Três dicas para elaborar perguntas de concordância/discordância

62% dos colaboradores dizem que ter dados melhora a tomada de decisões, mas 64% admitem já ter tomado decisões ruins devido a problemas com os dados. Esse problema não está relacionado ao valor dos dados, mas à sua qualidade.

Para tomar decisões de negócios bem informadas e com confiança, é necessário voltar à fonte: seus métodos de coleta de dados. Isso começa com a elaboração de pesquisas melhores, alinhadas aos seus objetivos e que forneçam insights confiáveis e práticos.

Leia nossas dez principais dicas para criar ótimas pesquisas.

A escala de avaliação de concordância/discordância é muito usada em pesquisas. Essa escala leva o nome de suas opções de resposta.

Digamos que você esteja fornecendo feedback após interagir com a equipe de atendimento a clientes de uma marca. A pesquisa pode pedir que você indique o quanto concorda ou discorda de uma afirmação, como “O/A atendente resolveu meu problema hoje”.

A escala de concordância/discordância, também conhecida como escala Likert, pode oferecer opções como “Concordo totalmente”, “Concordo parcialmente”, “Não concordo nem discordo”, “Discordo parcialmente” e “Discordo totalmente”.

Muitos pesquisadores usam uma pesquisa de escala Likert por ser fácil de usar e por ser adaptável. Mesmo assim, é importante entender as práticas recomendadas para obter dados o mais confiáveis possível.

Além de concordância, essa escala também pode medir probabilidade ou importância (muito/nem um pouco provável, muito/nem um pouco importante).

A pergunta de concordância/discordância permite que as pessoas respondam com mais precisão. Além disso, ela fornece respostas mais detalhadas para analisar.

Ao coletar as opiniões ou os sentimentos das pessoas, tenha cuidado com a forma como escreve as perguntas. As três estratégias a seguir podem ajudar você a evitar vieses e coletar dados significativos.

Ao usar o tipo de pergunta de concordância/discordância, as pessoas avaliam se concordam com as afirmações em uma escala (geralmente de 1 a 5 ou de 1 a 7). Cada opção corresponde a um nível de aceitação (por exemplo, “Concordo totalmente”, “Concordo”, “Neutro”, “Discordo”, “Discordo totalmente”). Essa abordagem permite converter conceitos qualitativos, como opiniões, em dados quantitativos fáceis de analisar.

No entanto, para usar uma escala de maneira eficaz, é preciso seguir um padrão. Lembre-se de fazer as mesmas perguntas no mesmo formato.

Por exemplo, se você estiver fazendo uma pesquisa de marketing que pergunta a alguém que foi a um show sobre como foi sua experiência, peça para a pessoa dar feedback em uma escala de 1 a 5, sendo 5 a nota mais alta. Depois, na próxima seção, você pode perguntar o que ela achou da comunicação no local do evento. Mas você não mudaria a escala de repente colocando a opção 1 como a mais alta e a 5 como a mais baixa, nem mudaria para uma escala de 7 pontos.

Ao usar uma escala fixa padronizada, é possível comparar os dados de forma mais confiável.

A padronização é parte de o que torna esse tipo de escala mais simples que a escala de Thurstone. Com uma escala de Thurstone, primeiro, você geraria afirmações que representem vários níveis de satisfação ou insatisfação. Em seguida, você atribuiria pontuações às afirmações com base em como elas são favoráveis ou desfavoráveis.

Voltando à nossa pesquisa de marketing sobre o show, você poderia propor afirmações como:

Em seguida, você teria de calcular pontuações ponderadas com base no valor associado a cada afirmação. Talvez você já tenha percebido por que muitas pessoas acham mais simples uma escala em texto, como a Likert.

Assim como a escala Likert, a escala em texto usa opções de palavras descritivas para permitir que os respondentes expressem o que pensam, em vez de números. Isso a torna útil para coletar feedback qualitativo. Uma escala em texto geralmente usa um intervalo de opções de resposta que vai de um extremo ao outro, às vezes incluindo uma opção moderada ou neutra.

Escalas de avaliação de 1 a 5 são comuns, mas as de 4 a 7 pontos também são populares. No entanto, dependendo do seu tema ou do nível de granularidade que você deseja obter com sua análise de dados, é possível usar um número diferente de opções de resposta.

Ambos os tipos de Likert são muito usados e eficazes. Essa escolha depende do seu objetivo. Geralmente, uma escala de 7 pontos oferece dados mais detalhados e com maior precisão, enquanto uma escala de 5 pontos é mais simples e rápida.

É possível encontrar exemplos de escalas de avaliação em diversos setores. Esta seção oferece exemplos de escalas de 4, 5 e 7 pontos.

Talvez você veja uma escala de avaliação de 4 pontos em uma pergunta de uma marca de comércio eletrônico:

Qual é o seu nível de satisfação ou insatisfação com o tempo de entrega do produto?

