2d:null 2e:["$","title",null,{"children":"Metodologia do Agregador de Pesquisas O POVO | Alexandre R. Cajazeira Ramos | Observable"}] 33:T456,Em meio às comemorações dos dois anos do O POVO Mais, a Central de Jornalismo de Dados (DATADOC) lança o Agregador de Pesquisas **O POVO**. Ao compilar os resultados das sondagens divulgadas por diferentes institutos de pesquisa e aplicar medidas estatísticas como média e média móvel, a ferramenta permite avaliar as tendências apresentadas pelas pesquisas eleitorais a partir de uma perspectiva mais ampla. Como forma de manter a transparência, a reprodutibilidade e a credibilidade, a DATADOC disponibiliza aqui a metodologia utilizada para a construção da ferramenta e para o cálculo dos indicadores que a compõem. Neste notebook, os leitores podem ter acesso aos dados coletados e conhecer o passo a passo seguido pela equipe da Central para chegar aos resultados e às análises apresentadas. Esta versão apresenta os códigos em javascript, e uma documentação em python será publicada, em breve, no [perfil da Central DATADOC no Github](https://github.com/datadoc-opovo/). Em caso de dúvidas ou sugestões, entre em contato conosco pelo seguinte e-mail: datadoc@opovodigital.com.br34:T53a,resultados = { pesquisas; var datasetResultados = []; const formatTime = d3.timeParse("%d/%m/%Y"); Object.values(gSheetsResultados).forEach(r=>{ r['Pontuação (%)'] = +r['Pontuação (%)']; var string = r.Candidato.toLowerCase(); if(string.includes('bolsonaro')) {r.Candidatov2 = 'Bolsonaro'} else if(string.includes('lula')) { r.Candidatov2 = 'Lula'} else if(string.includes('moro')) { r.Candidatov2 = 'Sérgio Moro'} else if(string.includes('doria')) { r.Candidatov2 = 'João Doria'} else if(string.includes('ciro')) { r.Candidatov2 = 'Ciro Gomes'} else if(string.includes('tebet')) { r.Candidatov2 = 'Simone Tebet'} else if(string.includes('pacheco')) { r.Candidatov2 = 'Rodrigo Pacheco'} else if(string.includes('felipe')) { r.Candidatov2 = "Felipe D'Ávila"} else if(string.includes('janones')) { r.Candidatov2 = "André Janones"} else if(string.includes('alessandro')) { r.Candidatov2 = "Alessandro Vieira"} else if(string.includes('leite')) { r.Candidatov2 = "Eduardo Leite"} else { r.Candidatov2 = 'Brancos, nulos e indecisos';} r.data = formatTime(data_pesquisa.get(r['Pesquisa'])); r.objPesquisa = getPesquisa.get(r['Pesquisa']); if(r.objPesquisa) datasetResultados.push(r); }); return datasetResultados; }35:T503,title1_1 = md`-------- ## 1.1 Institutos de Pesquisa -------- Os institutos que formam a base de pesquisas do Agregador **O POVO** foram escolhidos obedecendo alguns critérios. O primeiro deles é a nota obtida no [Barômetro do Poder de abril](https://www.infomoney.com.br/wp-content/uploads/2022/05/INF_barometro_35_Abril2022.pdf), que atribuiu nota aos diversos institutos que vêm publicando pesquisas sobre as eleições deste ano. O barômetro é um relatório elaborado pela [Infomoney](https://www.infomoney.com.br/) a partir da consulta com 10 casas de análise de risco político e quatro conhecidos consultores independentes. Ele afere, portanto, a relevância e credibilidade das pesquisas perante experientes analistas políticos. O segundo critério foi a frequência de pesquisas nacionais realizadas para garantir um volume de pesquisas considerável. Por fim, o agregador incorpora um terceiro elemento: a diversidade de metodologias aplicadas no Brasil (presencial por fluxo e residencial; telefônica e por internet), de modo a incluir diferentes nuances captadas por cada um dos modelos. Os institutos selecionados estão listados abaixo: * **Datafolha** * **Ipec** * **Quaest** * **Ipespe** * **Atlas Político** * **DataPoder** * **Ideia** * **FSB** `36:T498,medias_diarias = { const pesquisas_por_dia = groupBy(pesquisas_do_candidato, 'data'); // const dias_minimo_maximo = [d3.extent(pesquisas_do_candidato.map(d=> d.data))[0], new Date()]; const dias_minimo_maximo = [pesquisas_do_candidato.map(d=> d.data)[0], new Date('2022-12-31')]; const dias = d3.timeDay .range(dias_minimo_maximo[0], dias_minimo_maximo[1]) .map(d => d) var medias_diarias = []; dias.forEach(dia => { if(pesquisas_por_dia[dia]){ var media_diaria = d3.mean(pesquisas_por_dia[dia].map(d=> d['Pontuação (%)'])), peso = pesquisas_por_dia[dia].length; medias_diarias[dia] = {'data':dia, 'media':media_diaria,'peso':peso,'ref':'media'}; }else if(medias_diarias[d3.timeDay.offset(new Date(dia),-1)]){ media_diaria = medias_diarias[d3.timeDay.offset(new Date(dia),-1)].media; peso = 1; medias_diarias[dia] = {'data':dia,'media':media_diaria,'peso':peso,'ref':'dia_anterior'}; }else{ medias_diarias[dia] = {'data':dia,'media':0,'peso':1,'ref':'inexistente'}; } }); return Object.values(medias_diarias); }37:T4a3,**Código** ```js medias_diarias = { const pesquisas_por_dia = groupBy(pesquisas_do_candidato, 'data'); // const dias_minimo_maximo = [d3.extent(pesquisas_do_candidato.map(d=> d.data))[0], new Date()]; const dias_minimo_maximo = [pesquisas_do_candidato.map(d=> d.data)[0], new Date()]; const dias = d3.timeDay .range(dias_minimo_maximo[0], dias_minimo_maximo[1]) .map(d => d) var medias_diarias = []; dias.forEach(dia => { if(pesquisas_por_dia[dia]){ var media_diaria = d3.mean(pesquisas_por_dia[dia].map(d=> d['Pontuação (%)'])), peso = pesquisas_por_dia[dia].length; medias_diarias[dia] = {'data':dia, 'media':media_diaria,'peso':peso,'ref':'media'}; }else if(medias_diarias[d3.timeDay.offset(new Date(dia),-1)]){ media_diaria = medias_diarias[d3.timeDay.offset(new Date(dia),-1)].media; peso = 1; medias_diarias[dia] = {'data':dia,'media':media_diaria,'peso':peso,'ref':'dia_anterior'}; }else{ medias_diarias[dia] = {'data':dia,'media':0,'peso':1,'ref':'inexistente'}; } }); return Object.values(medias_diarias); } ```38:Ta36,**1. O que é o agregador de pesquisas?** Um agregador de pesquisas é uma ferramenta que possibilita uma perspectiva ampla das tendência em diferentes cenários eleitorais, agregando, por meio de um conjunto métricas estatísticas, o resultado expresso em múltiplas sondagens, com metodologias, amostras, contratados e contratantes distintos. Com um agregador, o leitor pode visualizar as tendências aferidas pelas diferentes pesquisas ao longo do tempo, de modo que resultados discrepantes e fenômenos efêmeros tenham um impacto minimizado no contexto geral. Vale pontuar também que um agregador não se resume às pesquisas de intenção de voto em eleições e pode ser aplicado em diferentes cenários e situações, como rejeição de candidatos, aprovação/avaliação de governos, entre outros. **2. O agregador de pesquisas compara metodologias?** Não. A função de um agregador não é comparar as características amostrais e metodológicas do seu universo de pesquisas, mas traçar uma linha de tendência que possa representar de maneira ampla o conjunto dos diferentes resultados em um dado cenário. Para tanto, um agregador buscar priorizar períodos com mais pesquisas e suavizar a interferência de resultados muito discrepantes, de lacunas temporais com poucos registros e de fenômenos breves e ocasionais. **3. Como essa ferramenta pode me ajudar a entender o atual cenário eleitoral?