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Erro amostral e erro não amostral

A pesquisa eleitoral é o principal instrumento que dispomos para produzir informações confiáveis que irão subsidiar as decisões estratégicas da campanha. Estamos cercados de informações por todos os lados, mas, as informações que necessitamos para definir uma estratégia eleitoral: a mensagem da candidatura (“foco”, imagem e propostas) bem como a segmentação do eleitorado (“quem vai votar em você e porque”) não existe à nossa disposição, por isso precisam ser produzidas. E produzidas de forma a serem confiáveis.

É a pesquisa eleitoral, portanto quem vai produzi-las. Pesquisas de Survey (opiniões e atitudes políticas), que fornecem resultados quantitativos e, estatisticamente representativos; pesquisas qualitativas (“focus groups” ou grupos de discussão) mediante as quais, temos acesso ao raciocínio político, a lógica de organização das informações para a decisão, que as pessoas utilizam numa eleição, e pesquisas com dados demográficos, sociais, econômicos e eleitorais.

Destes três tipos de pesquisa vamos analisar a questão do erro no primeiro tipo: a pesquisa quantitativa (Survey) com uma amostra representativa do eleitorado total. Este tipo de pesquisa significa um avanço dramático nas possibilidades de produzir um conhecimento, que, de outra forma seria impossível de adquirir.

Mediante o uso de regras estatísticas muito rigorosas, criam-se as condições para aplicar os princípios da teoria da probabilidade que nos permitem, com amostras mínimas de indivíduos (em relação ao universo de casos a que se referem), obter uma representação satisfatoriamente fiel daquele universo, contando ainda com uma margem de erro que é conhecida e quantificável.

Trata-se nada mais nada menos de uma verdadeira revolução no conhecimento. Com uma amostra de 2.000 indivíduos, aleatoriamente selecionados podemos, como ocorre semanalmente nas campanhas eleitorais, ter uma representação confiável do que pensam os duzentos milhões de brasileiros.

Este tipo de pesquisa, entretanto está numa guerra permanente contra o erro. Não o erro amostral que é uma função do tamanho da amostra e pode, portanto, ser escolhido por antecipação e, mais importante ainda, ser conhecido.

Além desse tipo de erro há também o erro não amostral, que se refere aos procedimentos de execução da pesquisa. Os erros não amostrais “estão de tocaia” em cada passo da execução da pesquisa.

Há erros em todas as fases de uma pesquisa, por exemplo: de digitação do questionário; erros na montagem física do questionário; erros na aplicação do questionário (entrevistador que induz, ou que erra no registro da resposta, ou que é displicente na entrevista, ou que entende mal a resposta, ou que formula mal a pergunta); decisões tomadas na hora pelo entrevistador ou supervisor alterando o protocolo de procedimentos; perdas ou extravio de questionários; erros de processamento dos dados, para citar apenas os mais óbvios.

A soma desses dois tipos de erros consiste no erro total de uma pesquisa quantitativa, que equivale à conhecida fórmula do triângulo retângulo: o quadrado da hipotenusa é igual à soma dos quadrados dos catetos. Os catetos, no nosso caso, são os dois tipos de erro que este tipo de pesquisa admite: o erro amostral (conhecido e quantificável) e o erro não amostral (não conhecido e não quantificável).

Todos estes erros afetam a fidelidade dos resultados e, ao contrário do erro amostral, nos erros não amostrais, nunca se conhece sua verdadeira extensão, e por isto também nunca se consegue quantificá-los. A pesquisa séria está numa guerra aberta contra estes erros.

Para cada um dele existem medidas preventivas, destinadas a evitá-los ou, pelo menos identificá-los em tempo de evitar que distorçam a análise e interpretação.

Entretanto, mesmo que se tenha sido extremamente cauteloso no desenho da pesquisa, obedecendo a todos os critérios para a extração de uma boa amostra, sempre haverá erros não amostrais na pesquisa.

A teoria da probabilidade capacita-nos a avaliar os riscos dos erros amostrais, mas não nos ajuda a avaliar os riscos dos erros não amostrais. O único antídoto contra este tipo de erro é a multiplicação dos cuidados e controles, em cada fase do trabalho, para minimizá-los.

É fundamental entender, por fim, que estes dois erros são independentes entre si. Portanto, de nada adianta, por exemplo, aumentar o tamanho da amostra para diminuir o erro total (soma dos dois tipos de erro). Como o erro total é uma função de duas fontes independentes de erro, ele não pode ser substancialmente reduzido a não ser que ambos os tipos de erro sejam simultaneamente controlados.

De forma análoga, de nada adianta manter sob controle o erro não amostral e em troca diminuir o tamanho da amostra e trabalhar com um erro amostral maior.

Em nenhum dos dois casos se logra diminuir o erro total. Por esta razão deve se tentar sempre estabelecer um sadio equilíbrio entre erro amostral e erro não amostral.