Estatística, amostragem, margem de erro: saiba como funcionam as pesquisas eleitorais

As pesquisas eleitorais são ferramentas essenciais para entender a opinião pública durante as campanhas eleitorais. Elas fornecem uma imagem momentânea das intenções de voto e ajudam candidatos e eleitores a tomarem decisões informadas. No entanto, para interpretar corretamente os resultados dessas pesquisas, é fundamental compreender conceitos estatísticos como amostragem e margem de erro. Este artigo explicará como funcionam as pesquisas eleitorais e apresentará um exemplo simples de distribuição para esclarecer esses conceitos.

Amostragem

A amostragem é o processo de selecionar uma parte da população para representar o todo. Em vez de perguntar a todos os eleitores suas intenções de voto, o que seria impraticável, os pesquisadores escolhem uma amostra representativa.

Tipos de Amostragem:

• Amostragem Aleatória Simples: Cada membro da população tem a mesma chance de ser selecionado.
• Amostragem Estratificada: A população é dividida em subgrupos (estratos) e amostras são tiradas de cada estrato.
• Amostragem por Conglomerados: A população é dividida em grupos (conglomerados) e alguns grupos são selecionados aleatoriamente.

​Exemplo de Amostragem Aleatória Simples.

Suponha que queremos realizar uma pesquisa em uma cidade com 100.000 eleitores. Escolhemos uma amostra de 1.000 eleitores utilizando a amostragem aleatória simples. Cada eleitor tem a mesma probabilidade de ser escolhido, garantindo que a amostra seja representativa.

Margem de Erro: A margem de erro indica a precisão dos resultados de uma pesquisa. Ela mostra a faixa dentro da qual os resultados reais da população provavelmente se encontram. A margem de erro é geralmente expressa em porcentagem.

Cálculo da Margem de Erro: A margem de erro depende do tamanho da amostra e do nível de confiança desejado. Uma fórmula comum para calcular a margem de erro é:

Onde:

• E é a margem de erro.
• z é o valor z correspondente ao nível de confiança (por exemplo, 1,96 para 95% de confiança).
• p é a proporção estimada da população.
• n é o tamanho da amostra.

Se realizarmos uma pesquisa com 1.000 eleitores e encontramos que 60% pretendem votar em um candidato, podemos calcular a margem de erro. Com um nível de confiança de 95% (z=1,96) e assumindo p=0,6

Isso significa que a porcentagem real de eleitores que votarão nesse candidato está provavelmente entre 56,9% e 63,1%.

Distribuição dos Resultados:

Vamos considerar uma pesquisa simples em uma cidade fictícia com 10.000 eleitores. Queremos saber a intenção de voto para dois candidatos: A e B.

Passo 1: Definir a Amostra: Escolhemos uma amostra de 500 eleitores usando amostragem aleatória simples.

Passo 2: Coletar os Dados: pós entrevistar os 500 eleitores, encontramos os seguintes resultados:

• 300 eleitores preferem o candidato A.
• 200 eleitores preferem o candidato B.

Passo 3: Calcular a Proporção: A proporção de eleitores que preferem o candidato A na amostra é:

Passo 5: Interpretar os Resultados: Os resultados da pesquisa indicam que entre 55,6% e 64,4% dos eleitores preferem o candidato A, e entre 35,6% e 44,4% preferem o candidato B.

​Exemplo de Amostragem Estratificada.

Na amostragem estratificada, a população é dividida em subgrupos homogêneos chamados estratos. Cada estrato é, então, amostrado separadamente, garantindo que todos os subgrupos sejam representados na amostra final. Essa técnica melhora a precisão dos resultados, especialmente quando há variabilidade significativa entre os estratos.

Vamos considerar uma cidade fictícia com uma população de 10.000 eleitores. Suponha que sabemos que essa população é composta por três subgrupos principais com base na idade:

• Jovens (18-30 anos): 3.000 eleitores
• Adultos (31-60 anos): 5.000 eleitores
• Idosos (acima de 60 anos): 2.000 eleitores

Queremos realizar uma pesquisa eleitoral com uma amostra de 500 eleitores e garantir que cada subgrupo seja representado de forma proporcional à sua participação na população total.

Passo 1: Determinar o Tamanho da Amostra para Cada Estrato

Para garantir a representatividade proporcional, calculamos o tamanho da amostra de cada estrato com base em sua proporção na população total.

Portanto, a amostra deve incluir 150 jovens, 250 adultos e 100 idosos.

Passo 2: Selecionar a Amostra de Cada Estrato:Usamos amostragem aleatória simples dentro de cada estrato para selecionar os eleitores. Suponha que entrevistamos os seguintes eleitores:

• Jovens: 150 eleitores
• Adultos: 250 eleitores
• Idosos: 100 eleitores

Passo 3: Coletar e Analisar os Dados:Após entrevistar os eleitores, encontramos as seguintes intenções de voto para dois candidatos, A e B:

• Jovens: 90 preferem o candidato A, 60 preferem o candidato B
• Adultos: 150 preferem o candidato A, 100 preferem o candidato B
• Idosos: 60 preferem o candidato A, 40 preferem o candidato B

Passo 4: Calcular as Proporções: Calculamos as proporções dentro de cada estrato e, em seguida, combinamos essas proporções para obter a estimativa total.

A proporção total é uma média ponderada das proporções dos estratos:

Portanto, a estimativa total é que 60% dos eleitores preferem o candidato A.

A amostragem estratificada é uma técnica eficaz para garantir que todos os subgrupos de uma população sejam adequadamente representados em uma amostra. No exemplo apresentado, ao dividir a população em estratos e amostrar proporcionalmente dentro de cada estrato, conseguimos uma estimativa mais precisa das intenções de voto. Essa abordagem é particularmente útil em pesquisas eleitorais, onde a representatividade de diferentes grupos pode influenciar significativamente os resultados.