A Quaest realiza suas pesquisas de intenção de voto a partir de entrevistas pessoais feitas em domicílio ‒ um dos métodos mais tradicionais para este tipo de serviço ‒, mas incorpora novos conceitos estatísticos com o objetivo de refinar seus resultados.
| Instituto: | Quaest Pesquisas, Consultoria e Projetos |
| Metodologia: | Pesquisa presencial em domicílio |
| Principal(is) contratante(s): | Genial Investimentos |
| Quantidade de entrevistas: | em média, 2.000 entrevistas |
“Nós trabalhamos com uma filosofia de que o trabalho de amostragem é muito importante, mas pode não ser suficiente para dar uma estimativa precisa e eficiente. Além da amostragem, temos que ser capazes de ponderar o resultado para corrigir desvios na amostra”, explica o cientista político Felipe Nunes, sócio-fundador do instituto.
Estágios da pesquisa Quaest
A amostra da pesquisa Quaest é formada por conglomerados, selecionada em três estágios. No primeiro, é feito um sorteio probabilístico dos municípios que farão parte da amostra, por meio do método de probabilidade proporcional ao tamanho (PPT), a partir de suas populações votantes acima de 16 anos.
Tal mecanismo faz com que cidades que concentrem mais eleitores tenham mais chances de serem selecionadas do que aquelas de menor porte, de modo a garantir a representatividade da população analisada pela amostra.
No segundo estágio, é realizado um novo sorteio para a seleção de setores censitários (pequenas áreas compostas por alguns quarteirões) a serem visitados pelos entrevistadores nos municípios selecionados previamente.
“Nossa amostra é probabilística até o último estágio. E por que sorteamos? Pelo mesmo motivo que a Champions League (campeonato de clubes de futebol europeus) sorteia o chaveamento dos times. O sorteio é um critério completamente neutro, sem viés”, conta Nunes. Ao todo, são definidas cerca de 300 regiões em 120 municípios.
Por fim, no terceiro estágio, são selecionados domicílios e pessoas a serem entrevistadas. Desta vez, o método adotado não é o sorteio, mas o de cotas amostrais cruzadas. Neste caso, as variáveis consideradas pelo instituto são: sexo, idade, escolaridade, renda e situação econômica, buscando respeitar as proporções do eleitorado em geral.
Definição da amostra
Em pesquisa realizada nas últimas eleições presidenciais (BR-01167/2022), a Quaest definiu a seguinte distribuição amostral esperada: homens (47%), mulheres (53%); idade entre 16 e 24 anos (13%), de 25 a 34 anos (21%), de 35 a 44 anos (21%), de 45 a 59 anos (25%), a partir de 60 anos (20%); renda familiar mensal de até 2 salários-mínimos (38%), entre 2 e 5 salários-mínimos (40%), acima de 5 salários-mínimos (22%); até Ensino Fundamental completo (38%), Ensino Médio incompleto ou completo (40%), Ensino Superior incompleto ou completo (22%).
O instituto utiliza dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) como referência para as divisões da amostra sob os critérios de sexo e idade. No caso da escolaridade, opta-se por uma combinação entre as informações do TSE e dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad), divulgada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).
Os dados do primeiro são usados para regiões em que foi realizado cadastro por biometria. Já em outras localidades, onde os registros estão mais defasados, o instituto trabalha com a segunda base.
No caso da variável renda, a pesquisa Quaest utiliza os dados da Pnad de dezembro de 2021, aplicando um deflator, que desenha as tendências a partir de um olhar sobre a série histórica do indicador.
Os responsáveis pela pesquisa acreditam que a definição de cinco variáveis para cotas cruzadas deixa o campo “menos solto”, de modo a suprir dificuldades normalmente associadas aos levantamentos presenciais, como o acesso ao eleitorado de renda mais alta.
O instituto também trabalha com variáveis de controle que podem ser checadas com bases de dados oficiais para avaliação da qualidade da amostra. Por meio de uma técnica conhecida como “ancoragem”, são introduzidos cinco elementos de verificação na pesquisa: recall de votos em 2018, raça, número de banheiros no domicílio, uso de internet e vacinação.
“Como pode haver defasagens, desvios, como o campo pode errar, como muita coisa pode acontecer, trabalhamos com essa estratégia. Se minha amostra estiver bem balanceada, eu deveria ser capaz de estimar corretamente valores que são passíveis de checagem, independentemente das cotas”, justifica Nunes.
Diferentemente de outros institutos, a Quaest opta por aplicar fatores de ponderação posteriormente ao trabalho de campo sempre, independentemente das variações dos grupos gerais em relação à população estudada, mas foca nas distribuições de subgrupos.
O instituto trabalha com uma tecnologia chamada de multilevel regression and poststratification (pós-estratificação e regressão multinível, em português), baseada em sucessivos cruzamentos de microdados da população para a correção de eventuais distorções de representação.
“A partir de dados da Pnad, por exemplo, fazemos cruzamentos das variáveis que nos importam para chegar a uma definição de tamanho de subgrupos (como o percentual de homens brancos ricos do Sudeste). Fazemos 400 subdivisões na amostra com esses subgrupos, verificamos esse percentual na população e utilizamos o dado para criar uma ponderação estatística”, explica Nunes.
O especialista argumenta que, desta forma, não apenas as variações marginais são monitoradas, mas detalhes que poderiam não ser percebidos durante o trabalho de campo. “Você pode ter a marginal de idade e de renda correta, mas, se cruzar renda e idade, ela pode estar toda errada. Para evitar esse tipo de situação, usamos o MRP”, afirma.
“Não estamos interessados em colocar todo o peso do trabalho na amostragem, porque sabemos que há erros que vêm da coleta de campo. Então, usamos uma técnica estatística que não é simplesmente a ponderação tradicional do mercado. Trabalhamos com a ideia de que a amostra tem que variar dentro da margem de erro, mas que temos que corrigir variações de subgrupos”, diz.
Todas as pesquisas do instituto são realizadas em tablets ou outros dispositivos eletrônicos, gravadas e com dispositivo de geolocalização, que só libera o acesso ao sistema para preenchimento quando o entrevistador está na localidade predeterminada.
A Quaest tem uma equipe específica que verifica as respostas aos questionários e a adequação dos entrevistados aos parâmetros amostrais. No caso de entrevistas que saiam do padrão de qualidade definido, elas são anuladas, e outros pesquisadores são enviados aos respectivos locais para refazer os questionários.
Margem de erro da pesquisa Quaest
O instituto costuma trabalhar com 2.000 entrevistas, um nível de confiança estimado em 95% e uma margem de erro máxima prevista, baseada em uma amostra aleatória simples (AAS), de 2 pontos percentuais para cima ou para baixo em relação aos totais da amostra. Os números, contudo, podem variar de acordo com o tamanho da amostra. Tudo o mais constante, quanto maior o número de entrevistas, menor a margem de erro.
OUTROS INSTITUTOS
