GLOSSÁRIO DE NOÇÕES ELEITORAIS E DE PESQUISA (Terceira Parte)

28/07/2010

Por Agenor Gasparetto

   ALGUNS TERMOS ESTATÍSTICOS UTILIZADOS NAS PESQUISAS

População. Toda questão de pesquisa define um universo de objetos aos quais os resultados do estudo deverão ser aplicados.  A população alvo, também, chamada população estudada, é composta de elementos distintos possuindo um certo número de características comuns (pelo menos uma). Essa característica comum deve delimitar inequivocamente quais os elementos que pertencem à população e quais os que não pertencem. Estes elementos, chamados de unidades populacionais, são as unidades de análise sobre as quais serão recolhidas informações. Por exemplo, todos os eleitores de um município constituem a população alvo ou população referência.

Amostra. Uma amostra é um subconjunto de indivíduos da população alvo. Existem dois tipos de amostras, as probabilísticas, baseadas nas leis de probabilidades, e as amostras não probabilísticas, que tentam reproduzir o mais fielmente possível a população alvo. Entretanto, somente as amostras probabilísticas podem, por definição, originar uma generalização estatística, apoiada no cálculo de probabilidades e permitir a utilização da potente ferramenta que é a inferência estatística. Por exemplo, os eleitores selecionados por uma pesquisa de intenções de voto.

Variável é uma característica da população. Toda questão de pesquisa define um número de construções teóricas que o pesquisador quer associar. O grau de operacionalização destas construções não faz parte de um consenso. Por essa razão, a seção que trata das definições das variáveis deve permitir ao leitor avaliar a adequação entre os instrumentos utilizados, as variáveis escolhidas e as construções teóricas descritas no quadro conceitual.

Variáveis dependentes. Mede o fenômeno que se estuda e que se quer explicar. São aquelas cujos efeitos são esperados de acordo com as causas. Elas se situam, habitualmente, no fim do processo causal e são sempre definidas na hipótese ou na questão de pesquisa. No caso, o desempenho dos diferentes candidatos em termos de intenções de voto.

Variáveis independentes. São aquelas variáveis candidatas a explicar a(s) variável(is) dependente(s), cujos efeitos queremos medir. Aqui devemos ter cuidado, pois mesmo encontrando relação entre as variáveis isto, não necessariamente, significa relação causal. Nas pesquisas eleitorais da Sócio Estatística, as comumente mais utilizadas são faixas de idade, níveis de instrução, classes sócio-econômicas, sexo, regiões e religião.

Variável qualitativa (ou categórica) nominal. São aquelas cujas respostas podem ser encaixadas em categorias, sendo que cada categoria é independente, sem nenhuma relação com as outras: sexo (masculino, feminino), raça (branco, preto, outro), etc.

Variável qualitativa (ou categórica) ordinal. São aquelas cujas  categorias mantém uma relação de ordem com as outras, que podem ser regulares ou não (existe uma ordem natural nas categorias): classe social (alta, média, baixa), auto-percepção de desempenho em Matemática (péssimo, ruim, regular, bom , ótimo), etc.

A rigor, no tratamento estatístico das variáveis categóricas, não existe diferença se ela for nominal ou ordinal, a única observação é que quando se está lidando com uma variável ordinal, é aconselhável manter a ordem natural das categorias, de menor para maior, na hora da apresentação, seja em tabela, ou em gráficos.

Variável quantitativa discreta. São aquelas resultantes de contagens, constituem um conjunto finito de valores: número de filhos, número de reprovações em matemática, idade em anos completos, etc.

Variável quantitativa contínua Resultados de mensurações, podem tomar infinitos valores: pontuação na escala de atitude, nota dada a administração de um prefeito, por exemplo, podendo variar de zero a dez e todos os valores intermediários contidos.

Descrição das variáveis. A variável  constitui um primeiro nível de operacionalização de uma construção teórica e, para cada uma, se deve dar, em seguida, uma descrição operacional. Para algumas variáveis a descrição é simples, porém, em outros casos, essa definição é mais complexa. Uma variável contínua, pode ser transformada em discreta e depois em categórica ordinal, por exemplo idade (como diferença entre a dada e data de nascimento, anos completos, faixas de idade). É recomendável tomar o valor bruto e depois categorizá-lo, isso da mais flexibilidade ao pesquisador.

Parâmetro é uma medida usada para descrever, de forma resumida, uma característica da população, Por exemplo a média populacional (m), a proporção populacional (p), a variância populacional (s), etc. Os parâmetros, via de regra, são desconhecidos e desejamos estimar a partir de uma amostra.

Média populacional (m), é o valor que representa um conjunto de valores da população. Definida como a soma de todos os valores da população dividido pelo número de observações. Por exemplo: renda per capita de um país, esperança de vida, renda familiar média, pontuação média na escala de atitudes em relação à Estatística

Proporção populacional (p), é um valor, resultante do cociente entre o número de casos favoráveis e o número de casos possíveis na população. Por exemplo: proporção de eleitores que votarão no candidato A nas próximas eleições.

Variância populacional (s2), mede o grau de dispersão dos valores da variável, na população, em relação à média populacional. Definida como a soma dos quadrados dos desvios dos valores da variável em relação a sua média, divido pelo número de observações: Soma[(Xi – média)2]/n

Covariância é a medida de dispersão simultânea de duas variáveis quantitativas em relação as suas médias. É a soma dos produtos dos desvios das variáveis em relação a sua média, divido pelo número de observações: Soma[(Xi – médiaX)*(Yi – médiaY)]/n. É o numerador do coeficiente de correlação.

Correlação populacional (r2), mede o grau de relação linear entre duas variáveis quantitativas. É igual a covariância dividida pelo desvio padrão de cada uma das variáveis.

Estatística ou estimador é uma característica da amostra, ou seja, é uma função dos valores da amostra, por exemplo, a média amostral, a proporção amostral, a variância amostral, etc.

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Sobre o autor

Maurício Costa Romão é Master e Ph.D. em economia pela Universidade de Illinois, nos Estados Unidos, sendo autor de livros e de publicações em periódicos nacionais e internacionais...

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