A escala Likert de cinco pontos serve como a camada de tradução essencial entre o sentimento subjetivo do consumidor e a análise de dados objetiva. Ela é usada principalmente para converter percepções vagas e qualitativas — como confiança na qualidade de calçados de segurança ou aceitação dos prazos de entrega — em valores quantificáveis e discretos. Essa padronização é crítica porque atende aos requisitos precisos de entrada de dados necessários para ferramentas estatísticas avançadas como Modelos Lineares Generalizados (GLM).
O valor central da escala Likert na pesquisa de calçados é sua capacidade de transformar sentimentos humanos abstratos em dados estruturados, permitindo a modelagem matemática rigorosa necessária para prever o comportamento de compra com precisão.
De Sentimento Abstrato a Dados Concretos
Eliminando a Ambiguidade
As percepções do consumidor são naturalmente qualitativas e muitas vezes vagas. Quando um cliente considera um produto de calçado, seus sentimentos sobre "confiança" ou "valor" são difíceis de medir diretamente.
A escala Likert de cinco pontos resolve isso forçando esses sentimentos abstratos em uma estrutura padronizada. Ao fornecer opções específicas que variam de 'discordo totalmente' a 'concordo totalmente', os pesquisadores eliminam a incerteza inerente às descrições abertas.
Criando Valores Discretos
Modelos estatísticos não podem processar emoções; eles processam números. A escala Likert atribui um valor discreto ao sentimento de um consumidor.
Esse processo de conversão transforma um sentimento de "Eu geralmente confio nesta marca" em um ponto de dados específico (por exemplo, um "4"). Esse valor numérico distinto é o que permite a agregação e comparação de dados em grandes grupos de consumidores.
Alimentando Modelos Estatísticos Avançados
Atendendo aos Requisitos do GLM
A principal razão técnica para usar esta escala é satisfazer os requisitos de entrada dos Modelos Lineares Generalizados (GLM). O GLM é um framework padrão usado em pesquisa de mercado para prever resultados com base em várias variáveis de entrada.
O GLM requer entradas precisas e quantificáveis para funcionar corretamente. A escala Likert fornece os valores discretos necessários para preencher esses modelos, garantindo que a análise resultante seja matematicamente sólida.
Possibilitando a Modelagem de Equações Estruturais
Além da regressão básica, os dados padronizados das escalas Likert facilitam a análise de alta precisão usando software como Mínimos Quadrados Parciais (PLS).
Essa abordagem permite que os pesquisadores avaliem "variáveis latentes" — fatores ocultos como valor percebido ou envolvimento com o produto — que não podem ser medidos diretamente. Ao quantificar esses fatores, os analistas podem mapear relações causais complexas entre características do produto e a intenção final de compra.
Compreendendo as Compensações
As Limitações da Padronização
Embora a escala Likert ofereça a precisão necessária para o GLM, ela o faz simplificando a emoção humana. Ela força sentimentos complexos e sutis em uma de cinco categorias rígidas.
Potencial de Perda de Nuance
Há um risco de que a "distância" entre um 3 e um 4 não seja a mesma para todos os respondentes. No entanto, essa compensação é aceita na pesquisa de mercado porque o benefício da compatibilidade estatística supera a perda de nuance qualitativa.
Fazendo a Escolha Certa para Sua Pesquisa
Para medir efetivamente a intenção de compra, você deve alinhar sua metodologia com seus objetivos analíticos.
- Se seu foco principal é Modelagem Preditiva (GLM): Use a escala Likert de cinco pontos para garantir que seus dados qualitativos sejam convertidos em valores discretos necessários para precisão matemática.
- Se seu foco principal é Análise Causal (PLS): Confie em dados derivados da escala Likert para quantificar variáveis latentes, permitindo que você mapeie como características específicas do produto influenciam diretamente as atitudes do consumidor.
Ao padronizar percepções subjetivas, você transforma opiniões vagas de consumidores em inteligência de mercado acionável e rigorosa.
Tabela Resumo:
| Recurso | Benefício para Pesquisa de Calçados | Aplicação Estatística |
|---|---|---|
| Conversão Subjetiva | Transforma sentimentos vagos (confiança, valor) em números discretos | Padroniza dados para entrada GLM |
| Estrutura Padronizada | Elimina a ambiguidade de descrições abertas de consumidores | Permite a agregação de dados em larga escala |
| Variáveis Latentes | Mede fatores ocultos como envolvimento com o produto | Alimenta Modelagem de Equações Estruturais (PLS) |
| Precisão Preditiva | Mapeia relações causais entre características e vendas | Otimiza a produção com base na intenção de compra |
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Referências
- Larisa Ivaşcu, Codruța Daniela Pavel. Psychological and Behavior Changes of Consumer Preferences During COVID-19 Pandemic Times: An Application of GLM Regression Model. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.879368
Este artigo também se baseia em informações técnicas de 3515 Base de Conhecimento .
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