Pfff, não sei da onde. Isso foi pesquisa interna da globo?
Não, a pesquisa foi feita pelo Ipec, a informação está na notícia e na página deles também, o Jornal O Globo foi o cliente da pesquisa.
Velho, tenho mesmo que explicar isso pra ti?
Sim, quando você critica uma pesquisa é necessário apresentar argumentos se quiser ser levado a sério.
2000 habitantes de 127 municípios. Claro que não é mas se fosse uma divisão simétrica seriam somente 15 pessoas por município! Com certeza dentro desses 127 municípios têm as capitais, certo? Vamos fazer uma divisão um pouco mais coerente, tá bom? Vamos dizer que foram as 26 capitais brasileiras + o DF. Se em cada capital foram entrevistados 50 pessoas, seriam 1350 entrevistados nas capitais&DF. Isso deixaria de 6 a 7 habitantes entrevistados por município nos outros 100 municípios.
No que você se baseou para afirmar que a amostragem foi mal distribuída?
Me explica, como que essa amostragem minúscula recebe uma. margem de erro de 2%?
É bem lugar comum criticar o tamanho amostral de uma pesquisa sem apresentar nenhum cálculo, você acha que a amostra foi pequena demais, mas sem algo para se basear, é apenas o seu palpite.
Olha quantas habitantes só as capitais têm, 50 pessoas não é nada. É um comitê de campanha ou uma escola ou sei lá, numa cidade de milhares de habitantes.
O universo amostral foi o seguinte:
UNIVERSO
A pesquisa é realizada com a população de 16 anos ou mais da área em estudo.
O universo de habitantes é estratificado. Com exceção dos estados do Acre, Amapá e Roraima que juntos constituem apenas um estrato, cada um dos demais estratos é composto por apenas um estado brasileiro.
Uma vez que este Estado possui Região Metropolitana, o seu universo é estratificado em Região Metropolitana e Interior. Além disso, todas as capitais estão contempladas na amostra. (IPEC, 2023)
E a amostra a seguinte:
AMOSTRA
O modelo de amostragem utilizado é o de conglomerados em 3 estágios.
No primeiro estágio os municípios são selecionados probabilisticamente através do método PPT (Probabilidade Proporcional ao Tamanho), com base na população de 16 anos ou mais de cada município.
No segundo estágio são selecionados os conglomerados: setores censitários, com PPT (Probabilidade Proporcional ao Tamanho) sistemático. A medida de tamanho é a população de 16 anos ou mais residente nos setores.
Finalmente, no terceiro estágio é selecionado em cada conglomerado um número fixo de habitantes segundo cotas de variáveis descritas abaixo. (IPEC, 2023)
VARIÁVEIS PARA COTAS AMOSTRAISSEXO: Masculino e Feminino.
GRUPOS DE IDADE: 16‐17, 18‐24, 25‐34, 35‐44, 45‐59, 60 anos e mais.
INSTRUÇÃO: Até 4ª série do fund.; 5ª a 8ª série do fund.; Ens. Médio; Superior.
RAÇA/ COR: Brancos; Pardos; Pretos, amarelos e indígenas.
ATIVIDADE: Setor de dependência ‐ agricultura, indústria de transformação, indústria de construção, outras indústrias, comércio, prestação de serviços, transporte e comunicação, atividade social, administração pública, outras atividades, estudantes e inativos.
FONTES DE DADOS PARA ELABORAÇÃO DA AMOSTRA: Censo 2010 e PNADC 2021. (IPEC, 2023)
Nota: o negrito no nome das variáveis foi da minha parte para ficar mais clara a leitura aqui.
Como você teria planejado a pesquisa para ela retratar de forma mais fiel a realidade?
Se convença do que quiser, não muda nada na minha vida mas não vem publicar uma pesquisa fajita dessas e dizer que é confiável!
O pessoal da comunidade pode publicar a pesquisa que bem entender, e se aparecer alguém aqui nos comentários que apresente uma análise detalhada demonstrando que os dados não são confiáveis, ou corrigir alguma besteira que eu tenha dito, eu vou achar o máximo. Caso algum estatístico queira se dar ao trabalho, garanto que tem pelo menos uma pessoa que gostará muito da leitura.
