IESP-UERJ · 2025.1

Pesquisa de Survey

Desenho, amostragem e análise de surveys

Este site reúne minhas anotações das aulas de Pesquisa de Survey, disciplina do programa de pós-graduação do IESP-UERJ.

Sobre a disciplina

Surveys são, hoje, uma das mais difundidas ferramentas de pesquisa social. Por meio da aplicação de questionários estruturados a uma amostra de determinada população, governos estimam taxas de desemprego e de pobreza; políticos definem estratégias de campanha; institutos de pesquisa identificam tendências de comportamento de diferentes grupos sociais; e empresas investigam a satisfação de seus clientes e testam ações de marketing. A proposta deste curso é oferecer uma introdução panorâmica a este tipo de pesquisa. [ementa]

Professor
Fernando Meireles (IESP-UERJ) [homepage]
Semestre
2025.1

Aulas

Aula Tema
01 Apresentação do curso sem anotações
02 O que são e para que servem pesquisas de survey notas
03 Erros em survey notas
04 Amostragem I notas
05 Amostragem II notas
06 Desenho de questionários notas
07 Inferência com surveys notas
08 Pós-estratificação notas
09 Pós-estratificação com modelos notas
10 Modelos flexíveis de MrP notas
11 Não-resposta notas
12 Desejabilidade social notas
13 Pesquisas eleitorais, eleitorado provável e indecisos notas

Como usar estas notas

As anotações estão organizadas por aula na barra lateral à esquerda, agrupadas nas três partes do curso: desenho, análise e tópicos em pesquisa de survey. A parte Trabalhos reúne as quatro tarefas entregues e a apresentação de Goplerud (2023).

NotaAnotações pessoais

Estas são anotações pessoais e podem conter imprecisões. Use-as como complemento, não como substituto do material oficial da disciplina. Citações literais ficam como no original, com a página, e explicações escritas com auxílio de IA aparecem em caixas identificadas.

Goplerud, Max. 2023. “Re-Evaluating Machine Learning for MRP Given the Comparable Performance of (Deep) Hierarchical Models”. American Political Science Review 118 (1): 529–36. https://doi.org/10.1017/S0003055423000035.