Arquivo do Autor: Dorian Bachmann

Sobre Dorian Bachmann

Sou especialista em indicadores de desempenho e benchmarking. Ajudo na seleção, padronização, apresentação, uso e interpretação de indicadores de desempenho, para identificar oportunidades de melhorias, estabelecer metas mais eficazes e obter aumento da produtividade e competitividade. Capacitação técnica (graduação e pós-graduação) e gerencial (MBAs em marketing, negócios e tecnologia da informação), reforçada por prática profissional variada e com foco em resultados. Ênfase em gestão por meio da medição de desempenho, com o auxílio de indicadores. Engenheiro químico com sólida experiência gerencial e em processos industriais e mineração. Vivência em P&D, projeto básico e engenharia de acompanhamento de processos. Trabalhei na Petrobras (Engenheiro, Pesquisador e Gerente Geral da Unidade de Negócios da Industrialização do Xisto), IBM e Companhia de Urbanização de Curitiba. Fui sócio e diretor da Bachmann & Associados Ltda., consultoria voltada para o uso gerencial de indicadores e benchmarking. Apaixonado pela inovação e pela Qualidade Total como fontes de vantagem competitiva para as organizações. Tenho apresentado palestras e cursos relacionados ao uso de indicadores e do benchmarking na gestão. Autor do livro "Indicadores de RH como Ferramenta de Gestão: obtendo e mostrando resultados", publicado pela Qualitymark. Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/9716761840221952 Disponível para consultoria no uso de indicadores e benchmarking na gestão, inclusive pro-bono.

How to lie with statistics

Publicado em por
Responder
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

Publicado em por
Responder
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

Publicado em por
Responder
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

Publicado em por
Responder
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

Publicado em por
Responder
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.

Fundamentos da boa gestão

Publicado em por
Responder

Fala-se muito em liderança, mas a verdade é que não é suficiente para uma boa gestão. O RH precisa estar consciente disso ao montar sua estratégia de contratação e alocação de talentos. Saiba mais nesse texto publicado na revista HSM [1].

Na abalizada opinião do Prof. Vicente Falconi, a gestão bem-sucedida de uma organização se sustenta em três fundamentos: Liderança, conhecimento técnico e método. 

A liderança adota as seguintes premissas: ter os melhores profissionais, treinar à exaustão, criar um bom clima de trabalho e ser generoso com quem merece.

O conhecimento técnico deve ser buscado no mercado, cultivado internamente ou desenvolvido por meio de pesquisa e inovação.

A execução disciplinada do método inclui:

1. definir metas.

2. definir o caminho para alcançá-las por meio da análise.

3. garantir a execução.

4. medir/controlar/monitorar.

5. padronizar os processos melhorados.

Cada um desses fundamentos requer competências que devem ser consideradas no momento da seleção das pessoas que vão exercer funções de gestão. Os aspectos relacionados à liderança são os mais difíceis de tratar, pois dependem em grande parte das características pessoais e são difíceis de mudar. Já o conhecimento técnico, embora possa exigir alguns pré-requisitos, como habilidade em matemática ou de interpretação de desenhos, pode ser ensinado com mais facilidade.  Do mesmo modo, as competências para executar o método são fáceis de transmitir. Apenas uma característica importante – disciplina – pode representar algum problema.

Fonte: Revista HSM Management. Dossiê The 3G Way. Maio-junho 2013. p. 96.

NOTA: Sou especialista em indicadores de desempenho e benchmarking, ferramentas importantes para a boa execução do método. Precisando consultoria ou capacitação em: definição de metas, escolha e padronização de indicadores ou melhoria nos relatórios de gestão, faça contato.

Post de jun/20, atualizado em mar/24

Causa ou efeito?

Publicado em por
Responder

Alguns autores, como Maram Marimuthu et alii [1] identificaram uma correlação positiva entre o desempenho das organizações e o investimento em capital humano, incluindo as ações de treinamento.

A conclusão óbvia trazida pelo texto é que vale a pena treinar. Mas, sendo isento na análise, temos que concluir que, ainda que os fatos estejam relacionados, não temos segurança para afirmar o que é causa e o que é efeito. Afinal, também é possível acreditar que organizações com negócios mais favoráveis e lucrativos tenham mais recursos para investir em treinamento.

Uma análise semelhante foi apresentada por Sara Kaplan [2] ao afirmar “Verifiquei se as pesquisas científicas realmente corroboram a ideia de que diversidade traz melhor desempenho e minha conclusão é que não há necessariamente uma relação de causa e efeito. É bem possível que diversidade e performance sejam dois aspectos de ‘ser uma ótima empresa’”.

Então, na análise de dados, sempre que temos resultados que se correlacionam, devemos ser bastante críticos em tentar saber o que é causa, o que é efeito ou, ainda o que é apenas consequência de algum terceiro motivo ou coincidência.

