AM085592024

Trata-se de uma pesquisa quantitativa, com foco eleitoral para levantar de modo estimulado a intenção de votar nos candidatos ao cargo de prefeito e vereador da cidade de Fonte Boa no Amazonas. Será desenvolvida por meio de Survey amostral, e executada por abordagem presencial e de modo pessoal, através de entrevistador qualificado e restrita a eleitores residentes na área urbana do município da amostra. O universo da pesquisa é o conjunto de eleitores residentes do município de Fonte Boa. A amostragem classifica-se como não-probabilística, estratificada por cotas e a coleta dos dados se deu através de entrevista pessoal para aplicação de questionário de forma presencial. No plano amostral estão as quantidades, sua distribuição em rotas e a descrição das proporções e ponderações usadas para atender as suas respectivas cotas por área física. Para orientação dos pesquisadores, as rotas foram geograficamente delimitadas, tomando como base a densidade demográfica do município. Como referência para a construção das rotas, utilizou-se a Malha de Setores Censitários Municipais (IBGE, 2020), espacialmente, as áreas urbanas e de maior densidade, indicadas. O universo foi composto pelos eleitores residentes e domiciliados na área urbana do município pesquisado. Os dados serão coletados em campo por equipe deslocada para o município. Os pesquisadores receberam rotas especificas, controladas remotamente com auxílio de tablets, softwares específicos. A equipe, composta por 3 pesquisadores, estará sob responsabilidade de um supervisor. Toda a coleta dos dados será de modo presencial e a aplicação do questionário, estruturado e registrado digitalmente ocorrerá em frente ou no interior do domicilio do entrevistado, onde o pesquisador entrevista de forma direta ou face-to-face o entrevistado. O pesquisador irá cumprir cotas por GÊNERO, FAIXA ETÁRIA, NÍVEL ECONÔMICO e ESCOLARIDADE, baseados em fontes públicas e pertinentes a rota sob a sua responsabilidade. O respondente será informado, previamente, quanto a sigilosidade dos dados e a preservação da sua identidade. Para tratamento e análise dos dados, serão utilizadas técnicas de estatística descritiva, testes de normalidade e análise cruzada de variáveis.

O tamanho do universo da pesquisa é de acordo com o TSE - Tribunal Superior Eleitoral, 15.967 eleitores (em 26/02/2024, às 15:01hs) aptos a votar no município de Fonte Boa no Amazonas. O tamanho planejado da amostra será 350 eleitores, residentes na área urbana do município. Para distribuição da amostra, usou-se de Probabilidade Proporcional ao Tamanho (PPT). As rotas buscam facilitar as cotas e proporções das amostras, proporcionalmente a quantidade de eleitores domiciliados nos locais de coleta e características PONDERADAS segundo GÊNERO, FAIXA ETÁRIA, TAXA DE OCUPAÇÃO, e ESCOLARIDADE, seguindo as proporções correspondentes, usando a técnica PPT. Da amostra total são estabelecidas cotas, conforme (1) quantidade de eleitores residentes subdividido conforme característica do município, exemplo-Porto, área central, periferia, expansão), (2)distribuição de residentes nos bairros respectivos e (3) distribuição da amostra dos bairros em quarteirões, organizados como ROTAS, onde cada pesquisador será conhecedor dos limites, das quantidades e das cotas que percorrerá ao longo de um dia. Para a tabulação dos dados (350 indivíduos eleitores no município de Fonte Boa do estado do Amazonas) será utilizado o Software Sphinx na função ponderação pelo critério PPT. Desta forma serão estimadas as frequências absolutas (ao lado de suas respectivas frequências relativas). O tamanho da amostra é proporcional ao universo (TSE, 26/02/2024). Ponderação por Gênero foi de 178 Masculino (50,9%) e 172 Feminino (49,1%), deixando-se opção ¿outros¿ para os casos específicos (TSE, 26/02/2024. Ponderação por Faixa Etária foi de 4 de 16 anos (1,2%), 8 de 17 anos (2,3%), 30 de 18 a 20 anos (8,4%), 43 de 21 a 24 anos (12,4%), 85 entre 25 a 34 anos (24,4%), 71 entre 35 a 44 anos (20,2%), 66 entre 45 a 59 anos (18,8%), 24 entre 60 a 69 anos (6,9%), 13 entre 70 a 79 anos (3,7%) e 6 com 80 anos ou mais (1,7%) Fonte TRE-AM, 26/02/2024. Ponderação por Grau de Instrução foi de 26 Analfabetos (7,3%), 56 Lê e Escreve (16,1%), 9 com Ensino Fundamental Completo (2,6%), 82 com Ensino Fundamental Incompleto (23,5%), 93 de Ensino Médio Completo (26,6%), 62 de Ensino Médio Incompleto (17,8%), 17 com Ensino Superior Completo (4,6%), e 5 com Ensino Superior Incompleto (1,5%), no TOTAL (350), Fonte TRE-AM 26/02/2024. Ponderação por Taxa de Participação na Força de Trabalho é de 60,9% (213) e 39,1% para Fora da Taxa de Participação na Força de Trabalho (137) - (IBGE, 4º Trimestre 2023, PNAD-Continua Trimestral, Taxa de participação na força de trabalho das pessoas de 14 anos ou mais de idade). Intervalo de confiança e Margem de erro: erro de 5% para mais ou menos em um nível de confiança de 95%. Está prevista eventual ponderação para correção das variáveis com base nos percentuais acima apresentados, caso ocorram diferenças superiores 5 (cinco) pontos percentuais entre o previsto na amostra e a coleta realizada.

Os pesquisadores serão monitorados e avaliados em suas rotas, através do Softaware Datagoal®, pelo mapeamento digitalizado pelo registro do exato local, hora de início e termino e tempo de duração da entrevista em tempo real. Os dados são extraídos dos tablets, como procedimento de segurança, assim que ocorre a sincronização, mesmo à distância. Ao finalizar uma entrevista, o sistema impede o acesso, como forma de inibir vícios de aplicação. No total, 3 pesquisadores de campo, sob supervisão de 1 coordenador de equipe subordinado ao Setor de Coleta de Dados da Action, trabalharão nesta pesquisa. Os tablets são equipados por sistema de gravação da entrevista e a checagem é feita em 15% dos questionários por telefone após aplicação e em 30% por auditoria nas gravações. As rotas são armazenadas digitalmente em arquivos no Software Sphinx®, onde são unidas e ponderadas, conforme as proporções desejadas. Verificações de consistência e qualidade dos dados são feitas em cada rota, como subsídios de segurança, controle e avaliação dos pesquisadores. Além disso, variáveis correlatas são cruzadas para certificação de inexistência de incoerências ou anormalidade.