🚨🇻🇪 Walter Mebane, pesquisador da Universidade de Michigan reconhecido como um dos maiores especialistas em detecção de fraude eleitoral do mundo, acaba de postar um working paper sobre as atas disponibilizadas pela oposição na Venezuela das eleições presidenciais de 2024. 🧵 Utilizando ferramentas estatísticas de perícia eleitoral (eforensics), ele não encontra nenhuma evidência de fraudes incrementais ou extremas nas eleições segundo as atas publicadas pela oposição (). + resultadosconvzla.com

Por quê dizemos que, probabilisticamente, o valor esperado para a Mega Sena é negativo? Segue aqui... 🧵

https://twitter.com/rnishimura/status/1609245417698369537

Primeiramente, precisamos fazer algumas suposições para o cálculo:
1) Uma aposta simples de 6 números, custando R$4,50
2) Prêmio de se acertar os 6 números da Mega da Virada de R$ 132.418.255,11
3) Um único acertador da sena
4) Desconsiderar os prêmios das quinas e quadras
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Live tweeting session Detection and Mitigation: Developing Monitoring Tools to Ensure Quality in Interviewer-Administered Data Collection at #AAPOR First is Joe Murphy (RTI) presenting A Dashboard for Field Survey Data Quality Management

Live tweeting the panel of Elections and Nonresponse now here at #AAPOR First is Cameron McPhee (SSRS) presenting Underestimation or Overcorrection? an Evaluation of Weighting and Likely-Voter Identification in 2022 Pre-Election Polls

Live tweeting Methods and Election Polling at #AAPOR here First is Mike Witherly presenting The Effect of Random Ballot Order in the 2018 and 2022 City of Vancouver Municipal Elections

Live tweeting the #AAPOR session The Panel on the Panel: Development and Testing of a Probability-Based, Nationally-Representative Survey Panel for Federal Use First is Victoria Dounoucus (RTI) presenting Qualitative Work to Inform Contact Materials and Baseline Questions for the Ask U.S. Panel Pilot

Live tweeting the "Gridded Population Surveys" at #AAPOR First is Dana Thomson (U of Twente) giving an introduction to gridded population sampling

Tweeting now session "Come In and Stay a While: Recruiting and Measuring Attrition" at #AAPOR Kyle (SSRS) starts the session talking about chronic-nonrespondents in the SSRS probability panel

Phillip Hastings (PRAMS) talks about maximum nonresponse bias in PRAMS. Seeing @rrandridge as one of the co-authors, I'm expecting to see some Pattern-Mixture Modelling and maybe even some SMUB or SMAB metrics. Oh yeah, we have some Proxy Pattern-Mixture Models and some sensitivity analysisbright at the 3rd slide! My favorite approach to deal with Missing Not at Random!

Xiayoi Deng and Yangyang (ICF) present a new approach to nonresponse analysis using machine learning and multilevel models #AAPOR They use data from National Youth Behaviour Survey (NYBS) that uses a 3-stage school-based sample.
There are some concerns about NR bias in NYBS due to declining response rates at both district level and school level.

Michelle Cavazos (RTI) talks about nonresponse bias in Address-Based Samples with an in-person nonresponse follow-up #AAPOR RQ's: Impact of NRFU on respondents' demographics and on study outcomes.

Finalmente eu tenho a resposta para a pergunta que vem me assombrando há anos morando nos EUA! Pela definição do governo federal, brasileiros não são considerados latinos. +

https://twitter.com/pewidentity/status/1648759797422907426

Interessamente, um erro de codificação na American Community Survey (a maior pesquisa domiciliar nos EUA) de 2020 permitiu estimar que mais que 2/3 dos brasileiros morando nos EUA se identificam como latinos. +

Passado as eleições, agora os institutos precisam fazer uma avaliação das pesquisas pré-eleitorais desse ciclo. Nesse artigo publicado hoje no O Globo, coloco uma perspectiva do que podemos esperar desse tipo de avaliação com base no que é feito nos EUA: +
oglobo.globo.com/opiniao/artigo… É compreensível que durante a campanha eleitoral, com o andamento de várias pesquisas, não houvesse tempo para se realizar esse tipo de avaliação. Mas com o ciclo eleitoral encerrado, os institutos precisam investir tempo e recursos nesse tipo de pesquisa e desenvolvimento. +

Pesquisas pré-eleitorais não são e nem devem ser usadas como prognóstico para resultados eleitorais.

