Como funcionam as calculadoras de pretendentes — e por que multiplicar porcentagens engana
Uma calculadora de pretendentes parte de uma população e tira todo mundo que não passa em cada filtro. A maioria multiplica porcentagens nacionais como se os filtros não tivessem relação entre si, o que está errado: o estado civil depende da idade, a renda depende da escolaridade, e assim por diante. Estimativas honestas aplicam as taxas dentro de cada faixa etária e dão um intervalo quando os filtros se sobrepõem.
A versão viral é assim: “Sem compromisso? Mais ou menos metade. Mais de 1,83 m (seis pés)? Uns 15%. Ganha mais de US$ 100 mil por ano? Uns 15%. Então 0,5 × 0,15 × 0,15 = 1%.” A conta está certa. A premissa por trás dela, não.
A multiplicação supõe independência
Multiplicar probabilidades só está certo quando os filtros são independentes — quando saber um não diz nada sobre o outro. Os filtros que as pessoas usam para namorar raramente são assim:
- O estado civil depende da idade. A maioria das pessoas de vinte e poucos anos não é casada; na casa dos quarenta, isso vale para bem menos gente. Uma “parcela de pessoas solteiras” nacional aplicada a uma faixa de 30–35 anos é simplesmente o número errado.
- A renda depende da idade e da escolaridade. Pessoas com diploma ganham mais, em média, e os rendimentos sobem até a meia-idade.
- A altura depende do sexo, e um pouco da idade.
Quando dois filtros tendem a andar juntos, multiplicá-los subestima quantas pessoas passam nos dois. Quando tendem a se excluir, superestima.
Fazendo isso com mais honestidade
Três hábitos eliminam a maior parte do erro:
- Aplique as taxas onde elas foram medidas. Use a parcela de pessoas não casadas para cada faixa etária e cada sexo, não uma média nacional.
- Mantenha filtros correlacionados como um intervalo. Se dois filtros andam juntos, a sobreposição real fica entre o produto calculado como se fossem independentes e a menor das duas parcelas. Mostre esse intervalo em vez de um meio-termo inventado.
- Diga o que os dados não sabem. As estatísticas oficiais registram o estado civil legal, não quem está saindo com alguém; o sexo, não a identidade de gênero nem a orientação; e nada sobre quem teria interesse em você.
Um exemplo prático (em palavras)
Pegue as mulheres de 25 a 29 anos nos Estados Unidos. Os dados oficiais de pesquisa colocam a parcela das que não estão casadas atualmente em cerca de dois terços para essa faixa etária — bem diferente de um número para todas as idades. Acrescente a exigência de diploma: entre as mulheres de 25 a 34 anos, um pouco menos da metade tem pelo menos um diploma de graduação (bacharelado). Acrescente, por cima, um limite de renda: renda e escolaridade se sobrepõem, então a parcela conjunta fica em algum lugar entre o produto das duas e a menor delas. A resposta honesta é uma faixa, não um número exato com casa decimal.
Por que intervalos são mais úteis do que números exatos
Um número exato convida você a compará-lo com algo com que ele não pode ser comparado. Um intervalo mostra a ordem de grandeza — qual filtro está fazendo o trabalho pesado e se afrouxá-lo muda o quadro — sem fingir saber mais do que os dados sabem. É isso que a Calculadora de pretendentes mostra, com todas as fontes listadas na página de metodologia.
O que as pessoas perguntam
As calculadoras de pretendentes são precisas?
Só tão precisas quanto os dados e as premissas delas. A maioria multiplica porcentagens nacionais como se fossem independentes, o que produz números com uma precisão falsa. Taxas aplicadas por faixa etária, com intervalos para filtros que se sobrepõem, chegam muito mais perto.
Por que o Wabiro mostra um intervalo em vez de um número só?
Porque alguns filtros se sobrepõem (renda e escolaridade), alguns dados são agrupados ou estão ausentes e alguns limites ficam fora dos percentis publicados. Um intervalo mostra essa incerteza em vez de escondê-la.
A calculadora sabe quem está disponível?
Não. As estatísticas oficiais registram o estado civil legal, não quem está saindo com alguém ou num relacionamento. A calculadora avisa isso sempre que faz diferença.
Fontes
- Tversky, A., & Kahneman, D. (1983). Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90(4), 293–315.
- U.S. Census Bureau, American Community Survey 1-year estimates 2024, tables B12002 (marital status by age and sex) and B15001 (educational attainment by age and sex).