Você precisa ler esse conteúdo pra conseguir saber se está sendo manipulado, ou não. A mais completa matéria sobre pesquisas eleitorais que você já leu na vida!
Amostragem, ponderação, forma de entrevista e até a ordem das perguntas podem alterar os números sem que nenhum dado seja falsificado. Mas as mesmas ferramentas também abrem espaço para escolhas metodológicas que precisam ser fiscalizadas
Imagine duas pesquisas realizadas praticamente nos mesmos dias, perguntando aos brasileiros em quem votariam no mesmo confronto eleitoral. Uma aponta o candidato A na frente. A outra coloca o candidato B na liderança. As duas têm milhares de entrevistas, margem de erro semelhante, nível de confiança de 95% e estão registradas na Justiça Eleitoral.
Como isso é possível?
A pergunta não é apenas teórica. Está acontecendo no Brasil em 2026.
Entre 16 e 20 de agosto, o Instituto Veritá ouviu 3.840 eleitores por sistema telefônico automatizado e, numa simulação de segundo turno entre Lula e Flávio Bolsonaro, encontrou 47,3% para Flávio e 42% para Lula. O Datafolha realizou seu levantamento entre 18 e 20 de agosto, com 2.058 entrevistas presenciais em pontos de fluxo, e chegou ao resultado inverso: 47% para Lula e 43% para Flávio. As duas pesquisas declararam margem de erro próxima de dois pontos percentuais e nível de confiança de 95%.
Portanto, em períodos de coleta praticamente coincidentes, a diferença entre as margens dos dois candidatos ultrapassou nove pontos percentuais dependendo do instituto observado.
Isso significa que uma das pesquisas foi fraudada?
Não. Os resultados, isoladamente, não permitem essa conclusão.
Mas significam que a expressão simplificadora — “é tudo margem de erro” — também não é suficiente. Para compreender diferenças dessa dimensão é necessário abrir a caixa-preta metodológica e entender o que cada instituto está realmente medindo.
Pesquisa eleitoral não é um censo
O primeiro conceito essencial é compreender que pesquisa eleitoral não pergunta a todos os eleitores. Ela tenta estimar o comportamento de aproximadamente 150 milhões de pessoas entrevistando, normalmente, entre 1.500 e 3.000.
Isso funciona porque, quando a seleção é adequadamente construída, uma pequena amostra pode representar uma população gigantesca.
Mas toda amostra carrega incerteza.
Suponha, de maneira simplificada, que um candidato tenha exatamente 40% das preferências no país. Duas amostras independentes de 2.000 pessoas não precisam encontrar exatamente 40%.
Uma pode chegar a 38,5%. Outra, a 41,5%.
Numa amostragem aleatória simples, um resultado próximo de 40%, com 2.000 entrevistados, teria erro amostral aproximado de 2,1 pontos percentuais. A diferença aleatória entre duas pesquisas independentes pode chegar aproximadamente a três pontos percentuais com bastante naturalidade, mesmo que ambas tenham sido executadas perfeitamente.
Esse é apenas o primeiro componente do problema.
A American Association for Public Opinion Research (AAPOR), uma das principais referências internacionais em pesquisa de opinião, alerta que uma pesquisa está sujeita não apenas ao erro amostral, mas também a erros de cobertura, não resposta, mensuração, ponderação e processamento.
É o chamado erro total da pesquisa.
A margem de erro estampada nas manchetes não engloba necessariamente todos esses componentes.
Duas amostras podem ter a mesma idade, renda e escolaridade — e politicamente serem diferentes
Esse talvez seja o ponto menos compreendido pelo público.
Um instituto pode montar uma amostra com a quantidade correta de homens e mulheres, jovens e idosos, ricos e pobres, pessoas com ensino fundamental, médio e superior e moradores de cada região do país.
Outro instituto pode fazer exatamente a mesma coisa.
E ainda assim os dois conjuntos de entrevistados podem ser politicamente diferentes.
Imagine dois grupos com 2.000 pessoas cada e composição demográfica praticamente idêntica.
No primeiro há, por acaso ou pelo método de seleção, mais evangélicos praticantes, mais pessoas altamente interessadas em política ou mais eleitores que votaram em determinado candidato na eleição anterior.
No segundo há proporcionalmente mais eleitores com baixa participação política, pessoas que não frequentam igrejas ou indivíduos que votaram no adversário em 2022.
Sexo, idade, escolaridade, renda e região podem estar corretos nos dois grupos.
Mas a intenção de voto pode não estar.
