Revisão Metodológica do Valometry - Trabalho incompleto e em elaboração

Autor

Rafael Martins de Souza

1 Introdução

Este documento se dedica a produzir uma avaliação técnica do Valometry. Ele foi produzido em resposta a uma demanda de prestação de serviço de avalização da metodologia do Valometry abordando os seguintes pontos:

“Verificar que atributos do bloco de ondas de valor podemos tirar/modificar (pensando que acredito que haja altíssimima correlação entre alguns deles.. talvez aqui seja o caso de uma análise fatorial ou alguma outra técnica)”;
“Verificar a melhor maneira de mensuar esses temas. Como eu expliquei, não estou convencido por exempllo que escaala de 10 pra tudo seja uma boa.. Nas perguntas de importância por exemplo, as médias sempre saem muito iguais, tenho impressão que algo como o max diff funcionaria melhor, mas é apenas uma impressão”;
“Aprimorar o cálculo do BVS. Não estou muito seguro do método de cálculo que é feito hoje, necessitamos um cálculo bastante robusto pra que esse indicador vire referência no mercado. É claro que o reconhecimento vem com o tempo, mas precisamos partir de uma base que tenhamos muita segurança pra poder apresentar papers, poder homologar etc”.

O conteúdo deste relatório é orientado pela estrutura proposta pelos serviços demandadados, acrescentada de uma seção de conclusão e referências bibliográficas.

2 Análises gerais sobre os questionários e conjuntos de dados

Os questionários aplicados aos participantes da pesquisa são extremamente grandes. O tamanho dos questionários afeta a capacidade de resposta dos indivíduos de várias formas. As principais delas são apresentadas a seguir:

Redução no número potencial de respondentes
Desistência durante o preenchimento
Perda de qualidade das respostas ao longo do preenchimento.

Embora estes itens saltem aos olhos ao se observar o tamanho dos questionários, o material envolvido não permite que esta análise seja realizada completmente, pois não há informações sobre o número de desistências, nem de recusas aso seu preenchimento, nem sobre desistências.

A análise sobre a perda de qualidade das resposta ao longo do preenchimento poderia ser realizada por meio de exercícios da busca da identificação de padrões de respostas no início e, principalmente, ao final do questionário. Estes exercício não foi conduzido po não constar entre as demandas apresentadas.

3 Análise de redundância entre as variáveis das Onda de Valor

A metodologia do Valomery faz uso do conceito de Onda de Valor, que é baseada em um conjunto de 22 atruibutos apontados abaixo, ao lado das perguntas que os acessam via questionário:

Satifação: Em uma escala de 0 a 10, sendo que 0 = Totalmente insatisfeito e 10 = Totalmente satisfeito, como você define sua satisfação em relação às empresas de serviço que atendem sua residência?
Recomendação: De 0 a 10, qual a possibilidade de recomendar cada uma dessas empresas, sendo que 0 = “não recomendaria de forma alguma” e 10 = “recomendaria com toda certeza”.
É conhecida: É uma empresa conhecida.
Conheço: Conheço os serviços desta empresa.
Confiável: É uma empresa confiável.
Tarifas: Suas tarifas são justas.
Vale a pena: Vale a pena pagar a mais pelos serviços dessa empresa.
Inovadora: É uma empresa inovadora.
Diferenciais: Essa empresa oferece diferenciais claros.
Identifico: Me identifico com esta empresa.
Orgulho: Tenho/Teria orgulho de ser cliente desta marca.
Indicaria: Indicaria esta empresa para outras pessoas.
Mais conheço: Quanto mais conheço, mais gosto desta empresa.
Valores: Esta empresa e eu compartilhamos os mesmos valores.
Papel: Esta empresa tem um papel relevante na sociedade.
Melhorar: Seus serviços buscam melhorar a sociedade de alguma forma.
Minimizar: Se responsabiliza e tem planos para minimizar possíveis danos causados à sociedade.
Mundo: Tem atitudes que mobilizam as pessoas por um mundo melhor.
Qualidade: Oferece serviços de qualidade.
Eficiente: É uma empresa eficiente.
Séria: É uma empresa séria.
Transparente: É uma empresa transparente.

