Stimmungslage zu einem bestimmten Zeitpunkt, die sich bis zum Wahltag noch deutlich ändern kann. Laut der Bundeszentrale für politische Bildung führen diese Schwankungen oft zu einer falschen Einschätzung der tatsächlichen Wahlchancen eines Kandidaten.

So steuern die Umfrageinstitute gegen

Laut einem Bericht der "New York Times" haben viele Umfrageinstitute nach 2016 begonnen, ihre Methoden zu überarbeiten. So wird mittlerweile verstärkt das Bildungsniveau als zusätzlicher Gewichtungsfaktor berücksichtigt.

Zudem greifen immer mehr Institute auf Modelle zurück, die nicht nur demografische Daten, sondern auch vergangene Wahlentscheidungen der Befragten einbeziehen. Dies soll dazu beitragen, die Fehlerquellen zu reduzieren und genauere Ergebnisse zu liefern. Die Anpassungen griffen beispielsweise bei den Zwischenwahlen 2022 – diese gelten als vergleichsweise gut vorhergesagt.

Dennoch bleibt das Vertrauen in die Umfragen begrenzt. Wie der Politikwissenschaftler Justin Grimmer von der Stanford University betont, können Umfragen auch durch zufällige Schwankungen und Modellfehler verzerrt werden, die oft nicht klar zu erkennen sind.

In der Folge sind alternative Methoden zur Wahlvorhersage in den Fokus gerückt. Ein Ansatz sind modellbasierte Verfahren, die historische Daten wie wirtschaftliche Indikatoren und vergangene Wahlergebnisse berücksichtigen. Diese Modelle, die sowohl retrospektive als auch prospektive Elemente enthalten, sind laut der Bundeszentrale für politische Bildung in der Lage, stabilere und genauere Vorhersagen zu liefern als reine Meinungsumfragen. Dennoch ist auch diese Methode nicht frei von Fehlern, da sie stark von den zugrunde gelegten Annahmen und Variablen abhängt.

Eine andere Methode ist das sogenannte "Crowd Forecasting", bei dem Vorhersagen von einer großen Gruppe von Individuen abgegeben werden. Dieser Ansatz basiert auf der Annahme, dass eine zusammengenommene Einschätzung einer großen Gruppe oft genauer ist als die Vorhersage einzelner Experten oder Umfragen.

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Aktuelle Umfragen zeigen ein enges Rennen zwischen Kamala Harris und Donald Trump, insbesondere in Swing States. Es könnte ähnlich knapp werden wie vor vier Jahren. Damals gewann Joe Biden beispielsweise Arizona mit 11.000 Stimmen Vorsprung – in einem Staat, in dem mehr als 4,3 Millionen Menschen wahlberechtigt sind.