95% de intervalo de confiança serve pra que? Pro pesquisador definir se a resposta do entrevistado é confiável? Quer dizer que o pesquisador tem a liberdade de ajustar a margem de erro? Véi…
95% de intervalo de confiança é uma medida da incerteza de que o intervalo de valores na sua amostra contenha o valor real da população. Por exemplo: vamos supor que a média de peso de uma população seja 68 Kg, se você tirar uma amostra de tamanho n dessa população 100 vezes, é esperado que em 95 vezes o intervalo contenha o valor 68 Kg, e em 5 vezes a média de 68 Kg não estará dentro de um intervalo. Note que o tamanho da população não varia nesse cálculo, são 100 amostras do mesmo tamanho, e que o valor real é conhecido apenas para facilitar o entendimento do exemplo.
O intervalo de confiança não é uma medida que o pesquisador tem liberdade de ajustar para cima ou para baixo para ver se a pesquisa chega a uma conclusão que ele quer. É claro que existem pesquisadores e instituições que realizam pesquisas com falhas de planejamento ou execução porém de boa fé, e aqueles que publicam pesquisas desonestas para autopromoção ou atender a grupos de interesse, e essas pessoas devem ser expostas por análises bem feitas. Eu recomendo como leitura o Retraction Watch que tem muito material bom sobre pesquisas incorretas ou desonestas e o processo científico em si.
Parabéns. Eu iria elaborar uma resposta semelhante, mas vi que você foi pelos mesmos caminhos que eu iria e fez melhor.
Acho que boas respostas tem que ser como estas. Invés de ficar acusando o outro de não estar seguindo a ciência, de querer colocar as pessoas na caixinha da terraplana, fazer o contrário: Enxergar uma dúvida genuína oculta na maneira de falar do outro (que pode ser até agressiva), e fazer um convite a reflexão, explicando o método e dando motivos razoáveis para a crença nas conclusões da pesquisa. E ainda esclarecer que a ciência não é perfeita, que existem pesquisas estatísticas ruins ou manipulatórias, mas que é possível separar o joio do trigo.
Mais uma vez, parabéns. É esse tipo de resposta e atitude que valoriza a ciência e aperfeiçoa o debate público.
Tamo junto! Eu acho que brigar com as pessoas por causa de pesquisa ou metodologia científica afasta as pessoas e reforça aquela imagem de que o cientista é aquele cara isolado, arrogante ou que precisa de algum conhecimento muito especial para começar a ir por esse caminho.
Atualmente estamos em uma época boa porque estão surgindo pessoas que são cientistas e bons comunicadores nas mídias sociais, e precisamos muito deles para atrair pessoas que talvez façam muito pela humanidade e nosso mundo. Lendo o seu comentário eu até reli o que escrevi e queria ter sido ainda mais convidativo e esclarecedor, o problema é que tem muita coisa que ainda preciso estudar e aprender para tentar explicar. E a pessoa para saber e explicar de forma fácil tem que saber muito, por isso ainda estou torcendo para aparecer um estatístico para comentar aqui.
Preciso e justo o seu comentário.
Eu até entendo a dúvida do outro comentário pois é muito contraintuitivo o poder de uma amostragem e analise bem feita para nós humanos.
Realmente essa questão de amostragem é complicada, porque dependendo do tipo de problema a forma de determinar a amostragem também muda bastante. Outro aspecto importante sobre a tentação de sempre querer aumentar bastante o n são os custos e em alguns casos é bem difícil ou trabalhoso coletar alguns tipos de amostras, a ciência tem que ser bem pé no chão sobre investigar e resolver problemas e muitas vezes não compensa aumentar demais a amostra se for para diminuir pouco o grau de incerteza.
Muito obrigado pela atenção e explicação super coerente. Ainda ACHO a amostragem pequena demais. Por mais que o processo exista sempre haverá o fator humano de quem pesquisa, de onde se pesquisa e a quem é pesquisado. Enfim.
De nada! Interessante você mencionar essas questões:
fator humano de quem pesquisa, de onde se pesquisa e a quem é pesquisado.
Não apenas isso é levado em conta, como é muito interessante e importante para uma pesquisa bem feita.
Se a pessoa que está entrevistando souber o objetivo da pesquisa, ela pode conscientemente sabotar a pesquisa por não gostar do pesquisador ou instituição, ou talvez por achar que ganha pouco, tem vários motivos para má fé; e a pessoa só de saber o que está sendo pesquisado inconscientemente também muda a forma de entrevistar. O mesmo vale para quem está sendo entrevistado, se ela souber o objetivo ela pode responder tudo zoado só de sacanagem, ou tentar responder o que ela que são as “respostas certas”. Não foi por falta de motivos que criaram o teste duplo-cego para mitigar esses problemas, é melhor que entrevistador e entrevistado não façam a menor ideia da motivação ou hipótese de uma pesquisa.
