Aprendizado

Escalas de Medida de Variáveis

Tipos de Escalas

Dados Qualitativos: Escala Nominal e Escala Ordinal

Escala Nominal

Os dados são expressos numa escala nominal quando cada um deles for identificado apenas pela atribuição de um nome que representa uma categoria. Qualquer dado pertence a uma categoria, estas devem ser exaustivas, mutuamente exclusivas (cada dado pertence a uma só categoria) e não ordenáveis (não é estabelecida preferência de uma classe em relação a outra).

Exemplos de características definidas em escalas nominais são: a religião, a raça, a localização geográfica, o sexo, a profissão, tipo de residência, preferências, ocupações, etc.

Esta escala é pouco sofisticada, os números servem apenas para nomear, identificar e categorizar dados sobre pessoas, objectos ou factos.

Exemplo: classificação das pessoas pela cor do cabelo

1-Preto
2-Castanho
3-Loiro
4-Branco

A análise de respostas faz-se por contagem do número de ocorrências em cada categoria. A moda é a única medida de tendência central que é calculada.

Um caso particular ocorre quando as características em estudo têm apenas duas categorias. Exemplo: “Reside em Braga?” a resposta pode ser apenas sim ou não. A estas características chamam-se binárias ou dicotómicas.

Aquilo que distingue a escala ordinal da nominal é a possibilidade de estabelecer uma ordenação das categorias nas quais os dados são classificados de acordo com uma sequência com significado.

Exemplo: Notas obtidas pelos alunos do 9º ano de escolaridade na disciplina de matemática.

1-Mau
2-Medíocre
3-Suficiente
4-Bom
5-Muito bom

A primeira e a última categoria são as que mais distam e se diferenciam entre si. A ordenação é feita do maior para o menor ou vice versa.

As respostas podem ser obtidas numa escala de Likert (escala ordinal de cinco categorias).

Exemplo: o que acha da nova sopa de legumes?

1-não gosta
2-gosta pouco
3-indiferente
4-gosta
5-gosta muito

Ainda podemos dividir uma escala ordinal dividindo uma escala contínua em múltiplos intervalos.

Exemplo: idades dos jovens, que preferem a Internet à televisão

dos 6 aos 12 anos
entre 12 e 15 anos
entre 15 e 18 anos

Segundo alguns autores a escala ordinal indica a ordem do ranking de uma grupo de itens associados, mas não indica a medida das diferenças entre os mesmos.
A escala ordinal é muito usada na pesquisa educativa para obter um ranking de preferências, opiniões, atitudes, etc.

A resposta do sujeito poderá ser:

1- nada de acordo
2 – pouco de acordo
3- indeciso

Este tipo de resposta tem algumas limitações ao nível da análise estatística pois a diferença entre a resposta um e dois pode não ser a mesma do que entre a dois e a três, por isso não se podem utilizar técnicas de análise estatística paramétricas.

Dados Quantitativos: Escala de Intervalos e Escala Proporcional ou de Razão

Escala de Intervalos

De acordo com Coutinho (2006) na escala de intervalos “os valores da escala dizem a posição e quanto os sujeitos, objectos ou factos estão distantes entre si em relação a determinada característica”.

Os dados são diferenciados e ordenados por números expressos numa escala de origem arbitrária. Pode-se atribuir significado à diferença entre as medições (números) mas não à razão/magnitude entre elas.

Além das propriedades das escalas ordinais nesta escala a distancias iguais correspondem quantidades iguais.

As escalas de intervalos podem ser: contínuas ou discretas

São contínuas se podem tomar um número um número infinito não variável de valores.

Exemplo: temperatura do ar em graus Celsius.

São discretas se o número máximo de valores que toma é finito ou sendo infinito é numerável.

Exemplo: Distância a percorrer diariamante por um maratonista durante um mês, expressa em Km.

Escala de Rácios
Esta escala tem as mesmas propriedades de uma escala de intervalos contínua mas acrescenta a característica de possuir um zero absoluto como valor mínimo.

Exemplos: altura, peso, tempo, volume, etc

As alterações das unidades de medida não afectam os rácios entre valores.

Exemplo: O peso de dois pacotes de farinha é sempre o mesmo, independentemente da unidade de medida (quilo, grama, libra, etc.)

Conclusão

A análise dos dados nominais é a mais limitada em termos de técnicas estatísticas, estas podem ser aplicadas aos dados ordinais, no entanto, tal procedimento constitui uma perda de informação porque os dados ordinais têm técnicas específicas.

Os dados ordinais são qualitativos, no entanto, por vezes são analisados com métodos paramétricos, ou seja os dados são definidos numa escala de intervalos ou de razão.

Alguns autores consideram que a diferença entre a escala intervalar e a escala de razão nem sempre é evidente, razão pela qual consideram estes dois tipos numa só categoria. Em ambos os casos as escalas dos dados estatísticos são considerados métricos pois são quantitativos, enquanto que nas escalas nominal e ordinal os dados são qualitativos, ou seja não-métricos.

“Os dados expressos numa determinada escala podem ser convertidos em dados expressos em qualquer das escalas que a precedem. Como é óbvio a inversa não é verdadeira” (Guimarães e Cabral, 1997).

Para resumir algumas das ideias fundamentais deste trabalho apresentamos um esquema no link que se segue: http://docs.google.com/View?docid=ahn25bfk9b8k_56dvpz4f

Bibliografia

Coutinho, Clara Maria Gil Fernandes Pereira (2005), Percursos da Investigação em Tecnologia Educativa em Portugal: Uma abordagem Temática e metodológica a publicações cientificas (1985-2000), Braga, Universidade do Minho.

COUTINHO, Clara P. (2006) Metodologia de Investigação em Educação – Texto de Apoio: Escalas de Medida de Variáveis, Braga, Universidade do Minho.

REIS, Elizabete; MELO Paulo; ANDRADE, Rosa; CALAPEZ , Tereza (2003) Estatística Aplicada – Volume 1. Lisboa: Edições Sílabo.

GUIMARÃES, Rui; CABRAL, José (1997) Estatística. Lisboa. Editora Mc Graw-Hill de Portugal.

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