Foi justamente um problema semelhante que chamou atenção de pesquisadores norte-americanos. Ao analisar os erros das pesquisas da eleição presidencial de 2020 nos Estados Unidos, uma força-tarefa da AAPOR concluiu que simples correções demográficas por idade, sexo, escolaridade e raça não explicavam todo o erro observado. Diferenças associadas à participação nas pesquisas e ao perfil político dos respondentes permaneceram relevantes.
É uma distinção fundamental:
uma amostra pode ser demograficamente representativa sem ser perfeitamente representativa de todas as características relacionadas ao voto.
É aí que entra a ponderação
Depois das entrevistas, os institutos normalmente atribuem “pesos” diferentes aos respondentes.
Se determinado grupo apareceu menos na pesquisa do que deveria, suas respostas recebem peso maior. Se apareceu em excesso, seu peso é reduzido.
Essa técnica é legítima e indispensável em pesquisas modernas.
A AAPOR explica que a ponderação serve justamente para compensar diferentes probabilidades de seleção e ajustar a amostra às características conhecidas da população.
O problema é que surge uma nova pergunta:
quais características devem entrar no cálculo?
Sexo?
Idade?
Renda?
Escolaridade?
Região?
Religião?
Voto de 2022?
Identificação ideológica?
Probabilidade de comparecer à urna?
Cada decisão pode alterar o resultado final.
E os institutos não fazem necessariamente as mesmas escolhas.
A Palver, por exemplo, informa que utiliza pós-estratificação por sexo, idade, região, renda per capita e também pelo voto declarado no segundo turno de 2022.
A Quaest anunciou para 2026 preocupação adicional com a representação do perfil político do eleitorado e afirma que, nas estimativas finais de votos válidos, utilizará um modelo que procura calcular a probabilidade de determinado perfil de eleitor realmente comparecer às urnas — o chamado likely voter model.
Não significa que um método seja necessariamente melhor que o outro.
Significa que uma pesquisa eleitoral moderna não é apenas contar respostas.
É também modelar a população.
E modelos contêm decisões.
Então é possível “orientar” uma amostra?
Tecnicamente, a resposta precisa ser dividida em duas partes.
Sim, escolhas na montagem da amostra e na ponderação podem deslocar o resultado de uma pesquisa sem que uma única resposta seja inventada ou adulterada.
Mas isso não significa que qualquer escolha seja cientificamente aceitável.
Um instituto pode, por exemplo, decidir quantas entrevistas realizará em cada estado, região, município ou setor censitário; quais variáveis serão usadas como cotas; como substituir entrevistados que se recusam a responder; quais bases públicas serão adotadas para determinar o perfil da população; quais pesos serão aplicados posteriormente; e como tratar eleitores com maior ou menor probabilidade de comparecer às urnas.
Existem várias soluções metodologicamente defensáveis para esses problemas.
É justamente por isso que institutos podem desenvolver aquilo que internacionalmente é chamado de “house effect”: uma tendência relativamente persistente de determinado instituto produzir números um pouco mais favoráveis a um lado do que outros institutos que pesquisam a mesma eleição. Isso não significa automaticamente fraude; pode decorrer do conjunto de métodos utilizado pela empresa.
A situação muda completamente se essas escolhas forem feitas com o propósito deliberado de produzir determinado resultado político.
Nesse caso, já não estaríamos falando apenas de uma alternativa metodológica.
Estaríamos diante de um desenho enviesado.
E, se houver intencionalidade fraudulenta na pesquisa divulgada, a legislação eleitoral brasileira prevê responsabilização.
A maneira de encontrar o eleitor também importa
Os institutos brasileiros utilizam modelos bastante diferentes.
O Datafolha tradicionalmente realiza entrevistas presenciais em pontos de fluxo, abordando pessoas em locais de circulação. A metodologia distribui entrevistas de acordo com características da população e controla cotas dos entrevistados.
A Quaest utiliza entrevistas presenciais domiciliares, sorteando municípios e setores censitários e selecionando entrevistados dentro dessas áreas por critérios definidos no plano amostral.
O Paraná Pesquisas também utiliza entrevistas domiciliares presenciais, com seleção probabilística de municípios e localidades e cotas na etapa de escolha dos entrevistados.
A AtlasIntel trabalha predominantemente com coleta pela internet, utilizando tecnologia própria de recrutamento e algoritmos de pós-estratificação.
Outros institutos utilizam entrevistas telefônicas realizadas por entrevistadores — CATI — ou sistemas automatizados — IVR.
