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.
Nota 1: Clique nos pontos do gráfico para abrir a fonte da estimativa. Clique na legenda para mostrar os dados no gráfico
Nota 2: Aperte e segure o botão esquerdo para selecionar a área do gráfico que deseja ampliar.
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.
Nota: Probabilidade do Freitas (REP) terminar em 1ºlugar nesse turno.
Nota: Probabilidade do Haddad (PT) terminar em 1ºlugar nesse turno.
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.
Nota 1: Para rankear os candidatos foram considerados somente os votos totais em todos os cenários nos quais o candidato foi incluído.
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.
Nota 1: No contexto de avaliar a performance das pesquisas, podemos considerar o % de votos indecisos como erro puro, no sentido de em qualquer métrica utilizada estes respondentes são mal classificados, pois no dia da eleição ninguém pode estar indeciso; ou ele vai votar (Válido ou Não Válido) ou não vai votar (Abstenção).
Nota 2: A previsão é considerada uma acerto se intervalo de previsão conter o % de voto do candidato.
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.
Nota 1: No contexto de avaliar a performance das pesquisas, podemos considerar o % de votos indecisos como erro puro, no sentido de em qualquer métrica utilizada estes respondentes são mal classificados, pois no dia da eleição ninguém pode estar indeciso; ou ele vai votar (Válido ou Não Válido) ou não vai votar (Abstenção).
Nota 2: A previsão é considerada uma acerto se intervalo de previsão conter o % de voto do candidato.
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.
Nota 1: Passe o mouse sobre o Instituto de Pesquisa desejado para ver o viés estimado para cada candidato. Clique na legenda para mostrar/esconder o candidato no gráfico
Nota 2: Quando menos de 3 Institutos de pesquisa publicaram resultados, destacamos no gráfico os candidatos (ao invês dos institutos).
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).
Nota 1: O viés metodológico de cada instituto com relação a cada candidato é calculado com relação a média de mercado.
Nota 2: Para fazer o cálculo, supõem-se que a média das estimativas de todas as pesquisas publicadas não é enviesada.
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).
Nota 1: O viés metodológico de cada instituto com relação a cada candidato é calculado com relação a média de mercado.
Nota 2: Para fazer o cálculo, supõem-se que a média das estimativas de todas as pesquisas publicadas não é enviesada.
Nesta seção os dados das pesquisas eleitorais que foram utilizados no modelo do PollingData são mostrados.
Nota 1: Se houver o interesse de ver cada cenário publicado, clique na seta ao lado do nome do instituto que publicou a pesquisa.
Nota 2: Clique no nome do instituto para abrir o link com a publicação dos resultados da pesquisa.
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.
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13
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11.2%
29/10/2022