Clivagens Sociais Primeiro Turno 2018 - Brasil
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Os interessados no passo a passo dessa análise no R devem acessar esse link. Lá o leitor encontra os códigos os códigos necessários para replicação.
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O banco de dados e os objetivos
O banco de dados e os objetivos
O banco de dados utilizado nessa análise é o ESEB 2018. Esse banco contém amostra representativa da população brasileira. Estudo realizado logo após as eleições, ainda em 2018. Portanto, antes do atual presidente Bolsonaro assumir o mandato. Para mais informações sobre a base e os códigos das questões: https://www.cesop.unicamp.br/por/eseb/ondas/11
As clivagens sociais são trabalhadas aqui no sentido semelhante ao que Thomas Piketty utiliza em “Capital e Ideologia”. Ou seja, utilizam-se variáveis como gênero, raça e escolaridade, entre outros. Afim de apresentar os determinantes de 6 tipos de votos presidenciais no primeiro turno de 2018. Analisaremos as clivagens sociais que foram mais afeitas ao voto em:
- Jair Bolsonaro
- Fernando Haddad
- Ciro Gomes
- Geraldo Alckmin
- João Amoedo
- Brancos e Nulos
Os outros candidatos e aqueles que declararam não lembrar em quem votaram ou se não votaram foram descartados das análises. A técnica empregada aqui foi a regressão logística binária. Utilizamos o Zelig para prever cenários. O Zelig é um pacote que roda no software RStudio, utilizado nessa análise. Utilizamos o Zelig em algumas análises desse site como essa ou essa, por exemplo. Lá explicamos melhor a lógica do teste
Uma forma de testar a base de dados é comparar as porcentagens recebidas pelos candidatos nas eleições frente ao encontrado no ESEB.
Pegamos os dados oficiais do resultado no TSE (não em votos válidos, mas em totais) e comparamos as duas amostras:
Imagem 1 - o banco de dados
Imagem 1 - o banco de dados
A base do ESEB consta com dados de pessoas que dizem não ter votado (abstenção) e que não lembram em quem votaram ou preferem não responder, e isso gera a sub-representação em todos os votos. O mais "prejudicados" na amostra são os eleitores de Haddad e Bolsonaro.
O que não é tão "ruim", dado que são os mais votados. Isso quer dizer que os votos em Amoedo, Ciro e Alckmin são menos distantes do resultado oficial, dado que são em menor número, isso por si só, é uma boa notícia. Pois quanto menos casos, menos precisa é a previsão que se pretende realizar
Modelos e Previsões
Modelos e Previsões
Primeiro traremos à tona as análises sobre as clivagens sociais e o voto em Bolsonaro, depois apresentaremos os principais determinantes do voto no primeiro turno para Fernando Haddad, Ciro Gomes, Geraldo Alckmin, João Amoedo e Branco/Nulo.
Clivagens sociais e o voto em Jair Bolsonaro:
Clivagens sociais e o voto em Jair Bolsonaro:
Imagem 2 - modelo de regressão voto em Jair Bolsonaro explicado por clivagens sociais
Imagem 2 - modelo de regressão voto em Jair Bolsonaro explicado por clivagens sociais
com a fórmula (OR-1)*100 = razão de chance (%),
obtemos os efeitos esperados de cada uma das clivagens sociais no voto do candidato. São comparados os eleitores dentro do grupo de eleitores do próprio candidato e assim observamos as clivagens sociais mais latentes de cada um dos seis votos possíveis à presidente.
Note que o primeiro passo é observar a presença de asteriscos ao lado dos valores, somente nesse caso deve-se aplicar a fórmula acima mencionada.
