Estatística e escalas de medição para pesquisas quantitativas

A pesquisa quantitativa, de modo geral, tem como objetivo associar números a um objeto e fazer com que esses números, segundo alguma regra, passe a representar com segurança as características desse objeto. No campo do marketing esse processo é fundamental para que se possa mensurar como anda a atuação de um produto ou uma marca. Alguns exemplos de medições que podem ser feitas pela pesquisa quantitativa de marketing (MATTAR, 2000, p.86):

• Medir a quantidade de consumidores que preferem um produto a outro;
• Descrever através de medidas quem são os consumidores de determinado produto em relação a inúmeras características demográficas, socioeconômicas e psicológicas;
• Medir qual o potencial de mercado para determinado produto;
• Medir atitudes, comportamentos, percepções, preferencias, intenções de compra etc.

Para se converter em números esses fatores sociais com segurança, é fundamental que se utilize um processo de medição consistente e se respeite algumas escalas ou técnicas testadas de medição.

Medidas estatísticas

Suponha uma pesquisa feita com 10 pessoas sendo que cada uma delas respondeu 5 questões com 5 alternativas cada (de “a” a “e”). Após tabulados as respostas foram as seguintes:

Questões	1	2	3	4	5
Entrevistado 1	A	E	B	A	C
Entrevistado 2	A	B	A	C	C
Entrevistado 3	C	E	B	A	E
Entrevistado 4	A	E	B	A	C
Entrevistado 5	B	A	A	B	D
Entrevistado 6	D	A	B	D	A
Entrevistado 7	A	D	B	E	C
Entrevistado 8	A	A	A	B	B
Entrevistado 9	B	A	B	C	A
Entrevistado 10	D	A	B	C	A

As principais medidas estatísticas utilizadas para se quantificar os dados obtidos em uma pesquisa como essa são:

Moda

É o valor ou categoria da variável que aparece com maior frequência. (MATTAR, 2000, p. 196)

Na Pergunta 1 do exemplo acima, 5 pessoas marcaram a alternativa A, 2 pessoas marcaram a alternativa B, 1 pessoa marcou a alternativa C, 2 pessoas marcaram a alternativa D e nenhuma marcou a alternativa E.

A resposta que mais apareceu foi A, portanto, A, nesse caso é a MODA.

Mediana

É o valor que divide o grupo em dois subgrupos de igual tamanho ou, em outras palavras, é o valor da variável correspondente ao elemento central da distribuição. (MATTAR, 2000, p. 197)

Se colocarmos em ordem as respostas obtidas para a Pergunta 2 no exemplo acima, teríamos o seguinte quadro:

ENTREVISTADO	RESPOSTA
Entrevistado 5	A
Entrevistado 6	A
Entrevistado 8	A
Entrevistado 9	A
Entrevistado 10	A
Entrevistado 2	B
Entrevistado 7	D
Entrevistado 1	E
Entrevistado 3	E
Entrevistado 4	E

Como o número de respostas é par, a MEDIANA seria o valor encontrado na 5ª e 6ª posição da tabela. Nesse caso, portanto, podemos afirmar que a resposta que representa a MEDIANA dos resultados é entre A e B.

Esse mesmo tipo de corte também pode ser utilizado para outro tipo de medição estatísticas: os QUARTIS, que são os três valores que dividem a tabela em quatro partes iguais.

Média aritmética

Ou simplesmente, MÉDIA. Corresponde ao valor médio de um conjunto de dados numéricos. Se convertêssemos, por exemplo, as respostas da Pergunta 3 no exemplo acima em valores numéricos (sendo A=1, B=2, C=3, D=4 e E=5), teríamos o seguinte quadro:

ENTREVISTADO	RESPOSTA
Entrevistado 1	2
Entrevistado 2	1
Entrevistado 3	2
Entrevistado 4	2
Entrevistado 5	1
Entrevistado 6	2
Entrevistado 7	2
Entrevistado 8	1
Entrevistado 9	2
Entrevistado 10	2

Somando-se o valor de todas as respostas, teríamos: 17. Dividindo 17 pelo número de respostas (10), temos que a MÉDIA dos valores dessas reposta é de 1,7.

Tipos de escala

“Há quatro tipos básicos de escalas de medidas: nominais, ordinais, intervalares e razão” (MATTAR, 2000, p. 87).

