AM000482012

A pesquisa será realizada no dia 07 de outubro de 2012, envolvendo diversos bairros localizados nas treze zonas eleitorais do município de Manaus (a definição das zonas pode ser encontrada em http://www.tre-am.gov.br). Serão entrevistados 1000 (hum mil) eleitores. O estudo é conduzido de modo que a margem de erro máxima seja de 3,1 pontos percentuais para mais ou para menos, com um intervalo de confiança a 95%, conforme Bussab & Morettin (2004), página 307. A população está definida como sendo o conjunto de eleitores com registro eleitoral no município de Manaus, Amazonas e aptos a votar nas eleições de 2012. O levantamento será domiciliar, sendo entrevistado um único eleitor por domicílio. Os domicílios serão escolhidos através de sorteio, tendo todos iguais chances de fazer parte da amostra. Somente serão entrevistados eleitores cujo domicílio está em um bairro que faz parte de sua zona eleitoral e que estejam aptos a votar nas eleições 2012, com sua situação devidamente regularizada no TRE. O método de seleção amostral a ser utilizado será a amostragem aleatória estratificada para proporções (Bolfarine & Bussab, 2005, página 110). Os estratos correspondentes são definidos pelas respectivas zonas eleitorais, em um total de 13. Em cada estrato é feito um processo de amostragem aleatória simples, o que implica em um sorteio aleatório de eleitores dentro de cada estrato. Isso garante uma representação adequada de outros estratos da população na amostra, definidos de acordo com outras variáveis, como sexo, idade, grau de instrução e nível econômico. É importante observar que, em caso de um procedimento completamente aleatorizado e com grande tamanho amostral como este, as proporções amostrais das categorias de cada variável dentro dos estratos são praticamente reproduzidas no resultado final do estudo. Por exemplo, a proporção na amostra de pessoas do sexo feminino tende a ser próxima da proporção populacional de eleitoras. Tais afirmações são baseadas em um resultado clássico da teoria das probabilidades denominado “Lei dos Grandes Números”, ver Bussab & Morettin (2004), página 319. Isso garante uma ponderação adequada em relação a estas variáveis.

O método de seleção amostral a ser utilizado será a amostragem aleatória estratificada para proporções (Bolfarine & Bussab, 2005, página 110). Os estratos correspondentes são definidos pelas respectivas zonas eleitorais, em um total de 13. Em cada estrato é feito um processo de amostragem aleatória simples, o que implica em um sorteio aleatório de eleitores dentro de cada estrato. Isso garante uma representação adequada de outros estratos da população na amostra, definidos de acordo com outras variáveis, como sexo, idade, grau de instrução e nível econômico. É importante observar que, em caso de um procedimento completamente aleatorizado e com grande tamanho amostral como este, as proporções amostrais das categorias de cada variável dentro dos estratos são praticamente reproduzidas no resultado final do estudo. Por exemplo, a proporção na amostra de pessoas do sexo feminino tende a ser próxima da proporção populacional de eleitoras. Tais afirmações são baseadas em um resultado clássico da teoria das probabilidades denominado “Lei dos Grandes Números”, ver Bussab & Morettin (2004), página 319. Isso garante uma ponderação adequada em relação a estas variáveis.

O trabalho de coleta das informações no campo será feito utilizando-se uma equipe composta de 18 pesquisadores e 6 coordenadores. O deslocamento da equipe até os locais de coleta da informação será feito através de 6 automóveis, e a distribuição geográfica dos pesquisadores será organizada pelos respectivos coordenadores de acordo com o plano amostral especificado abaixo. Para controle, verificação e conferência das informações coletadas, será obtida uma amostra aleatória simples de tamanho igual a 50 questionários preenchidos em campo, e os eleitores correspondentes serão novamente entrevistados, para efeito de verificação da coerência das respostas. O número de eleitores que farão parte da amostra em cada estrato é definido de acordo com a técnica denominada Partilha Ótima de Neyman, que utiliza resultados obtidos em pesquisas anteriores a fim de definir a melhor alocação possível das 1066 entrevistas dentro dos estratos, levando-se em consideração a minimização da variabilidade das estimativas.