Voc\u00ea sabia que pesquisas feitas com question\u00e1rios s\u00e3o objetos de estudo de especialistas? E que eles buscam identificar a f\u00f3rmula perfeita para a obten\u00e7\u00e3o de dados sem diverg\u00eancias? Porque s\u00e3o exatamente as diverg\u00eancias que avariam os resultados de uma pesquisa. Elas ocorrem n\u00e3o s\u00f3 quando voc\u00ea cria perguntas de modo incorreto, mas tamb\u00e9m quando um entrevistador imp\u00f5e – sem querer – a sua opini\u00e3o. Alguns entrevistadores s\u00e3o imparciais; outros n\u00e3o. Mas isso, claro, \u00e9 dif\u00edcil de prever.<\/p>\n
A parcialidade relacionada ao comportamento de um entrevistador \u00e9 geralmente encontrado em conversas pessoais. Hoje em dia, isto \u00e9 uma preocupa\u00e7\u00e3o de entrevistas de trabalho. Existem tamb\u00e9m estudos sociol\u00f3gicos e de marketing realizados com entrevistadores. Outro exemplo comum \u00e9 encontrado nos meios de comunica\u00e7\u00e3o, onde os jornalistas, \u00e0s vezes, fazem perguntas pouco profissionais, distorcendo as respostas que lemos ou ouvimos.<\/p>\n
Vejamos isso com mais detalhes:<\/p>\n
Esteri\u00f3tipos.<\/strong><\/p>\n \u00c0s vezes, os entrevistadores t\u00eam a tend\u00eancia de tirar conclus\u00f5es e fazer generaliza\u00e7\u00f5es com base nas informa\u00e7\u00f5es recebidas. Por exemplo, a suposi\u00e7\u00e3o de que mulheres n\u00e3o gostam de trabalhos f\u00edsicos e preferem trabalhar num escrit\u00f3rio \u00e9 um exemplo t\u00edpico de pensamento estereotipado. Isso pode fazer com que o entrevistador modifique a ordem das perguntas. Ele pode, neste caso, ignorar todas as quest\u00f5es relacionadas \u00e0 trabalho f\u00edsico; distorcendo, desta forma, os dados da pesquisa.<\/p>\n Interpreta\u00e7\u00e3o pessoal.<\/strong><\/p>\n Em geral, durante uma entrevista os entrevistadores mant\u00e9m consigo uma lista de respostas poss\u00edveis. \u00c0s vezes, por\u00e9m, os respondentes respondem algo completamente diferente. O que fazer ent\u00e3o se a resposta dada difere das respostas preparadas de antem\u00e3o?<\/p>\n O entrevistador tamb\u00e9m comete um erro quando ele, sozinho, interpreta a resposta recebida e decide se ela encaixa-se ou n\u00e3o dentre as op\u00e7\u00f5es de resposta dispon\u00edveis. Por exemplo, digamos que o entrevistador fa\u00e7a a seguinte pergunta:<\/p>\n Qual \u00e9 a sua cor favorita? <\/em><\/p>\n ( ) vermelho\u00a0\u00a0 ( ) rosa<\/p>\n ( ) preto\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 ( ) amarelo<\/p>\n ( ) verde\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 ( ) azul<\/p>\n ( ) branco\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 ( ) roxo<\/p>\n Um dos respondentes diz: “magenta”. Por n\u00e3o haver a op\u00e7\u00e3o exata, o entrevistador decide marcar a op\u00e7\u00e3o roxo. No entanto, algumas pessoas consideram magenta uma tonalidade de rosa forte. Neste caso, a solu\u00e7\u00e3o seria marcar todas as respostas poss\u00edveis (ou seja, rosa e roxo!).<\/p>\n Perguntas inconsistentes<\/strong><\/p>\n Fazer perguntas diferentes para entrevistados diferentes resulta em dados demasiadamente diferentes! Por exemplo, se em uma pesquisa sobre as prefer\u00eancias dos passageiros, o entrevistador perguntar: “Que tipo de documento de transporte voc\u00ea utiliza?” para algumas pessoas, enquanto que para outras pessoas ele pergunta: “Que tipo de cart\u00e3o voc\u00ea usa?”. Ele inconscientemente convencer\u00e1 algumas pessoas que elas, de fato, usam bilhetes. Talvez algumas pessoas poder\u00e3o especificar o uso de um cart\u00e3o de transporte p\u00fablico, enquanto outras nem ir\u00e3o lembrar-se deste detalhe. Neste caso, os dados recolhidos ser\u00e3o diferentes e imposs\u00edveis de serem comparados. Isso tamb\u00e9m acontece quando o entrevistador, distra\u00eddo ou entediado de fazer a mesma pergunta centenas de vezes, decide inconscientemente modificar as respostas recebidas.<\/p>\n A primeira impress\u00e3o.<\/strong> Tem um ditado que diz: “N\u00e3o julgue um livro pela capa”. \u00c0s vezes, um entrevistador pode julgar (de modo preconceituosos) um respondente por uma determinada caracter\u00edstica. Por exemplo, um pequeno detalhe – como um bot\u00e3o faltando na jaqueta do respondente – pode fazer com que o entrevistador julgue a pessoa sem mesmo conhec\u00ea-la.