Tudo é nos detalhes mesmo, se a ordem das perguntas ou das opções de respostas em questões fechadas for sempre a mesma, isso influencia. A forma de um entrevistador fazer as perguntas pode induzir as respostas do entrevistado. No fator humano, o pesquisador ou instituições geralmente estão baforando no cangote de quem coleta as amostras, é comum ter alguém para ligar mais tarde para as pessoas para avaliar se o entrevistador fez seu serviço direito ou se ele não inventou as respostas para ganhar um dinheiro fácil sem ter que ir atrás de pessoas para coleta amostras.
Onde se pesquisa e quem é pesquisado teve esse exemplo que coloquei mais cedo da metodologia empregada nessa pesquisa. Isso é complicado e tem que ser muito bem planejado mesmo para não introduzir um viés amostral, aquela é apenas uma forma de muitas para mitigar o risco do viés. Fora pesquisas de opinião pública, cada problema tem uma forma de determinar os locais e o tamanho da amostra, alguns exemplos fora dessa caixa: tentar provar que uma doença não existe em uma região, tentar estabelecer uma relação causal entre fatos, determinar os parâmetros de segurança de uma válvula de um foguete espacial, analisar padrões migratórios de populações.
Eu acho que você está certo em simplesmente não aceitar as conclusões de uma pesquisa só “porque sim”, e esse é o método científico, especialmente quando os dados brutos não estiverem abertos e facilmente acessíveis, mas desacreditar uma pesquisa precisa ser de forma bem embasada. Essa semana eu assisti um vídeo sobre como foi exposta uma fraude em pesquisa comportamental em Harvard, e esse é um exemplo bom de como contestar uma pesquisa fraudulenta. Infelizmente o vídeo está em inglês, mas se algum divulgador científico comentar o caso em português eu passo aqui para atualizar meu comentário.
Olha, não sei quem tu és mas muito obrigado por existir! Que tu sirvas de exemplo aqui nesse fórum. Estou no trabalho agora mas vou sim ver o vídeo que tu linkou alí depois, com mais calma. =)
Então, se o IPEC lança-se os resultados de uma pesquisa durante os primeiros 6 meses de governo bostonaro dizendo que mais de 90% dos brasileiros estavam satisfeitos com a novo governo (de uma amostra de 2000 habitantes de 127 municípios, com margem de erro de 2%, etc), tu ia confiar? Tu ia pra casa satisfeito de que a pesquisa foi bem executada? Eu não iria. Essa é a a diferença.
Falando em pesquisa, aqui tem um resumão de como amostragem populacional estatística funciona. Abrass!
Tu confunde ciência (ou método científico) com organização X ou Y. Eu não estou aqui duvidando do método, como já expliquei acima. Eu simplesmente acho estranho um resultado tão confiante baseado em uma amostragem muito pequena, sendo que há um pouco mais de 8 meses atrás tivemos uma eleição presidencial das mais divididas da história (foi o que, menos de 2% de diferença nos votos totais dos dois candidatos, não foi?).
Me parece que por eu achar isso estranho e vir aqui opinar a respeito que tu já decidiu me colocar na caixinha de gado ou terraplanista ou sei lá. Não tio, por mais que o estudo pareça estar correto, outras pesquisas que eu já analisei não aferem tal precisão com esse tipo de amostragem.
Como eu disse antes, se tu confias no IPEC 100% e considera-os um órgão de pesquisa competente, show de bola, bom pra ti. Isso de forma alguma invvalida a minha opinião já que nem todos os fatores da pesquisa estão presentes lá como referência. (eu já lí, não estou tirando do éter isso).
Então, por favor pare de dizer que eu estou duvidando da ciência (ou melhor, o método científico mas nesse caso estatístico) porque eu não estou. Estou duvidando do órgão de pesquisa e isso é subjetivo. Beleza?
Não, a pesquisa foi feita pelo Ipec, a informação está na notícia e na página deles também, o Jornal O Globo foi o cliente da pesquisa.
Sim, quando você critica uma pesquisa é necessário apresentar argumentos se quiser ser levado a sério.
No que você se baseou para afirmar que a amostragem foi mal distribuída?
É bem lugar comum criticar o tamanho amostral de uma pesquisa sem apresentar nenhum cálculo, você acha que a amostra foi pequena demais, mas sem algo para se basear, é apenas o seu palpite.
O universo amostral foi o seguinte:
E a amostra a seguinte:
Nota: o negrito no nome das variáveis foi da minha parte para ficar mais clara a leitura aqui.
Como você teria planejado a pesquisa para ela retratar de forma mais fiel a realidade?
