"A redução da margem de erro não cresce de maneira linear à medida que a amostra aumenta."

Os institutos de pesquisa brasileiros costumam entrevistar entre 600 e 1500 pessoas em cada pesquisa eleitoral. Em outras colunas já discuti as premissas da pesquisa amostral, assinalando que com este número de entrevistas é possível apresentar, com razoável precisão, um intervalo percentual onde cada candidato deve estar localizado em cada pesquisa. Sabemos, por exemplo, que Marta Suplicy tem, segundo a última pesquisa do Datafolha, entre 38% e 44% das preferências. A candidata do PT apareceu na pesquisa com 41% (com margem de erro de 3 pontos percentuais).

Aprendemos com os estatísticos que quanto maior a amostra, menor será a margem de erro. Então por que os institutos não entrevistam muito mais pessoas, do que as 100/1500 que eles sempre entrevistam?

Repare o quadro abaixo com a margem de erro máxima para diferentes tamanhos de amostra. Veja que a redução da margem de erro não cresce de maneira linear à medida que a amostra aumenta. Quando entrevistamos apenas 100 pessoas temos uma margem de erro de 10 pontos. Aumentar a amostra para 400 pessoas significa reduzir a margem de erro à metade, para 5 pontos. Mas aos poucos é necessário aumentar muito a amostra para reduzir a margem de erro. Para ela passar de 1.8 para 1 ponto percentual, precisaríamos ouvir mais 7 mil pessoas!

Este processo tem um efeito óbvio sobre os institutos de pesquisa. Eles perceberam que fazer cerca de 1000 entrevistas garante uma razoável precisão, sem tornar a pesquisa inviável economicamente. E esta equação levou os institutos de pesquisa de todo o mundo trabalharem, quase sempre, com amostras que variam entre 1000 e 1.500 . Pesquise na internet o número de entrevistados nas pesquisas eleitorais feitas nos Estados Unidos e verá que isso é verdade.

Um passo fundamental é saber onde encontrar as 1000 pessoas que responderão ao questionário. Digamos que esteja fazendo uma pesquisa na cidade de São Paulo. Para facilitar as coisas, peço aos meus entrevistadores para irem em um domingo (ensolarado) ao Parque do Ibirapuera para entrevistar 1000 pessoas, entre as milhares que passeiam por lá. Mas será que essa amostra é representativa dos paulistanos? Provavelmente não. Talvez uma parte expressiva de jovens não freqüentem o parque. Talvez pessoas mais velhas prefiram ficar em casa no domingo. Provavelmente pessoas de determinados bairros prefiram ir em parques mais perto de sua casa.

Para os institutos é fundamental que a amostra seja realmente representativa da população, evitando qualquer tipo de viés. O melhor caminho para isso é selecionar os entrevistados de maneira totalmente aleatória. Assim, qualquer eleitor de uma determinada população tem chances iguais de ser escolhido.

Nos Estados Unidos, os institutos consideram que a melhor maneira de garantir a aleatoriedade é ouvir as pessoas na casa delas. Até os anos 1980, os entrevistadores iam pessoalmente às casas sorteadas para fazer suas perguntas. Mas atualmente, quase todas as pesquisas eleitorais são feitas por telefone. Cerca de 95% dos lares americanos têm pelo menos um telefone. Os institutos usam listas telefônicas para selecionar aleatoriamente quais casas serão sorteadas. O processo continua com o sorteio para saber qual morador da casa responderá às perguntas.

Os institutos brasileiros preferem utilizar a pesquisa por quota. O objetivo da pesquisa por quota é garantir que a amostra tenha a mesma proporção de alguns atributos encontrados na população. Em geral, os atributos considerados pelos institutos brasileiros são o lugar de moradia, a idade, o sexo, e a escolaridade. Imagine uma pesquisa com 1000 entrevistados em uma cidade com 52% de mulheres, e 18 % de pessoas com curso superior na população. A amostra da pesquisa, tentará garantir que sejam ouvidas 52% de mulheres (520 entrevistas) e 18% de pessoas com curso superior (180 entrevistas).

As entrevistas por quota são feitas quase sempre na rua. Cada entrevistador contratado pelo instituto de pesquisa recebe uma planilha com o perfil dos entrevistados que ele deve encontrar em uma certa área da cidade. Por exemplo: 10 homens com escolaridade baixa, 6 de escolaridade média e dois de escolaridade alta.

A pesquisa por quotas é muito criticada e praticamente não é mais utilizada nas pesquisas eleitorais feitas nos Estados Unidos, no Reino Unido e na maioria dos países europeus. Na próxima coluna veremos o porquê.

O Instituto Datafolha publicou no fim de semana o resultado das pesquisa feitas nos dias 19 e 20 de agosto em oito capitais (São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Porto Alegre, Curitiba, Salvador, Recife e Fortaleza). Apesar das aparentes oscilações (algumas delas sempre viram manchetes imprecisas), podemos identificar poucas mudanças quando comparamos os dados, com os das pesquisas anteriores, que foram a campo há cerca de um mês.

• Em Porto Alegre, Curitiba, Rio de Janeiro, Salvador e Fortaleza os candidatos oscilaram na margem de erro. Nada digno de nota.
• Em São Paulo, Marta Suplicy (PT) e o prefeito Gilberto Kassab (DEM) oscilaram na margem de erro. Mas a queda de Geraldo Alckmin (PSDB) é inequívoca. Ela aconteceu para além da margem de erro. Pesquisas feitas nas próximas semanas revelarão se o ex-governador Alckmin tem um piso mínimo de votos que pode lhe garantir uma polarização com a candidata do PT, ou se sua presença no segundo turno pode estar ameaçada.
• Em Recife, João Costa do PT, cresceu 15 pontos (de 22 para 37%). O candidato Cadoca (PSC) perdeu 9 pontos. Costa abriu boa distância de Mendonça Filho (PFL), que tem 26%, e liderava a pesquisa anterior.
• Em Belo Horizonte aconteceu a mudança mais impressionante. Em um mês o candidato Marcio Lacerda (PSB) passou de 6% para 21% e passou a liderar a pesquisa. Já havia expectativa do crescimento de Lacerda, por conta do apoio do atual prefeito Fernado Pimentel e do governador Aécio Neves. A grande surpresa é a velocidade da subida.