Todos estão tentando estimar a mesma população.
Mas não estão necessariamente alcançando as mesmas pessoas da mesma maneira.
A mesma pessoa pode responder diferente dependendo de como for entrevistada
Esse fenômeno é conhecido pela ciência de pesquisas como efeito de modo.
Responder a um ser humano pessoalmente não é psicologicamente idêntico a apertar números no telefone ou preencher anonimamente uma tela.
O Pew Research Center realizou um experimento em que grupos equivalentes de respondentes receberam as mesmas perguntas por telefone ou pela internet. Considerando 60 questões, a diferença média entre os dois modos foi de 5,5 pontos percentuais, com diferenças que variaram de zero a 18 pontos dependendo da pergunta.
Isso não significa que pesquisas eleitorais necessariamente variem cinco pontos por causa do modo.
Demonstra que o instrumento de entrevista pode modificar respostas.
Uma das explicações é a chamada desejabilidade social.
Ao falar pessoalmente ou ao telefone com outra pessoa, alguns entrevistados tendem, consciente ou inconscientemente, a dar respostas que consideram socialmente mais aceitáveis. Em questionários autoadministrados, onde não existe um entrevistador humano, essa pressão pode diminuir.
Em uma eleição altamente polarizada, é razoável tecnicamente investigar se esse mecanismo afeta determinados grupos de eleitores.
Não se pode simplesmente presumir que afete um candidato específico. Isso precisa ser demonstrado empiricamente.
Uma palavra diferente pode mudar uma resposta
Há ainda um aspecto mais poderoso: o questionário.
O Pew Research Center demonstra que pequenas alterações na formulação de perguntas podem gerar diferenças expressivas.
Em um experimento clássico, 68% dos entrevistados apoiaram uma ação militar quando a pergunta mencionava apenas retirar Saddam Hussein do poder. Quando a mesma pergunta acrescentava a possibilidade de milhares de baixas americanas, o apoio caiu para 43%.
Não houve fraude.
Mudou o contexto mental oferecido ao entrevistado.
Nas pesquisas eleitorais brasileiras, isso merece atenção especialmente em perguntas como avaliação de governo, rejeição, temas econômicos e sociais e cenários eleitorais.
Compare mentalmente:
“Você aprova ou desaprova o governo?”
com:
“Considerando os avanços obtidos pelo governo, você aprova ou desaprova?”
ou:
“Considerando os recentes problemas envolvendo o governo, você aprova ou desaprova?”
São perguntas aparentemente sobre o mesmo tema.
Cientificamente, não são a mesma pergunta.
E a ordem das perguntas também interfere
Imagine um entrevistado que primeiro recebe dez perguntas sobre inflação, corrupção, criminalidade e desemprego.
Logo depois perguntam:
“Em quem você votaria para presidente?”
Compare com outro eleitor que começa diretamente pela intenção de voto.
O contexto cognitivo é diferente.
Pesquisas experimentais mostram que perguntas anteriores podem alterar a forma como o entrevistado interpreta as seguintes. O fenômeno é conhecido como efeito de ordem ou order effect.
É justamente por isso que institutos rigorosos randomizam determinadas alternativas ou preservam a mesma sequência de perguntas quando querem comparar séries históricas.
Isso também explica por que analisar apenas o número final de intenção de voto é insuficiente.
É preciso olhar o questionário inteiro.
Espontânea e estimulada não medem exatamente a mesma coisa
Perguntar:
“Em quem você pretende votar para presidente?”
sem apresentar nomes mede principalmente lembrança e preferência espontânea.
Mostrar um cartão contendo todos os candidatos e perguntar:
“Se a eleição fosse hoje e os candidatos fossem estes, em quem você votaria?”
é outra medida.
Um candidato pouco conhecido pode registrar 2% na espontânea e 8% na estimulada sem que exista qualquer contradição.
Na primeira situação mede-se também capacidade de lembrança.
Na segunda, reconhecimento diante de alternativas apresentadas.
A própria ordem em que nomes são lidos ou aparecem em uma tela pode provocar pequenos efeitos, razão pela qual a randomização ou rotação das alternativas é importante.
Há ainda o eleitor que simplesmente não responde
Esse talvez seja um dos maiores desafios contemporâneos.
Quem aceita participar de uma pesquisa pode não ter o mesmo perfil de quem recusa.
Imagine que eleitores muito desconfiados da imprensa e dos institutos sejam sistematicamente menos propensos a atender pesquisadores.
