Arquivo mensais:junho 2020

Desenvolvendo indicadores de desempenho

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Um indicador de desempenho é definido a partir de variáveis ​​ou parâmetros medidos. O valor dos indicadores, como ferramenta de gestão, decorre de comunicarem mais sobre o desempenho de um processo do que qualquer medida ​​individual usada em sua definição.

Por essa razão, muitos autores afirmam que todo indicador tem de ser uma relação entre parâmetros ou variáveis. Embora desejável por várias razões, isso não é essencial. Para exemplificar: Um indicador de segurança prático e útil é a TFCA, que registra a quantidade de acidentados por milhão de horas trabalhadas. Nessa forma, a métrica permite fazer comparações (benchmarking) com outras unidades e organizações, mesmo que tenham diferentes quantidades de trabalhadores. Mas o simples número de pessoas acidentadas – um valor absoluto – pode ser uma métrica melhor para comunicação interna, por ser de mais fácil compreensão junto aos colaboradores.

É possível definir um indicador de desempenho de vários modos, por exemplo: uma medida absoluta (ex.: 3 acidentados), uma relação (ex.: 132 peças por hora) ou uma medida relativa que compara o desempenho real com o teórico, com o previsto no projeto ou ainda com o desempenho esperado (ex.: rendimento de 85%).

Portanto, embora normalmente seja melhor o uso de relações, isso não é essencial para caracterizar um indicador.

Visualização

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Apesar de apresentar características positivas, a visualização gráfica avançada traz consigo alguns riscos ou dificuldades que devem ser conhecidos para que sejam evitados:

  • Sofisticação desnecessária. A ênfase excessiva na beleza estética e na sofisticação, por vezes, causa distração de gestores e dificulta a análise de dados.
  • A escolha do gráfico pode impor visão preconcebida da situação e dificultar análise equilibrada. A depender da escolha das escalas utilizadas, um mesmo gráfico pode dar a impressão de estagnação e a ambiguidade levará à  análise errada do conteúdo.
  • Em diversos casos, os gestores satisfazem-se com a visualização de um único gráfico, o que acreditam ser suficiente para toda a compreensão do contexto, sem prospectar detalhamento mais informativo.

É muito importante que gráficos tenham profundidade e sejam, efetivamente, representativos dos dados, além de acompanhados de explicações e tabelas, sempre que possível.

Fonte: Bachmann, Coriceu. Princípios de Gestão de Sistemas de Informação: Melhor informação, melhor decisãoo. Kindle Edition. 2016. Disponí­vel na www.amazon.com.br

Post de jun/20, ajustado em set/23.

Dá para confiar nas avaliações dos internautas?

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Pedro Dória*

Reproduzo adiante um excelente texto do ótimo Pedro Dória, jornalista e escritor, que chama a atenção para a forma tendenciosa de algumas pesquisas, com reflexos nas nossas decisões de compra. Boa leitura!

Os números são uma desgraça: nos EUA, a nota média dos vídeos do YouTube é 4,6. Em um máximo de 5. Segundo o serviço Bazaarvoice, que fornece sistemas para 600 sites de comércio eletrônico, a nota média para os produtos vendidos é 4,3. Na Amazon, maior loja da web, idem. Há duas possibilidades. Ou a qualidade dos produtos vendidos na web é tão estupenda quanto a dos vídeos distribuídos pelo YouTube ou, o que é bem mais provável, as pessoas são generosas demais na avaliação que fazem quando estão em rede.

O mérito da descoberta é de uma equipe de pesquisadores da Universidade de Toronto e quem pinçou o obscuro relatório foram Geoffrey Fowler e Joseph de Ávila, repórteres do Wall Street Journal.

Algumas razões explicam o fenômeno. O que faz alguém, por exemplo, sugerir que determinada marca produz o melhor papel de impressão? Ou a melhor ração de cachorro? Intuitivamente, nós todos compreendemos o que se passa. A culpa é daqueles que dizem entender do assunto. Quem compra equipamento e gosta de achar que sabe fazer recomendações não vai dizer que escolhe algo ruim.

O voto não é no produto. É um voto em si mesmo. “Eu entendo de impressão de fotos e o papel que compro só pode ser o melhor que há.”

