Check-All-That-Apply (CATA) + medidas psicométricas: o fim do problema da discriminação

Check-All-That-Apply (CATA) + medidas psicométricas: o fim do problema da discriminação

Você já teve a experiência de aplicar um questionário de atributos de produtos e quando realiza a análise não consegue chegar com precisão a uma conclusão? A incidência de pessoas que aprovam os diferentes produtos testados é alta e você não identifica com exatidão qual o preferido? Os testes estatísticos de diferença de médias não são significativos? A boa notícia é que você não está sozinho. Isto é muito comum em estudos que utilizam métodos de questionário de avaliação.  

Por que isso acontece? Quando se aplica uma bateria de atributos, quer seja em padrão dicotômico (ausência ou presença de determinado atributo) ou uma escala de avaliação, a variância dos dados é pequena, o que demanda normalmente uma grande amostra para conseguir obter resultados mais confortáveis. Seria como medir com uma trena que tivesse apenas as marcações a cada metro. Certamente é uma medida que ajuda muito no processo de decisão, mas o nível de resolução é baixo, o que leva a necessidade de construção de amostras relativamente grandes para que esta medida tenha algum sentido. Mas imagine se conseguíssemos inserir nessa trena as marcações de centímetros também. Será que facilitamos o processo de discriminação entre os sujeitos? Claro que sim! É aí que entra a neurociência!! 

Um dos campos da neurociência cognitiva se chama psicometria. Em uma perspectiva mais simples, é o campo que estuda as medidas mentais. Não é algo novo, mas ainda restrito ao mundo da psicologia cognitiva. A aplicação de conceitos psicométricos nos estudos sensoriais pode ajudar MUITO a resolver as dores e incertezas que são sentidas na hora de avaliar os dados e permite chegar a conclusões mais confortáveis e seguras. Como isso é possível? O professor Arthur Jansen (2006), em seu livro Clocking the mindMental Chronometry and Individual Differencesmostra os conceitos da cronometria cerebral e como ela está associada a mensuração dos processos mentais. O fundamento desta obra está na análise do tempo de resposta (TR) como recurso de avaliação das itens de um teste. A regra é simples: quanto mais rápida é uma resposta, mais aderente é o atributo ao produto avaliado. As conexões mentais congruentes facilitam o raciocínio e, por consequência, a resposta será oferecida em um tempo menor. Mas é preciso dizer que estamos falando em uma resolução de milissegundos!! O uso do TR é amplamente utilizado pela literatura cognitiva internacional e se mostra muito poderoso para discriminar respostas e obter com maior precisão análises significantes. Ok, mas como isso funciona? Vamos a um estudo de caso.  

Imagine que se pretende avaliar 8 atributos de uma determinada bebida, considerando 2 diferentes marcas. Estes atributos seriam aplicados como um Check-All-That-Apply (CATA), onde cada entrevistado avalia a presenta ou ausência do atributo, através de respostas SIM /NÃO em diversas tarefas, que procuram associar cada produto às diferentes características avaliadas. Este experimento é programado em uma plataforma que registra além da resposta, o tempo em que ela é fornecida. Esta é uma metodologia que demanda o uso de recursos eletrônicos porque precisamos medir a cronometria cerebral em uma razão de milissegundos. Mas a nossa plataforma roda em celulares, o que facilita muito a aplicação. O entrevistado pode responder a bateria de atributos valendo-se de um smartfone conectado a internet. Ah… e o participante recebe a instrução de fornecer as respostas o mais rápido possível.  

Considere os seguintes resultados: 

Você consegue perceber a diferença na análise? E mais uma notícia interessante: estes dados foram obtidos somente com 20 entrevistas!! Algo que este tipo de recurso possibilita é o uso de amostras menores, sobretudo porque os dados não possuem uma característica discreta, mas sim são contínuos. Explicando: dados discretos são números inteiros (como o valor atribuído a escala entre 0 e 10, por exemplo) e dados contínuos são padrões numéricos que possuem uma resolução maior, por exemplo o tempo, que pode ser medido em uma razão de centenas de milissegundos. Consegue ver a diferença na magnitude dos dados? Como existe uma maior variabilidade, a quantidade de pessoas necessárias para identificar diferenças entre os produtos é bem menor. O que torna os estudos muito mais baratos.  

O que você acha disso? Será que vale a pena continuar utilizando o método tradicional CATA para avaliar produtos? Em futuros posts falaremos sobre a riqueza de variações que podem ser utilizadas nesta perspectiva. Deixe sua opinião!  

Sobre o Autor

Airton administrator

Doutor em Psicologia Cognitiva pela USP-RP, Mestre em Psicologia pela Universidade de São Paulo, MBA em Marketing pela FUNDACE/USP e Graduação em Administração de Empresas pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Atualmente é professor titular do Centro Paula Souza (FATEC). Sócio proprietário da NENC- Núcleo de Estudos em Neurociência do Consumidor. Mais de 20 anos de experiência em pesquisa de mercado. Consultor em processos de qualidade em pesquisas de mercado em empresas como Ibope, Ipsos, Millward Brown (Kantar), Kleffmann Group, GfK, entre outras. Diversos estudos realizados para importantes empresas do segmento farmacêutico, cosméticos, bancário, varejo, alimentos entre outros. Projetos relacionados a comunicação, embalagem, sensorial, branding. Livros organizados e publicações em importantes periódicos nacionais e internacionais.

4 Comentários até agora

Fernanda Santos de AssisPostado em9:53 am - set 24, 2020

Bom dia! Achei bastante interessante essa forma de análise e faz todo o sentido. Mas na prática como diferenciar o tempo de resposta pela relevância do atributo e pela posição que ele aparece na lista (vai que ele é o último, naturalmente demoraremos um pouco mais para chegar nele) ou a randomização é suficiente para eliminar esse erro?
Outra pergunta: como chegar ao valor de score de razão? Tempo x o que?
Qual sofware usar para fazer tal avaliação?

    AirtonPostado em11:44 am - set 24, 2020

    Fernanda,
    Muito obrigado pela mensagem. Para aplicarmos essa metodologia é necessário utilizar um recurso computacional. É recomendável que este recurso consiga controlar a randomização das apresentações dos atributos. E também a lateralidade onde é apresentado o SIM e o NÃO. Desta forma, eliminamos efeitos de recência,primazia e motor da apresentação. Outro ponto é que o escore de razão é obtido por meio de medidas de aderência (relacionadas ao sim) e de não aderência (relacionadas ao não). Algo enriquecedor neste tipo de metodologia é que também se avalia o NÃO, diferentemente das análises tradicionais. Quanto ao software, foi utilizada nossa plataforma, que está em versão beta. Se quiser, posso te enviar um login e senha para experimentá-la por 60 dias, enquanto durar o período beta. Será muito bom termos sua visão sobre as funcionalidades. Algo legal nessa plataforma é que ela funciona via browser, portanto, vc poderá enviar o link para que o entrevistado participe via celular.

    Abraços

PedroPostado em12:44 pm - set 24, 2020

Olá, muito interessante a matéria, gostaria de receber mais informações a respeito, como faço?

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