No Brasil, tradicionalmente, os Institutos de Pesquisa avaliam diferentes cenários eleitorais (de 1º e 2º turno), onde os nomes dos potenciais candidatos (de cada cenário estimulado) são apresentados aos respondentes, os quais devem dizer em quem votariam dentre as opções disponíveis. Nesta seção mostramos o cenário mais provável de 1º turno, considerando apenas candidatos que tiveram pelo menos 3 pesquisas divulgadas, têm mais de 5% das intenções de voto e que têm a data de divulgação mais recente próxima a data mais recente entre todos os candidatos (no máximo 15 dias mais antiga). Também mostramos o percentual de votos não-válidos, pois essa estatística é importante para avaliar a qualidade da previsão no contexto atual.
Nesta seção mostramos algumas probalidades de interesse para o 2º turno, como a chance dos 2 candidatos ficarem em primeiro lugar no 2º turno. Para o cálculo dessa probabilidade, os percentuais utilizados são normalizados de forma que somem 100% e representem os votos válidos nos candidatos.
Cenários eleitorais
Conforme nos aproximamos da data da eleição presidencial, os cenários das pesquisas eleitorais (descritos na seção anterior) são muito úteis para prever o resultado da eleição, pois os níveis de desconhecimento, indecisão e votos não-válidos das pesquisas reduzem progressivamente. Nesta seção mostramos um cenário de 2º turno, além de calcularmos algumas estatísticas relevantes dessa disputa eleitoral.
Depois que o resultado da eleição é apurado, é possível avaliar a performance das previsões baseadas em pesquisas eleitorais. Apesar de parecer trivial, não é óbvio fazer essa avaliação, como pode ser visto nestes vídeos do canal EstaTiDados (Vídeo 1 e Vídeo 2). Nesta seção optamos por usar uma métrica chamada Erro Médio Absoluto (EMA) que avalia a diferença média absoluta entre o percentual de votos de todos os candidatos na eleição e nas pesquisas. Essa média pode ser calculada considerando o percentual do total de votos (incluindo Brancos, Nulos e Abstenções) ou o percentual dos votos válidos. O primeiro pune as previsões que não acertaram os níveis de abstenção na eleição, e o segundo ignora este erro. Ambas as opções são mostradas.
Depois que o resultado da eleição é apurado, é possível avaliar a performance das previsões baseadas em pesquisas eleitorais. Apesar de parecer trivial, não é óbvio fazer essa avaliação, como pode ser visto nestes vídeos do canal EstaTiDados (Vídeo 1 e Vídeo 2). Nesta seção optamos por usar uma métrica chamada Erro Médio Absoluto (EMA) que avalia a diferença média absoluta entre o percentual de votos de todos os candidatos na eleição e nas pesquisas. Essa média pode ser calculada considerando o percentual do total de votos (incluindo Brancos, Nulos e Abstenções) ou o percentual dos votos válidos. O primeiro pune as previsões que não acertaram os níveis de abstenção na eleição, e o segundo ignora este erro. Ambas as opções são mostradas.
Viés Metodológico
O modelo de previsão eleitoral do PollingData além de levar em conta a dinâmica eleitoral, também considera outro fator muito importante: o viés metodológico dos Institutos de Pesquisa. Ou seja, esse modelo permite estimar o quanto as pesquisas de um determinado instituto estão acima ou abaixo da média do mercado (de pesquisas). Esse viés é inevitável, e ocorre por causa de diferentes escolhas metodológicas que são tomadas por cada instituto, como qual modo de entrevista usar, como desenvolver o questionário, como treinar a equipe de entrevistadores, como ponderar os resultados da pesquisa entre outras (nesse post discutimos com alguma profundidade como são feitas as pesquisas de opinião). Na aba “Tabela” é possível ver a estimativa do viés para todos os institutos e candidatos.
O modelo de previsão eleitoral do PollingData além de levar em conta a dinâmica eleitoral, também considera outro fator muito importante: o viés metodológico dos Institutos de Pesquisa. Ou seja, esse modelo permite estimar o quanto as pesquisas de um determinado instituto estão acima ou abaixo da média do mercado (de pesquisas). Esse viés é inevitável, e ocorre por causa de diferentes escolhas metodológicas que são tomadas por cada instituto, como qual modo de entrevista usar, como desenvolver o questionário, como treinar da equipe de entrevistadores, como ponderar os resultados da pesquisa entre outras escolhas (nesse post discutimos com alguma profundidade como são feitas as pesquisas de opinião).
O modelo de previsão eleitoral do PollingData além de levar em conta a dinâmica eleitoral, também considera outro fator muito importante: o viés metodológico dos Institutos de Pesquisa. Ou seja, esse modelo permite estimar o quanto as pesquisas de um determinado instituto estão acima ou abaixo da média do mercado (de pesquisas). Esse viés é inevitável, e ocorre por causa de diferentes escolhas metodológicas que são tomadas por cada instituto, como qual modo de entrevista usar, como desenvolver o questionário, como treinar da equipe de entrevistadores, como ponderar os resultados da pesquisa entre outras escolhas (nesse post discutimos com alguma profundidade como são feitas as pesquisas de opinião).
Nesta seção os dados das pesquisas eleitorais que foram utilizados no modelo do PollingData são mostrados.
Nesta seção apresentamos algumas estatísticas que indicam o quão precisas podem ser as previsões desta eleição. Quanto mais pesquisas, cenários e institutos acompanhando uma eleição, melhor as previsões deve ser. Outros fatores relevantes como a quantidade de candidatos disputando o pleito, a data da última pesquisa publicada, e a estimativa atual do percentual de votos não-válidos também são mostrados.
24
Pesquisas
1
Cenários
7
Institutos
2
Candidatos
6.2%
Votos
Não-Válidos
29/10/2022
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