Sobre o valor do intercepto, não entraremos nesse quesito agora, caso tenha interesse em saber mais sobre essa medida sugiro esse site: https://blog.minitab.com/pt/analise-de-regressao-como-interpretar-a-constante-intercepto-y
No que concerne a Bolsonaro, observando os asteriscos ao lado das variáveis, percebemos que a cada elevação no nível de escolaridade (são 9 níveis, vai do analfabetismo à pós-graduação) é esperado um efeito de
(1,08-1)*100 = 8
8% a mais de chance de votar em Bolsonaro
já ser mulher tem efeito negativo:
(0,59-1)*100 = 41
Ser mulher (e não homem) reduz em 41% a chance de votar em Bolsonaro
Percebeu, caro leitor, uma relação? Escolaridade tem valor acima de 1 (1,08) e Feminino valor abaixo de um (0,59). Dado a fórmula utilizada, temos agora o “mapa da mina” para interpretar a tabela de regressão logística binária de todos os candidatos ->
1- observar se há asteriscos (significância) e prosseguir a análise somente nesses casos
2- Se o valor for maior que um o efeito é positivo (como no exemplo, cada elevação de escolaridade aumenta a chance de votar em Bolsonaro). Já se o valor for menor que o efeito é negativo (conforme vimos no caso do gênero, em que ser mulher reduz a probabilidade de votar em Bolsonaro).
3- aplicar a fórmula (OR-1)*100 = razão de chance (%) para obter todas as probabilidades.
Perceba que a comparação que a fórmula faz é somente entre eleitores de Bolsonaro, por isso mesmo candidatos com poucos votos como Alckmin podem ser testados.
Utilizar a ferramenta Zelig é útil para prever cenários. Esse pacote do software gera 10 mil simulações de cenários solicitados. Foi o que pedimos para o programa rodar em relação ao voto em Bolsonaro.
Simulamos a probabilidade de um eleitor evangélico, não nordestino, homem, de alta escolaridade, com mais de 65 anos e branco votar em Bolsonaro em comparação com uma eleitora mulher, nordestina, não evangélica, que não tem nível máximo de escolaridade, que possui menos de 65 anos e que não é branca.
Imagem 3 - Simulação Zelig Bolsonaro
Imagem 3 - Simulação Zelig Bolsonaro
Obtivemos um resultado para 10 mil simulações dos fatores escolhidos. O critério para escolha desses fatores se deu em virtude de serem esses significantes para voto em Bolsonaro.
O valor médio de probabilidade de voto em Bolsonaro nas 10 mil simulações é ilustrado na imagem 3 (histograma). A média(linha azul), e portanto nossa previsão mais confiável, é que esses atributos (evangélico, não nordestino, homem, de alta escolaridade, com mais de 65 anos e branco) elevem em 67,4% a chance do voto no ex-capitão. 95% dos casos (linhas verdes) ficaram entre 59% e 75%. Isso quer dizer que temos 95% de certeza que a probabilidade fica nesse intervalo.
O mesmo procedimento foi realizado para todos os candidatos. Simulamos o efeito de todas as variáveis estatisticamente significativas para cada um dos seis votos em análise. Quando a escolaridade tem efeito positivo, simulamos o maior nível, em caso contrário, o menor. O mesmo é válido para a faixa de idade.
Já as outras (Feminino, religião, região, raça) basta colocar se tem ou não o atributo, quando esse for significativo
Deves ter observado que a região centro-Oeste, bem como outras categorias religiosas e de raça não aparecem na tabela. Isso é por que são categorias de referência. Isso quer dizer que nesses tipos de dados, uma parte tem de ser a referência para que se evite não ter base de comparação. Para saber mais sobre categorias de referências: https://www.cps.fgv.br/cps/pesquisas/Politicas_sociais_alunos/2009/BES_Regress%C3%A3oLog%C3%ADstica.pdf
Clivagens sociais e os votos nos outros candidatos
Clivagens sociais e os votos nos outros candidatos
Abaixo apresentamos os determinantes do voto em outros cinco candidatos e mais no voto anulado (brancos e nulos):
Imagem 4 - Modelos de regressão - votos por Clivagens Sociais, Brasil, 2018.
