A solução mais próxima do que poderia ser chamado de “resultado verdadeiro” seria tratar cada perÃodo em separado e estabelecer um prazo máximo de tempo, posterior ao citado perÃodo, 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.
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
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
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
ABNT NBR 5891. Regras de arredondamento na numeração decimal. 2014. Disponível em www.normas.com.br. Acesso em 20.04.24.
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 conhecimentotécnico 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.
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.
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. DisponÃvel em: http://www.sosyalarastirmalar.com/cilt2/sayi8pdf/marimuthu_arokiasamy_ismail.pdf. Acesso em 20.06.19
Revista HSM. Vamos inovar em diversidade de gênero? Dez 4, 2017.
“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 benefÃcios 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?
Mesmo onde os custos ṇo ṣo transferidos de volta para a empresa, muito aumento de produtividade reflete apenas a externaliza̤̣o de custos. Os custos ṇo ṣo reduzidos Рapenas ṣo pagos por outra pessoa, pelo governo, pelo contribuinte, pela comunidade local ou pelo consumidor. Isso realmente conta como ganho de produtividade?
Todo o significado da produtividade muda à medida que saÃmos 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 suaâ€. – Alvin Tofler – em seu livro “A Terceira Ondaâ€
