Escalas de avaliação de pesquisas: números ou palavras

Criar escalas de avaliação adequadas é uma habilidade que diferencia os especialistas em elaboração de pesquisas dos amadores. Escalas de avaliação permitem que o pesquisador meça as opiniões e os comportamentos dos respondentes de modo quantitativo. Sem a escala de pesquisa adequada, as informações coletadas correm o risco de conter vieses e ter um impacto negativo nos resultados da pesquisa.

Ao longo deste artigo, discutiremos as diferenças, os pontos fortes e os pontos fracos do uso de uma escala de avaliação com números (por exemplo: de 1 a 10) e uma escala de avaliação com palavras (por exemplo: Muito improvável/Muito provável). Os dois tipos são muito úteis, cada um a seu modo, e se tornaram lugar comum nas pesquisas online atuais.

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A escala numérica é uma forma universalmente aceita de medição de pesquisa. Em uma pergunta com escala numérica, o número selecionado indicará a intensidade da opinião do respondente.

O maior ponto forte da escala numérica é a simplicidade. Ao conduzir uma pesquisa internacionalmente ou com populações com baixo nível de instrução, às vezes é difícil prever como uma pergunta poderia ser mal interpretada. No entanto, quase todas as culturas do mundo estão familiarizadas com o sistema numérico padrão e já viram uma escala de classificação de 1 a 10 antes.

Outro ponto muito forte da escala numérica é a facilidade para conduzir análises estatísticas. Com a simples numeração das opções, cada rótulo de categoria pode representar o mesmo valor que a sua pontuação. Já que o rótulo de cada categoria reflete a sua pontuação, não há necessidade de converter as informações antes de fazer as contas. Por outro lado, uma escala com palavras requer a conversão das respostas em seus valores de pontuação, depois a análise estatística do pesquisador e, por fim, a interpretação do que os números resultantes significam de acordo com a escala de palavras.

Além disso, a escala numérica dá ao pesquisador a possibilidade de solicitar uma resposta mais precisa. Escalas de palavras tendem a sobrecarregar o respondente quando há mais de sete categorias como opções de resposta. Com uma lista de números, a escala pode ter o tamanho que o pesquisador quiser sem confundir os participantes.

No entanto, as escalas numéricas têm uma grande desvantagem. A escala numérica é muito subjetiva para os respondentes. Dependendo da pessoa, um 5 em uma escala de 1 a 10 pode significar desde algo bom até algo minimamente aceitável. Além disso, é muito mais difícil para algumas pessoas justificar a seleção de uma categoria em uma das extremidades do que para outras. Tudo isso faz com que respondentes com a mesma opinião possam vir a selecionar categorias diferentes, criando uma fonte de erros de resposta na pesquisa. Esse erro, por sua vez, dificultará a qualificação da opinião que os dados resultantes realmente representam.

Para combater esse problema, é útil adicionar descrições na formulação da pergunta ou nas extremidades da escala numérica. Isso dará aos respondentes uma ideia melhor do que a escala representa para eles, além de permitir que o pesquisador defina de modo mais preciso o significado dos dados coletados.

De modo semelhante à escala numérica, a escala de palavras oferece uma lista de categorias pontuadas entre as quais os respondentes podem escolher. No entanto, em vez de cada categoria ser identificada por seu valor de pontuação, a escala de palavras usa uma descrição que indica o que cada categoria representa.

Os valores de pontuação podem ser personalizados, mas, normalmente, são semelhantes ao seguinte:

O maior ponto forte da escala de palavras é a descrição que ela oferece ao respondente para cada categoria na pergunta. Os respondentes podem internalizar os próprios sentimentos sobre o assunto e decidir qual rótulo define melhor a opinião deles. Os rótulos com palavras também permitem que o respondente saiba exatamente como suas respostas serão interpretadas.

Além de ajudar a descrever cada categoria, a escala de palavras permite que os pesquisadores apresentem os resultados literais das opiniões dos respondentes. Por exemplo, se 20% dos respondentes escolherem 5 em uma escala de 1 a 5, o pesquisador ainda não poderia qualificar isso em palavras. Por outro lado, se 20% das pessoas responderem "Muito satisfeito", o pesquisador poderá relatar com segurança que 20% das pessoas no estudo ficaram muito satisfeitas. É claro que sempre haverá subjetividade com base na generosidade dos respondentes em cada escala de palavras, mas, no mínimo, ela oferece uma conexão direta entre o respondente e o pesquisador sobre o significado de cada pontuação.

Outro ponto forte da escala de palavras é a flexibilidade da pontuação. Usando rótulos com palavras, o pesquisador tem a liberdade de pontuar e rotular as categorias como quiser sem confundir o respondente. A escala também pode não ser equilibrada, e a pontuação poderia ser semelhante ao seguinte:

Embora seja um sistema de pontuação complexo, o respondente decidirá a categoria que deverá selecionar com base apenas na formulação de cada opção. Isso dá ao pesquisador a liberdade de pontuar cada categoria como quiser sem medo de confundir os respondentes.

Obviamente, a desvantagem de criar uma escala com palavras é a possível dificuldade de compreensão para os respondentes que não forem falantes fluentes da língua. Além disso, os rótulos com palavras forçam os respondentes a se adequar às categorias do pesquisador em vez de expressar as próprias opiniões. A melhor maneira de combater esse potencial para a presença de um viés na pesquisa é realizar testes prévios criados para garantir que os respondentes se sintam confortáveis respondendo por meio da escala, bem como a adição de uma categoria neutra, como "N/D" "Não tenho certeza" ou "Não sei".

Além disso, a escala com palavras tem um limite no número de categorias que podem ser incluídas. Como mencionado anteriormente, mais de sete categorias em uma escala de palavras causará confusão e sobrecarregará muitos respondentes. Isso prejudica o nível de precisão que pode ser alcançado por uma escala de palavras em comparação com uma escala numérica.

Agora que já leu este artigo, você poderá escolher com segurança o tipo certo de escala de avaliação para sua pesquisa.