** Frequentemente, diversos institutos de pesquisas realizam sondagens que buscam retratar a opinião pública sobre diferentes assuntos. Tais pesquisas se sustentam em diferentes metodologias e podem refletir ou não os anseios da sociedade em um dado momento. Em períodos eleitorais, por exemplo, pesquisas são publicadas cotidianamente, buscando evidenciar a percepção da sociedade sobre os candidatos e suas respectivas movimentações eleitorais. Essa é uma dinâmica que se intensifica gradativamente à medida que nos aproximamos das eleições. Entretanto, alguns pontos precisam ser observados ao analisar os resultados. O primeiro deles é que cada pesquisa retrata o momento em si, e não uma tendência eleitoral abrangente. Além disso, com diferentes critérios e metodologias, as pesquisas podem possuir diferentes vieses e apresentar resultados completamente divergentes. Neste contexto, uma ferramenta como o Agregador de Pesquisas do **O POVO**, que congrega a diversidade de metodologias aplicadas no Brasil e executa um conjunto claro e consistente de métricas estatísticas, pode contribuir para uma análise ampla e consistente das tendências eleitorais. 39:[] 31:{"id":"13f216b57b6b7ea3","slug":"agg-de-pesquisas-opovo-metodologia","title":"Metodologia do Agregador de Pesquisas O POVO","thumbnail":"49e3b8e7b5c25c76853ac31b4ed41e895e2facb91573182f4e68e995d0ccb899","access_level":"public","create_time":"$D2022-05-10T17:12:28.457Z","update_time":"$D2024-08-28T12:05:03.938Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2022-05-11T13:13:58.060Z","has_unpublished_edits":null,"fork":false,"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"8e753d8464d231a8","login":"cajazeiraramos","name":"Alexandre R. 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[Perguntas frequentes](#title3)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":14,"value":"title1 = md`\n-----------------------\n\n# 1. Coleta e Tratamento dos Dados\n\n-----------------------\n\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":953,"value":"\nColetamos na página [Consulta às pesquisas registradas](), do [TSE](https://www.tse.jus.br), as principais informações das pesquisas realizadas pelos oito institutos que formam a base de pesquisas do Agregador **O POVO**. Em seguida, buscamos os resultados de cada pesquisa em portais oficiais e páginas de notícias.\n\nO resultado desta coleta está disponível — com atualização frequente — em dois conjuntos de dados: [Pesquisas Registradas]() e [Resultados Divulgados]().\n\nEm nosso universo de pesquisas exploradas, consideramos as intenções de voto para os cargos majoritários (Senado, Governo e Presidência) de pesquisas estimuladas em todo o Brasil em seus múltiplos cenários para o 1º e 2º turno, como também a rejeição dos candidatos e a avaliação e aprovação do Presidente / Governo Federal.\n\n\n--------------------","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1056,"value":"### Acesso às bases de [Pesquisas Registradas]() e [Resultados Divulgados]() : \n\n--------------------\nNo bloco de código a seguir, importamos os conjuntos de dados como descreve @jerryjappinen, [neste notebook Observable](https://observablehq.com/@jerryjappinen/googlesheets), e realizamos um breve pré-processamento. \n\n*Para importar dados de planilhas publicadas na Web via Observable:*\n```js\nimport { getGoogleSheet, getGoogleSheetRows, getGoogleSheetColumns, embedGoogleSheet } from '@jerryjappinen/googlesheets'\n```\n--------------------","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":43,"value":"publicId_pesquisas = '2PACX-1vSN4JjB4ffRqPCIFJxCOuprBdJsxZrfWGGBgu1IeMKq4QX7skPXUKdX4PaJEkVncM7DFMXb07N0DrJ_'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":46,"value":"publicId_resultados = \"2PACX-1vSMclxJFkaSFATTGL7WF0OfuNX5xD5TEgxFwqhFcwKB217xkTLZ33wIDPSHCRPT2-WJP1JT9uJAxLVJ\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"gSheetsPesquisas = getGoogleSheet(publicId_pesquisas);","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":92,"value":"gSheetsResultados = getGoogleSheet(publicId_resultados);","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1064,"value":"--------------------\n### Pesquisas Registradas: \n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1253,"value":"pesquisas = {\n var pesquisas = [];\n \n