<\/p>\n ”Prefer\u00eancia” por alguns respondentes. <\/strong><\/p>\n Algumas vezes, um entrevistador pode demonstrar a prefer\u00eancia por respondentes. Digamos que um entrevistador fa\u00e7a uma pesquisa sobre o uso de cereais infantis. O entrevistador pode simpatizar-se com aqueles respondentes que conhe\u00e7am e utilizam determinadas marcas de cereais, enquanto que pode mostrar indiferen\u00e7a com aqueles que n\u00e3o conhecem bem o produto.<\/p>\n Linguagem corporal<\/strong><\/p>\n Os entrevistadores tendem a interpretar sinais n\u00e3o-verbais. Por exemplo, digamos que durante uma pesquisa, o entrevistador pergunte: “Voc\u00ea gosta de sorvete?”. O respondente, por sua vez, move a cabe\u00e7a de modo que o entrevistador n\u00e3o possa identificar o movimento como um sim ou n\u00e3o. Que resposta ent\u00e3o deve ser assinalada?<\/p>\n Fadiga e repeti\u00e7\u00e3o. <\/strong><\/p>\n Fazer as mesmas perguntas in\u00fameras vezes pode parecer uma tarefa simples, mas na verdade \u00e9 dif\u00edcil para um entrevistador agir com neutralidade depois de mais de uma hora de trabalho! Cada pequena mudan\u00e7a pode fazer uma enorme diferen\u00e7a. Por exemplo, digamos que um entrevistador esteja pesquisando prefer\u00eancias alimentares dos visitantes de um restaurante em particular. Ele pergunta: “Qual \u00e9 o seu prato favorito neste restaurante?”. Depois de fazer esta pergunta por mais de cem vezes, ele resolve encurt\u00e1-la, dizendo: “Qual \u00e9 o seu prato favorito?”. Aqui o respondente pode dar uma resposta que n\u00e3o corresponda com nenhuma op\u00e7\u00e3o do menu do restaurante.<\/p>\n M\u00e1 escolha dos respondentes. <\/strong><\/p>\n \u00c0s vezes, voc\u00ea tem uma pergunta perfeita, mas os seus respondentes n\u00e3o s\u00e3o exatamente o p\u00fablico alvo perfeito. No exemplo mencionado acima, os respondentes devem ser composto de clientes do restaurante. Caso contr\u00e1rio, os entrevistados n\u00e3o ter\u00e3o a experi\u00eancia necess\u00e1ria para opinar sobre o menu do restaurante. Consequentemente, o tempo do entrevistador ser\u00e1 desperdi\u00e7ado, o question\u00e1rio ser\u00e1 desperdi\u00e7ado e os resultados da pesquisa ser\u00e3o escassas!<\/p>\n Em suma, quando o entrevistador imp\u00f5e a sua opini\u00e3o, mesmo que sem querer, ele afeta os resultados finais da pesquisa. \u00c9 importante que o entrevistador seja neutro e objetivo durante a conversa com os respondentes. Al\u00e9m disso, ele deve ser disciplinado e qualificado. Fatores como a falta de planejamento e o conhecimento insuficiente sobre a cria\u00e7\u00e3o de question\u00e1rio – bem como a falta de treinamento do entrevistador – podem influenciar os dados obtidos. Quando isso acontece, a aplicabilidade dos dados coletados torna-se pouco confi\u00e1vel. Os resultados ser\u00e3o heterog\u00eaneos, distorcidos ou simplesmente desnecess\u00e1rios.<\/p>\n Pesquisas com question\u00e1rios online e a aus\u00eancia de um entrevistador<\/strong><\/p>\n A boa not\u00edcia para usu\u00e1rios de pesquisa com question\u00e1rios online \u00e9 que, por meio deste tipo de tecnologia, \u00e9 poss\u00edvel evitar completamente este tipo de problema. Isso mesmo. Com os question\u00e1rios online, a possibilidade de resultados err\u00f4neos \u00e9 praticamente zero! Em um question\u00e1rio online voc\u00ea n\u00e3o corre o risco de que uma terceira pessoa interprete a cor favorita dos seus respondentes ou julgue-os pelo bot\u00e3o da jaqueta.<\/p>\n Quer ver como funciona? Ent\u00e3o visite o Survey.com.br<\/strong> onde voc\u00ea pode criar o seu pr\u00f3prio question\u00e1rio em minutos e distribu\u00ed-lo hoje mesmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Voc\u00ea sabia que pesquisas feitas com question\u00e1rios s\u00e3o objetos de estudo de especialistas? E que eles buscam identificar a f\u00f3rmula perfeita para a obten\u00e7\u00e3o de dados sem diverg\u00eancias? Porque s\u00e3o exatamente as diverg\u00eancias que avariam os resultados de uma pesquisa. 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