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  • Viés ideológico nas pesquisas eleitorais: a direita é subestimada, não a esquerda superestimada
  • Quem financia as pesquisas eleitorais e por que isso importa
  • Como funciona o segundo turno nas eleições presidenciais brasileiras
  • Por que agregar pesquisas é mais confiável do que confiar em uma pesquisa isolada
  • Como o Viés agrega pesquisas: a metodologia do modelo
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O ViésLab agrega, pondera e corrige pesquisas eleitorais brasileiras em cinco camadas metodológicas — da média simples à correção por house effects.

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ResumoMédiaPesosQualidadeHouse EffectsIntervalo

Incerteza

O intervalo de confiança de 95% é calculado como: média ± 1,96 × (desvio padrão / √n). Ele responde: se repetíssemos este agregado muitas vezes, em 95% das vezes o valor real estaria dentro desse intervalo.

Intervalo e incerteza do modelo.

A estimativa pontual esconde dispersão real entre institutos. Aqui mostramos a faixa plausível de cada candidato com base nos valores corrigidos por instituto, quantificando o desvio padrão e o intervalo de confiança de 95%.

Resumo

Estimativa com margem

Lula

48.53%[47.18% – 49.88%]

σ = 1.83pp · 7 institutos

F. Bolsonaro

44.07%[42.15% – 45.99%]

σ = 2.58pp · 7 institutos

Visualização

Dispersão dos institutos corrigidos

Cada ponto representa o valor corrigido de um instituto. A faixa sombreada é o IC 95%. A linha vertical é a estimativa central (média dos corrigidos).

Lula

IC 95%: 47.18% – 49.88%

38.31%46%53.2%

F. Bolsonaro

IC 95%: 42.15% – 45.99%

Estatísticas

Métricas de dispersão por candidato

CandidatoMédiaDesvio padrão (σ)Erro padrãoIC 95% — pisoIC 95% — tetoAmplitude ICInstitutos (n)
Lula48.53%1.83pp0.69pp47.18%49.88%2.7pp7
F. Bolsonaro44.07%2.58pp0.98pp42.15%45.99%3.84pp7
38.31%46%53.2%