Níveis de mensuração: nominal, ordinal, intervalar e de razão

Os níveis de mensuração mostram o que os números ou rótulos de uma variável conseguem dizer: só categorias (nominal), uma ordem (ordinal), distâncias iguais entre valores (intervalar) ou um zero verdadeiro que torna as razões válidas (de razão). O nível de cada pergunta da pesquisa define quais médias, gráficos e testes estatísticos fazem sentido para as respostas.

A classificação em quatro níveis vem do psicólogo S. S. Stevens, que a descreveu em "On the theory of scales of measurement" (Science, 1946). Ela continua sendo o ponto de partida das disciplinas de metodologia de pesquisa.

Os quatro níveis em resumo

Cada nível mantém as propriedades do anterior. Dados de razão podem ser tratados como ordinais (dá para ordenar rendas), mas dados ordinais não podem ser tratados como de razão: uma nota 4 não vale o dobro de uma nota 2.

Cada nível em detalhe

Nominal

Rótulos sem ordem. Você conta quantas pessoas escolheram cada opção e apresenta percentuais. Se codificar "Norte = 1, Sul = 2, Sudeste = 3", a média 1,8 não quer dizer nada. Use a moda e o teste qui-quadrado (na calculadora de qui-quadrado) para comparar grupos.

Ordinal

Categorias ordenadas com distâncias desconhecidas. Nada garante que o salto entre "satisfeito" e "muito satisfeito" seja igual ao salto entre "neutro" e "satisfeito". Mediana e percentis são seguros; veja a diferença em média, mediana e moda. Um item isolado de uma escala de avaliação é ordinal em sentido estrito.

Intervalar

Distâncias iguais, mas o zero não significa "nada". 20 °C não é o dobro do calor de 10 °C. Médias, desvio padrão e o teste t valem; razões, não.

De razão

Existe um zero verdadeiro, então razões fazem sentido. Um cliente com 10 pedidos comprou o dobro de um com 5. Sempre que puder, pergunte esses dados com um campo numérico aberto. Agrupar idade ou renda em faixas transforma dados de razão em ordinais e joga fora um detalhe que você não recupera depois.

Itens Likert: ordinais ou intervalares?

A dúvida mais comum é se dá para tirar a média das respostas de uma escala Likert. Em sentido estrito, um item Likert é ordinal. Jamieson (Medical Education, 2004) defendeu que, por isso, médias e testes paramétricos não são adequados. Norman (Advances in Health Sciences Education, 2010) mostrou que testes como o t e a correlação de Pearson continuam dando resultados confiáveis em dados Likert, mesmo com amostras pequenas e distribuições assimétricas.

Uma regra prática adotada por muitos livros-texto:

• Para um item isolado, apresente a distribuição, a mediana e o percentual de top box. A média serve como resumo extra se você informar a escala.
• Para uma escala somada ou média de vários itens que medem o mesmo construto (confira com o alfa de Cronbach), tratar o escore como intervalar é prática comum.
• Seja qual for a escolha, registre na seção de método para que o leitor possa avaliar.

Exemplo: uma pesquisa, quatro níveis

Uma pesquisa com clientes tem quatro perguntas:

1. "Em que região você está?" (Norte, Sul, Oeste) é nominal. Apresente percentuais: 52%, 30%, 18%.
2. "Qual é o seu nível de satisfação?" com cinco pontos rotulados é ordinal. Apresente a mediana (4, "satisfeito") e o percentual de respostas 4 e 5.
3. Um índice de satisfação com 10 itens, calculado como média por pessoa, costuma ser tratado como intervalar. Compare dois segmentos com um teste t.
4. "Quantas vezes você falou com o suporte no mês passado?" é de razão. Uma média de 2,4 contatos contra 1,2 significa o dobro, algo que não se pode dizer da pergunta 2.

Erros comuns

• Tirar média de códigos de categorias. Códigos de região, números de departamento e IDs de produto são rótulos.
• Colocar "Não sei" dentro da escala. Se "Não sei" vira 6 em uma escala de 1 a 5, todas as médias ficam erradas. Trate como dado ausente ou categoria separada.
• Falar em razões com notas. "A satisfação dobrou de 2 para 4" não é uma leitura válida de uma escala ordinal.
• Agrupar em faixas um número que você podia perguntar direto. Idades exatas sempre podem ser agrupadas depois; "25 a 34" não volta a ser idade exata.
• Escolher o teste antes de checar o nível. O nível da variável dependente reduz a lista de testes válidos, então confira primeiro.

Como escolher o nível ao montar a pesquisa

O tipo de pergunta que você escolhe define o nível do dado. Escolha única e lista suspensa geram dados nominais, ou ordinais se as opções seguem uma ordem. Perguntas de avaliação, escala e ranking geram dados ordinais. Uma resposta numérica gera dados de razão quando a grandeza tem zero verdadeiro. No SurveyNinja, a pergunta de resposta numérica está disponível a partir do plano Básico, e a exportação em CSV, XLSX e SPSS funciona em todos os planos.

Com o nível definido, estas calculadoras gratuitas ajudam: a calculadora de escala Likert para itens ordinais, a calculadora de mediana e percentis, a calculadora de correlação de Spearman para postos e a calculadora de teste t para dados intervalares e de razão.