O pessoal da comunidade pode publicar a pesquisa que bem entender, e se aparecer alguém aqui nos comentários que apresente uma análise detalhada demonstrando que os dados não são confiáveis, ou corrigir alguma besteira que eu tenha dito, eu vou achar o máximo. Caso algum estatístico queira se dar ao trabalho, garanto que tem pelo menos uma pessoa que gostará muito da leitura.
95% de intervalo de confiança é uma medida da incerteza de que o intervalo de valores na sua amostra contenha o valor real da população. Por exemplo: vamos supor que a média de peso de uma população seja 68 Kg, se você tirar uma amostra de tamanho n dessa população 100 vezes, é esperado que em 95 vezes o intervalo contenha o valor 68 Kg, e em 5 vezes a média de 68 Kg não estará dentro de um intervalo. Note que o tamanho da população não varia nesse cálculo, são 100 amostras do mesmo tamanho, e que o valor real é conhecido apenas para facilitar o entendimento do exemplo.
O intervalo de confiança não é uma medida que o pesquisador tem liberdade de ajustar para cima ou para baixo para ver se a pesquisa chega a uma conclusão que ele quer. É claro que existem pesquisadores e instituições que realizam pesquisas com falhas de planejamento ou execução porém de boa fé, e aqueles que publicam pesquisas desonestas para autopromoção ou atender a grupos de interesse, e essas pessoas devem ser expostas por análises bem feitas. Eu recomendo como leitura o Retraction Watch que tem muito material bom sobre pesquisas incorretas ou desonestas e o processo científico em si.
Parabéns. Eu iria elaborar uma resposta semelhante, mas vi que você foi pelos mesmos caminhos que eu iria e fez melhor.
Acho que boas respostas tem que ser como estas. Invés de ficar acusando o outro de não estar seguindo a ciência, de querer colocar as pessoas na caixinha da terraplana, fazer o contrário: Enxergar uma dúvida genuína oculta na maneira de falar do outro (que pode ser até agressiva), e fazer um convite a reflexão, explicando o método e dando motivos razoáveis para a crença nas conclusões da pesquisa. E ainda esclarecer que a ciência não é perfeita, que existem pesquisas estatísticas ruins ou manipulatórias, mas que é possível separar o joio do trigo.
Mais uma vez, parabéns. É esse tipo de resposta e atitude que valoriza a ciência e aperfeiçoa o debate público.
Tamo junto! Eu acho que brigar com as pessoas por causa de pesquisa ou metodologia científica afasta as pessoas e reforça aquela imagem de que o cientista é aquele cara isolado, arrogante ou que precisa de algum conhecimento muito especial para começar a ir por esse caminho.
Atualmente estamos em uma época boa porque estão surgindo pessoas que são cientistas e bons comunicadores nas mídias sociais, e precisamos muito deles para atrair pessoas que talvez façam muito pela humanidade e nosso mundo. Lendo o seu comentário eu até reli o que escrevi e queria ter sido ainda mais convidativo e esclarecedor, o problema é que tem muita coisa que ainda preciso estudar e aprender para tentar explicar. E a pessoa para saber e explicar de forma fácil tem que saber muito, por isso ainda estou torcendo para aparecer um estatístico para comentar aqui.
Preciso e justo o seu comentário. Eu até entendo a dúvida do outro comentário pois é muito contraintuitivo o poder de uma amostragem e analise bem feita para nós humanos.
Realmente essa questão de amostragem é complicada, porque dependendo do tipo de problema a forma de determinar a amostragem também muda bastante. Outro aspecto importante sobre a tentação de sempre querer aumentar bastante o n são os custos e em alguns casos é bem difícil ou trabalhoso coletar alguns tipos de amostras, a ciência tem que ser bem pé no chão sobre investigar e resolver problemas e muitas vezes não compensa aumentar demais a amostra se for para diminuir pouco o grau de incerteza.
Muito obrigado pela atenção e explicação super coerente. Ainda ACHO a amostragem pequena demais. Por mais que o processo exista sempre haverá o fator humano de quem pesquisa, de onde se pesquisa e a quem é pesquisado. Enfim.
