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Como ler os testes

Este painel compara eleições presidenciais entre si. Ele não diz se houve fraude, e nenhum teste estatístico sobre resultados publicados consegue dizer. O que ele faz é mostrar, com números verificáveis, onde uma eleição se comporta diferente das outras e quais explicações costumam existir para isso.

De onde vêm os dados

Todos os números vêm do Portal de Dados Abertos do TSE: votação por seção eleitoral, detalhe da votação por seção (eleitores aptos, comparecimento, brancos e nulos) e cadastro de candidatos. Os totais por município, estado e Brasil são somas das seções e conferem com os resultados oficiais.

Em 1998 a urna eletrônica cobriu só parte do país, e o TSE publica votos por seção para cerca de 55 mil das 297 mil seções. Os totais de 1998 vêm do arquivo por município e são completos; os testes por seção de 1998 usam só as seções eletrônicas, que eram principalmente urbanas.

Como o tamanho do desvio é calculado

Para cada indicador, o valor de uma eleição é comparado com o das outras eleições do mesmo turno, no mesmo recorte. Usamos a mediana delas como centro e o desvio absoluto mediano como escala, porque essas medidas não são distorcidas por uma única eleição atípica. O resultado é quantos desvios robustos o valor está do centro:

Cada indicador tem uma escala mínima, para que pequenas variações não pareçam enormes quando as eleições anteriores foram quase idênticas. Com menos de 100 seções ou contagens, o desvio é limitado a moderado, porque o acaso pesa demais.

Por que não p-valores? Com centenas de milhares de seções, qualquer diferença mínima vira “estatisticamente significativa”. O tamanho do desvio responde à pergunta que importa: quão diferente é esta eleição das outras.

Por que não existe “probabilidade de fraude”

Para calcular a probabilidade de fraude seria preciso saber como seriam os números de uma eleição fraudada e de uma limpa, no Brasil, com estas urnas. Esse conhecimento não existe. Testes como a Lei de Benford já apontaram “anomalias” em eleições comprovadamente limpas e deixaram passar fraudes conhecidas. Por isso o painel mostra o desvio, seu tamanho e as explicações comuns, e deixa a interpretação para você.

