Em primeiro lugar, a amostra deve ser feita de modo proporcional e ser representativa da população. Por exemplo, se a população votante de São Paulo for composta em 54% por mulheres e 46% por homens, então, considerando uma amostra de 1000 pessoas, 540 mulheres e 460 homens deverão participar da pesquisa. Isso se estende para outras categorias como idade, escolaridade, ocupação, filiação partidária, religião, cor da pele, renda familiar² e, no caso de pesquisas para cargos estaduais ou federais, são levados em conta também a região do país, a natureza do município (capital ou interior) e o porte do município (definido a partir do número de habitantes)³.
Sabendo qual a composição ideal da amostra, as pessoas dentro de cada conjunto de categorias são escolhidas aleatoriamente. Se eu precisar, por exemplo, que 5% da minha amostra seja composta por homens, sem religião, com ensino médio completo, autodeclarados pardos, sem filiação partidária e com renda familiar de 2 a 5 salários mínimos – o que seriam 50 pessoas da nossa amostra de 1000 – então essas 50 pessoas seriam escolhidas aleatoriamente dentre o grupo de 5% da população total que teria essas características⁴. Com isso, a pesquisa busca fazer com que a amostra seja o mais fiel possível à população, capturando cada aspecto demográfico que possa influenciar o voto.
Isso já responde a famosa pergunta: “como pode candidato X estar tão bem nas pesquisas se não conheço ninguém que vota nele?” Bom, em geral, é mais comum convivermos e fazermos amizade com pessoas mais parecidas conosco, já que desenvolvemos nossos relacionamentos na faculdade, no trabalho, no bairro ou em outros círculos de convivência frequentados por pessoas semelhantes a nós – muito provavelmente a maioria dos seus amigos e conhecidos têm a renda, idade, cor de pele e religião iguais ou parecidas com a sua. Segundo a última pesquisa do DataFolha para as eleições de São Paulo, na data em que esse texto foi escrito, o candidato Bruno Covas liderava as intenções de voto com 28%, e os candidatos Celso Russomano e Guilherme Boulos estavam empatados tecnicamente com 16% e 14%². Porém, dividindo o resultado por renda, as diferenças eram muito maiores: entre o eleitorado mais rico - aqueles que ganham mais de 10 salários mínimos - Boulos tinha 21% das intenções de voto e Covas tinha 37%, ao passo que Russomano tinha apenas 5%; já entre os eleitores mais pobres – com renda de até 2 salários mínimos – Russomano tinha 24%, enquanto Boulos tinha apenas 8%². Somando a isso o fato de Boulos ser o candidato mais popular entre os mais jovens (16 a 24 anos) com 29% das intenções de voto, e Covas o 2º mais popular com 19%, contra apenas 9% de Russomano, não fica difícil entender porque é tão fácil encontrarmos alunos da FGV que votarão em Boulos ou Covas, mas tão difícil achar aqueles que votarão no Russomano (eu mesmo não conheço nenhum). Portanto você “não conhecer ninguém que vote em candidato X”, além de não provar que as pesquisas estão erradas, é algo totalmente esperado.
Outra grande confusão é feita quando falamos da confiabilidade. Você já deve ter ouvido algo como “essa pesquisa tem uma margem de erro de 2 pontos percentuais e um nível de confiança de 95%”. Isso significa que há 95% de chance de que os resultados dessa pesquisa serão os resultados das eleições? Não, isso significa que, se a mesma pesquisa fosse feita infinitas vezes, na mesma data, com o mesmo método de seleção da amostra, 95% das vezes os resultados estariam dentro da margem de erro. Nesse caso, se o candidato hipotético Pedro tem 10% das intenções de voto na pesquisa, isso seria o mesmo que dizer que se a pesquisa fosse refeita 100 vezes, em 95 delas Pedro teria entre 8% e 12% das intenções e em 5 delas ele teria intenções de voto maiores que 12% ou menores que 8%.
Ressalto aqui que existe uma certa troca entre um maior nível de confiança e uma menor margem de erro: se, com o mesmo número de pessoas entrevistadas, eu quiser um nível de confiança maior, terei que me contentar com uma margem de erro maior também e vice-versa. A solução para aumentar o nível de confiança e diminuir a margem de erro ao mesmo tempo seria entrevistar mais pessoas - se eu conseguisse perguntar a intenção de voto para cada um dos 8,2 milhões de eleitores de São Paulo, eu saberia exatamente qual seria o resultado se as eleições fossem hoje e, portanto, a margem de erro da pesquisa seria de 0 pontos percentuais. e o nível de confiança 100%. Contudo, é sabido, por motivos estatísticos, que a partir de um certo número de eleitores, por volta de 1000, aumentar o tamanho da amostra não influenciará tanto essas duas métricas⁵, fazendo com que amostras muito grandes e mais caras sejam desnecessárias.