Métodos Matemáticos para Gestão da Informação II:

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1 Métodos Matemáticos para Gestão da Informação II: foco em análise de dados Aula 05 Escalas de Mensuração Prof. Dalton Mar1ns Gestão da Informação Universidade Federal de Goiás

2 Escalonamento de atitudes O escalonamento de a1tudes é o processo de avaliar uma disposição a1tudinal usando um número que representa a pontuação de uma pessoa em um concnuo a1tudinal que varia de uma disposição extremamente favorável a uma disposição extremamente desfavorável; Escalonamento é um procedimento que atribui números (ou outros símbolos) a uma propriedade dos objetos a fim de conferir algumas caracterís1cas dos números às propriedades em questão

3 Seleção de uma escala de mensuração A seleção e a construção de uma escala de mensuração exigem a consideração de diversos fatores que influenciam a confiabilidade, a validade e a pra1cidade da escala: Obje1vos da pesquisa; Tipos de resposta; Propriedades dos dados; Número de dimensões; Balanceada ou não-balanceada; Escolhas forçadas ou não-forçadas; Número de pontos na escala; Erros do avaliador. Vejamos cada um desses itens...

4 Objetivos da pesquisa 2 grandes obje1vos gerais que vão influenciar nas escalas de mensuração: Mensurar certas caracterís1cas dos respondentes que par1cipam do estudo; Usar os respondentes como juízes de objetos ou indicadores a eles apresentados.

5 Tipos de resposta As escalas de mensuração são de 4 1pos: Classificação: é usada quando os respondentes classificam um objeto ou indicador sem fazer uma comparação direta com outro objeto ou a1tude; Exemplo: podemos pedir para as pessoas avaliar o es1lo de um novo automóvel em uma escala de 7 pontos; Graduação: obrigam os par1cipantes do estudo a fazer comparações e determinar a ordem entre duas ou mais propriedades (ou seus indicadores) ou objetos. Uma escala de escolhas exige que os respondentes escolham uma alterna1va entre duas ou mais; Exemplo: podemos solicitar aos par1cipantes da pesquisa sobre os automóveis que ordenem a importância de conforto, ergonomia, desempenho e preço para o veículo em questão; Categorização: pede aos respondentes que coloquem a si próprios ou aos indicadores de propriedades em grupos ou categorias; Exemplo: pedir aos respondentes em uma feira que iden1fiquem seu sexo ou etnia; Ordenação: exige que os respondentes ordem cartões (representando conceitos ou constructos) em pilhas usando critérios estabelecidos pelo pesquisador. Os cartões podem conter fotos, imagens ou enunciados verbais das caracterís1cas de um produto, como vários descritores de desempenho do carro.

6 Propriedades dos dados A propriedade dos dados tem relação com o que vimos na aula passada: Nominais; Ordinais; Intervalares; Razão.

7 Número de dimensões As escalas de mensuração são unidimensionais ou mul1dimensionais; Escala unidimensional: Podemos medir apenas um atributo do respondente ou do objeto; Exemplo: podemos medir o potencial de um professor por sua capacidade de atrair a atenção dos alunos; Escala mul1dimensional: Reconhece que um objeto pode ser melhor descrito com diversas dimensões e não em uma linha unidimensional; A variável de potencial de um professor pode ser melhor expressa em 3 dimensões: Número de alunos que orienta TCC a cada semestre e concluem seus trabalhos; Ar1gos que publica em revistas ciencficas de boa qualidade; Avaliação que os alunos fazem de suas aulas e conduta.

8 Balanceada ou não balanceada Escala de classificação balanceada tem número igual de categorias acima e abaixou do ponto central: Geralmente, escalas de classificação devem ser balanceadas, com um número igual de alterna1vas de resposta favoráveis e desfavoráveis; Exemplo: muito bom bom médio ruim muito ruim; Escala de classificação não balanceada tem número desigual de alterna1vas de resposta favoráveis e desfavoráveis; Exemplo: ruim sa1sfatório bom muito bom excelente; O uso de uma escala não balanceada pode se jus1ficar em estudos nos quais os pesquisadores sabem com antecedência que as pontuações de quase todos os respondentes irão se inclinar para uma direção ou outra; As escalas não balanceada também é u1lizada quando se sabe que o respondente é um classificador bonzinho ou exigente : A escala não balanceada pode compensar erros de indulgência dos avaliadores.

9 Escolhas forçadas ou não forçadas A escala de classificação não forçada dá aos par1cipantes a oportunidade de não expressar opinião quando são incapazes de fazer uma escolha entre as alterna1vas oferecidas; A escala de escolha forçada exige que os par1cipantes selecionem uma das alterna1vas oferecidas

10 Número de pontos na escala Qual é o número ideal de pontos em uma escala? Não há uma resposta única para isso: a escala deve ser adequada ao seus propósitos;

11 Erros de classificação O valor das escalas de classificação depende da suposição de que uma pessoa pode e vai fazer bons julgamentos; Erro de tendência central: alguns avaliadores têm a tendência de não dar opiniões extremas, procurando ficar em torno da média da escala como estratégia de resposta; Erro de indulgência: avaliador muito bonzinho ou muito exigente, jogando as respostas em extremos da escala; Para minimizar esses dois erros, podemos: Ajustar a intensidade dos adje1vos descritos; Separar bem as frases descri1vas intermediárias; Dar diferenças menores de significados para os passos próximos às extremidades da escala do que para aqueles próximos ao centro; Usar mais pontos na escala. Efeito halo é o viés sistemá1co que o classificador introduz ao trazer uma impressão generalizada sobre o sujeito de uma classificação para outra.

12 Vejamos agora exemplos de escalas de classificação

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15 Vejamos agora exemplos de escalas de graduação

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17 Exercícios 1. Suponha que você trabalha para a Frutos da Terra e planejou uma grande pesquisa com seus clientes. Você planeja proceder com o estudo e sente que deve adicionar uma ou mais questões para mensurar como seu cliente vê a qualidade da empresa. Projete uma escala para cada um dos seguintes 1pos que irão mensurar a qualidade: 1. Escala de soma constante; 2. Escala somada do 1po likert; 3. Escala de diferencial semân1co; 4. Escala de Stapel; 5. Escala de graduação forçada. 2. Você está trabalhando em um estudo de percepção do consumidor para quatro marcas de bicicleta. Você precisa desenvolver questões de mensuração e escalas para cumprir as tarefas que se seguem. Assegure-se também de explicar que nível de dados (nominal, ordinal, intervalar, de razão) é apropriado e que técnicas quan1ta1vas você vai usar: 1. Prepare a avaliação geral de todas as marcas (pense em pelo menos umas 5 questões); 2. Faça uma comparação entre todas as marcas para cada uma das dimensões a seguir: 1. Es1lo 2. Durabilidade 3. Qualidade do câmbio 4. Imagem da marca.