Object.values(gSheetsPesquisas).forEach(p=>{ \n \n data_pesquisa.set(p['Identificação'], p['Data Divulgação']);\n \n if(\n p.Tipo == 'ligações automatizadas para telefones fixos e celulares' \n | p.Tipo == 'Entrevistas Pessoais telefonicas' \n | p.Tipo == 'Ligações telefônicas')\n \n p.Tipo = 'Telefônicas';\n else if(\n p.Tipo == 'entrevistas pessoais, face a face' \n | p.Tipo == 'Entrevistas pessoais, face a face' \n | p.Tipo == 'Entrevista presencial')\n \n p.Tipo = 'Presencial'\n \n p.cnpj = p.Contratada.substr(6,14);\n p.instituto = dict_institutos_cnpj[p.cnpj];\n \n getPesquisa.set(p['Identificação'], p);\n \n pesquisas.push(p);\n });\n \n return pesquisas;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"data_pesquisa = new Map();","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":59,"value":"getPesquisa = new Map();","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1073,"value":"--------------------\n### Resultados coletados: \n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1270,"value":"pesquisas_com_resultados.filter(d=> (d.Cargos == \"Presidente\") && (d.Metodologia.includes(\"país\") || d.Metodologia.includes(\"país\")))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1265,"value":"pesquisas_com_resultados.filter(d => (d.instituto == \"Ipespe\" && d.Cargos == \"Presidente\"))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1254,"value":"$34","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1255,"value":"pesquisas_com_resultados = [...new Set(resultados.map(d=>d.objPesquisa))]","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1091,"value":"$35","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1256,"value":"institutos = ['Datafolha', 'Ipec', 'Quaest', 'Ipespe', 'Atlas Político','DataPoder','Ideia','FSB']","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":88,"value":"dict_institutos_cnpj = {\n\n return {'07630546000175':'Datafolha',\n '05792964000133':'Ipec',\n '40735589000190': 'Ipec',\n '22445600000104':'Quaest',\n '11849437000110':'Ipespe',\n '06026300000126':'Atlas Político',\n '29550908000150':'DataPoder',\n '41938632000188':'Ideia',\n '11077560000160':'FSB',\n '19259002000128':'Atlas Intel'\n }\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":106,"value":"title1_2 = md`--------\n## 1.2 Pesquisas coletadas por Instituto\n\n--------\nNa tabela a seguir é possível visualizar e baixar os dados completos de todas as pesquisas (ou das pesquisas um instituto específico) coletadas pela DATADOC: \n\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":159,"value":"viewof instituto_selecionado = Inputs.select(['Todos'].concat(institutos), {label: \"Filtrar por instituto: \"})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":708,"value":"download_pesquisas_por_instituto = {\n let dataset = instituto_selecionado!='Todos'?\n pesquisas_com_resultados.filter(d=> d.instituto == instituto_selecionado)\n :pesquisas_com_resultados;\n return DOM.download(\n new Blob([d3\n .dsvFormat(';')\n .format(dataset)\n .trim()], { type: \"text/csv\" }),\n \"Agg_DATADOC_OPOVO.csv\",\n 'Clique aqui para baixar os dados apresentados nesta tabela'\n)\n \n \n// DOM.download(serializeCSV(dataset), \"Agg_DATADOC_OPOVO\", 'Clique aqui para baixar os dados apresentados nesta tabela');\n\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":164,"value":"tabela1 = Inputs.table(dados_t1.sort(function(a, b) {\n const formatTime = d3.timeParse(\"%d/%m/%Y\");\n var c = formatTime(a['Data Divulgação']);\n var d = formatTime(b['Data Divulgação']);\n return d-c;\n}));","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1276,"value":"dados_t1 = instituto_selecionado!='Todos'?pesquisas_com_resultados.filter(d=> d.instituto == instituto_selecionado):pesquisas_com_resultados","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":173,"value":"title1_3 = md`--------\n\n## 1.3 Resultados coletados por Pesquisa\n\n\n--------`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":138,"value":"tabela2 = pesquisa_selecionada!='-'?Inputs.table(resultados.filter(d=> d['Pesquisa'] == pesquisa_selecionada.substr(0,13)),{\n format: {\n 'Pontuação (%)': sparkbar(d3.max(resultados.filter(d=> d['Pesquisa'] == pesquisa_selecionada.substr(0,13)), d => d['Pontuação (%)'])),\n }\n}):htl.html`

