A escala de razão, também conhecida como escala proporcional ou de proporção, está no quarto nível da camada de medição. Os dados coletados são dados quantitativos e essa escala é caracterizada por um ponto zero absoluto, o que significa que não há valor numérico negativo. Os números são comparados em múltiplos de um.
Entenda melhor com um exemplo:
Quatro pessoas são selecionadas ao acaso e perguntadas quanto dinheiro elas trazem. Estes são os resultados: R$21, R$50, R$65 e R$300.
Existe uma ordem para estes dados? Sim, R$21 < R$50 < R$65 < R$300.
As diferenças entre os valores dos dados são significativas? Claro, a pessoa com R$50 tem R$29 a mais do que a pessoa com R$21.
Podemos calcular as razões com base nestes dados? Sim, porque R$0 é a quantia mínima absoluta de dinheiro que uma pessoa poderia trazer com eles.
A pessoa com 300 reais tem 6 vezes mais do que a pessoa com 50 reais.
Os dados da escala de razão têm todas as propriedades dos dados da escala de intervalo, por exemplo, os dados devem ter valores numéricos, a distância entre os dois pontos é igual, etc. No entanto, ao contrário dos dados da escala de intervalo onde o zero é arbitrário, na escala de razão o zero dos dados é absoluto.
Aqui estão mais exemplos de perguntas de razão:
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Escala de intervalo VS escala de razão
Os dados da escala de razão podem ser multiplicados e divididos, esta é uma das principais diferenças entre os dados da escala de razão e os dados da escala de intervalo, que só podem ser adicionados e subtraídos.
Ou seja, a diferença entre R$3 e R$4 é a mesma que a diferença entre R$7 e R$8, que é R$1. Mas também, aqui 8 é duas vezes maior que 4.
Enquanto na escala de intervalo, a diferença entre 16ºC e 32ºC é 16ºC, porém é incorreto dizer, a nível de temperatura, que 32ºC é 16 vezes mais calor que 16ºC.
A escala de razão possui a maioria das características das outras três escalas de medida variáveis, ou seja, a escala nominal, a escala ordinal e a escala de intervalo.
As 3 características principais dos dados da escala de razão
- Ponto zero absoluto – Uma das características distintivas dos dados de análise de proporção é o verdadeiro ponto zero absoluto, o que torna os dados relevantes e significativos de forma que é correto dizer “um objeto tem o dobro do comprimento do outro” ou 4 tem o dobro do valor de 2.
- Sem valor numérico negativo – os dados da escala de proporção não têm valor numérico negativo. Por exemplo, o peso não pode ser negativo, -20 Kgs não existe.
- Cálculo – Os valores de dados de uma escala de proporção podem ser adicionados, subtraídos, multiplicados e divididos. Uma análise estatística única pode ser realizada para os dados da relação.
Análise de dados da escala de razão
Os dados da escala de proporção, juntamente com os outros 3 níveis de medição, são essencialmente um método de captura de dados quantitativos. Isto significa que todos os tipos de técnicas de análise estatística podem ser aplicados aos dados de razão.
A seguir estão algumas das técnicas mais populares de análise de dados de proporção:
- Análise de tendências
A análise de tendências é uma técnica popular para analisar dados de proporção/razão, usada para extrair tendências e insights através da captura de dados de pesquisa ao longo de um período de tempo.
A análise de tendências também desempenha um papel crítico na análise preditiva, na qual um conjunto de dados com limite de tempo é comparado e analisado para prever tendências futuras.
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- Análise SWOT
A análise realizada para avaliar os pontos fortes, fracos, oportunidades e ameaças de uma organização é chamada de análise SWOT e é amplamente utilizada para avaliar dados de escala de razão.
Os pontos fortes e fracos são aspectos internos de uma organização, enquanto as oportunidades e ameaças são externas a uma organização.
Uma empresa pode medir a escala dos dados da relação para avaliar a concorrência no mercado, bem como para planejar futuras atividades de marketing usando os resultados da análise SWOT.
- Análise Conjunta
A análise conjunta é uma técnica avançada de pesquisa de mercado geralmente implementada para analisar como os indivíduos tomam decisões complicadas em uma escala de razão.
Que fatores são importantes para os clientes antes de tomar decisões onde eles têm múltiplas opções à sua disposição. Os marqueteiros podem testar seus websites, conduzir pesquisas de preços ou melhorar as características ou funções do produto usando análise conjunta.
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- Tabulação cruzada
A análise de tabelas cruzadas é um método para entender a relação entre múltiplas variáveis. É usado para estabelecer uma correlação entre múltiplas variáveis de dados de escala de proporção em um formato tabular.
Decisões informadas podem ser tomadas após a análise dos dados em uma tabela cruzada. Os pesquisadores de mercado geralmente analisam a intenção do cliente e o desempenho do produto usando tabulação cruzada, uma vez que ela fornece uma comparação entre duas ou mais variáveis.
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- Análise TURF
A Análise TURF, que significa total non-duplicated range and frequency analysis, é um método que permite a um comerciante analisar o potencial da pesquisa de mercado para uma combinação de produtos e serviços.
Avalia os dados da relação de clientes abordados através de uma determinada fonte de comunicação e sua frequência. Esta técnica de análise é utilizada pelos pesquisadores para entender se um novo produto ou serviço será ou não bem recebido no mercado alvo.
Este método de análise foi utilizado principalmente para projetar campanhas na mídia, mas seu uso se expandiu para a distribuição de produtos e análise de linha.
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