Estatística - Resumo de artigo sobre pesquisas eleitorais

RESUMO - GUIA ABEP PUBLICAÇÃO DE PESQUISAS ELEITORAIS

A pesquisa de opinião é um levantamento estatístico com amostra específica da opinião pública. Ela aponta as opiniões de uma determinada população analisada através de perguntas sobre costumes, condição econômica, preferência política, satisfação feitas para uma fatia deste grupo, extrapolando as respostas para um grupo maior dentro do intervalo de confiança.

As metodologias são as pesquisas qualitativas e quantitativas. A primeira permite classificações e contagens das informações coletadas, possibilitando expandir seus achados para uma população mais ampla. Nestes procedimentos, os dados coletados são mais objetivos, já a segunda  busca uma descrição mais completa e detalhada de seu objeto. A análise de dados qualitativos permite distinções aprofundadas, dado que não necessita sistematizar as informações em classificações. No entanto, seus achados não podem ser estendidos a populações maiores com o mesmo grau de certeza que os dados quantitativos permitem.

Os grupos focais da pesquisa qualitativas são compostos em geral por entre 7 a 10 indivíduos que não se conhecem entre si e são selecionados porque têm algumas características em comum relacionadas ao tema a ser tratado pelo grupo. Este funciona através da condução por um moderador de várias discussões para identificar padrões e tendências nas suas percepções sobre o tema em debate.

Nas bases da pesquisa quantitativa, vemos a inferência estatística, onde dois erros podem ser cometidos: os amostrais e não amostrais.

A proporção de ocorrência de erros não amostrais pode ser reduzida através de uma especificação criteriosa da população de interesse, do treinamento apropriado dos entrevistadores e da elaboração cuidadosa de questionários. Quanto mais homogênea a população, menor o tamanho da amostra necessário para a obtenção de estimativas com a mesma precisão. Assim, uma das finalidades da estratificação é obter subpopulações mais homogêneas e conseqüentemente diminuir o tamanho requerido para a amostra.

Nesse contexto, podemos dizer que amostras representativas são aquelas em que a proporção de ocorrência dos dois tipos de erros - amostrais e não amostrais - é minimizada, ou, pelo menos, quantificada. É devido à possibilidade de ocorrência desses erros que os resultados de pesquisas realizadas através de métodos probabilísticos devem sempre incluir a margem de erro das estimativas

Erro amostral tolerável é a diferença tolerada, pelo pesquisador, entre o valor que a estatística acusa e o verdadeiro valor do parâmetro que se deseja estimar (Barbetta, 1999).

Nível de confiança é a probabilidade de o valor do parâmetro em estudo pertencer ao intervalo centrado na estimativa estatística do parâmetro e limites determinados pelo erro amostral tolerado.

Uma situação é considerada empate técnico quando a diferença entre os candidatos se encontra dentro das margens de erro das pesquisas, ou seja, quando há superposição dos respectivos intervalos de confiança dos candidatos.

Uma população pode ser infinita ou, mesmo sendo finita, pode ser muito grande, tornando-se muito difícil ou impraticável a obtenção dos dados de toda a população. Assim sendo, o pesquisador observa apenas uma parte da população, que é denominado amostra. Formalmente, denomina-se amostra um conjunto de objetos (ou de dados) retirados de uma população para fins de estudo da mesma. O número de objetos (ou de dados) de uma amostra é o seu tamanho e é representado geralmente por n. Uma amostra deve ser representativa da população da qual foi extraída. O termo amostra refere-se também ao conjunto de dados de uma variável numa amostra de objetos.

A amostragem constitui um conjunto de procedimentos para a obtenção de uma amostra representativa da população-alvo e um estudo das relações existentes entre uma população e as amostras possíveis que podem ser extraídas da mesma.

Há algumas técnicas de amostragem, que pode ser probabilística ou não-probabilística. Na amostragem probabilística, pode-se determinar a probabilidade de escolher um objeto da população, enquanto que na amostragem não-probabilística, esta probabilidade não pode ser calculada.

Na amostragem aleatória simples, toda unidade (indivíduos, casos) da população estudada tem igual chance de ser incluída na amostra, e a probabilidade de uma unidade ser selecionada não é afetada pela seleção de outras unidades. Assim, a seleção é feita de forma independente.  Utilizada quando a população é finita, não é demasiadamente grande e é considerada homogênea.  Ela consiste em enumerar os N objetos de uma população e em seguida extrair uma amostra de n objetos da mesma utilizando bolas numeradas, fichas numeradas, números aleatórios gerados por programas de computador ou tabela de dígitos aleatórios. Ela raramente é usada na prática. Isso ocorre porque nem sempre é possível satisfazer as condições exigidas por este tipo de amostra, pois ela requer uma listagem completa dos indivíduos do universo a ser estudado.

A amostra sistemática baseada em listagem é uma adaptação da amostra aleatória simples. A amostra sistemática começa pela determinação do chamado “intervalo de amostragem”, que é a distância padrão na listagem entre os indivíduos selecionados. Para garantir a estrita aleatoriedade, o início da extração é determinado por sorteio. Sorteia-se um número dentro do intervalo de amostragem e a partir deste número extrai-se cada décimo indivíduo da lista.  

A amostra por conglomerados é utilizada quando o pesquisador busca gerar uma amostra probabilística mais eficiente quanto aos recursos de tempo e dinheiro. Em vez de uma amostragem de unidades individuais, em geral espalhadas em espaços geográficos mais amplos, o pesquisador faz a amostragem segundo grupos que já estão constituídos na população, como as vizinhanças, as escolas etc.

Amostragem estratificada é uma amostra desenhada pelo pesquisador quando ele deseja uma amostra representativa da população segundo algumas características específicas. Os procedimentos são mais complexos quando o pesquisador busca definir subgrupos também representativos nesta amostra, e seu procedimento é combinar as estratégias de amostragem aleatória e estratificada.  

A amostra estratificada foi desenvolvida como uma forma de aumentar a precisão do processo amostral, reduzindo o grau de heterogeneidade presente na amostra aleatória simples. A amostragem estratificada tem como característica a menor variação dos dados dentro de cada estrato do que entre os estratos.