Por que as pesquisas eleitorais divergem tanto? Entenda o que está por trás dos números

As pesquisas eleitorais divulgadas na última semana geraram duras críticas na internet em razão de divergências nos resultados. A BTG/Nexus da segunda-feira, 21, indicou que Flávio Bolsonaro (PL) teria 37% das intenções de voto no primeiro turno, enquanto a Quaest divulgada no mesmo dia figura o candidato com 33% dos votos no mesmo cenário. Veja a comparação das pesquisas:

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Essas polêmicas em torno das pesquisas de intenção de voto não são novas ao eleitor brasileiro, que se pergunta, a cada eleição, por que elas divergem tanto e, em alguns casos, erram suas previsões por margens consideráveis.

Modos de coleta de resposta

Depois de selecionar os parâmetros de amostragem, resta coletar as respostas. As entrevistas costumam ser realizadas por telefone, presencialmente (em domicílios ou pontos de fluxo) ou via internet. Cada um desses formatos cria uma relação diferente com os respondentes, o que acaba incorrendo em variações nos resultados finais.

El-Dash explica os pontos fortes e fracos de cada método: "Na presencial, você está falando pessoalmente com as pessoas, então é mais fácil elas responderem de forma correta. Já o telefônico, ele tem de ser mais curto. Na forma online é mais fácil chegar no respondente; por outro lado, existem respondentes profissionais, o cara que na verdade está ali para ganhar um dinheiro e não responde tão bem as coisas ou responde com pressa".

Além disso, as pesquisas presenciais esbarram no chamado "problema do porteiro" — termo que descreve qualquer barreira física, social ou de segurança que impede o entrevistador de acessar o entrevistado. Isso inclui desde condomínios fechados de alta renda e prédios com acesso restrito até favelas e comunidades dominadas pelo crime organizado. Esse impedimento cria "buracos" na amostragem ao excluir parcelas específicas do eleitorado. Nesses cenários, as abordagens telefônicas e digitais surgem como alternativas para contornar a barreira física.

Por que uma amostra maior não significa mais precisão?

É um erro comum acreditar que a solução para eventuais divergências nas pesquisas seria simplesmente aumentar a quantidade de entrevistados. Um tamanho amostral maior reduz a margem de erro estatística, mas não corrige falhas de representatividade, vieses de seleção ou problemas na logística de campo.

El-Dash destaca que, em levantamentos nacionais com distribuição proporcional de respondentes entre os estados, cerca de 2.000 entrevistas costumam ser suficientes para atingir uma margem de erro inferior a três pontos percentuais.

Na realidade, quando o instituto adota uma amostragem desproporcional — como fazer de 1.000 a 1.500 entrevistas em cada estado para depois unificá-las em um dado nacional —, a margem de erro bruta do conjunto tende a aumentar. Esse desenho exige cuidados redobrados nos ajustes matemáticos de ponderação para restabelecer a real proporção da população.

Cotas e ponderação estatística

Ao contrário do que muitos imaginam, o sistema de cotas aplicado no campo não serve apenas para deixar a amostra visualmente parecida com a sociedade em termos de gênero, idade ou escolaridade. O objetivo central das cotas é garantir que grupos populacionais com menor probabilidade de resposta (como jovens ou pessoas em idade ativa que passam o dia fora de casa) tenham a mesma oportunidade de integrar a pesquisa.

Porém, quando a amostragem final coletada apresenta distorções em relação ao perfil oficial do eleitorado — definido por dados do IBGE (PNADc) e do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) —, entra em ação a etapa de pós-estratificação ou ponderação estatística.

Esse processo matemático atribui "pesos" às respostas obtidas. Se a coleta capturar uma proporção de mulheres menor do que a fatia real do eleitorado feminino, por exemplo, o cálculo concede um peso ligeiramente maior a cada resposta feminina para recalibrar o resultado final.

A divergência entre institutos frequentemente nasce aqui: cada empresa pode escolher diferentes variáveis para calibrar sua amostra. A AtlasIntel, por exemplo, utiliza algoritmos iterativos para aplicar pós-estratificação baseada em gênero, idade, escolaridade, renda, região e também no comportamento eleitoral anterior (o voto declarado em 2022). Como não existe uma norma única que determine quais variáveis devem compor a ponderação, pequenos ajustes metodológicos nessa etapa geram impactos diretos nos percentuais dos candidatos.

Reduzindo o ruído

Com métodos de coleta, questionários, equipes e fórmulas de ponderação tão variados, a proliferação de levantamentos com números divergentes pode deixar o leitor confuso. No entanto, El-Dash aponta que ter mais pesquisas no mercado é um fator positivo, pois amplia a concorrência e a transparência metodológica.

Para o eleitor que busca compreender o cenário real sem se perder nas discrepâncias pontuais, a recomendação é focar na tendência geral e não em um único levantamento. Tentar decifrar individualmente os registros técnicos de cada empresa costuma ser pouco eficiente para quem não é da área.

O caminho mais indicado para interpretar o momento político é acompanhar os agregadores de pesquisas. Essas ferramentas utilizam modelos estatísticos para isolar os chamados "vieses metodológicos" — os desvios sistemáticos característicos de cada instituto —, filtrando o "ruído" das divergências para entregar uma estimativa mais limpa e precisa da curva eleitoral.