Selecione uma pesquisa para verificar os respectivos resultados

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":130,"value":"viewof pesquisa_selecionada = Inputs.select(['-'].concat(pesquisas_com_resultados.filter(d=> (instituto_selecionado == \"Todos\" || d.instituto == instituto_selecionado)).map(d=> d['Identificação'] + ' / ' + d['instituto'])), {label: \"Selecione uma pesquisa: \"})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":717,"value":"download_resultados_por_pesquisa = {\n if(pesquisa_selecionada == '-')\n return htl.html`

`;\n let dataset = resultados.filter(d=> d['Pesquisa'] == pesquisa_selecionada.substr(0,13));\n return DOM.download(\n new Blob([d3\n .dsvFormat(';')\n .format(dataset)\n .trim()], { type: \"text/csv\" }),\n \"Agg_DATADOC_OPOVO.csv\",\n 'Clique aqui para baixar os dados Flourish 33'\n)\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":851,"value":"title2 = md`\n-----------------\n\n# 2. Agregador - Calculando Tendências\n\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":846,"value":"Para calcular as tendências expressas no Agregador de Pesquisas **O POVO**, seguimos os seguintes passos:\n\n1. [Definição de um cenário]()\n2. [Pesos e médias diárias]()\n3. [Média móvel ponderada]()\n\n\n\n \n Vamos testar?\n Apresentamos a seguir os códigos e cálculos de cada uma dessas etapas em um exemplo prático.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":347,"value":"title2_1 = md`\n---------------------\n\n## Definição de um cenário:\n---------------------\n\nPara executar o cálculo de tendências propriamente dito, precisamos, em primeiro lugar, definir um universo de resultados que serão utilizados *(turno, cargo, tipo de pesquisa, abrangência e/ou institutos de pesquisas - selecionados pelo leitor)*. \n\nUtilizaremos, neste exemplo, as pesquisas de **Intenção de Voto para Presidente no 1º Turno**. Outros cenários, como a aprovação e avaliação do governo e a rejeição dos candidatos, seguirão os mesmos cálculos e métricas.\n\n-> Vamos calcular a tendência de apenas 1 candidato neste cenário, para facilitar a compreensão da metodologia.\n\n### Para continuar, selecione um candidato:\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":351,"value":"viewof candidato_selecionado = Inputs.select([... new Set(resultados_presidente_1t.map(d=> d.Candidatov2))])","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":678,"value":"md`${candidato_selecionado!='-'? \"### O candidato selecionado aparece em \"+pesquisas_do_candidato.length+\" simulações para o 1º Turno\":\"\"}\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":372,"value":"viewof tabela_grafico = Inputs.radio([\"Tabela\", \"Gráfico\"], {label: \"Visualizar como: \", value:\"Tabela\"})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":367,"value":"dados_do_candidato = candidato_selecionado!='-'? \n tabela_grafico==\"Tabela\"?\n \n Inputs.table(pesquisas_do_candidato,{\n format: {\n 'Pontuação (%)': sparkbar(d3.max(pesquisas_do_candidato, d => d['Pontuação (%)'])),\n }\n })\n \n :addTooltips(Plot.plot({\n \n grid: true,\n x: {\n label: null,\n tickSize: 0\n },\n y: {\n domain: yDomain,\n },\n marks: [\n Plot.dot(pesquisas_do_candidato, {x: \"data\", y: \"Pontuação (%)\", fill: colorScale(candidato_selecionado), opacity: 0.5, title: (d) =>\n `${d.Pesquisa} - ${d.objPesquisa.instituto} \\n ${d3.timeFormat(\"%d/%m/%y\")(d.data)} \\n Pontuação: ${d['Pontuação (%)']}%`})\n ]\n }) )\n \n:htl.html`