Estes atributos são avaliados em uma escala de notas que vai de zero a 10, sendo zero a nota mínima, correspondente à ausência do atributo e dez a nota máxima, a qual corresponde à ideia de que o atributo está integralmente presente para o entrevistado. A avaliação da adequação desta lista será objeto de análise da próxima seção.

A extensa lista de atributos fornece a primeira impressão de que há número superior ao ótimo de atributos avaliados. Nesta seção esta hipótese será investigada por meio de análises estatísticas, a começar com a análise descritivas dos dados, como é feito por meio da Tabela \(\ref{estdescr}\).Nela podemos observar que as médias e medianas da maior parte dos atributos apresentam valores muito próximo a sete na média e na mediana, o que reforça a ideia de que os atributos refletem percepções e sentimentos muito similares para os consumidores. Destacam-se em relação à media os atributos “Conhecida”, que obteve uma mediana de notas igual a nove, e “Vale a pena”, que teve uma mediana de notas igual a cinco, com os atributos que mais diferiram do comportamento central.

Estatísticas descritivas dos atributos da Onde de Valor
variable	mean	sd	med	max	n.valid	n	pct.valid
confiavel	6.31	3.24	7	10	510	510	100.00
conhecida	8.36	2.33	9	10	510	510	100.00
conheco	7.55	2.69	8	10	510	510	100.00
diferenciais	6.04	3.28	6	10	510	510	100.00
eficiente	6.10	3.33	7	10	510	510	100.00
identifico	5.84	3.44	6	10	510	510	100.00
indicaria	6.07	3.39	7	10	510	510	100.00
inovadora	6.12	3.27	7	10	510	510	100.00
maisconheco	5.81	3.40	6	10	510	510	100.00
melhorar	6.49	3.10	7	10	510	510	100.00
minimizar	6.37	3.26	7	10	510	510	100.00
mundo	6.10	3.20	7	10	510	510	100.00
orgulho	5.87	3.40	6	10	510	510	100.00
papel	6.98	3.07	8	10	510	510	100.00
qualidade	6.12	3.29	7	10	510	510	100.00
recomendacao	6.58	3.00	7	10	510	510	100.00
satisfacao	6.82	2.86	7	10	422	510	82.75
seria	6.54	3.14	7	10	510	510	100.00
tarifas	5.44	3.52	6	10	510	510	100.00
transparente	6.08	3.31	7	10	510	510	100.00
valeapena	5.38	3.56	5	10	510	510	100.00
valores	5.93	3.36	6	10	510	510	100.00

Esta percepção é reforçada pela figura abaixo que apresenta o gráfico de caixa (box-plot) das notas dadas aos atributos pelos entrevistados. Os box-plots dos variáveis observadas sugerem, novamente, sugerem que há uma similaridade nas avaliações. Todas as demais variáveis apresentam alto grau de correlação.

Box-plot dos atributos avaliados para a Onda de Valor.

O gráfico de calor com as correlações entre as notas aplicadas aos atributos reforça os argumentos apresentados anteriormente. Nele se destaca a variável “É conhecida”, que apresentou correlação inferior a \(0,5\) com a maior parte dos demais atributos.

3.0.1 Análise de Componentes Principais

Projeções dos atributos em duas dimensões.

4 Escalas de medida de percepção

4.1 Escala de 0 a 10

A escala de 0 a 10 é uma das formas mais conhecidas e utilizadas para medir opiniões, percepções e níveis de satisfação em pesquisas quantitativas. Nessa abordagem, o respondente é convidado a atribuir uma nota numérica dentro desse intervalo para expressar sua avaliação sobre determinado produto, serviço ou experiência. Por exemplo, pode-se perguntar: “Em uma escala de 0 a 10, qual a sua satisfação com este produto?”, sendo 0 o valor mais negativo possível e 10 o mais positivo.

A principal vantagem dessa escala está em sua familiaridade: atribuir notas é algo intuitivo para a maioria das pessoas, e a amplitude de 11 pontos permite capturar nuances na percepção dos respondentes. Por esse motivo, a escala de 0 a 10 é frequentemente utilizada em métricas amplamente reconhecidas, como o Net Promoter Score (NPS), que mede a probabilidade de recomendação de um produto ou serviço.