Ou uma escala Likert de 5 pontos em uma pesquisa de uma empresa de tecnologia medindo o interesse dos consumidores em seu novo aplicativo:

Se esse produto estivesse disponível hoje, qual seria a probabilidade de você comprá-lo em vez de produtos concorrentes já oferecidos por outras empresas?

Nesta pesquisa de envolvimento de colaboradores, a empresa usou uma escala de 7 pontos:

Em que medida você concorda ou discorda que a empresa valoriza as opiniões de seus colaboradores?  

A escala de concordância/discordância tem muitas variações. É importante mapear a escala da sua pergunta para que os respondentes entendam as opções. O mapeamento também ajuda a representar todas as respostas possíveis, para que os respondentes possam encontrar uma opção que se adeque à sua experiência ou opinião.

Nosso modelo de questionário de pesquisa de mercado tem um exemplo de escala de dez pontos com a pergunta “qual é a probabilidade de você recomendar este produto a um amigo ou colega?”. As opções de resposta aparecem em uma escala de 0 a 10, com "Nem um pouco provável" em uma extremidade e "Extremamente provável" na outra.

Para pesquisas mais granulares, podemos perguntar: “qual é o seu nível de satisfação ou insatisfação com a nova tela de login?“. Essa é a chamada pergunta de item específico, que significa que as opções de resposta são específicas para a pergunta. Pesquisas concluíram que, em geral, a confiabilidade e a validade das escalas de item específico são melhores do que as das escalas de concordância/discordância.

O design da pesquisa é fundamental para aumentar a taxa de conclusão. Faça perguntas claras e concisas e confirme se elas estão fáceis de entender e não estão exigindo demais dos respondentes.

Além disso, antes de enviar a pesquisa, confira se todas as suas perguntas condizem com seu objetivo. Uma pesquisa bem focada em seu objetivo ajuda a evitar sobrecarregar os respondentes.

A aparente simplicidade de uma pergunta de concordância/discordância pode levar a o que chamamos de viés de aquiescência. Em geral, as pessoas que respondem a uma pesquisa gostam de ser consideradas razoáveis. Por isso, diante de uma escolha, elas preferem ou tendem mais a dizer que concordam com algo, independentemente do conteúdo real da pergunta.

Outra preocupação é o preenchimento desinteressado, também conhecido como straight-lining. Basicamente, é quando um respondente passa rapidamente por uma série de afirmações selecionando a mesma opção. Por exemplo, em uma escala Likert, um respondente pode escolher "Concordo totalmente" ou "Neutro" para todos os itens sem pensar no conteúdo de cada pergunta.

Para combater isso, varie nos tipos de pergunta. Combinar perguntas de múltipla escolha com perguntas abertas pode ajudar a manter os respondentes atentos. Também é possível acessar mais pessoas qualificadas para responder à pesquisa usando um painel de respondentes online.

Concluindo, as escalas de avaliação de concordância/discordância são úteis em muitas áreas. Nas pesquisas de mercado, por exemplo, essas perguntas podem ser úteis em pesquisas psicográficas, em que os profissionais de marketing tentam saber tudo sobre como os clientes se comportam e o que os motiva.

Uma empresa de alimentos e bebidas busca entender a consciência de saúde do seu público antes de lançar uma nova linha de produtos: “até que ponto você concorda com a seguinte afirmação?”.

Eu priorizo uma alimentação saudável ao escolher novos alimentos.

Para medir a disposição dos consumidores para experimentar novos alimentos, pode-se perguntar: “em que medida você concorda com a seguinte afirmação?”.

Gosto de experimentar alimentos novos e diferentes quando são lançados.

Outra opção é a escala Guttman, na qual os itens seguem um padrão hierárquico rígido. Concordar com itens de maior dificuldade significa concordar com todos os mais fáceis. Por exemplo, se uma pessoa consegue resolver problemas de cálculo avançado, supõe-se que ela entenda de álgebra e aritmética básica. Saiba mais sobre como usar as escalas Guttman em pesquisas para ver se essa abordagem de medição progressiva atende às suas necessidades.

Outra alternativa às perguntas tradicionais de concordância/discordância é a escala Thurstone, que apresenta aos respondentes um conjunto de afirmações específicas para concordar ou discordar, cada uma ponderada previamente com base na avaliação de especialistas sobre a intensidade delas. Por exemplo, em vez de perguntar se a pessoa concorda com o controle de porte de armas, ela pode responder a afirmações cuidadosamente calibradas que variam de “todas as armas deveriam ser proibidas” a “não deveria haver nenhuma restrição”.

Esperamos que você “concorde totalmente” que este artigo te ajudou a entender por que os pesquisadores usam essa ferramenta para obter insights e dados confiáveis. As escalas Likert vão além de uma opção de resposta sim/não, fornecendo mais insights sobre as opiniões e disposições dos respondentes.

Para aproveitar ao máximo suas pesquisas, use modelos prontos e perguntas elaboradas por especialistas. Ao usar perguntas padronizadas, é possível comparar seu desempenho com o de outras empresas do seu setor.