Medidas e Escalas: Escalas não Comparativas



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Transcrição:

Medidas e Escalas: Escalas não Comparativas 1-1 Sumário do Capítulo 1) Escalas não comparativas 2) Escalas de rácios contínuos 3) Escalas de Itens i. Escala de Likert ii. iii. Escala de Diferencial semântico Escala Stapel 1-2 1

Sumário do Capítulo 4) Decisões sobre escalas de rácios não comparativas 5) Escalas multi-item 6) Avaliação de Escalas i. Erros Sistemático e Aleatório ii. iii. iv. Confiança Validez Relação entre a confiança e a validez 1-3 Escalas não Comparativas Cada objecto é avaliado por si só. As técnicas não comparativas são duas: de rácios contínuos e escalas de itens. Escalas de rácios contínuos Exemplo Como classificaria o Lidel enquanto supermercado? ou O pior O melhor O pior O melhor 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1-4 2

Escalas não Comparativas Escalas de itens A cada categoria da escala está associada um número ou uma pequena descrição. As escalas de itens mais frequentes são: Likert, diferencial semântico e escala de Staples. Escala de Likert Escalas de 5/7/9 pontos (sempre ímpares) em que se solicita ao consumidor o grau de acordo/desacordo com um série de declarações. 1-5 Escalas não Comparativas Exemplo: O Lidel tem artigos de qualidade? 1= Completamente em desacordo 2= Em desacordo 3= Nem concordo nem discordo 4= Concordo 5= Concordo Completamente 1-6 3

Escalas não Comparativas Escalas de Diferencial Semântico Consiste essencialmente num par de adjectivos ou frases antónimas com espaços entre si. Aproximação física de uma frase significa também aproximação semântica (do sentido) e vice-versa. Exemplo: A actuação do Sr. A como presidente da câmara da cidade Y tem sido: Extremamente Deplorável satisfatória (Por favor assinale com um X no espaço que lhe parece mais adequado.) 1-7 Escalas não Comparativas Escala Stapel Escala unipolar de rácios com 10 categorias numeradas de -5 a 5 sem ponto neutro (zero). 1-8 4

Escalas não Comparativas Exemplo: Classifique o Pingo Doce +5 +5 +4 +4 +3 +3 +2 +2 +1 +1 Alta qualidade Serviço Pobre -1-1 -2-2 -3-3 -4-4 -5-5 1-9 Escalas não Comparativas As escalas anteriores (Likert, Diferencial Semântico, Stapel) podem não ser usadas na sua forma original. Aspectos a ter em conta na modificação destas escalas: 1. Número de categorias da escala Uma regra prática para determinar o nº de categorias diz-nos que estas devem ser no máximo 7 e no mínimo 2. Não existe um número óptimo de categorias! 1-10 5

Escalas não Comparativas 2. Escalas equilibradas vs. Escalas não equilibradas Numa escala equilibrada o número de categorias favoráveis e não favoráveis são iguais. 3. Número de categorias par ou ímpar Escalas com nº ímpar de categorias a posição do meio da escala é considerada um ponto imparcial. 1-11 Escalas não Comparativas 4.Escalas forçadas vs. não forçadas Numa escala de rácios forçada os inquiridos são forçados a expressar uma opinião, porque a opção Sem opinião não está disponível. 5.Natureza e grau de descrição verbal Instruções sobre como responder à pergunta devem estar o mais próximo possível desta. 1-12 6

Escalas não Comparativas 6. Forma física e configuração Verticais/Horizontais Caixas/Linhas Unidades/Contínuas Ter ou não números Valores positivos e/ou negativos 1-13 Escalas não Comparativas Escala Características Básicas Exemplos Vantagens Desvantagens Rácio Contínuo Escalas de itens Colocar um X numa linha contínua Reacção a Anúncios na TV Fácil de construir Scores não podem ser utilizados computacionalmente Escala Likert Graus de Acordo numa escala de 1 a 5 Medir atitudes Fácil de construir, administrar e compreender Exigido mais tempo - Diferencial semântico Escala -de 7 pontos com adjectivos antónimos Comparação de produtos e imagem de empresas versátil É controverso o uso dos dados com dados intervalares Escala Stapel Escala unipolar - de rácios com 10 categorias, Numeradas de -5 a +5 com 0 o ponto neutro Medir atitudes e imagens Fácil de construir, E de administrar telefonicamente Pode gerar confusaõ e ser difícil de aplicar 1-14 7

