A escala quantitativa (ratio scale) é aquela em que o intervalo entre os números nos diz a posição e o quanto as pessoas, objetos, fatos, etc. estão distantes entre si em relação à determinada característica.
Na escala quantitativa as quantidades observadas podem ser estabelecidas por contagem ou com o uso de um instrumento de medida e é possível quantificar as distâncias entre as medições, mas não existe um ponto zero natural.
Assim, ela permite comparar diferenças entre as medições, mas não permite concluir sobre à magnitude absoluta das medições. Ex.: Coeficiente intelectual (QI), pois uma pessoa com QI de 150 não é “o dobro” mais inteligente que outra com QI de 75.
A escala quantitativa, ou de intervalo, é mais poderosa que a escala ordinal porque, além de apresentar todas as propriedades daquela, permite que as diferenças entre os valores da escala possam ser interpretadas quantitativamente.
O exemplo mais comum da escala de intervalo é a medida da temperatura. Percebe-se que um dia com a temperatura de 20°C não é o dobro mais quente que outro de 10°C. É apenas 10°C mais quente.
O mesmo acontece quando usamos a escala Fahrenheit. Mas, quando se usa temperaturas em graus Kelvin, estamos adotando uma escala de razão, já que o “zero” é significativo, indicando ausência de agitação térmica.
Fenômeno
Escala Celsius
Escala Fahrenheit
Congelamento da água
O° C
32° F
Fervura da água
100° C
212° F
Uma utilização muito frequente das escalas de intervalos é na criação de números-índices, principalmente, em economia. Essa escala também é muito utilizada em pesquisas de marketing para medir atitudes, opiniões, conscientização e preferências, onde a preocupação é estabelecer medidas relativas e não absolutas.
Resumindo, podemos dizer que a escala de intervalo ordena os resultados de modo que diferença entre os números corresponde às distâncias entre os resultados na característica que está sendo medida; pode-se, então, comparar diferenças, mas não a grandeza absoluta das medidas.
Operações permitidas na escala de intervalo
Somas e subtrações são permitidas. Multiplicações e divisões não, pois a posição do “zero” na escala é arbitrária.
O valor médio pode ser representado pela média, mediana ou moda.
A dispersão dos dados pode ser representada pelo desvio padrão.
Cálculo do coeficiente de correlação e de testes de significância.
O estudo Melhores Práticas de Clima e Engajamento, da consultoria Willis Towers Watson [1] afirma que 73%, das 261 empresas brasileiras entrevistadas, realizam pesquisas com empregados (dessas, 52% anualmente e 37% a cada dois anos).
No entanto, 63% já perceberam a necessidade de conduzir pesquisas menores e mais frequentes (as chamadas pulse surveys). Hoje, apenas 25% realizam esse tipo de pesquisa. Ouvir os funcionários com mais frequência permite que as empresas e os lÃderes estejam mais bem preparados para priorizar e tomar decisões com perspectiva do que irá impactar mais o engajamento.
Escalas com a de Likert são muito usadas, mas existe uma tendência para a simplificação.
As primeiras pesquisas de opinião ou de satisfação eram objetivas e perguntavam se as pessoas queriam ou não um serviço, se gostavam ou não de um produto. Ao longo do tempo, as consultas foram se tornando mais complexas.
Hoje, tanto nas pesquisas junto aos colaboradores quanto nas de produtos e serviços, é usual adotar questões com múltiplas respostas, na tentativa de colher também o nível de satisfação ou de desagrado. Com esse propósito, é comum o uso da Escala de Likert, que oferece cinco possibilidades de resposta:
1 – Muito insatisfeito
2 – Insatisfeito
3 – Indiferente
4 – Satisfeito
5 – Muito satisfeito
Em 2017 a Maru/Matchbox trouxe uma inovação simplificadora [1]. Ao comparar diferentes escalas de medida em pesquisas de satisfação concluiu que escalas binárias (apenas com as respostas Sim ou Não) fornecem as mesmas informações ou permitem chegar as mesmas conclusões que aquelas mais elaboradas, como as usuais: “em uma escala de 0 a 10, qual a probabilidade de você indicar um determinado produto para os amigos?”.
