Influência do Contexto ou Atributos Individuais? Modelos Multiníveis Aplicados à Análise de Resultados Eleitorais

Modelos de regressão convencionais têm entre seus pressupostos: 1) que a variável resposta é numérica e contínua (em jargão técnico, diz-se que tem distribuição de frequências ‘normal’); e 2) que as observações são independentes entre si. Contudo, para grande parte dos problemas de pesquisa em investigações sociais esse não é o caso. Frequentemente a variável resposta é qualitativa, por exemplo, em formato binário, categórico nominal ou ordinal. Outra dificuldade comum ocorre em relação à independência entre as observações, pois o resultado de uma observação pode estar correlacionado de diversas formas ao resultado das demais. Os modelos generalizados de efeito misto, também chamados de modelos hierárquicos generalizados, constituem uma solução para essas limitações. São uma técnica apropriada para o estudo de casos em que se acredita que as características e os comportamentos de uma determinada observação são influenciados pelo conglomerado ou agrupamento a que ela pertence. Desse modo, possibilita-se que o pesquisador considere, num mesmo modelo, dados de contexto e dados de indivíduos. O presente trabalho pretende difundir o uso da modelagem hierárquica como ferramenta de análise de dados organizados em níveis ou agrupamentos quando a variável resposta não é variável numérica contínua (isto é, não possui uma distribuição normal). Para tanto, apresenta-se a teoria estatística subjacente à técnica, acompanhada de uma análise aplicada aos resultados de eleições nacionais do Brasil.