Isso vale também para as pesquisas publicadas hoje, às vésperas da eleição. Inclusive algumas trazem alguns resultados que podem explicar alguns motivos disso. 🧶

#Eleicoes2022 Com algumas pesquisas hoje apontando até 5% de indecisos, dependendo como esses eleitores decidirem seu voto (se decidirem comparecer às urnas), um candidato ou outro pode sair mais beneficiado. +

Vou deixar esses dois slides aqui para explicar porque a distribuição do tamanho de municipios na amostra da MDA, em tese, não é um problema do ponto de vista de amostragem. + Explicação em português: Em pesquisas presenciais, municipios são selecionados com probabilidade proporcional ao tamanho, mas isso depois é compensado pelas frações amostrais de estágios de seleção subsequentes.

Nos últimos ciclos eleitorais americanos, eu tenho lembrado dessa tese e provocação do estatístico italiano Bruno de Finetti. Acho que agora é hora de trazer isso para esse ciclo eleitoral brasileiro 🧶 A tese do de Finetti, seguindo uma interpretação de probabilidade subjetivista (que para mim pessoalmente é a que tem maior apelo filosoficamente falando) é de que probabilidade é uma medida de incerteza subjetiva, que pode variar de pessoa para pessoa. +

A partir de uma mesma base de dados de pesquisa eleitoral, você esperaria que diferentes estatísticos ou analistas de dados chegariam a exatamente as mesmas estimativas, certo? Pense de novo! Em 2016, o The Upshot, do NYT fez um dos experimentos mais interessantes nesse sentido🧶 Ele entregaram a mesma base de dados de uma pesquisa eleitoral na Flórida para quatro dos mais renomados pollsters americanos e pediram para que eles calculassem estimativas para a corrida presidencial naquele estado. +

Live tweet of @bradytwest seminar on "Evaluating Pre-Election Polling Estimates Using a New Measure of Non-Ignorable Selection Bias" at @MichPSM @JPSMumd Brownbag Seminar Series 🧶 @bradytwest @MichPSM @JPSMumd All data used in the research is publicly available!

Para quem não conhece a história do Prof. Bussab, vale a pena dar uma olhada nesse fio do Prof. @MdtvieiraS 👇
Caiu até um cisco aqui no meu olho agora... 🥹

https://twitter.com/MdtvieiraS/status/1579443921884950529

Apenas adicionando um relato pessoal:
O Prof. Bussab foi um dos meus primeiros mentores nessa área de amostragem e metodologia de pesquisas e uma das minhas grandes inspirações para seguir essa carreira. Eu tive a enorme honra de trabalhar com ele no início da minha carreira. +

Likert on the Trending Topics! 💙💛 About the correct pronunciation of Likert:
isr.umich.edu/giving/persona…

Hoje é a primeira de três sessões que irei lecionar no curso de Fundamentos de Metodologia de Pesquisa e Ciência de Dados do @MichPSM. Vamos começar abordando erro de cobertura. Vou compartilhar um pouco sobre isso, colocando também num contexto de pesquisas pré-eleitorais: 🧵 Erro de cobertura em pesquisas acontece quando o sistema de referência amostral (sampling frame) -- as listas, materiais e procedimentos que utilizamos para selecionar a amostra, não cobre todos os elementos da população-alvo, ou até mesmo contém elementos fora dessa população. +