Pesquisa Eleitoral | Política Livre
Eu confesso que já não aguento mais tanta pesquisa eleitoral. Você não consegue ligar a televisão ou o rádio sem ouvir o resultado dos últimos levantamentos feitos pelos diversos institutos. Talvez pior do que os números das pesquisas sejam os comentários quase infantis de muitos comentaristas sobre os resultados. – O que significa o aumento do percentual de votos do candidato X? – aaaah, isso quer dizer que mais pessoas declararam a intenção de votar nele! Jura?! E ainda pior do que o processo de deliberada infantilização do cidadão-contribuinte, gerada pela substituição da política pelo marketing, são as discussões que se estabelecem sobre os resultados divergentes gerados pelos diferentes institutos de pesquisa. Na maioria das vezes a explicação se resume a acusação de que a pesquisa foi comprada! E tenho a impressão de que esta resposta está correta. Entretanto, existem outras possibilidades de divergência entre institutos sem que o resultado tenha sido deliberadamente forjado, o que não quer dizer que isso não seja um problema igualmente grave, mas de outra natureza. Essas divergências podem ser explicadas pelos, assim chamados, erros de pesquisa.
Esta semana quero me debruçar sobre a questão dos erros na pesquisa do tipo survey, que é a denominação que usualmente utilizamos para nos referirmos ao tipo de pesquisa quantitativa que é feita para determinar a preferência do eleitor em uma campanha.
A palavra survey tem distintos significados a depender do contexto de sua utilização. No inglês cotidiano ela é utilizada para indicar uma visão geral, uma descrição extensiva ou um levantamento de informações sobre um objeto qualquer, como uma casa, por exemplo. Ela também se refere a uma investigação sobre opiniões e comportamentos que é conduzido por meio de perguntas a um grupo específico de pessoas. No âmbito das ciências humanas e sociais aplicadas, a palavra é utilizada para identificar um tipo específico de procedimento de coleta dados – que normalmente não são acessíveis por observação direta – tais como atitudes e crenças individuais, expectativas, necessidades, dentre outros.
Um dos principais problemas que enfrentamos nas pesquisas de natureza quantitativa está relacionado ao erro em suas multiplas formas de manifestação. Não é por outro motivo que a questão do método, a forma como os dados são coletados, assume um papel tão importante nas pesquisas deste tipo. Uma boa análise do método permite compreender e estimar as possíveis fontes de erro e seus impactos nos resultados.
Existem quatro os tipos de erros principais associados aos surveys: primeiro o erro amostral, ou seja, a diferença entre a amostra (conjunto de pessoas selecionadas para responder à pesquisa) e a população total em relação às características investigadas, ainda que uma amostra probabilística tenha sido escolhida. Ou seja, você investiga a opinião de um grupo que tem um perfil diferente daquele que você quer conhecer. Segundo, erros relacionados ao processo amostral com impactos em questões de validade e generalização dos resultados encontrados. Fazem parte desta categoria as não-respostas, por exemplo. Digamos que você escolhe bem quem são as pessoas que deverão ser pesquisadas, mas no momento da coleta de dados elas não estão disponíveis e acabam sendo substituídas por outras com características diferentes. Terceiro, o erro na coleta de dados – Como o próprio nome indica consiste em erros que decorrem do próprio desenvolvimento do processo de coleta de dados. Nessa categoria encontram-se problemas associados ao texto das questões que são perguntadas, viéses e problemas com entrevistadores e falhas relacionadas à aplicação dos questionários ou entrevistas. Por fim, existem os erros no processamento de dados: problemas associados à gestão dos dados coletados, o que inlcui elementos de transcrição de respostas, erros de anotação/digitação de respostas e erros de codificação (de respostas).
Assim, não precisa ser nenhum expert em estatística para perceber que pesquisas podem divergir sem que necessariamente tenha havido má fé na construção de seus resultados. Para uma correta avaliação das diferenças é preciso conhecer a forma como elas foram feitas.