Imagem 4 - Modelos de regressão - votos por Clivagens Sociais, Brasil, 2018.
Para o caso do voto em Haddad do Partido dos Trabalhadores (PT) simulamos (seguindo a mesma lógica comparativa mencionada acima no caso de Bolsonaro) e notamos que ser mulher, não evangélica, do nordeste e não-branca elevou em média 60% a chance de votar no petista. 95% das simulações obtiveram efeito de 50 a 69%.
Para o caso do voto em Ciro Gomes notamos que não ser evangélico, ser do nordeste e de alta escolaridade elevou em média 31,7% chance de votar nesse candidato. 95% das simulações obtiveram efeito de 20 a 45%.
Para o caso do voto em Alckmin, notamos que somente Nordeste apresentou efeito. Então obtivemos na simulação com o Zelig que não ser do Nordeste elevou em média 2,3% de chance do voto em Alckmin. 95% das simulações obtiveram efeito de 1 a 3% de votar nesse candidato.
Para o caso do voto em João Amoedo do partido Novo notamos que cada elevação no nível de escolaridade aumenta em cerca de 38% a chance do voto no candidato. Testamos o cenário do eleitor ter o maior nível de escolaridade e essa elevou em média 45,94% chance de votar nesse candidato. 95% das simulações obtiveram efeito de 0 a 100%. Esse fato se deu por ter poucos casos na amostra para votos em Amoedo, mesmo assim há um indicativo de efeito, caso contrário não haveria significância estatística no modelo (coluna Amoedo, imagem 4).
Para o caso do voto em anulado (Brancos e Nulos) notamos que ser mulher e do Sudeste aumenta a chance desse comportamento eleitoral. Testamos esse cenário duplo e encontramos elevação em média 37% de chance votar nesse branco e nulo nas dez mil simulações Zelig.
Conclusão
Conclusão
Os preditores encontrados para o voto em Bolsonaro são similares aos encontrados em outros achados e pesquisas. Ser homem, evangélico, branco e mais idoso foi um forte determinante no voto em Bolsonaro. Embora é bom que se diga, que o voto no ex-capitão voto foi bem espalhado em várias categorias. Os únicos bastiões de resistência à onda Bolsonaro em 2018 parecem ser as mulheres e os nordestinos.
Ciristas e petistas são parecidos, mas nem tanto. Não ter identificação evangélica e estar no nordeste apresenta direção similar. Por outro lado, ser mulher e pouco escolarizado apresenta maior probabilidade do voto petista. Os ciristas mais prováveis são os mais escolarizados. Aplicando a fórmula ’(OR-1)*100 = razão de chance (%)’ têm-se que cada elevação do nível de escolaridade aumenta em 24% a chance de votar em Ciro.
O voto em Alckmin não tem um padrão muito identificado, o único efeito encontrado foi o fato de que o Nordeste pareceu mais reticente a dar o voto ao tucano, do que as outras regiões.
Chama a atenção o caso dos votos brancos e nulos por ser atrelado à região Sudeste. Não encontrei em nenhuma leitura essa dimensão, sendo portanto um interessante ponto para análises futuras. As mulheres também são muito mais tendentes à anulação do voto do que os homens.
Os “amoedistas” tem como característica maior escolaridade. Suspeito que o parco número de casos na amostra (35) pode ter inviabilizado o aparecimento de mais clivagens sociais significativas para o voto no Novo. Muito eleitores que normalmente votariam no Novo, suspeitamos, tenham votado em Bolsonaro afim de evitar o PT no segundo turno. Uma variável que medisse apoio à legenda, provavelmente encontraria uma amostra maior e propiciaria uma análise com clivagens sociais mais completa.
Poderia ser possível utilizar muito mais dados e aprofundar análises, inserir a votação no segundo turno, mas tudo a seu tempo. O que me foi possível fazer apresenta essas constatações. O objetivo central de apresentar as clivagens sociais e os seis votos analisados, foi entretanto, cumprido.
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