Por Maurício Costa Romão
Matéria da Folha de S.Paulo de ontem, dia 25/11, de autoria de Gabriela Guerreiro, intitulada “Projeto cria restrições a pesquisas eleitorais”, dá conta de que foi aprovada na Comissão de C & T do Senado proposta do Senador Eduardo Azeredo (PSDB-MG) obrigando as pesquisas realizadas 30 dias antes do pleito (sic) terem que ouvir pelo menos 0,01% do eleitorado nacional, o equivalente a cerca de 13 mil eleitores.
A proposta não faz o menor sentido.
O nobre Senador associa tamanho de amostra à precisão, numa relação direta: quanto maior o tamanho da amostra maior é a precisão dos resultados. Não necessariamente!
Em 1936, nos Estados Unidos, a Literary Digest, uma famosa revista que desde 1916 acertava os vencedores das eleições presidenciais americanas, postou nada mais nada menos que 10 milhões de questionários endereçados aos eleitores, tendo um impressionante retorno de 2.376.583 intenções de voto.
A partir dessa monumental amostra, a revista previu a vitória do republicano Alf Landon sobre o democrata Franklin Roosevelt (que buscava a reeleição), por 57% a 43%.
Eis que entra em cena o sociólogo George Gallup, assegurando que a Digest estava completamente equivocada e que quem iria ganhar a eleição seria Roosevelt, por uma diferença de 12 pontos percentuais, de 56% a 44%.
E mais: para chegar a essa conclusão, seu instituto consultou apenas e tão somente 3.000 eleitores em todo os Estados Unidos!!!
Abertas as urnas, o resultado confirmou as previsões de Gallup, para espanto geral, não obstante alguns pontos percentuais de erro nas estimativas dos números: Roosevelt ganhara de 61% a 37%.
A Digest fez uma pesquisa “viesada” (cadastro de proprietários de telefone e de carro) e, por conta disso, o imenso tamanho da amostra (2,4 milhões de questionários) não guardou correspondência alguma com a precisão.
A lição dessa história é que o importante de uma amostra não é o tamanho, mas sua representatividade do universo pesquisado.
Ademais, uma das principais fontes de discrepâncias dos números das pesquisas em relação aos resultados das urnas não depende do tamanho da amostra: é o erro não amostral, proveniente de fatores ligados à metodologia da amostra ou a aspectos associados à sua confecção ou operacionalização em campo (questionários mal elaborados, despreparo técnico dos pesquisadores, dados sócio-econômicos defasados ou inadequados, trabalho de campo mal planejado, supervisão deficiente, etc., etc., etc.).
Isso sem se falar que os rigores da precisão têm seu custo: maiores tamanhos da amostra envolvem mais complexidades, mais entrevistadores, mais tempo de trabalho em campo, etc., o que implica custos financeiros mais elevados.
Por fim, uma fatalidade estatística: a partir de um determinado tamanho de amostra, aumentar esse tamanho tem impacto apenas marginal na precisão (cuja proxy é a margem de erro).
Por exemplo, se a pesquisa é de 2.400 questionários a margem de erro (precisão) é 2,0%. Se o tamanho da amostra quadruplica e vai para 9.600 questionários o erro cai de 2,0% para apenas 1,0%. Se, nessa escalada, o tamanho da amostra crescer mais ainda, de 9.600 para 38.400, o erro amostral cai de 1,0%, para tão somente 0,5%.
As pesquisas carecem de aperfeiçoamentos, sem dúvida, mas não através dessas amarras legais.