Governo de Pernambuco 2026

Em vez de olhar uma pesquisa de cada vez, o agregador combina vários levantamentos numa estimativa única. Como os erros aleatórios de pesquisas diferentes tendem a se cancelar, o conjunto costuma ser mais estável e menos sujeito às oscilações de uma pesquisa isolada.

Porque ele não considera apenas a pesquisa mais recente: combina várias. Isso suaviza o resultado, então o agregador não acompanha de imediato o pico de um levantamento isolado. Em troca, fica menos sujeito a sustos de uma única pesquisa que mais tarde pode não se confirmar.

Pelo peso de informação que cada uma carrega. O modelo considera quatro fatores, todos ajustáveis em “Ajustar a metodologia”.
Amostra: pesquisas maiores carregam mais informação e pesam mais. O cálculo usa a variância amostral de cada levantamento, inflada por um fator que reflete a amostragem por cotas usada no Brasil, com teto de 2.000 entrevistados.
Recência: a curva é estimada por um modelo dinâmico em que a posição da disputa evolui dia a dia, de modo que pesquisas antigas informam menos sobre o presente. O controle de meia-vida regula a flexibilidade dessa evolução.
Influência do instituto: um parâmetro metodológico ajustável que reduz o peso estatístico das casas com influência menor que 1.
Viés do instituto: uma correção estatística opcional que estima diferenças sistemáticas de cada casa em relação às demais e as desconta do cálculo.

Votos totais mostram os percentuais como foram divulgados, incluindo indecisos, quem pretende votar branco ou nulo e quem declara que não vai votar.
Votos válidos excluem esses grupos e reescalam o restante para somar 100%. É a base utilizada pela Justiça Eleitoral para definir a necessidade de segundo turno e o formato mais comparável ao resultado oficial da apuração.

É um intervalo de incerteza de cerca de 90%, calculado pelo modelo estatístico. Ele soma três fontes: o erro amostral das pesquisas, a incerteza da própria tendência, que cresce quanto mais a série oscila de um mês para o outro, e um erro sistemático estimado a partir do quanto os institutos divergem entre si naquela série específica. Por isso o intervalo alarga onde há menos pesquisas, onde a curva se move mais e onde os institutos discordam mais, e é bem mais largo em Sem candidato, que é a fatia em que as metodologias mais divergem. Nos percentuais baixos ele fica assimétrico, com mais espaço para cima do que para baixo, porque uma intenção de voto não pode ser negativa.
Quando as faixas de dois candidatos se sobrepõem, a diferença está dentro da margem de incerteza e há empate técnico. É exatamente esse o teste usado no quadro Vantagem, de modo que o rótulo sempre corresponde ao que o gráfico mostra. Já as probabilidades incluem uma parcela extra para o risco de erro compartilhado pela maioria dos institutos, fenômeno documentado em eleições passadas, e por isso costumam apontar disputa mais aberta do que a leitura direta das faixas.

Porque a incerteza depende da quantidade e da concordância das pesquisas disponíveis em cada momento. Quando há poucas pesquisas ou quando os institutos apresentam resultados muito diferentes entre si, o intervalo tende a aumentar.
Por outro lado, quando existem várias pesquisas recentes apontando resultados semelhantes, a incerteza diminui e a faixa fica mais estreita.

Alguns institutos podem apresentar diferenças recorrentes em relação ao conjunto das demais pesquisas, fenômeno conhecido como house effect. A correção de viés estima esses desvios comparando cada instituto à tendência formada exclusivamente pelas demais casas, e as correções são centradas para que não desloquem o nível geral do agregador.
A estimativa é calculada exclusivamente a partir dos dados disponíveis no agregador, sem qualquer avaliação subjetiva. O ajuste recebe maior peso para institutos com mais rodadas publicadas e menor peso quando há poucas pesquisas, e a incerteza dessa estimativa também é incorporada à faixa de incerteza do agregador.
Seu objetivo é apenas harmonizar diferenças persistentes entre institutos. Ela não representa um julgamento de qualidade nem corrige erros que sejam compartilhados pela maioria das pesquisas.

Os institutos diferem em aspectos como tempo de atuação, grau de reconhecimento público, frequência de divulgação de pesquisas e histórico de participação no debate eleitoral. O ajuste de influência permite que essas diferenças sejam refletidas na média ponderada do agregador.
Esse parâmetro não deriva de um ranking estatístico de acurácia nem pretende estabelecer quais institutos são “melhores” ou “piores”. Seu objetivo é apenas calibrar o peso relativo de cada fonte, reduzindo a possibilidade de que institutos com atuação muito limitada ou esporádica exerçam a mesma influência de organizações amplamente conhecidas e acompanhadas ao longo dos anos.
Como não existe evidência consistente de que o desempenho passado dos institutos brasileiros permita prever sua precisão futura, os pesos devem ser entendidos como uma escolha metodológica transparente e ajustável pelo usuário, e não como uma certificação de qualidade ou credibilidade.