Vale para lâmina de barbear ou player de DVD. 0 problema, evidentemente, é que o fenômeno põe em xeque a credibilidade dos sistemas de recomendação em sites de comércio. É possível confiar em resenhas de filmes, de livros. mas são poucos os produtos assim. O melhor CD gravável, quem realmente pode dizer qual o melhor?

Discretamente, a eBay, maior empresa de leilões virtuais, está avaliando vendedores não mais pela nota e sim pelo número de notas 1 e 2 que recebem. Elas são indicadores reais da qualidade. Muitos votos negativos dão mostras de que o sujeito não anda entregando o que deve. Os números são uma desgraça mas ninguém os percebe. Nos EUA, segundo a Nielsen, 72% afirmam confiar em resenhas online.

Enquanto isso, a amostra vicia. A ração de cachorro que recebe mais votos positivos é a que mais vende e, por consequência, é a que receberá ainda mais cinco estrelas a caminho da liderança eterna.

Ração canina e papel de impressora, diga-se, não estão aqui por mero acaso. São os dois produtos mais resenhados na internet americana. Sabe-se lá por quê.

* – Pedro Doria é jornalista. Seus livros tratam de história. “Tenentes, A Guerra Civil Brasileira”, narra como se fosse um thriller os acontecimentos que levaram ao fim da República Velha, na década de 1920, e mostra o surgimento da geração de militares que tomou o poder em 1964. 1565 conta a invenção do sudeste brasileiro e, 1789, a verdadeira história da Inconfidência. Pedro também escreve sobre o impacto da tecnologia, no Globo e no Estado de S. Paulo, além de comentar sobre o tema na CBN. pedro.doria@grupoestado.com.br

Este texto é uma reprodução do jornal Estado de São Paulo. 26.10.09. p. L6, autorizada pelo autor.

Objetivo ou subjetivo? Entenda a diferença

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A distinção entre dados objetivos e subjetivos tem a ver com o envolvimento da opinião humana. Mas a distinção pode ser complicada, pois geralmente a situação não é apenas entre opinião e nenhuma opinião; na verdade, há um continuum.

Essa dica pode ajudar.

Se um determinado conjunto de dados é subjetivo ou objetivo não é uma função do que está sendo medido (que pode ser uma opinião), mas como é medido (que pode variar em quanto julgamento humano é necessário). Considere este exemplo: O moral dos funcionários pode ser medido objetivamente usando um conjunto de perguntas em um questionário, ou subjetivamente, pedindo aos gerentes suas opiniões sobre o moral dos colaboradores.

Como tratar indicadores que medem fenômenos ou eventos que vão além da data de “fechamento” do relatório?

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A solução mais próxima do que poderia ser chamado de “resultado verdadeiro” seria tratar cada período em separado e estabelecer um prazo máximo de tempo, posterior ao citado período, em que seriam admitidos ajustes ao resultado.

Por exemplo, a “Taxa de Sobrevivência” de pacientes submetidos a um tratamento experimental. Podemos apresentar os resultados por ano (2019, 2020, etc.) ou por grupo de pacientes (1° grupo de 100 pacientes, 2° grupo de pacientes, etc.) e fazer o “fechamento” do cálculo considerando apenas aqueles pacientes que tiveram sobrevida após 6 meses do encerramento do tratamento.  

Mas, na gestão empresarial, geralmente não vale a pena essa complexidade,  devendo-se ignorar os fatos que ocorrem posteriormente ao fechamento. A decisão, entretanto, deve ser feita caso a caso.

How to lie with statistics

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Capa do livro.

Este livro é um clássico e, por ser muito citado, há tempos queria ler.

Na verdade, esperava um livro bastante técnico, mas fui surpreendido com um texto leve e com histórias interessantes.

Em sua defesa para a publicação das formas como a estatística é usada para distorcer as informações, o autor afirma que os bandidos já conhecem esses truques; pessoas honestas devem aprendê-las em legítima defesa.

O texto critica fortemente a qualidade das amostras usadas nas pesquisas de opinião.

