TAMANHO DA AMOSTRA: FÓRMULAS SIMPLIFICADAS DE CÁLCULO

 

Por Maurício Costa Romão

O Erro Amostral

Todas as estimativas realizadas a partir de amostras contêm erro, já que se está fazendo inferências para toda a população (universo), utilizando apenas uma parte dessa população.

Como o erro pode ser calculado, cabe aos interessados nos resultados e na qualidade da pesquisa definir qual é a magnitude tolerável desse erro para o levantamento que se quer empreender. Esse é o passo inicial básico para se chegar ao tamanho da amostra.

No caso das pesquisas eleitorais, essa determinação sobre o erro máximo admissível que a amostra deve conter é feita em comum acordo por cliente e instituto de pesquisa. Os interessados já têm uma informação importante sobre esse processo e que vai balizar suas decisões: a relação negativa entre tamanho da amostra e erro amostral.

Com efeito, como o erro amostral máximo tolerável representa, pode-se dizer, o quanto os envolvidos na pesquisa “admitem errar” na estimação do parâmetro populacional, então quanto menor “o erro que se quer cometer”, maior deverá ser o tamanho da amostra para se atender a esse requisito adicional de precisão. Maior tamanho da amostra, por seu turno, implica em mais tempo de trabalho de campo, em custos mais elevados etc.

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COMISSÃO APROVA PROJETO RESTRINGINDO PESQUISAS ELEITORAIS

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.

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PESQUISA ELEITORAL E RESULTADOS POR REGIÃO

 

Por Maurício Costa Romão

É muito comum na realização de pesquisas eleitorais fazer alguns cruzamentos de dados para enriquecer o manancial de informações a ser disponibilizado ao núcleo decisório da campanha política.

Por exemplo, se o comando da campanha detecta que o apoiamento obtido pelo candidato provém, preponderantemente, de eleitores situados na faixa etária de 45 a 55 anos de idade, é importante manter esta adesão, mas passa a ser estratégico, sobretudo, redirecionar os esforços de abordagem e convencimento para as faixas mais jovens.

O mesmo raciocínio se aplica a outras variáveis socioeconômicas comumente usadas em pesquisas eleitorais, tais como sexo, nível de renda, escolaridade, local de residência, etc. As informações extraídas desses subconjuntos, cruzadas com as estimativas médias gerais obtidas de intenção de votos para o candidato, são preciosas fontes de planejamento estratégico da campanha.

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Fórmulas Simplificadas de Cálculo do Tamanho da Amostra – Parte 2 – Final

Por Maurício Costa Romão

Segunda Parte (Final)

A fórmula simplificada

Nas pesquisas eleitorais normalmente não se trabalha com essa proporção p conhecida na população. Então, faz-se uso de uma simplificação: admite-se que a proporção de um determinado evento que produz maior variabilidade populacional é quando p = 0,5.

Por exemplo: metade da população que dirige, fuma enquanto está dirigindo, ao passo que a outra metade, não. Ou então, 50% dos eleitores são analfabetos; os outros 50%, não. Assim, atribuindo-se a p o valor de 0,5, as proporções p ou 1-p deixam de ser predominantes. Nessas circunstâncias, a variância do evento na população é a máxima possível.

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Fórmulas Simplificadas de Cálculo do Tamanho da Amostra – Parte 1

Por Maurício Costa Romão

Primeira Parte

Definindo o erro amostral máximo tolerável

Em postagens anteriores fez-se referência ao fato de que todas estimativas realizadas a partir de amostras da população contêm erro, já que se está fazendo inferências para todo o universo, utilizando apenas uma parte desse universo.

Como o erro pode ser calculado, cabe aos interessados nos resultados e na qualidade da pesquisa definir qual é a magnitude tolerável desse erro para o levantamento que se quer empreender. Esse é o passo inicial básico para se chegar ao tamanho da amostra.

No caso das pesquisas eleitorais, essa determinação sobre o erro máximo admissível que a amostra deve conter é feita em comum acordo por cliente e instituto de pesquisa. Os interessados já têm uma informação importante sobre esse processo e que vai balizar suas decisões: a relação negativa entre tamanho da amostra e erro amostral.

Com efeito, como o erro amostral máximo tolerável representa, pode-se dizer, o quanto os envolvidos na pesquisa “admitem errar” na estimação do parâmetro populacional, então quanto menor “o erro que se quer cometer”, maior deverá ser o tamanho da amostra para se atender a esse requisito adicional de precisão. Maior tamanho da amostra, por seu turno, implica em mais tempo de trabalho de campo, em custos mais elevados etc.

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