Se trató de la primera de las dos cuyos resultados salieron al aire. Esta señalaba que “la inmensa mayoría del país desea volver a la normalidad y no seguir en paro”.

Los resultados de esta mostraban que todas las principales capitales concordaban en que es hora de que el paro termine.

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La segunda encuesta fue sobre la imagen del presidente Iván Duque, en cuya presentación incluyeron las fichas técnicas de ambas encuestas.

Ese pequeño detalle generó una importante confusión, pues no era fácil distinguir una de otra e incluso el tamaño de la muestra no fue del todo claro.

Iván Duque

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Y es que la “inmensa mayoría” de la que habló el noticiero tenía una base de apenas 200 personas. Además, sin explicación alguna se había consultado solo a mujeres, aunque el medio no lo aclaró en ningún momento.

La mayor discusión sobre el tema se generó en redes sociales después de que el presidente de la Andi, Bruce Mac Master, publicara los resultados. Y es que muchos le comentaban que el tamaño de la muestra era realmente ínfimo y ponían en duda su idoneidad como índice.

Uno de los que lo hizo fue el senador Gustavo Petro, que se burló de Mac Master, quien a su vez lo criticó acusándolo de promover noticias falsas al publicar una presunta ficha técnica falsa:

Fue aquí que el problema con ambas fichas quedó en evidencia, pues ambas eran reales, pero el directivo de la ANDI también la confundió con la de la encuesta de Duque. Las críticas llegaron al punto de poner en duda la legitimidad de la encuesta, algo que molestó a Mac Master, quien incluso insistió en que era una ficha técnica falsa:

En su trino, el empresario también habla de una muestra de 1.200 personas que no figura en ninguna de las fichas técnicas que salieron al aire.

Al final quedó demostrado que la encuesta sí tenía como base solo 200 mujeres, pero para terminar de enrarecer el caso, hasta la noche del miércoles ni CM& ni el CNC se habían pronunciado sobre el tema.

La discusión se da en un momento en que las encuestadoras han perdido credibilidad después de errar en gran parte de sus pronósticos, y ahora sus conclusiones con tan bajas poblaciones de muestra tampoco les ayudan.