Escalas Nominais

Associa números únicos a variáveis únicas. Cria uma identidade numérica para determinadas características observadas. Por exemplo, é usada para se medir características demográficas como sexo, raça, região de moradia... Também pode ser usada para se medir todo tipo de variável que possa se medir com sim ou não, por exemplo, uso/não uso ou gosto/não gosto.

Escala nominal é aquela em que os números servem apenas para nomear, identificar e(ou) categorizar dados sobre pessoas, objetos ou fatos. O número da Carteira de Identidade é um exemplo de escala nominal, assim como os números das camisas dos jogadores de um time de futebol e o número das placas dos veículos etc.

Com escalas nominais a estatística utilizada deve ser a moda.

Com escalas nominais a única operação possível é a contagem e, por isso, a moda é a única medida de tendência central que pode ser calculada. Não faz sentido calcular a média em escalas nominais. (MATTAR, 2000, p.87)

Escalas Ordinais

Coloca números em ordem de importância. Utilizada para se medir atitudes, preferências, opiniões, classes sociais etc.

Uma escala ordinal é aquela em que os números servem para, além de nomear, identificar e(ou) categorizar, ordenar, segundo um processo de comparação, as pessoas, objetos ou fatos, em relação a determinada característica. Essa escala nos permite concluir que o produto da marca A é melhor que o produto da marca B, segundo a preferência dos consumidores, mas não nos permite saber o quanto A é melhor  que B. (MATTAR, 2010, p.88)

Com escalas ordinais as estatísticas utilizadas devem ser moda e mediana.

Escalas de Intervalo

Permitem comparar intervalos e no campo do marketing são utilizadas para se comparar atitudes, opiniões, conscientização e preferências.

Uma escala de intervalo é aquela em que os intervalos entre os números nos dizem a posição e quanto as pessoas, objetos ou fatos estão distantes entre si em relação a determinada característica. Essa característica das escalas de intervalo nos permite comparar diferenças entre as medições, mas não nos permite concluir quanto à magnitude absoluta das medições.

Um exemplo clássico de escala de intervalo é uma escala para medir temperaturas. Tome-se, como exemplo, a escala Celsius. Se a temperatura durante o dia atingiu o máximo de 30 graus e durante a noite atingiu o mínimo de 15 graus, ao comparar as duas temperaturas, a única conclusão que se pode tirar é que: a temperatura durante o dia foi mais elevada do que a noite em 15 graus centígrados. Por se tratar de uma escala de intervalo, é um erro concluir que durante o dia a temperatura foi o dobro da noite. (MATTAR, 2000, p.90)

Nas escalas de intervalo as estatísticas utilizadas devem ser a média aritmética, moda e mediana.

Escalas Razão

Utilizada quando o que se pretende é  comparar medidas absolutas ou a comparação de proporções. Muito útil para se medir variáveis como idade, preço, número de consumidores, volume de vendas e renda familiar.

As escalas razão possuem as mesmas propriedades das escalas de intervalo com a vantagem de possuírem o zero absoluto. Em função disso, as medidas tomadas nessa escala permitem concluir quanto a sua magnitude absoluta, além de informar a posição e quanto as pessoas, objetos ou fatos estão distantes entre si em relação a determinada característica. (MATTAR, 2010, p.90)

Nas escalas razão é perfeitamente possível e correto comparar as medidas absolutas efetuadas das características e inferir conclusões sobre quanto uma medida é maior ou menor que as outras. (MATTAR, 2010, p.91)

Nas escalas razão as medidas as estatísticas utilizadas devem ser média aritmética, moda e mediana.

Técnicas para medição de atitudes

A maior utilidade das medidas e escalas apresentadas acima para o Marketing é a possibilidade de se medir atitudes do consumidores, que podem se converter em demanda para os produtos. Então, utilizando-se as escalas e medidas é possível se estabelecer algumas técnicas para medição de atitudes. São escalas de auto-relato, ou seja, próprio entrevistado anota o que está pensando.