Outra vantagem da simplificação incentivada pela Maru [2] é a redução no tempo despendido no preenchimento das pesquisas. Na comparação entre uma pesquisa de cinco minutos com perguntas com cinco alternativas de resposta, a pesquisa com apenas as opções “sim” ou “não” derrubou o tempo necessário para um terço. Embora a economia de tempo seja importante – dado que muitas pesquisas são respondidas por grande número de pessoas – a maior vantagem da simplificação é a redução no número de participantes que desistem antes de fornecer todas as respostas pedidas.
Essa tendência de simplificação, agora destacada pela Maru, já podia ser percebida na forma como as análises de escalas mais complexas costumam ser feitas. Os resultados positivos (satisfeitos e muito satisfeitos) e os negativos (muito insatisfeitos e insatisfeitos) têm sido somados para que a análise dos resultados medidos em uma escala de Likert modificada avalie apenas três grupos (insatisfeitos, indiferentes e satisfeitos). A avaliação do NPS usualmente também é feita pela redução das cinco respostas possíveis a apenas dois grupos relevantes (detratores e promotores), evidenciando uma complexidade desnecessária e que acaba por trazer pouco benefício.
Resumindo, o uso de formulários mais simples, com apenas duas alternativas de resposta, oferece três vantagens:
Menor tempo de preenchimento.
Maior aceitação pelos respondentes.
Formulários mais simples e adequados aos dispositivos móveis como os smartphones.
Logo, a regra deve ser de optar pela escala mais simples possível que atenda à necessidade. Parece óbvio? Na verdade, é. Mas o ponto que desejo destacar é que, muitas vezes, não percebemos que existe uma alternativa mais simples. Que tal experimentar?
A escala de Likert é uma das mais usadas para mensurar sentimentos e percepções.
Em geral, as medidas de parâmetros intangíveis são obtidas por meio de pesquisas e expressam o “sentimento” das pessoas. Nessas pesquisas, elas apontam seu grau de concordância ou discordância com uma afirmação apresentada, como no exemplo:
A Escala Likert, ou Escala de Likert, tem esse nome em homenagem ao psicólogo organizacional Rensis Likert que no artigo “A Technique for the Measurement of Attitudes”, de 1932 [1], propôs a escala de 1 a 5. A escala é uma das mais usadas em pesquisas de satisfação, inclusive sobre o ambiente de trabalho (clima organizacional).
Na Escala Likert os respondentes são solicitados não só a concordarem ou discordarem das afirmações, mas também a informar seu grau de concordância ou discordância em relação a elas. Para isso, a cada resposta deve ser atribuído um número que reflete a atitude do respondente em relação à afirmação.
Nas pesquisas de satisfação é comum associar as respostas aos termos:
Muito insatisfeito
Insatisfeito
Indiferente
Satisfeito
Muito satisfeito
mas outras possibilidades também são possíveis, a depender de se questionar a concordância, a importância ou a frequência de algo.
Alguns pesquisadores preferem usar a chamada Escala de Likert Ampliada, com sete ou mesmo nove níveis, como exemplificado a seguir:
Discordo totalmente
Discordo moderadamente
Discordo um pouco
Nem concordo nem discordo
Concordo um pouco
Concordo moderadamente
Concordo totalmente
Mas o benefício é pequeno e certamente não justifica a troca de uma escala já em uso e perder a série histórica [2].
Para evitar as respostas que não oferecem um posicionamento claro, costuma-se usar a chamada Escala de Likert Modificada, com um número par de opções, eliminando a opção “Indiferente”, que permite ao respondente se manter neutro.
Também há outras razões para usar a escala modificada [3]:
Marcar “indiferente” é o mesmo que não responder ao item.
A inclusão “indiferente” incentiva o respondente preguiçoso a simplesmente marcar todas as opções do meio, com o mesmo efeito do item anterior.
Em uma pesquisa desejamos que os respondentes pensem sobre o item e relatem uma opinião, por mais fraca que seja. Não incluir a opção “indiferente” incentiva o relato.
Mas essa decisão (Likert sem o ponto central) deve ser feita caso a caso, pois em algumas situações a situação é de fato indiferente para o respondente e ele deve ter a possibilidade de registrar isso. Até porque, quando a opção neutra não aparece, há evidências de que o respondente favorece ou “cai” para o lado positivo.
