House effect: quanto pesa scegliere un sondaggista invece di un altro

Ogni istituto demoscopico ha un proprio disegno di campionamento e un proprio schema di ponderazione, e questo produce quello che in letteratura si chiama house effect: una tendenza sistematica a stimare un partito un po' più in alto o più in basso di quanto faccia il resto del mercato. Con l'archivio sondaggi ora completo abbiamo provato a misurarlo — e a farlo nel modo giusto, che non è quello ovvio.

Perché la media grezza non basta

Il confronto istintivo è mettere in fila le medie di ciascun istituto sugli stessi mesi. Il problema è che gli istituti non pubblicano negli stessi giorni: se in un periodo in cui il consenso di un partito sta scendendo — ed è esattamente quello che sta succedendo al centrodestra — un istituto esce soprattutto a inizio finestra e un altro soprattutto alla fine, il secondo apparirà "più basso" senza avere alcun bias.

La correzione è semplice e la applichiamo qui: per ogni sondaggio si calcola la differenza rispetto alla media di tutti gli istituti nello stesso mese, e si mediano quelle differenze. Quel che resta è la deviazione dell'istituto a parità di momento.

Lo scarto tra l'istituto più generoso con Fratelli d'Italia (Tecnè, +1,56) e il più severo (EMG, −1,42) è di quasi 3 punti pieni. Non è un dettaglio: è più della differenza che separa oggi la seconda dalla terza lista del Paese.

L'effetto non è lo stesso su tutti i partiti

Tre letture utili di questa tabella:

• Su PD e M5S il mercato è molto più compatto. Escludendo BiDiMedia ed Eumetra, tutti gli istituti stanno entro tre decimi dalla media. La dispersione è quasi tutta concentrata sulle liste di destra.
• La Lega è il secondo terreno di divergenza. Da −1,24 (YouTrend) a +0,68 (EMG), e +2,15 per BiDiMedia: su un partito che oggi vale poco più di 6 punti, sono differenze relative grandi.
• Le righe di BiDiMedia ed Eumetra vanno lette con prudenza. Con 8 e 10 sondaggi, e con scarti tutti dello stesso segno, è probabile che stiano misurando una rosa di liste diversa (più o meno "Altri", trattamento diverso degli indecisi) più che una vera preferenza di stima.

Il caso limite: quando un singolo sondaggio va escluso

Il valore di una media aggregata si vede meglio nei casi patologici. Il 3 agosto 2026 il registro ufficiale ha acquisito un sondaggio IZI con rilevazione dal 30 luglio, in cui Fratelli d'Italia risulta all'8,1% e il Partito Democratico al 9,0% — mentre ogni altra rilevazione dello stesso periodo li colloca rispettivamente tra il 25% e il 29% e attorno al 21%.

Il nostro pipeline di qualità lo ha segnalato automaticamente come suspect, con i flag sample_size_unparsed, margin_error_confidence_unknown e few_parties_q2. Guardando le righe estratte si capisce perché:

• il sondaggio contiene più domande fuse in un unico blocco di risultati — accanto alle liste compaiono valori "Sì 34,1", "No 96,5" e un "Movimento 5 Stelle 34,3" che appartengono con ogni evidenza a quesiti diversi;
• le quote non sono riproporzionate: indecisi (17,6%) e chi dichiara che non andrebbe a votare (8,7%) restano nella base, il che deprime meccanicamente tutte le liste.

Non è quindi un crollo di consenso, e non è nemmeno un errore dell'istituto: è un problema di estrazione dal documento depositato. Ma un solo dato del genere, se non filtrato, sposta visibilmente una media mensile — ed è il motivo per cui le nostre medie escludono per impostazione predefinita i sondaggi suspect.

Fonte: archivio sondaggi ElectionLab — registro ufficiale dei sondaggi politico-elettorali (banca dati art. 8 c.3 L. 28/2000, Presidenza del Consiglio) e dataset onData (CC-BY-4.0). House effect calcolato sui sondaggi nazionali con data_quality diversa da suspect da gennaio 2026, come scarto medio dalla media mensile di tutti gli istituti. Dati aggiornati al 29 agosto 2026. Confronta gli istituti nella sezione Sondaggi.

— ElectionLab Studio