Referências:

  1. Marimuthu, M., Arokiasamy, L. and Ismail, M. Human Capital Development and Its Impact on Firm Performance: Evidence From Developmental Economics. Uluslararası Sosyal Arastırmalar Dergisi. The Journal of International Social Research. Volume 2 / 8 Summer 2009. pp. 265 – 272. Disponível em: http://www.sosyalarastirmalar.com/cilt2/sayi8pdf/marimuthu_arokiasamy_ismail.pdf. Acesso em 20.06.19
  2. Revista HSM. Vamos inovar em diversidade de gênero? Dez 4, 2017.

Indicadores mais comuns no RH

Publicado em por
Responder
Imagem de Mohamed Hassan por Pixabay

O Estudo de Indicadores RH 2020, feito pela Carreira Müller, levantou as métricas de RH mais usadas pelas empresas. Os resultados (ver tabela) confirmam a Rotatividade como a preferida pelos profissionais da área, sendo monitorada por 86% dos entrevistados, enquanto o Custo da Rotatividade – indicador considerado mais relevante pela alta direção das empresas – é acompanhado por apenas 16% das organizações.

Também é interessante notar que mais de um terço das empresas acompanha o Índice de Reclamações Trabalhistas, evidenciando a dificuldade de atender uma legislação complexa e sujeita a muitas interpretações.

Tabela – Indicadores apurados pelo RH

Deseja ajuda para escolher e analisar os indicadores e obter melhores resultados? Podemos ajudar. Conheça nosso serviço.

A produtividade aumentou. Será?

Publicado em por
Responder

“Se uma empresa introduzir uma máquina que resulte na demissão de 100 trabalhadores, ela poderá alegar melhora da produtividade. Mas isso realmente aconteceu? Se esses 100 trabalhadores exigem benefícios de desemprego, e o governo nos obriga a pagar mais impostos, ou se outros custos de bem-estar surgirem como resultado, a verdadeira “produtividade” aumentou? 

Se, em busca de maior produtividade, você aumenta a poluição na comunidade, o que dá origem a forças ambientalistas hostis, exigindo que você gaste quantias adicionais em relações públicas, bem como em impostos ou em limpeza, esses são efeitos de segunda e terceira ordem de políticas de melhoria de produtividade. Frequentemente, o retorno imediato é aniquilado por perdas de prazo mais longo.

Mesmo onde os custos não são transferidos de volta para a empresa, muito aumento de produtividade reflete apenas a externalização de custos. Os custos não são reduzidos – apenas são pagos por outra pessoa, pelo governo, pelo contribuinte, pela comunidade local ou pelo consumidor.  Isso realmente conta como ganho de produtividade?

Além disso, fica difícil medir a produtividade à medida que avançamos nos serviços. Como você mede a produtividade de um gerente de publicidade ou de um artista? A sociedade está multiplicando o número de pessoas que lidam com ideias, conceitos e experiências, em vez de bens físicos.

Além disso, qual é a produtividade do consumidor? Estamos aprendendo que, em muitos campos, até as habilidades dos consumidores afetam a produtividade do produtor. Por exemplo, a capacidade dos clientes de operar caixas eletrônicos afeta a produtividade do banco.

Todo o significado da produtividade muda à medida que saímos do industrialismo clássico para a sociedade da terceira onda. Ainda não temos o vocabulário conceitual das metodologias de que precisamos.  Em resumo, cuidado com as reivindicações de produtividade – inclusive a sua”. – Alvin Tofler – em seu livro “A Terceira Onda”

NOTA: O pensamento de segunda ordem está olhando holisticamente e mais à frente. Exige que consideremos não apenas nossas ações e suas consequências imediatas, mas também os efeitos subsequentes dessas ações. Deixar de considerar os efeitos de segunda e terceira ordem pode desencadear um desastre. Veja mais em:

https://www.fs.blog/2016/04/second-level-thinking/

O Método Delphi

Publicado em por
Responder

Esse método para fazer previsões procura corrigir os problemas de confronto face a face no grupo, de modo que as respostas e os respondentes permanecem anônimos. A técnica obedece uma sequência bem definida.

Na primeira rodada, os participantes são convidados a escrever suas previsões. As respostas são coletadas e uma cópia é dada a cada um dos participantes. Os participantes são convidados a comentar sobre pontos de vista extremos e defender ou modificar sua opinião original com base no que os outros participantes escreveram. Mais uma vez, as respostas são agrupadas e devolvidas aos participantes.

Na rodada final, os participantes são solicitados a reavaliar sua opinião original em vista daquelas apresentados por outros participantes.

Fonte: Walonick, David S. An Overview of Forecasting Methodology. Disponível em https://www.statpac.org/research-library/forecasting.htm Acesso em 20.11.18.