Potencial de reeleição de presidentes

Como chegamos a esse número (metodologia em poucas palavras)

1. Dados usados: os percentuais informados por você para as pesquisas na véspera/antevéspera dos pleitos. Excluímos dois anos atípicos (1989 e 2018) em que “não havia candidato governista claro”, ficando 7 observações válidas: 1994, 1998, 2002, 2006, 2010, 2014 e 2022.

2. Variáveis:

   • Ótimo+Bom (%) — soma das categorias “ótimo” e “bom” da avaliação do governo;

   • Aprovação (%) — resposta direta “aprova/desaprova a maneira como o presidente está governando?”;

   • Votos governista (%) — percentual de votos do candidato governista no 2º turno (ou resultado representativo).

3. Análise: regressão linear simples separada para cada métrica (uma regressão com Ótimo+Bom como explicativa; outra com Aprovação como explicativa), cálculo do coeficiente, R e R², e solução da equação para encontrar o valor da métrica que produz 50% de votos.

Resultados numéricos (modelos ajustados)

Modelo 1 — Ótimo+Bom

• Equação estimada:

  $$\text{Votos governista (\%)}=40,54+0,247\times (\text{Oˊtimo+Bom})$$

• Correlação (r): ≈ 0,65 — correlação positiva moderada.

• R² (explicação da variância): ≈ 0,42.

• Ponto de corte para 50% dos votos:

  $$(50-40,54)/0,247\approx 38,3\%\text{ de Oˊtimo+Bom.}$$

Modelo 2 — Aprovação

• Equação estimada:

  $$\text{Votos governista (\%)}=38,81+0,255\times (\text{Aprovac¸a˜o})$$

• Correlação (r): ≈ 0,63 — também positiva e moderada.

• R²: ≈ 0,40.

• Ponto de corte para 50% dos votos:

  $$(50-38,81)/0,255\approx 43,9\%\text{ de aprovac¸a˜o.}$$

Projeção para o seu cenário (Ótimo+Bom = 34%; Aprovação = 47%)

• Pelo modelo Ótimo+Bom:

  $$\text{Votos}=40,54+0,247\times 34\approx 48,9\%$$

  → ~48,9% (ligeiramente abaixo da maioria).

• Pelo modelo Aprovação:

  $$\text{Votos}=38,81+0,255\times 47\approx 50,8\%$$

  → ~50,8% (ligeiramente acima da maioria).

Interpretação: conforme os modelos, o mesmo cenário pode apontar para derrota apertada (quando se olha apenas o Ótimo+Bom) ou vitória apertada (quando se olha a Aprovação). Isso ilustra que a escolha da métrica importa e que pequenas diferenças percentuais nas pesquisas podem alterar a previsão.

Exemplos históricos que embasam a conclusão

Nos sete casos usados para ajustar o modelo, observou-se que governistas com avaliação positiva próxima ou acima de ~40% tendem a ficar competitivos no 2º turno (casos como 1994, 1998, 2006, 2014). Casos com índices bem abaixo disso (quando existem) tendem a perder — embora haja exceções históricas e contextuais.

Limitações e ressalvas (imprescindíveis)

• Amostra pequena: só 7 observações utilizadas — resultados estatísticos são sensíveis a cada ponto.

• Heterogeneidade: diferentes institutos, perguntas e contextos políticos nos anos analisados.

• Exclusão de anos atípicos: 1989 e 2018 foram excluídos por não haver um “candidato governista” claro; isso é justificável para comparar incumbente vs. eleitorado, mas também reduz a amostra.

• Correlação ≠ causalidade: aprovação/ótimo+bom podem influenciar voto, mas fatores como economia, crise, campanha do adversário, escândalos e estrutura regional também têm grande peso.

• Margem de erro das pesquisas: não incorporamos neste cálculo as incertezas amostrais (erros-padrão das pesquisas individuais), o que aumenta a incerteza das previsões ponto a ponto.

• Modelo linear simples: é uma aproximação; relações reais podem ser não-lineares e dependentes de interações (por exemplo, combinação aprovação + tendência econômica).

Conclusão (o que o leitor deve levar)

• Regra empírica: no conjunto histórico usado, um governista tende a precisar de algo em torno de 38% em Ótimo+Bom ou ~44% em Aprovação para projetar 50% dos votos no 2º turno.

• No cenário que você deu (34% OB / 47% aprovação): os dois modelos dão previsões muito próximas do empate, com ~48,9% (OB) e ~50,8% (aprovação). Ou seja — uma eleição decidida por diferença muito pequena, em que fatores de campanha e erros de pesquisa podem alterar o resultado.

• Use o número como orientação histórica, não como previsão determinista.