Os indicadores

Comparecimento médio por seção
Média, entre as seções, da fração de eleitores aptos que votaram.
  • Mudanças na lei (voto facultativo para 16–17 e acima de 70 anos) e no cadastro (biometria, revisão do eleitorado) alteram o comparecimento.
  • Feriados prolongados, chuva, transporte público gratuito ou ausente e a pandemia (2022) afetam o comparecimento.
  • Eleições mais disputadas costumam mobilizar mais eleitores.
Dispersão do comparecimento
Desvio-padrão do comparecimento entre seções: quanto as seções diferem entre si.
  • Recortes que misturam áreas urbanas e rurais têm dispersão naturalmente maior.
  • Seções com eleitorado pequeno (presídios, aldeias, exterior) oscilam muito por acaso.
  • Cadastros desatualizados (eleitores falecidos ou mudados) reduzem o comparecimento de algumas seções.
Seções com comparecimento de 95% ou mais
Fração de seções em que praticamente todos os aptos votaram.
  • Seções muito pequenas chegam a 100% com poucos eleitores.
  • Seções especiais (presos provisórios, unidades de internação) e cadastros recém-revisados têm comparecimento alto.
  • Comparecimento quase total combinado com votação quase unânime é o padrão que estudos de impressão digital eleitoral observam; isoladamente, não prova nada.
Brancos e nulos por seção
Média, entre seções, da fração de votos brancos e nulos.
  • Em 1998 parte do país votou em cédula de papel, que gera muito mais nulos por erro de preenchimento.
  • Campanhas por voto nulo, rejeição aos candidatos e ausência de um candidato forte no 2º turno elevam brancos e nulos.
  • A urna eletrônica exibe a foto do candidato, o que reduz erros e nulos involuntários.
Dispersão da votação do mais votado
Desvio-padrão, entre seções, da fração de votos do candidato mais votado no recorte.
  • Eleições polarizadas geograficamente (por região, renda ou religião) aumentam a dispersão.
  • Recortes maiores juntam realidades diferentes e têm dispersão maior que um único município.
Caudas da votação do mais votado
Excesso de curtose da distribuição: valores altos indicam mais seções em situações extremas.
  • Misturar duas regiões com preferências muito diferentes produz distribuições com dois picos ou caudas pesadas.
  • Seções pequenas geram valores extremos por acaso.
Seções com 95% ou mais para o mais votado
Fração de seções em que o candidato mais votado teve quase todos os votos.
  • Comunidades muito homogêneas (aldeias, comunidades religiosas, pequenos povoados) votam em bloco.
  • No 2º turno, com só dois candidatos, votações quase unânimes ficam mais comuns em redutos fortes.
Seções com comparecimento e votação de 95% ou mais
Fração de seções com comparecimento quase total e votação quase unânime ao mesmo tempo.
  • É o sinal procurado pela análise de “impressão digital eleitoral” (Klimek et al., 2012) como possível indício de enchimento de urna.
  • Seções muito pequenas e comunidades homogêneas também produzem esse padrão sem nenhuma irregularidade.
  • Use o filtro por município e seção para ver onde esses casos estão concentrados.
Correlação comparecimento × mais votado
Correlação de Pearson, entre seções, entre comparecimento e fração de votos do mais votado.
  • Se o eleitorado de um candidato vota mais (por renda, idade ou escolaridade), a correlação aparece naturalmente.
  • Correlações fortes também surgem quando um candidato é forte justamente em regiões de comparecimento alto ou baixo.
Lei de Benford, 2º dígito (mais votado)
Desvio absoluto médio entre a frequência do 2º dígito dos votos por seção e a esperada pela Lei de Benford.
  • Votos por seção não precisam seguir Benford: seções têm tamanho limitado (até ~400 eleitores) e isso distorce os dígitos.
  • Pesquisas mostram desvios de Benford em eleições limpas e conformidade em eleições fraudadas; é um teste fraco sozinho.
  • Por isso a comparação entre eleições é mais informativa que a comparação com a teoria.
Último dígito (mais votado)
Tamanho de efeito (w de Cohen) da diferença entre os últimos dígitos dos votos por seção e uma distribuição uniforme.
  • Números inventados por pessoas costumam ter últimos dígitos não uniformes (Beber & Scacco); contagens de máquina não.
  • Com poucas seções o teste oscila muito por acaso; com muitas, qualquer diferença mínima vira “significativa”, por isso usamos o tamanho do efeito.
Lei de Benford, 2º dígito (2º mais votado)
Desvio absoluto médio entre a frequência do 2º dígito dos votos por seção e a esperada pela Lei de Benford.
  • Votos por seção não precisam seguir Benford: seções têm tamanho limitado (até ~400 eleitores) e isso distorce os dígitos.
  • Pesquisas mostram desvios de Benford em eleições limpas e conformidade em eleições fraudadas; é um teste fraco sozinho.
  • Por isso a comparação entre eleições é mais informativa que a comparação com a teoria.
Último dígito (2º mais votado)
Tamanho de efeito (w de Cohen) da diferença entre os últimos dígitos dos votos por seção e uma distribuição uniforme.
  • Números inventados por pessoas costumam ter últimos dígitos não uniformes (Beber & Scacco); contagens de máquina não.
  • Com poucas seções o teste oscila muito por acaso; com muitas, qualquer diferença mínima vira “significativa”, por isso usamos o tamanho do efeito.

Seções atípicas de um município

Ao escolher um município, cada seção é comparada com a mediana das seções do próprio município, em comparecimento e na votação do candidato mais votado ali. As listadas são as mais distantes. Uma seção atípica é um ponto de partida para olhar o boletim de urna, não uma conclusão.

Referências