No entanto, a literatura aponta limitações importantes. A ausência de descrições claras para cada ponto da escala pode gerar interpretações subjetivas: o que significa “7” para um respondente pode ser diferente para outro. Essa subjetividade pode afetar a comparabilidade dos dados e introduzir vieses na análise, especialmente em pesquisas com públicos diversos.

4.2 Outras escalas de percepção

4.3 Comparação entre Escala de 0 a 10 e outras escalas

Quando comparamos a escala de 0 a 10 com a escala … , algumas diferenças fundamentais emergem, tanto do ponto de vista metodológico quanto prático:

Aspecto	Escala de 0 a 10	Escala alternativa
Clareza das opções	Ausência de descrições claras, maior subjetividade	Opções descritas, menor ambiguidade
Facilidade de análise	Pode exigir agrupamento posterior	Facilita agrupamento e interpretação direta
Consistência	Maior variabilidade entre respondentes	Respostas mais padronizadas e comparáveis
Captação de nuances	Permite gradações numéricas detalhadas	Capta nuances qualitativas de opinião
Aplicação	Útil para métricas como NPS	Recomendada para satisfação, percepção e atitude

Estudos demonstram que a escala Likert oferece melhor equilíbrio entre precisão, facilidade de uso e confiabilidade das respostas, especialmente em pesquisas de avaliação de produtos ou satisfação de clientes. A clareza das opções reduz ambiguidades e facilita tanto o preenchimento quanto a análise dos dados, tornando-a a escolha preferencial para a maioria dos contextos de pesquisa social e de mercado.

Para agregar uma amostra de respostas na escala alternativa, o procedimento mais comum e recomendado envolve a transformação das respostas qualitativas (por exemplo, “discordo totalmente”, “neutro”, “concordo totalmente”) em valores numéricos, permitindo a análise estatística dos dados. Veja o passo a passo detalhado:

Atribuição de Pontuação: Cada resposta da escala alternativa recebe um valor numérico. Em uma escala de menos pontos.
Consolidação dos Dados: Após coletar as respostas, converta cada resposta qualitativa para seu valor numérico correspondente. Por exemplo, se 10 pessoas responderam “concordo totalmente”, você soma 10 respostas com valor 5.
Cálculo de Estatísticas: Com os dados numéricos, você pode calcular a média, moda, distribuição, top box (Percentual de respostas nas categorias mais positivas, útil para destacar satisfação ou aprovação elevada).
Interpretação: A média e a distribuição das respostas permitem identificar o grau geral de concordância, satisfação ou percepção do grupo avaliado. Por exemplo, uma média próxima de 4 indica tendência positiva, enquanto valores próximos de 3 apontam neutralidade.
Agregação em Pesquisas com Vários Itens: Em pesquisas com múltiplas perguntas (itens Likert), é possível calcular a média das respostas de cada item para cada respondente, e depois calcular a média geral da amostra para cada item, ou ainda uma média geral de todos os itens para um índice composto de satisfação ou percepção.

4.4 Considerações Finais

5 Aprimoramento do BVS

6 Conclusões

7 Referências

DAWES, J. G.. Do data characteristics change according to the number of scale points used? International Journal of Market Research, v. 50, n. 1, p. 61-77, 2008. DOI: 10.1177/147078530805000106.

JOSHI, A., KALE, S., CHANDEL, S., & PAL, D. K.. Likert Scale: Explored and Explained. British Journal of Applied Science & Technology, v. 7, n. 4, p. 396-403, 2015. DOI: 10.9734/BJAST/2015/14975.

PRESTON, C. C., & COLMAN, A. M.. Optimal number of response categories in rating scales: Reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta Psychologica, v. 104, n. 1, p. 1-15, 2000. DOI: 10.1016/S0001-6918(99)00050-5.

MUKAKA, M. M.. A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research. Malawi Medical Journal, v. 24, n. 3, p. 69-71, 2012. Disponível em: http://www.bioline.org.br/pdf?mm12018.