Para facilitar o ajuste de influência, os institutos são agrupados em três categorias.
Grupo 1 (1,0): reúne institutos de maior projeção nacional, ampla recorrência na divulgação de pesquisas e histórico consolidado de atuação eleitoral.
Grupo 2 (0,8): reúne institutos com atuação regular, incluindo organizações regionais, especializadas ou de menor presença nacional, mas que possuem histórico suficiente para integração regular ao agregador.
Grupo 3 (0,5): reúne institutos para os quais se adota maior cautela metodológica, seja em razão de histórico mais limitado, menor grau de escrutínio público ou recorrentes controvérsias sobre seus resultados.
A classificação busca refletir fatores como histórico de atuação, reconhecimento público e presença recorrente no debate eleitoral. Ela não constitui um ranking de qualidade nem deriva de uma avaliação estatística de acurácia. Trata-se apenas de um critério metodológico transparente para calibrar a influência relativa de cada instituto no agregador.

Cada pesquisa é posicionada no último dia do trabalho de campo informado pelo instituto.
É possível filtrar períodos específicos no gráfico e consultar a lista completa das pesquisas, incluindo seus registros no TSE, na seção “Pesquisas Publicadas”.

Por simulação. O modelo sorteia dez mil cenários compatíveis com as pesquisas, levando em conta o erro amostral de cada levantamento, a divergência entre institutos, a possibilidade de erro compartilhado por todos eles e a volatilidade própria da disputa até a eleição, que aumenta no período de propaganda eleitoral.
Os sorteios usam distribuições de caudas pesadas, que admitem surpresas maiores do que a curva normal, e testam destinos diferentes para os eleitores indecisos. A probabilidade exibida é a fração dos cenários em que cada desfecho acontece.

O gráfico principal tem duas visões. A estimativa de votos acompanha a intenção de voto ao longo do tempo; as probabilidades acompanham como a chance de cada desfecho foi mudando.
A linha das probabilidades sai das mesmas curvas do gráfico de votos. Para cada data ela pergunta qual seria a chance se a corrida estivesse naquele ponto, com o prazo que ainda faltava até a eleição, e usa a mesma simulação de dez mil cenários do quadro logo abaixo. Por isso o último ponto da linha é o número exibido lá, e a linha acompanha qualquer ajuste feito no painel de metodologia.
Como toda curva do agregador, ela é revisada para trás. Pesquisa nova muda a estimativa das semanas anteriores, e o gráfico mostra sempre a melhor leitura de hoje sobre cada momento passado, não o que teria sido dito naquele dia.
Um aviso de leitura. A muitos meses da eleição o modelo estima uma incerteza mais estreita do que o movimento que as próprias pesquisas registraram em janelas equivalentes, então a parte esquerda da linha deve ser lida como ordem de grandeza, e não como número fino.

Não. O agregador resume as pesquisas disponíveis e procura estimar o estado atual da disputa eleitoral.
Ele não prevê acontecimentos futuros, mudanças de campanha, debates, eventos políticos ou alterações no comportamento do eleitorado até o dia da votação.

Para quem quiser auditar o modelo, estes são os parâmetros fixos do motor estatístico.
Erro amostral: efeito de desenho 1,5, que infla a variância amostral para refletir a amostragem por cotas; amostra de referência de 1.000 quando o peso por amostra está desligado; teto de 2.000 entrevistados.
Suavização: filtro de Kalman com suavizador RTS sobre uma grade de 2 dias; a volatilidade do processo é estimada de pares de pesquisas brutas; a meia-vida padrão é 15 dias e reescala apenas a suavização.
House effects: prior de 2 pontos para o encolhimento hierárquico, estimados por leave one out com soma zero.
Incerteza e probabilidades: intervalo de cerca de 90% (quantil da distribuição t de Student com graus de liberdade iguais ao número de institutos menos 1), construído em escala logit e por isso assimétrico nos percentuais baixos; erro sistemático por candidato igual a 0,75 da dispersão dos house effects daquela série, com piso proporcional a p(1-p) e teto de 3 pontos; piso de meia-banda de 3 pontos para a margem; erro sistemático compartilhado de 3 pontos na margem e 2 pontos por candidato nas simulações; 10.000 simulações de Monte Carlo; persistência de tendência amortecida em 30 dias; multiplicador de volatilidade de 1,5 a partir do início da propaganda eleitoral; saturação da variância projetada em 45 dias.

O agregador é atualizado conforme novas pesquisas são divulgadas e registradas no TSE. O conteúdo reflete os levantamentos disponíveis até a data da pesquisa mais recente exibida no gráfico e na tabela “Pesquisas publicadas”.
A lista completa de pesquisas consideradas, com instituto, datas de campo e registro no TSE, está sempre disponível na seção “Pesquisas publicadas”, e pode ser exportada em CSV para conferência.