Mesmo que o instituto corrija idade, sexo, renda e escolaridade, pode permanecer uma diferença política entre os que responderam e os que se recusaram.
É o chamado viés de não resposta.
A força-tarefa da AAPOR que investigou as pesquisas americanas de 2020 considerou justamente a possibilidade de que determinados eleitores tivessem menor propensão a participar das pesquisas, produzindo uma composição política diferente mesmo depois das correções demográficas convencionais.
Por isso, uma pesquisa com milhares de entrevistas não é necessariamente melhor apenas porque possui um “n” maior.
Quatro mil entrevistados selecionados com determinado viés podem produzir estimativa pior que duas mil entrevistas selecionadas de maneira mais representativa.
O contratante pode interferir?
O fato de uma pesquisa ter sido contratada por banco, jornal, partido, sindicato, associação empresarial ou campanha não prova qualquer manipulação.
Mas o contratante é uma informação relevante.
Ele pode determinar quais perguntas deseja investigar, quais cenários quer testar e quais temas lhe interessam.
O instituto, por sua vez, tem a responsabilidade profissional de preservar neutralidade na elaboração e aplicação do questionário.
Existe ainda outra possibilidade que não exige alterar qualquer dado: selecionar quais resultados receberão publicidade.
A própria regulamentação eleitoral estabelece que o registro de uma pesquisa não obriga sua posterior divulgação.
Assim, do ponto de vista analítico, existe diferença entre adulterar uma pesquisa e escolher divulgar apenas levantamentos ou cenários politicamente convenientes.
São fenômenos distintos.
O segundo é um problema de seleção da informação, não necessariamente de fabricação de dados.
Então como o eleitor deveria olhar uma pesquisa?
O primeiro cuidado é abandonar a ideia de que uma pesquisa isolada revela “a verdade”.
Ela é uma medição.
E toda medição possui incerteza.
O melhor caminho é observar tendências formadas por vários levantamentos independentes, especialmente quando empregam metodologias diferentes.
Se presencial, telefone, internet, ponto de fluxo e domiciliar começam a mostrar movimento semelhante, a evidência se fortalece.
Se um instituto permanece sistematicamente distante dos demais, isso não prova que esteja errado. Pode ser justamente ele quem esteja identificando algo que os demais não captaram.
Mas a divergência passa a merecer investigação.
O jornalista deveria perguntar: qual foi o universo pesquisado? Como foram escolhidos municípios e entrevistados? Qual foi a composição real da amostra? Quais variáveis foram ponderadas? Qual foi o peso máximo atribuído a um entrevistado? Qual era a taxa de recusa? Como foram feitas substituições? A entrevista foi presencial, telefônica ou digital? Qual era a pergunta exata? O que foi perguntado antes dela? As alternativas foram rotacionadas? Houve ponderação por voto anterior ou probabilidade de comparecimento? Quem contratou? Quem pagou? E o instituto apresenta comportamento sistematicamente diferente dos concorrentes?
Essas perguntas dizem mais sobre a qualidade de uma pesquisa do que apenas olhar sua margem de erro.
A conclusão: números diferentes podem ser científicos — mas ciência exige transparência
A investigação permite responder à pergunta inicial.
Sim, dois institutos podem aplicar corretamente métodos científicos e chegar a resultados diferentes sobre o mesmo cenário eleitoral.
Isso acontece porque cada pesquisa observa uma pequena parcela diferente da população e porque há diferenças de seleção, cobertura, não resposta, modo de entrevista, ponderação, questionário e tratamento estatístico.
Sim, decisões tomadas na montagem e ponderação de uma amostra também podem deslocar seus resultados sem que nenhum número seja manualmente falsificado.
Essas decisões podem ser cientificamente justificáveis.
Mas também podem produzir viés se forem escolhidas deliberadamente para favorecer determinada conclusão.
O resultado final, sozinho, não permite distinguir uma coisa da outra.
A diferença está na metodologia, na transparência, na possibilidade de auditoria e no comportamento histórico do instituto.
Talvez esse seja o ponto mais importante para o debate eleitoral brasileiro: a pergunta correta não deveria ser apenas “qual pesquisa está certa?”.
Deveria ser:
“Como cada instituto chegou a esse número — e o resultado continuaria semelhante se escolhas metodológicas igualmente defensáveis fossem utilizadas?”
É nessa resposta, e não apenas na porcentagem estampada na manchete, que está a verdadeira qualidade científica de uma pesquisa eleitoral.