Quando a pesquisa é informatizada e o sistema obriga a escolha de uma resposta, pode ser conveniente incluir também uma resposta alternativa como:
Não se aplica / Não conheço ou nunca usei (o produto ou serviço).
para atender aos respondentes que realmente não têm opinião, evitando forçar uma resposta inadequada.
para atender aos respondentes que realmente não têm opinião, evitando forçar uma resposta inadequada.
Dicas
Quando a pesquisa envolve várias questões, é importante que a formatação (número de opções para cada uma) seja a mesma para todas elas, para facilitar o preenchimento e a análise.
Os maiores problemas no uso da Escala Likert estão relacionados à interpretação das afirmações. Portanto, as frases devem ser redigidas com muito cuidado e é recomendável algum tipo de teste antes de sua aplicação generalizada.
Análise
Os resultados obtidos para as diversas questões descrevem o sentimento do respondente, ou do conjunto de respondentes, em relação ao aspecto avaliado.
Para a análise, é importante entender que os itens são apenas dados ordenados [3]. Logo, na Escala Likert não se pode calcular médias para as respostas e faz mais sentido apresentar os resultados em cada categoria do que mostrar a média.
Robert Wise [4] justifica esse cuidado com uma observação: Na escala de 1 a 5, suponha que metade dos respondentes discorde fortemente (escore 1) e a outra metade concorde fortemente (escore 5). A média levaria ao escore 3, uma situação morna de “não concorda nem discorda” que, claro, não representa a realidade.
Exemplificando. Em uma consulta sobre remuneração, é pedido que cada respondente marque a opção que melhor representa sua opinião em relação à afirmação “Minha remuneração é justa”.
Observe que a média das respostas (2,6 na escala de 1 a 5), embora sinalize descontentamento, não dá uma boa indicação da realidade.
Portanto, nas análises é melhor determinar o percentual de cada resposta.
A linha inferior, com os percentuais, já é uma boa referência para algumas conclusões. Mas, para simplificar a análise, é comum que as respostas 1 e 2 sejam tratadas como pertencentes a um mesmo grupo e as 4 e 5 a outro.
Essa forma de observar os resultados indica que o nível de satisfação com a remuneração praticada pela empresa é baixo. Apenas 20% dos colaboradores pesquisados se mostrou satisfeito e metade (50%) expressou insatisfação. Também pode ser oportuno anotar a porcentagem de não respondentes, quando for o caso.
Os resultados obtidos dessa forma são particularmente úteis para avaliar as mudanças de percepção ao longo do tempo (desde que as questões e o público sejam sempre os mesmos), comparando resultados obtidos em diferentes épocas e após diferentes ações de gestão. Entretanto, não é recomendada para comparar organizações diferentes, pois:
As questões relevantes mudam de empresa para empresa.
A interpretação das questões está sujeita à cultura organizacional e as mesmas afirmações podem ter conotações diversas para grupos diferentes.
Em geral, também não é adequado fazer a média dos resultados de diferentes questões de uma pesquisa, embora em alguns casos esse número sugira a visão coletiva dos respondentes sobre o conjunto das perguntas.
Resumindo, as primeiras pesquisas de opinião ou de satisfação eram objetivas e perguntavam se as pessoas queriam ou não um serviço, se gostavam ou não de um produto. Ao longo do tempo, as consultas foram se tornando mais complexas. A Escala de Likert trouxe simplicidade e facilidade para responder e interpretar os levantamentos, sendo amplamente usada em pesquisas de marketing, de clima organizacional e outras em que se deseja obter informação sobre preferências, opiniões, atitudes e percepções das pessoas. Mas sua interpretação exige alguns cuidados.
Se um conjunto específico de dados é subjetivo ou objetivo não depende do quê está sendo medido (que pode ser uma opinião), mas como está sendo medido (que pode variar em função do julgamento humano exigido). – Robert Wise
Referências
1. Likert, Rensis (1932), A Technique for the Measurement of Attitudes, Archives of Psychology, 140: pp. 1-55. Disponível em: https://legacy.voteview.com/pdf/Likert_1932.pdf. Acesso em 22 ago.17.