Escalas Nominais

Exemplo:   (   ) sim   (   ) não   (   ) não sei

Escalas De Avaliação

Podem ser Gráficas, por exemplo:

(   ) <-   (   ) =   (   ) ->

Ou Verbais, por exemplo:

(   ) Ótimo   (   ) Bom   (   ) Regular  

(   ) Ruim   (   ) Péssimo   (   ) Não sei

Escalas de ordenação

Servem para solicitar aos respondentes que classifiquem os objetos conforme sua atitude. Exemplo:

Ordene as quatro principais marcas de automóveis fabricados no Brasil, segundo sua opinião, em relação a cada um dos seguintes atributos
Atributo	1º	2º	3º	4º
Qualidade	Marca A	Marca B	Marca C	Marca D
Economia de combustível	Marca B	Marca A	Marca C	Marca D
Economia de manutenção	Marca D	Marca B	Marca E	Marca A
Durabilidade	Marca A	Marca B	Marca C	Marca D
Acabamento	Marca B	Marca A	Marca C	Marca D
Desempenho	Marca D	Marca B	Marca E	Marca A
Segurança	Marca A	Marca B	Marca C	Marca D
Confiança na marca	Marca B	Marca A	Marca C	Marca D
Valor de revenda	Marca D	Marca B	Marca E	Marca A
Modelos modernos	Marca A	Marca B	Marca C	Marca D
Qualidade da assistência técnica	Marca D	Marca B	Marca E	Marca A

Ao final da tabulação dos dados, deve medir a frequência com que, para cada atributo pesquisado, a marca apareceu em 1º, 2º, 3º e 4º lugares.

Escalas comparativas

Utilizadas para pedir que os entrevistados comparem produtos, marcas e ações de marketing. Exemplo:

Com relação às marcas de café A e B, qual a sua opinião sobre a Marca B, comparativamente à Marca A, em relação aos seguintes atributos:
Atributo	Pior que A	Igual a A	Melhor que A	Não sei
Pureza		X
Sabor			X
Aroma			X
Qualidade			X
Textura				X
Torrefação		X
Embalagem	X
Marca				X

Escalas de diferencial semântico

Também conhecida como Escala Osgood, pois foi proposta pelos autores Osgood, Suci e Tannenbaun (1957). O entrevistado deve posicionar sua opinião/atitude em relação a um objeto entre um par de atributos bipolares. Exemplo:

Com relação à marca de café A, qual sua opinião sobre os seguintes atributos:
PURO		X						IMPURO
FORTE		X						FRACO
SABOROSO	X							SEM SABOR
DIFERENTE								COMUM
ALTA QUALIDADE			X					BAIXA QUALIDADE
BARATO				X				CARO
BEM TORRADO				X				MAL TORRADO
EMBALAGEM BONITA	X							EMBALAGEM FEIA
PRODUTO MODERNO				X				PRODUTO ANTIGO

Escalas Stapel

São uma modificação das escalas de diferencial semântico. Aqui os pontos da escala são representados por números:

Avalie o café da Marca A segundo sua opinião:
Atributo	Avaliação
Pureza	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Sabor	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Aroma	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Qualidade	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Textura	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Torrefação	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Embalagem	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5
Marca	-5    -4    -3    -2   -1   +1   +2   +3    +4    +5

Escala Somatória ou Escala Likert

Proposta por Rensis Likert em 1932, nessa escala são apresentadas afirmações ao entrevistado buscando medir o grau de concordância e discordância com essa afirmação. Para cada resposta é atribuída uma pontuação. As alternativas e os valores dessa escala são:

Alternativa	Valor
Concordo (ou aprovo) totalmente	5
Concordo (ou aprovo) parcialmente	4
Indeciso	3
Discordo (ou desaprovo) parcialmente	2
Discordo (ou desaprovo) totalmente	1

Daí pode se tirar dois tipos de conclusões. O primeiro tipo não leva em conta os valores e agrupa as duas primeiras e as duas últimas alternativas. Afinal, quem marca “Concordo”, independente de ser totalmente ou parcialmente, tem uma atitude favorável ao que foi perguntado e quem marca “Discordo”, seja totalmente ou parcialmente tende a ter uma atitude desfavorável. Quem marca “Indeciso” está neutro.

O segundo tipo diz respeito ao valores. É possível medir a MÉDIA e a MODA, bem como a somatória de todas as respostas. Nesse último caso aquela afirmação que obtiver soma maior é a mais bem avaliada.

Referências

MATTAR, Fauze Najib. Pesquisa de Marketing Edição Compacta. 2.ed. São Paulo: Atlas, 2000.