Aula 06 Métodos da Avaliação de Desempenho Escala Gráfica Likert

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Aula 06 Métodos da Avaliação de Desempenho: Escala Gráfica Likert
Professora: Jeane Beltrão
 Introdução:
A Escala Likert é uma das ferramentas mais utilizadas pelos pesquisadores de mercado, quando querem avaliar as opiniões e atitudes de uma pessoa e ela é focada na medição das atitude das pessoas.
Essa escala foi criada em 1932 pelo psicólogo Rensis Likert, a mesma recebeu seu nome.
Em seus estudos Likert faz distinção entre uma escala apropriada, e que emerge das respostas coletivas a um grupo de itens (pode ser de 8 ou mais), e o formato no qual as respostas são pontuadas em um intervalo de valores; ou seja, mas tecnicamente uma escala da escala de likert refere-se a esta última.
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 Conceito da Escala Likert:
A Escala Likert é um dos tipos de escalas de medida e é uma escala psicométrica usada principalmente em pesquisas de mercado para entender as opiniões e atitudes de um consumidor em relação a uma marca, produto ou mercado-alvo.
Além disso ela serve principalmente para fazer medições e saber sobre o grau de conformidade de uma pessoa ou entrevistado em relação a uma certa sentença negativa ou afirmativa.
Portanto, ao responder a um item na Escala Likert, primeiramente o usuário responde especificamente com base em seu nível de concordância ou discordância.
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 Conceito da Escala Likert:
A Escala Likert é geralmente uma escala de cinco, sete ou nove pontos usada para medir o quanto os entrevistados concordam com uma variedade de afirmações. O poder dessa técnica é que ela funciona em todas as disciplinas, é tão aplicável nas ciências sociais quanto no marketing.
Por exemplo: opções típicas de seleção múltipla incluem “Concordo totalmente”, “Concordo”, “Neutro”, “Discordo” e “Discordo totalmente”. Adicionar a palavra “Algo” nos dois lados cria o sexto e o sétimo ponto. As escalas são ancoradas pelas opções “Concordo totalmente” e “Discordo totalmente”.
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 Escala de Likert e Seus Itens:
A Escala Likert foi projetada para medir atitudes de vários itens. A pesquisa básica nos diz que as medidas de vários itens em uma construção são inerentemente mais estáveis e estão sujeitas a uma menor variabilidade aleatória do que as medidas de um único item. 
Quantos itens são suficientes? 
Se você estiver criando uma nova escala, deverá criar o maior número possível de itens e permitir que a análise subsequente reduza as opções. Isso pode ser feito através de sessões de brainstorming, grupos focais ou uma revisão da literatura existente.
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 Exemplos de Escalas Likert Unipolar:
As escalas unipolares permitem que os usuários se concentrem na ausência ou presença de um único item. A escala mede dados ordinais, no entanto, na maioria das vezes, as escalas unipolares geram respostas mais precisas.
 Um exemplo de uma escala unipolar de satisfação é: nada satisfeito, um pouco satisfeito, satisfeito, muito satisfeito, totalmente satisfeito.
Uma pergunta Unipolar na Escala Likert diz ao entrevistado para pensar na presença ou ausência de uma qualidade. 
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 Exemplos de Escalas Likert Unipolar:
Por exemplo, uma escala unipolar comum inclui as seguintes opções:
Nada satisfeito
Um pouco satisfeito
Satisfeito
Muito satisfeito
Totalmente satisfeito.
Essa pergunta da escala Likert é organizada em uma escala de 5 pontos, de A a E. Além disso, são fornecidos tipos de questões unipolares onde há uma quantidade máxima de atitudes ou nenhuma. 
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 Exemplos de Escalas Likert Bipolar: 
Uma escala bipolar diz ao entrevistado para equilibrar duas qualidades diferentes, definindo a proporção relativa dessas qualidades. Onde uma escala unipolar tem um “pólo”, uma escala bipolar tem dois pólos opostos. 
Por exemplo, uma escala bipolar comum inclui as seguintes opções:
Totalmente insatisfeito
Muito insatisfeito
Algo insatisfeito
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 Exemplos de Escalas Likert Bipolar: 
Por exemplo, uma escala bipolar comum inclui as seguintes opções:
Nem satisfeito nem insatisfeito
Um pouco satisfeito
Muito satisfeito
Totalmente satisfeito
Essa é uma escala com 0 no meio (-3,-2,-1,0,1,2,3). 
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 Escalas de Frequência:
Escalas de frequência com formatos de resposta fixa do Likert que são usados ​​para medir atitudes e opiniões; sendo assim essas escalas permitem determinar o nível de concordância ou discordância dos respondentes.
Dessa forma, a escala Likert pressupõe que a força e a intensidade da experiência são lineares. Portanto passa de uma concordância total a uma discordância total, assumindo que as atitudes podem ser medidas.
Você deve sempre ter um elemento neutro para aqueles usuários que não concordam nem discordam.
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 Tipos de Perguntas:
Vejamos a seguir algumas perguntas:
O sabor da comida que eu como é a coisa mais importante para escolher um lugar para comer?
Minha contribuição para a empresa é sempre valiosa?
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 Tipos de Perguntas:
Exemplos de pesquisas com perguntas sobre a Escala Likert:
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 Escalas de Medição de Likert:
Vantagens das Escalas de Medição de Likert:
É uma escala de fácil aplicação e design.
Você pode usar itens que não têm relação com a expressão.
Oferece um ranking da opinião das pessoas pesquisadas.
Muito simples de responder.
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 Escalas de Medição de Likert:
Desvantagens das Escalas de Medição de Likert:
Existem estudos científicos que indicam que há um viés na escala, já que as respostas positivas sempre superam as negativas.