`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":731,"value":"download_pesquisas_do_candidato = {\n if(candidato_selecionado == '-') return htl.html`

`\n return DOM.download(serializeCSV(pesquisas_do_candidato), \"Agg_DATADOC_OPOVO_\"+candidato_selecionado, 'Clique aqui para os resultados do candidato selecionado');\n\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":282,"value":"resultados_presidente_1t = resultados.filter(d=> \n d.Turno == '1'\n && d.Cargo == 'Presidente'\n && d.objPesquisa['Abrangência'] == 'BRASIL'\n );","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":384,"value":"pesquisas_do_candidato = resultados_presidente_1t.filter(d=> d.Candidatov2 == candidato_selecionado);","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":690,"value":"yDomain = [d3.min(pesquisas_do_candidato.map(d=> d['Pontuação (%)']))-10, d3.max(pesquisas_do_candidato.map(d=> d['Pontuação (%)']))+10]","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":463,"value":"title2_2 = md`\n------------------\n\n## Pesos e médias diárias\n------------------\n\nNesta etapa, executamos os seguintes passos: \n\n* Em dias com uma ou mais pesquisas, calculamos a **média simples** das pontuações do candidato. \n\n* Para os dias subsequentes sem pesquisas registradas, atribuímos a pontuação do candidato no dia imediatamente anterior.\n\n* Por fim, atribuímos um peso referente ao número de cenários testados para o candidato em cada dia. Desta forma, dias com mais pesquisas terão uma influencia superior no próximo passo. \n\n **Exemplo**: Se hoje o candidato “A” aparece em 5 cenários e ontem apareceu em 3, a sua pontuação de hoje terá um peso 5 e a pontuação de ontem terá um peso 3 para a próxima etapa. Para os dias sem pesquisas registradas, em que a média diária segue o valor do dia anterior, atribuímos o peso 1.\n\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1046,"value":"**Gráfico dos pesos e médias diárias**","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":608,"value":"viewof pesos = Inputs.toggle({label: \"Visualizar pesos\", value:true})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":582,"value":"grafico_media_simples = addTooltips(Plot.plot({\n \n grid: true,\n x: {\n label: null,\n tickSize: 0\n },\n y: {\n domain: yDomain,\n },\n marks: [\n // Plot.dot(pesquisas_do_candidato, {x: \"data\", y: \"Pontuação (%)\", fill: 'black', opacity: 0.5}) ,\n Plot.dot(medias_diarias, {x: \"data\", y: \"media\",r: d=> pesos?d.peso:1, fill: d=> d.ref=='media'?colorScale(candidato_selecionado):'#ccc', opacity: 1, title: (d) =>\n `${d.media}% - ${d3.timeFormat(\"%d/%m/%y\")(d.data)} \\n Peso: ${d.peso}`})\n ]\n }) )","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":495,"value":"$36","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1152,"value":"$37","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":621,"value":"title2_3 = md` ------------------\n\n## Cálculo da média móvel ponderada\n\n------------------\n\nNa etapa final do agregador calculamos a média móvel ponderada dos últimos 30 dias, considerando as médias diárias e os pesos atribuídos nos passos anteriores.\n\nDesta forma, garantimos que os dias com mais pesquisas tenham maior relevância e que resultados muito discrepantes tenham o impacto reduzido nas linhas de tendência do agregador. \n\nAlém disso, neste período em que a frequência de pesquisas publicadas pelos institutos utilizados é baixa, uma janela de tempo de 30 dias consegue minimizar o impacto de períodos com poucas pesquisas coletadas. \n\n\nÉ possível alterar, no filtro abaixo, a janela de tempo utilizada na média móvel e visualizar as mudanças no resultado:\n\n`\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1140,"value":"**Gráfico