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O que significam os números de uma pesquisa eleitoral?

Por Christiane Mazur Doi

Nos últimos meses, com as pesquisas feitas em função do período eleitoral em nosso país, temos visto e ouvido os termos “margem de erro”, “grau de confiança”, “tamanho da amostra” e muitos outros.

Qual é o sentido dessas expressões? E mais: o que significam os números relacionados a elas?

Para responder a essas questões, podemos analisar uma situação específica, como a exposta a seguir.

Segundo pesquisa divulgada pelo Instituto Datafolha em 10 de outubro de 2018 sobre o segundo turno da eleição presidencial no Brasil, o candidato Jair Bolsonaro tinha 58% dos votos válidos e o candidato Fernando Haddad tinha 42% dos votos válidos.

O Datafolha também informou que:

- o levantamento de dados foi realizado em 10 de outubro de 2018;

- foram entrevistados 3.235 eleitores em 227 municípios;

- 6% dos entrevistados não sabiam em quem votar;

- 8% dos entrevistados votavam em branco ou anulavam o voto;

- a margem de erro foi de 2 pontos percentuais para cima ou para baixo;

- o nível de confiança da pesquisa foi de 95%.

Vamos analisar essa pesquisa.

Os resultados de votos válidos “valeram” para o dia em que a pesquisa foi feita e não são uma previsão do que vai realmente acontecer nas urnas. Vemos, inclusive, que os 6% de indecisos podem votar tanto em um candidato quanto no outro, ou podem anular seus votos.

A margem de erro de 2% de erro indica que, no momento da realização da entrevista, Bolsonaro poderia ter entre 56% (58% menos 2%) e 60% (58% mais 2%) e Haddad poderia ter entre 40% (42% menos 2%) e 44% (42% mais 2%).

No entanto, como o nível de confiança da pesquisa foi de 95%, a chance, na ocasião, de um candidato ter entre 56% e 60% e do outro ter entre 40% e 44% foi de 95%. Ou seja, mesmo com a margem de erro, não há 100% de certeza da verdadeira intenção dos eleitores em 10 de outubro de 2018, mas há elevada probabilidade de os resultados da pesquisa coincidirem com essa intenção.

Há ainda que se considerar que o Brasil tem cerca de 5.570 munícipios e que, segundo Tribunal Superior Eleitoral (TSE), no primeiro turno das eleições, ocorrido em 7 de outubro de 2018, houve o comparecimento de 117.364.560 eleitores, com 107.050.673 de votos válidos.

O leitor pode pensar: uma pesquisa feita com 3.235 eleitores em 227 municípios pode ser válida para estimar o que pensam mais de 100 milhões de eleitores em mais de 5.500 municípios?

A resposta é sim. Vejamos um exemplo que trata de um caso bem mais simples do que o caso que estamos analisando, mas útil para entendermos o problema.

Imagine que você compre uma garrafa com 750 mL de um vinho de altíssimo padrão. Você precisa tomar todo esse volume para atestar que o vinho é de excelência? Não. A ingestão de um cálice com 30 mL de vinho, ou até menos, é suficiente, pois esse volume é uma amostra que representa todo o conteúdo da garrafa.

De modo geral, quase sempre “o todo” (população) que queremos estudar é inacessível, pois é muito grande, como no caso de mais de 100 milhões de eleitores em mais de 5.500 municípios, ou é desconhecido. Assim, a ideia é coletar uma amostra para se fazer uma inferência sobre a população que queremos estudar.

Na pesquisa eleitoral que usamos como exemplo, a população é o eleitorado brasileiro com 16 anos ou mais. Uma amostra representativa dessa população deve ser formada por um conjunto de pessoas com as mesmas características de idade, gênero e distribuição regional da população, traduzindo fielmente o conjunto de todo o eleitorado. Ou seja, toda a diversidade da população deve “aparecer” na amostra na mesma proporção em que ocorre na população.

Concluímos que uma amostra de eleitores não deve ser necessariamente grande para representar o conjunto “completo” de eleitores: o importante é que o método de amostragem garanta a representatividade da amostra. Se esse método não for eficiente, uma amostra “muito grande”, com elevada quantidade de entrevistados pode não ser “boa”.

No caso de pesquisas eleitorais como as do Datafolha, trabalha-se com amostra estratificada. Incialmente, os 5.570 municípios brasileiros são classificados em três estratos: capital, região metropolitana e interior. Para cada estrato, são feitas, com base em critérios estatísticos robustos, que incluem a proporcionalidade, a seleção aleatória do município que fará parte da amostra, a seleção aleatória dos pontos de abordagem do município e a seleção aleatória do entrevistado com base na distribuição de gênero e de faixa etária do eleitorado brasileiro.

Enfim, números relacionados à “margem de erro”, ao “grau de confiança” e ao “tamanho da amostra” em pesquisas eleitorais não são simplesmente valores que fazem uma previsão de reais resultados: eles refletem a realidade da data da pesquisa e estão vinculados a probabilidades. São inferências.

 

Christiane Mazur Doi é Doutora em Engenharia, Mestre em Ciências (Tecnologia Nuclear), Engenheira Química e Licenciada em Matemática, com Aperfeiçoamento em Estatística.

 

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