Além de interessante, o livro é útil para despertar o senso crítico tanto de analistas de dados quanto do cidadão comum que se informa por meio da leitura e da televisão. Veja, adiante, algumas considerações do autor:

  • O uso de figuras, em substituição às barras, no clássico gráfico de barras, distorce a informação, pois mesmo quando a altura é proporcional às das barras, quase sempre cria uma percepção diferente, devido à noção que temos das áreas e dos volumes das figuras.
  • Existem muitas maneiras de expressar qualquer resultado. Você pode, por exemplo, expressar exatamente o mesmo fato, chamando-o de um retorno de vendas de um por cento, um retorno de investimento de quinze por cento, um lucro de dez milhões de dólares, um aumento de lucros de quarenta por cento (comparativamente à média de 1935-39), ou uma diminuição de sessenta por cento em relação ao ano anterior.  O truque é escolher o que soa melhor para o objetivo em questão e confiar que poucos que o lerem reconhecerão o quão imperfeitamente reflete a situação.
  • Um tipo comum de correlação é aquele em que a relação é real, mas não é possível ter certeza de qual das variáveis ​​é a causa e qual o efeito.  Em alguns desses casos, causa e efeito podem mudar de lugar de tempos em tempos. Ou, de fato, ambos podem ser causa e efeito ao mesmo tempo.  Uma correlação entre renda e propriedade de ações pode ser desse tipo.
  • Permitir que o tratamento estatístico e a presença hipnótica de números e pontos decimais seja incompreensível para as relações causais é pouco melhor que a superstição. E muitas vezes é mais seriamente enganador. É como a convicção entre o povo de Vanuatu que o piolho no corpo produz boa saúde. A observação ao longo dos séculos ensinou-lhes que as pessoas de boa saúde geralmente tinham piolhos, enquanto os doentes muitas vezes não. A observação em si foi precisa e correta, pois ocorreram ao longo de muitos anos. Daí a conclusão a que essas pessoas primitivas tiraram de suas evidências: os piolhos tornam um homem saudável. Todo mundo deveria tê-los.

Nota; O e-book está disponível para download gratuito na Internet.

O livro

Huff, Darrel. How to Lie with Statistics. W. W. Norton & Company Inc. New York, 1954.

Algarismos significativos – Relembrando

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Uma soma de dois números em que o primeiro tem 3 casas decimais e o segundo apenas duas.

Para sermos corretos na comunicação dos resultados dos indicadores, devemos ser cuidadosos com o número de algarismos significativos apresentados.

O número de algarismos significativos em uma medida, como 90,23, é igual ao número de dígitos conhecidos com algum grau de confiança (9, 0 e 2) mais o último dígito (3), que é uma estimativa ou aproximação.

Veja as regras para determinar o número de algarismos significativos:

  • Os zeros dentro de um número são sempre significativos. Tanto 90,23 como 902,3 têm quatro algarismos significativos.
  • Os zeros usados apenas para definir a posição do ponto decimal não são significativos. Assim, 2900,0 tem dois algarismos significativos (2 e 9).
  • Os zeros à direita que não são necessários para informar a posição do ponto decimal são significativos. Por exemplo, 29,00 possui quatro algarismos significativos.

Dica: Se você não tiver certeza se um dígito é significativo, assuma que não é. Por exemplo, se uma publicação apresenta o resultado de um indicador como 90%, assuma que é conhecido apenas um algarismo significativo.

Ao combinar números com diferentes graus de precisão, a precisão da resposta final não pode ser maior que a do número menos preciso. Assim, quando os números são somados ou subtraídos, a resposta não pode conter mais casas decimais do que a medida menos precisa. Por exemplo, na seguinte soma em que aparecem apenas os algarismos significativos:

o correto é apresentar o resultado como 92,73 e não como 92,734.

Da mesma forma, na multiplicação e na divisão o resultado não pode ser mais preciso do que a medição menos precisa. Assim, quando os números são multiplicados ou divididos, a resposta não pode conter mais algarismos significativos do que o número menos preciso.

Exemplo: Para determinar o percentual de horas extras em um mês com 35.229,3 horas trabalhadas, das quais 427 foram horas extras, efetuamos a seguinte conta:

Como o número 35.229,3 tem seis algarismos significativos, mas 427 tem apenas três, a resposta só pode ter três algarismos significativos e deve ser apresentada como 1,21%. Observe que neste exemplo em particular o multiplicador 100, usado para converter o número em percentual, pode ser considerado um número exato.