da média móvel ponderada**","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":625,"value":"viewof controle_mMovel = Inputs.range([2, 60], {label: \"Média Móvel: \", step: 1, value:30})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":657,"value":"grafico_media_movel= addTooltips(Plot.plot({\n \n grid: true,\n x: {\n label: null,\n tickSize: 0\n },\n y: {\n domain: yDomain,\n },\n marks: [\n Plot.dot(media_movel, {x: \"data\", y: \"media\",r: d=> pesos?d.peso:1, fill: d=> d.ref=='media'?colorScale(candidato_selecionado):'#ccc', opacity: 1, title: (d) =>\n `${d.media}% - ${d3.timeFormat(\"%d/%m/%y\")(d.data)} \\n Peso: ${d.peso}`}),\n \n Plot.line(media_movel, {x: \"data\", y: \"mMovel\",strokeWidth:3}),\n \n ]\n }) )","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":634,"value":"media_movel = {\n\n function media_ponderada(vetor_medias_e_pesos) {\n var somatorio = 0, pesos=0; \n vetor_medias_e_pesos.forEach(d=>{\n somatorio += (d[0]*d[1]);\n pesos+= d[1];\n });\n return somatorio/pesos;\n }\n \n var df = [];\n medias_diarias.forEach((d,i)=> {\n const date = d.data;\n\n var mediaMovel = 0;\n if(i>controle_mMovel){\n mediaMovel = media_ponderada(medias_diarias.slice(i-controle_mMovel, i).map(m => [m.media, m.peso]));\n df.push({'data':date,'media':d.media,'mMovel':mediaMovel,'peso':d.peso,'ref':d.ref});\n }\n else{ \n df.push({'data':date,'media':d.media,'mMovel':NaN,'peso':d.peso,'ref':d.ref});\n }\n });\n return df;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1142,"value":"**Código**\n\n```js\nmedia_movel = {\n\n function media_ponderada(vetor_medias_e_pesos) {\n var somatorio = 0, pesos=0; \n vetor_medias_e_pesos.forEach(d=>{\n somatorio += (d[0]*d[1]);\n pesos+= d[1];\n });\n return somatorio/pesos;\n }\n \n var df = [];\n medias_diarias.forEach((d,i)=> {\n const date = d.data;\n\n var mediaMovel = 0;\n if(i>controle_mMovel){\n mediaMovel = media_ponderada(medias_diarias.slice(i-controle_mMovel, i).map(m => [m.media, m.peso]));\n df.push({'data':date,'media':d.media,'mMovel':mediaMovel,'peso':d.peso,'ref':d.ref});\n }\n else{ \n df.push({'data':date,'media':d.media,'mMovel':NaN,'peso':d.peso,'ref':d.ref});\n }\n });\n return df;\n}\n```","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":698,"value":"title3 = md`\n-----------------\n\n# 3. Perguntas frequentes\n-----------------\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":79,"value":"$38","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":64,"value":"----------------\n## Imports","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"import { getGoogleSheet, getGoogleSheetRows, getGoogleSheetColumns, embedGoogleSheet } from '@jerryjappinen/googlesheets'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":430,"value":"import {addTooltips} from \"@mkfreeman/plot-tooltip\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":704,"value":"import {serialize as serializeCSV} from \"@palewire/saving-csv\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":110,"value":"function groupBy(xs, key) {\n return xs.reduce(function(rv, x) {\n (rv[x[key]] = rv[x[key]] || []).push(x);\n return rv;\n }, {});\n};","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":449,"value":"colorScale = d3\n .scaleOrdinal()\n .domain([\"Lula\", \"Bolsonaro\", \"Sérgio Moro\", \"Ciro Gomes\", \"João Doria\", \"Simone Tebet\", \"Rodrigo Pacheco\", \"Felipe D'Ávila\", \"André Janones\", \"Alessandro Vieira\", \"Eduardo Leite\", \"Brancos, nulos e indecisos\"])\n.range(['#FF3030','#30FF30','#3098FF','#3030FF','#9830FF','#FF3098','#98FF30','#FF9830','#30FF98','#FFFF30','#30FFFF','#FF30FF'])\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":460,"value":"function sparkbar(max) {\n return x => htl.html`

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