De nada! Interessante você mencionar essas questões:
Não apenas isso é levado em conta, como é muito interessante e importante para uma pesquisa bem feita. Se a pessoa que está entrevistando souber o objetivo da pesquisa, ela pode conscientemente sabotar a pesquisa por não gostar do pesquisador ou instituição, ou talvez por achar que ganha pouco, tem vários motivos para má fé; e a pessoa só de saber o que está sendo pesquisado inconscientemente também muda a forma de entrevistar. O mesmo vale para quem está sendo entrevistado, se ela souber o objetivo ela pode responder tudo zoado só de sacanagem, ou tentar responder o que ela que são as “respostas certas”. Não foi por falta de motivos que criaram o teste duplo-cego para mitigar esses problemas, é melhor que entrevistador e entrevistado não façam a menor ideia da motivação ou hipótese de uma pesquisa.
Tudo é nos detalhes mesmo, se a ordem das perguntas ou das opções de respostas em questões fechadas for sempre a mesma, isso influencia. A forma de um entrevistador fazer as perguntas pode induzir as respostas do entrevistado. No fator humano, o pesquisador ou instituições geralmente estão baforando no cangote de quem coleta as amostras, é comum ter alguém para ligar mais tarde para as pessoas para avaliar se o entrevistador fez seu serviço direito ou se ele não inventou as respostas para ganhar um dinheiro fácil sem ter que ir atrás de pessoas para coleta amostras.
Onde se pesquisa e quem é pesquisado teve esse exemplo que coloquei mais cedo da metodologia empregada nessa pesquisa. Isso é complicado e tem que ser muito bem planejado mesmo para não introduzir um viés amostral, aquela é apenas uma forma de muitas para mitigar o risco do viés. Fora pesquisas de opinião pública, cada problema tem uma forma de determinar os locais e o tamanho da amostra, alguns exemplos fora dessa caixa: tentar provar que uma doença não existe em uma região, tentar estabelecer uma relação causal entre fatos, determinar os parâmetros de segurança de uma válvula de um foguete espacial, analisar padrões migratórios de populações.
Eu acho que você está certo em simplesmente não aceitar as conclusões de uma pesquisa só “porque sim”, e esse é o método científico, especialmente quando os dados brutos não estiverem abertos e facilmente acessíveis, mas desacreditar uma pesquisa precisa ser de forma bem embasada. Essa semana eu assisti um vídeo sobre como foi exposta uma fraude em pesquisa comportamental em Harvard, e esse é um exemplo bom de como contestar uma pesquisa fraudulenta. Infelizmente o vídeo está em inglês, mas se algum divulgador científico comentar o caso em português eu passo aqui para atualizar meu comentário.
Olha, não sei quem tu és mas muito obrigado por existir! Que tu sirvas de exemplo aqui nesse fórum. Estou no trabalho agora mas vou sim ver o vídeo que tu linkou alí depois, com mais calma. =)
deleted by creator
Pára tia! tu concorda com a pesquisa e eu não, ponto. Desce do troninho porque ninguém mandou tu sentar aí, sabixona.
deleted by creator
Então, se o IPEC lança-se os resultados de uma pesquisa durante os primeiros 6 meses de governo bostonaro dizendo que mais de 90% dos brasileiros estavam satisfeitos com a novo governo (de uma amostra de 2000 habitantes de 127 municípios, com margem de erro de 2%, etc), tu ia confiar? Tu ia pra casa satisfeito de que a pesquisa foi bem executada? Eu não iria. Essa é a a diferença.
Falando em pesquisa, aqui tem um resumão de como amostragem populacional estatística funciona. Abrass!
https://www.simplypsychology.org/sampling.html#:~:text=Sampling is the process of,referred to as “participants.”
deleted by creator
Tu confunde ciência (ou método científico) com organização X ou Y. Eu não estou aqui duvidando do método, como já expliquei acima. Eu simplesmente acho estranho um resultado tão confiante baseado em uma amostragem muito pequena, sendo que há um pouco mais de 8 meses atrás tivemos uma eleição presidencial das mais divididas da história (foi o que, menos de 2% de diferença nos votos totais dos dois candidatos, não foi?). Me parece que por eu achar isso estranho e vir aqui opinar a respeito que tu já decidiu me colocar na caixinha de gado ou terraplanista ou sei lá. Não tio, por mais que o estudo pareça estar correto, outras pesquisas que eu já analisei não aferem tal precisão com esse tipo de amostragem.
Como eu disse antes, se tu confias no IPEC 100% e considera-os um órgão de pesquisa competente, show de bola, bom pra ti. Isso de forma alguma invvalida a minha opinião já que nem todos os fatores da pesquisa estão presentes lá como referência. (eu já lí, não estou tirando do éter isso).
Então, por favor pare de dizer que eu estou duvidando da ciência (ou melhor, o método científico mas nesse caso estatístico) porque eu não estou. Estou duvidando do órgão de pesquisa e isso é subjetivo. Beleza?