Mulher confere seu título de eleitor durante as eleições gerais, em 7 de outubro de 2018, em São Paulo ( AFP / Alexandre Schneider)

Amostras “pequenas” e resultados “errados”: argumentos que enganam ao questionar pesquisas eleitorais

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Com a aproximação das eleições de 2022, usuários questionam a credibilidade de pesquisas eleitorais, seja pelo tamanho e alcance de suas amostras, seja por sua suposta incapacidade de prever resultados de pleitos. Mas diferentemente de enquetes, as metodologias amostrais usadas por institutos de pesquisa permitem a realização de inferências estatísticas para toda a população de eleitores brasileiros. Especialistas também apontam que resultados de pesquisas são diferentes de prognósticos, e que servem, na verdade, para descrever como está a opinião pública em determinado momento.

“Nova pesquisa? No, tks. Essas amostras de 1000 pessoas com metodologia questionável não me convencem. Prefiro essa pesquisa aqui, com mais de 2 milhões de votos, um IP válido por voto, e por todo Brasil”, diz um tuíte compartilhado mais de 10 mil vezes, acompanhado por um link que leva à enquete do portal “Eleições ao vivo”.

Usuários também questionam o fato de nunca terem sido entrevistados por institutos de pesquisa, divulgam o termo “DataPovo” ao afirmar que as ruas “fazem o retrato da verdade” e apontam supostos erros quando pesquisas indicaram vantagem momentânea para candidatos que não foram eleitos.

Compilado de capturas de tela, feito em 13 de maio de 2022, de publicações no Twitter, Facebook, Instagram e YouTube ( . / )

Mas alegações como essas não levam em consideração que há uma metodologia a ser seguida por institutos de pesquisa para garantir que suas amostras permitam fazer inferências para o resto da população, explicaram ao Checamos especialistas em ciência política e estatística.

Tamanho versus qualidade

Um argumento comumente usado em publicações que desacreditam pesquisas eleitorais é que suas amostras são pequenas em comparação ao tamanho do eleitorado, de 147 milhões de brasileiros. De acordo com usuários (1, 2), amostras de “apenas” mil ou 2 mil pessoas não seriam, portanto, confiáveis.

Isso é um mito, aponta a seção “Escopo e metodologia das pesquisas” do site do Governo Federal.

Ao invés de consultar todos os eleitores, institutos de pesquisa usam amostras, subconjuntos da população, com as quais se procura fazer “certas afirmações quantitativas a respeito da população”, define Raphael Nishimura, diretor de amostragem do Survey Research Center, da Universidade de Michigan.

O cálculo do tamanho da amostra é feito a partir de uma fórmula, que indica “o nível de precisão que você quer ter com aquela pesquisa”, diz Felipe Nunes, professor de ciência política na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e diretor do instituto de pesquisa Quaest.

Ele acrescenta que, a partir de um determinado tamanho de população, o tamanho da amostra torna-se irrelevante. Nishimura, concorda, e aclara: 

Glauco Peres, coordenador do Grupo de Estudos Eleitorais do Núcleo de Estudos Comparados e Internacionais da Universidade de São Paulo (NECI-USP), explica que usar um subgrupo da população para analisar sua totalidade é como o ato de experimentar uma porção de uma refeição para avaliar seu sabor: “Vou provar um pouquinho para saber como está o todo”.

Outro relato frequente é o de pessoas questionando o fato de nunca terem sido entrevistadas em levantamentos eleitorais (1, 2).

Mas a probabilidade de seleção é realmente baixa.“Pensa que uma amostra foi desenhada para 2 mil pessoas serem selecionadas. [Em um universo de 147 milhões] a chance de participação é muito pequena”, explica Alinne Veiga, pesquisadora da Escola Nacional de Ciências Estatísticas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

Nesse sentido, Peres ressalta que é muito mais provável que um eleitor não seja entrevistado do que o contrário.

Distribuição de panfletos em 1º de outubro de 2006, no Rio de Janeiro ( AFP / Antonio Scorza)

Seleção da amostra

Existem métodos probabilísticos e não-probabilísticos de seleção. Na primeira definição, “todo mundo, todo elemento da população tem uma probabilidade de seleção não nula e você conhece essa probabilidade”, explica Nishimura.

Nesse caso, utilizam-se sorteios para garantir a aleatoriedade e oferecer maior confiabilidade, comenta Felipe Borba, cientista político e coordenador do Grupo de Investigação Eleitoral (Giel) da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio).

Ele explica que as pesquisas eleitorais no Brasil usam, em grande parte, o método não-probabilístico por cotas, quando a população é dividida em grupos - por sexo, faixa etária e escolaridade - e, na sequência, é determinada uma cota proporcional ao tamanho de cada grupo, mas sem que para isso sejam feitos sorteios.