Dicas

  • Mesmo quando o número de algarismos significativos é maior, como no exemplo do percentual de horas extras acima, deve-se limitar o número de casas decimais apresentadas ao padrão da tabela ou de algum documento referencial. Por exemplo: 1,2% de horas extras.
  • Isso também acontece com os valores monetários que devem ser apresentados com duas casas decimais, exceto em relatórios financeiros com números muito grandes em que os centavos e, algumas vezes até os milhares, podem ser suprimidos para maior legibilidade.
  • Valores monetários devem, na maioria dos casos, ser apresentados com duas casas decimais.
  • Resultados que se referem à quantidade de pessoas normalmente são mais bem aceitos quando mostrados com números inteiros.
  • Fatores de conversão de unidades devem, na maioria dos casos, ser considerados números exatos e, portanto, ignorados na determinação do número de algarismos significativos.Para saber mais: Arredondamento de números

POST200609 de jun/20 atualizado em jul/24

Exatidão versus Precisão

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Figura pelo autor, usando imagem de OpenClipart-Vectors por Pixabay

Precisão e exatidão são frequentemente confundidas. Entenda a diferença.

A precisão informa as variações normais de uma medida.

A exatidão aponta a diferença entre as medições e o valor real.

Explicando melhor.

Precisão é a quantidade de erro aleatório (ruído) em uma medida. Se as várias medidas da mesma grandeza forem próximas umas outras consideramos as medidas precisas. A precisão é, portanto, uma qualidade relacionada com a repetibilidade das medidas, isto é, indica o grau de espalhamento de uma série de medidas em torno de um ponto.

A precisão de medição é geralmente expressa numericamente por indicadores de incerteza, como dispersão, desvio padrão, variância ou coeficiente de variação, sob as condições de medição especificadas.

Uma balança mostra diferentes resultados em cada pesagem de um mesmo pacote. Quanto maior sua precisão, menor é a variação entre as pesagens.

A exatidão (accuracy em inglês) indica o grau de aproximação entre o resultado de uma medição e um valor verdadeiro do que está sendo medido. Logo, se o resultado de um indicador tem maior exatidão, ele está mais próximo do resultado ou nível de desempenho verdadeiro ou real.

A balança que mostra os resultados mais próximos do peso verdadeiro do que está sendo pesado é mais exata.

Quiz – Eu posso usar uma balança desregulada, que apresenta sempre um peso de 3,0 kg acima do verdadeiro, para avaliar a evolução do meu peso durante uma dieta?

Resposta: Como em uma dieta me interessa a perda ou ganho de peso, desde que o erro apresentado pela balança seja sempre o mesmo – no caso 3,0 kg – o dispositivo atende perfeitamente minha necessidade. Logo, a resposta é sim. Em resumo, mesmo o resultado de um indicador que apresenta erro – desde que constante – pode ser útil para a gestão.

Os níveis de precisão e acurácia devem ser adequados ao uso que se pretende para o resultado das medidas. Um indicador não precisa ser perfeito (e trabalhoso ou caro) para atender às necessidades da gestão. Afinal, você não precisa conhecer o peso exato de uma pessoa para saber se ela está acima ou abaixo do peso.

Em resumo, exatidão e precisão são duas medidas de erro observacional.

Uma medida exata ou acurada é a que está próxima do valor verdadeiro. A precisão tem relação com a dispersão dos resultados de várias medidas. Quando medimos várias vezes e os resultados são parecidos, temos uma boa precisão. Portanto, a precisão costuma ser influenciada pelo cuidado na coleta dos dados. A figura com os alvos ilustra os conceitos. E, claro, os níveis de precisão e acurácia dos resultado dos indicadores devem ser adequados ao uso que se pretende.

Medidas de resultados de negócio não podem e não necessitam ser precisas como as de um laboratório de pesquisa.  – Jac Fitz-enz

Para saber mais – Arredondamento de números / Algarismos significativos / Caracterização da qualidade dos dados

Post220316 de 8.6.20, revisado em 7.5.24

Arredondamento – Uma dica útil para as tabelas

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Fotografia de uma mulher olhando folha de um relatório e expressando preocupação.
Imagem de shurkin_son no Freepik

Sabe aquela situação chata em que os totais em uma tabela não coincidem com a soma dos números da coluna? Isso acontece por erros ou porque os números são truncados ou cortados, em vez de arredondados, como exemplificado adiante.

