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Después de la elección fraudulenta de 1988, donde contendieron Carlos Salinas (PRI), Cuauhtémoc Cárdenas (Frente Democrático Nacional) y Manuel Clouthier (PAN), mi padre declaró que era inmoral proclamar vencedor ya que era imposible saber el verdadero resultado.
Ante esta situación irregular, un grupo de académicos encabezados por el doctor Juan Auping Birch, quien años después fuera rector de la Universidad Iberoamericana, decidieron realizar un estudio matemático estadístico con el propósito de “arrojar luz sobre tan controvertido tema”.
El doctor Aupin nos dice: “Yo comprobé un fraude masivo en las elecciones de julio de 1988, usé los métodos matemáticos de la curva de distribución normal y de la correlación Pearson que representan un detector de mentiras infalible”. El estudio se titula Elecciones federales de México, julio de 1988. Interpretación de los resultados oficiales mediante el análisis matemático.
La tarea consistió en realizar un análisis matemático exhaustivo de la base de datos de los resultados electorales oficiales entregados por la Comisión Federal Electoral. Con ellos se determinó el promedio X de votos válidos como proporción del padrón y su correspondiente desviación estándar de las 22 mil 655 secciones y se graficó la distribución empírica oficial y la distribución normal esperada (teórica) de los datos oficiales donde en el eje de la “Y” está el número de secciones como porcentaje del total, y en el eje de las “X” la votación como proporción del padrón, en intervalos 0-20%, 20-40, 40-60, 60-80, y mayor a 80%.
La distribución es normal hasta llegar al último grupo de secciones electorales donde la votación es mayor a 80% del padrón. Es ahí donde la gráfica pierde su forma de campana (distribución normal) para levantar “una cola” con secciones con más de 80% de la votación.
Para analizar este fenómeno con mayor detalle los expertos dividieron los distritos electorales en tres grupos: uno donde la distribución de la votación por sección es casi normal (217 distritos), otro donde es visiblemente anormal (13 distritos) y un tercero donde es masivamente anormal (58 distritos).
Los resultados son contundentes. En los grupos donde el FDN y el PAN tuvieron mayoría, la curva teórica esperada y la empírica “real”, coinciden, mientras que el caso del grupo en donde el PRI parece haber ganado, la distribución vista se aleja de la normal esperada precisamente en el grupo de secciones con votación por arriba de 80% del padrón.
Ante esta anormalidad evidente se aplicó otra prueba estadística llamada correlación Pearson, y el resultado fue también contundente. Entre mayor proporción de votos para el PRI, y mayor proporción de secciones con votación arriba de 80% del padrón, “la correlación Pearson es fuerte y significante”, al extremo que la probabilidad de que esta relación se diera al azar es una en cada 100 mil elecciones.
Es estadísticamente casi imposible que suceda una elección con esas características, y la explicación es que hubo irregularidades que favorecieron al PRI, por lo que se valida estadísticamente la hipótesis de alteración, señala el estudio.
Esta correlación Pearson es particularmente fuerte y significante en nueve estados: Chiapas, Guanajuato, Guerrero, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Sinaloa, Veracruz y Yucatán. En estos estados casi la mitad (47%) del aumento de votos por el PRI se explica por el aumento de secciones anormales, por lo que se rechaza la cero-hipótesis del azar, concluye la investigación.
Pido una disculpa a mis lectores por un artículo tan técnico, pero se me hace importante señalar que existiendo estas herramientas matemáticas y objetivas del análisis electoral, los expertos matemáticos, académicos y las instituciones a favor de la democracia no hayan realizado este tipo de investigaciones para elecciones tan controvertidas como la presidencial de 2006 y 2012 o bien ahora las pasadas elecciones estatales del Estado de México y Coahuila.
Las herramientas ahí están y son “un detector de mentiras infalible”, concluye el experto Juan Auping. ¡Habrá que usarlas!
Diputado federal independiente.
@ClouthierManuel