Isso não significa, contudo, que as pesquisas não sejam confiáveis. “Essas cotas são aquelas que procuram representar a população na amostra”, indica Borba.

Pesquisas totalmente probabilísticas são mais caras e demoradas, concordam os especialistas. Por isso, institutos brasileiros não conseguem aplicá-las integralmente. Mas buscam se aproximar ao máximo, descreve o diretor da Quaest.

“Elas são feitas [de forma probabilística] até o último estágio, ou seja, o sorteio do município é probabilístico, o sorteio do setor censitário é probabilístico, o sorteio do domicílio é probabilístico. A pessoa que você vai entrevistar no domicílio não é sorteada [método não-probabilístico por cotas]. Você vai preencher uma cota naquele lugar”, exemplifica Nunes.

Outro quesito importante para diminuir vieses é a ponderação de dados, que se refere a como uma amostra será ajustada após a coleta dos dados. Nishimura aclara que isso serve para amenizar vieses não só da seleção, mas também não amostrais.

Isso inclui, por exemplo, a “não resposta”, quando alguém se recusa a participar de uma pesquisa, ou, no caso de pesquisas telefônicas, a cobertura, que “corresponde ao fato de que nem todo mundo tem acesso ao telefone”, diz o diretor de amostragem do Survey Research Center.

Métodos de seleção de amostra e ponderação de dados garantem “que o resultado final seja fidedigno em relação a esse parâmetro da intenção de voto”, afirma Nunes, da Quaest.

“A verdadeira pesquisa”

Publicações virais também alegam que grandes enquetes e manifestações nas ruas são métodos que “fazem o retrato da verdade” (1, 2). Muitas usam ironias ao descrevê-las, chamando-as de “DataPovo”, em referência ao instituto de pesquisa Datafolha.

Mas o tamanho não é o fator determinante para definir se um levantamento tem ou não credibilidade. Isso é estabelecido por meio da metodologia usada tanto na seleção da amostral quanto na ponderação dos dados. Peres explica:

O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) define enquete como o “levantamento de opinião sem plano amostral (...) que não utiliza método científico para a sua realização”.

Assim, por maiores que sejam, enquetes produzem amostras enviesadas. “Nem todo mundo tem acesso à internet, nem todo mundo tem conhecimento, sabe dessas enquetes, e mesmo aqueles que têm são, em geral, pessoas mais engajadas, principalmente para um ou outro tipo de candidato”, afirma Nishimura.

Além disso, para evitar vieses, a metodologia da seleção amostral impede que uma pessoa possa se voluntariar para ser entrevistada, “ainda que esteja encaixado nas cotas”, explicou Renata Nunes, estatística do Datafolha, em evento da Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (Abep), em 2 de maio de 2022.

Comentários sobre as supostas verdadeiras pesquisas também incluem fotos e vídeos de manifestações nas ruas, que comprovariam intenções de voto.

Mas a premissa tampouco é válida. “Ali tem muita gente igual, não tem uma amostra da população, né?”, questiona Nunes, apontando que a lógica da amostra é justamente ter um retrato dos vários segmentos da sociedade: “Mais pobres, mais ricos, que mora aqui, outros moram lá, homens, mulheres, mais jovens, mais velhos”.

Felipe Borba, da Unirio, concorda: “Quem está na rua [em uma manifestação] é diferente de quem não está. É uma pessoa muito mais motivada, muito mais politicamente interessada”.

Pesquisa eleitoral versus prognóstico

Também é comum a narrativa de que pesquisas não têm credibilidade pois erram resultados eleitorais. “Nenhuma pesquisa acertou em 2018 e não é hora que vai acertar também”, dizem publicações.

Contudo, resultados de pesquisas são diferentes de prognósticos, explicou Antonio Lavareda, cientista político vinculado ao instituto Ipespe, em evento da Abep, em 3 de maio de 2022.

“As primeiras concernem a opiniões, a preferências por candidatos, ou seja, a atitudes, ao passo que os prognósticos dizem respeito a antecipações sobre as probabilidades dos diversos candidatos ganharem a eleição e com que desempenho nas urnas, ou seja, versam sobre o comportamento dos eleitores”, disse ele.

Abstenções, votos brancos e nulos, decisão de voto tardia e o voto estratégico também explicam por que pesquisas não devem ser interpretadas como prognósticos eleitorais, segundo Lavareda.

Além disso, os inquéritos populacionais feitos nessas pesquisas servem para fazer inferências para uma população delimitada “tanto no sentido físico - quais são os elementos da população - mas também no sentido de tempo”, aponta Nishimura.

Entrevistados respondem em quem votariam se as eleições fossem naquele dia. Portanto, completa Nishimura, seus resultados são válidos para aquele momento específico.

O objetivo de pesquisas eleitorais, portanto, não é acertar resultados de eleições, pondera Nunes:

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