Tabela com os números originais, com duas casas decimais

Tabela publicada com os números truncados para uma casa decimal

Como o total parece não corresponder aos números somados, o trabalho perde credibilidade.

Tabela publicada com os números arredondados para uma casa decimal

A solução

As regras para efetuar o arredondamento dos números [1], evitando esse problema, são:

– Se o algarismo a ser conservado for seguido de algarismo inferior a 5, permanece o algarismo a ser conservado e retiram-se os seguintes.

Assim, 3,141 arredondado à primeira casa decimal se torna 3,1.

– Se algarismo a ser conservado for seguido de algarismo superior ou igual a 5 seguido de no mínimo um algarismo diferente de zero, soma-se uma unidade ao algarismo a ser conservado e retiram-se os seguintes. Assim,

o número 2,7183 arredondado à segunda casa decimal se torna 2,72

o número 2,7153 arredondado à segunda casa decimal se torna 2,72

o número 2,71501 arredondado à segunda casa decimal se torna 2,72

Um caso particular

Se um número termina em 5 seguido de zeros, o que fazer depende se o número antes do 5 é ímpar ou par. Se for ímpar, aumentamos em uma unidade o número antes do 5 e removemos os zeros. Se for par, mantemos o número antes do 5 e removemos os zeros. Assim,

 9,7500 arredondado para uma casa decimal é 9,8 e

 9,650 arredondado para uma casa decimal é 9,6.

Você sabia?

O arredondamento de números é tão importante na engenharia e na ciência que existe até uma norma técnica que estabelece as regras a serem usadas. Mas, se você leu as dicas dadas aqui, nem precisa consultá-la.

Normalmente, o Excel arredonda automaticamente os números. Mas, se necessário, pode-se usar a função ARRED para forçar o arredondamento.

Referência

  1. ABNT NBR 5891. Regras de arredondamento na numeração decimal. 2014. Disponível em www.normas.com.br. Acesso em 20.04.24.

POST200608 de 8.6.20, atualizado em 22.4.24

A primeira escrita pode ter sido tridimensional

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Imagem: “From Reckoning to Writing,”Scientific American. August 1977. p.58.

Uma descoberta curiosa sobre a origem da escrita.

Por que a escrita foi inventada? Aparentemente para fazer registros de números, pesos e medidas relacionadas ao comércio de mercadorias. Uma especialista acredita que alguns objetos geométricos de argila encontrados na Mesopotâmia foram os precursores da escrita suméria.

Denise Schmandt-Besserat, da Universidade do Texas, analisou descobertas feitas em sítios arqueológicos do Oriente Médio. As amostras incluíam bolas de argila cozida, do tamanho de punhos, que faziam barulho quando sacudidas. Abertas, elas provaram conter numerosos objetos menores de argila como cones, discos, esferas e tetraedros, com um centímetro ou menos na maior dimensão e uns poucos maiores que 2,5 centímetros.

Ela notou uma correlação entre os objetos geométricos e alguns sinais e concluiu que os pequenos cones com uma indentação cônica representavam o número 1, e que pequenas esferas com uma indentação circular significavam o número 10. Cones maiores correspondiam ao número 60 e cones perfurados ao número 600.

Denise acredita que a transição do uso de contagens tridimensionais para o desenvolvimento da escrita ocorreu do seguinte modo: Por volta de 8.500 A.C. os mercadores criaram um sistema de registro de transações por meio de peças de argila; algumas para valores numéricos e outras representando mercadorias. Milênios depois, por volta de 3.500 A.C., eles adotaram um conjunto de contagens encerradas em uma bola de barro – um documento inviolável que acompanhava cada remessa de mercadorias. Pouco tempo depois, a fim de contornar a necessidade de abrir cada conhecimento de embarque em argila, símbolos bidimensionais representando as formas geométricas incluídas foram desenhadas na superfície da bola. A partir daí, foi um pequeno passo para fazer o conhecimento de embarque usando apenas os símbolos bidimensionais e abandonando as peças geométricas. Esse progresso levou à escrita.

Nota: Texto baseado no artigo “From Reckoning to Writing, publicado na revista Scientific American, August 1977, p. 58.