Escalas multi-item Desenvolver a Teoria Gerar um conjunto inicial de dados: teoria, dados secundários, e pesquisa qualitativa Seleccionar um conj. reduzido de itens baseado em dados qualitativos Recolher dados de uma amostra para pré-teste Análise Estatística Desenvolver uma escala purificada Recolher mais dados de uma amostra diferente Avaliar a fiabilidade, validez e generalizar Escala Final 1-15 Avaliação da escala Uma grande variedade de factores podem causar erros de medida, o que faz com que os resultados observados sejam diferentes dos verdadeiras valores da característica medida. As fontes de erro presentes num processo de medição podem ser de dois tipos: Erro Sistemático afecta a medição de forma constante. Representa factores estáveis que afectam o score observado sempre que a medição é repetida. 1-16 8

Avaliação da escala Erro Aleatório não é constante. Representa influências não sistemáticas que afectam os valores observados de modos diferentes de cada vez que a medição é repetida, por exemplo, factores emocionais ou situacionais. A distinção entre erro sistemático e aleatório é fundamental para compreender os conceitos de validade e confiança. 1-17 Avaliação da escala Um modelo matemático para compreender a exactidão da escala é dado por: onde X 0 =X T +X S +X R X 0 = valor observado/medido X T =verdadeiro valor da característica X S = erro sistemático X R = erro aleatório 1-18 9

Avaliação da escala Algumas fontes potenciais de erro na medição 1. Nível de instrução, educação, inteligência; 2. Factores pessoais com a saúde, estado emocional e de fadiga; 3. Factores situacionais: presença de outras pessoas, barulho, distracções; 4. Falta de clareza da escala instruções, perguntas, etc.; 1-19 Avaliação da escala 5. Factores mecânicos: má impressão, design pobre; 6. Administração da escala; 7. Factores de análise: análise estatística e atribuição de diferentes scores. 1-20 10

Avaliação da escala Confiança Grau segundo o qual o processo de medição está isento de erros aleatórios (pode ser definida como a medida do erro aleatório, isto é, X R =0). Erros sistemáticos não têm impacto adverso na confiança. Erros aleatórios produzem inconsistência levando a um baixo nível de confiança. 1-21 Avaliação da escala Confiança É avaliada determinado a proporção de variação sistemática na escala. Tal avaliação é feita determinado a associação entre scores obtidos para diferentes aplicações da escala. Se a associação é elevada a escala conduz a resultados consistentes e como tal é de confiança! 1-22 11

Avaliação da escala Como estimar a confiança? Repetir a medição à mesma pessoa (grupo) passado algum tempo; Dar formas alternativas de resposta; Fazer perguntas idênticas e comparar algumas. 1-23 Avaliação da escala Validez Grau segundo o qual o processo de medição está isento de erros aleatórios e sistemáticos (X R =0 e X S =0). Validez perfeita requer que as medições estejam livres de erro. A validez é exigente e difícil de medir. 1-24 12

Avaliação da escala Relação entre confiança e validez Se uma medida é perfeitamente válida então também é de confiança, i.e., validez implica confiança confiança não implica validez. Se uma medida é de confiança pode ou não ser válida, pois o erro sistemático pode ainda estar presente. A confiança é uma condição necessária mas não suficiente para a validez. 1-25 Escolha de uma escala Aspectos a ter em conta na escolha de uma escala: - Nível de informação - Nominal - Ordinal - Intervalar - Razão - Capacidades dos inquiridos - Características do objecto que é medido - Método, custo e contexto do inquérito. 1-26 13

Escolha de uma escala De modo geral, deve-se escolher a escala que conduza a uma maior quantidade de informação fiável, para se puder usar o maior número possível de técnicas estatísticas na análise dos dados! 1-27 14