TD 2869 - Transporte público gratuito e participação eleitoral

Abstract

Os custos de transporte são uma barreira subestimada à participação política. Neste estudo, examinamos se uma intervenção em larga escala para reduzir esses custos, no caso, a oferta de transporte público gratuito no dia da eleição, aumenta o comparecimento dos eleitores brasileiros às urnas. Levando em conta a diferença do momento em que os municípios adotaram a política de passe livre entre o primeiro e o segundo turnos da eleição presidencial de 2022 no país, usamos desenhos de estudo de eventos (event study) para examinar o impacto da política do passe livre sobre a participação eleitoral, sobre os resultados das eleições e sobre os níveis de mobilidade humana. Não encontramos qualquer efeito da gratuidade no transporte público sobre o comparecimento às urnas ou sobre os resultados eleitorais, mas encontramos um efeito positivo, entre 7,2% e 17,5% de aumento, nos níveis de mobilidade no dia das eleições. Embora a redução dos custos monetários de transporte possa melhorar o acesso das pessoas aos locais de votação, nossos resultados sugerem que apenas políticas de redução desses custos não são suficientes para aumentar o comparecimento dos eleitores.

Psychometric Properties of an Instrument for Assessing University Administrators’ Knowledge on Gender-Based Violence

“…Sample size is another consideration. There is no consensus on the ideal sample size for conducting factor analysis, with guidelines ranging from 100 to 250 subjects and/or a minimum of 5 to 20 observations per variable analyzed (39,42) . In this investigation, we performed 101 evaluations for 38 questions, resulting in a low ratio that may introduce some degree of imprecision into the results, a limitation of our study.…”

“…Establishing an appropriate sample size is complex, as it depends on the number of measured variables, the strength of relationships between variables and factors, factor determination, and the quality of the instrument. However, it is generally agreed that factor analysis requires large samples because correlation coefficients fluctuate more in smaller samples, compromising the reliability of the factor analysis (38,(41)(42) . Caution should be used when incorporating samples from different populations, as the specific factors of one population may be obscured when grouped (43) .…”