Há também estudos que indicam que os entrevistados tendem a responder “de acordo”. Uma vez que implica menos esforço mental no momento de responder a pesquisa.
Dificuldade para estabelecer com precisão a quantidade de respostas positivas e negativas.
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 Itens da Escala Likert:
Critérios fundamentais para configurar itens em uma escala Likert:
Os itens devem ser facilmente relacionados às respostas da frase, mas independentemente da relação entre item e sentença ser evidente.
Soma-se a isso a necessidade de que os itens devem ter sempre duas posições extremas. Mas sobre tudo como um item intermediário que serve como uma graduação entre os extremos.
É importante mencionar que, embora a escala Likert mais comum seja a de 5 itens. E o uso de mais itens ajuda a gerar maior precisão nos resultados.
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 Escalas de Likert e Análise de Dados:
As pesquisas são usadas constantemente para medir a qualidade. Por exemplo: pesquisas podem ser usadas para medir a percepção do cliente sobre a qualidade do produto ou o desempenho da qualidade na prestação de serviços.
Assim, as Escalas Likert são um formato de classificação comum para pesquisas e os entrevistados classificaram a qualidade de alto a baixo ou de melhor a pior usando cinco ou sete níveis.
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 Escalas de Likert e Análise de Dados:
Os estatísticos geralmente agrupam os dados coletados dessas pesquisas em uma hierarquia de quatro níveis de medição:
Nominais: O nível de medição mais fraco que representa categorias sem representação numérica.
Ordinais: Dados em que é possível classificar ou classificar as respostas, mas não é possível medir a distância.
Intervalo: Em geral, dados inteiros em que as medições de ordens e distâncias podem ser feitas.
Relacionamento: Dados em que são possíveis ordenação, distância, decimais e frações significativas entre variáveis.
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 Resolvendo Questões:
Em adição à isso, as análises de dados que usam dados nominais, de intervalo e de razão são geralmente simples e transparentes.
A análise ordinal de dados, particularmente no que diz respeito a Likert ou outras escalas nas pesquisas, não é.
A adequação do tratamento de dados ordinais como dados de intervalo continua a ser controversa em análises de pesquisa em uma variedade de campos aplicados 1, 2.
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 Resolvendo Questões:
Entretanto uma razão subjacente para analisar dados ordinais como dados de intervalo poderia ser a afirmação de que os testes estatísticos paramétricos (baseados no teorema do limite central) são mais poderosos do que as alternativas não paramétricas.
Além disso, as conclusões e interpretações de testes paramétricos poderiam ser consideradas mais fáceisde interpretar e fornecer mais informações do que alternativas não paramétricas.
No entanto, o tratamento de dados ordinais como dados de intervalo (ou mesmo razão) sem examinar os valores do conjunto de dados e os objetivos da análise pode induzir em erro e deturpar os resultados de uma pesquisa.
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 Noções Básicas de Escalas Likert:
Essas escalas variam de um grupo de categorias – menos à maioria – pedindo às pessoas que indique o quanto você concorda ou discorda, aprova ou desaprova, ou acredita que é verdadeiro ou falso.
Portanto, não há realmente nenhuma maneira errada de construir uma escala Likert. A consideração mais importante é incluir pelo menos cinco categorias de respostas. 
As extremidades da escala são frequentemente aumentadas para criar uma escala de sete pontos adicionando “muito” ao topo e ao fundo das escalas de cinco pontos.
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 Noções Básicas de Escalas Likert:
Como regra geral, Likert e outros recomendam que seja melhor usar uma escala o mais ampla possível. Você sempre pode recolher as respostas em categorias condensadas, se apropriado, para análise.
Com isso em mente, as escalas às vezes são truncadas para um número par de categorias (geralmente quatro) para eliminar a opção “neutra” em uma escala de pesquisa de “escolha forçada”.
O documento original de Rensis Likert identifica claramente que poderia haver uma variável contínua subjacente cujo valor caracteriza as opiniões ou atitudes dos respondentes e esta variável subjacente é o nível de intervalo, na melhor das hipóteses.
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Análise e Generalização:
Como regra geral, a média e o desvio padrão são parâmetros inválidos para estatística descritiva quando os dados estão em escalas ordinais, assim como qualquer análise paramétrica baseada na distribuição normal.
Dessa forma, procedimentos não-paramétricos baseados em intervalo, mediana ou intervalo são apropriados para analisar esses dados, assim como os métodos de distribuição livre, como tabulações, frequências, tabelas de contingência e estatísticas de qui-quadrado.
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 I Analisar os Resultados da Escala Likert:
As Escalas Likert de cinco pontos são comumente associadas a pesquisas e são usadas em uma ampla variedade de configurações.
Você encontrou a escala Likert se alguma vez lhe perguntaram se concorda, concorda, discorda ou discorda, discorda ou discorda totalmente de alguma coisa.
Assim; como os dados do elemento Likert são discretos, ordinais e de escopo limitado, houve uma longa disputa sobre a maneira mais válida de analisar os dados do Likert, a escolha básica é entre um teste paramétrico e um teste não paramétrico.
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 I Analisar os Resultados da Escala Likert: 
Os prós e contras de cada tipo de teste são geralmente descritos da seguinte maneira:
Testes paramétricos, como o teste t de 2 amostras, assumem uma distribuição normal e contínua. No entanto, com um tamanho de amostra suficiente, os testes t são robustos aos resultados da normalidade.
Testes não paramétricos, como o teste de Mann-Whitney, não assumem uma distribuição normal ou contínua. No entanto, há preocupações sobre uma menor capacidade de detectar uma diferença quando realmente existe.
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 Dúvidas:
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