{"id":107105,"date":"2020-07-20T05:00:16","date_gmt":"2020-07-20T12:00:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=107105"},"modified":"2023-08-25T16:34:45","modified_gmt":"2023-08-25T16:34:45","slug":"pergunta-matriz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/pergunta-matriz\/","title":{"rendered":"Pergunta tipo matriz para pesquisa de mercado"},"content":{"rendered":"

Usar a pergunta tipo Matriz ajuda a coletar informa\u00e7\u00f5es em diferentes dimens\u00f5es para obter resultados mais precisos. Voc\u00ea<\/span> pode us\u00e1-la para fazer com que os entrevistados escolham entre diferentes vari\u00e1veis, obtendo informa\u00e7\u00f5es precisas para sua pesquisa.<\/p>\n

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O que \u00e9 uma pergunta tipo matriz?<\/strong><\/h2>\n

A pergunta tipo matriz permite que os dados sejam coletados em duas ou mais dimens\u00f5es. Cada coluna tem sub-colunas que coletam as escolhas dos respondentes.<\/span><\/p>\n

\"Exemplo<\/p>\n

Para cada item de resposta nas linhas, o respondente deve selecionar uma das op\u00e7\u00f5es nas sub-colunas. Os criadores da pesquisa podem facilmente reunir respostas para cobrir m\u00faltiplas caracter\u00edsticas ou subt\u00f3picos dentro de um t\u00f3pico em particular.<\/span><\/p>\n

A pergunta matriz \u00e9 considerada uma escala para avalia\u00e7\u00f5es<\/a>\u00a0que ajuda os entrevistados a escolher entre v\u00e1rias vari\u00e1veis para obter os dados mais precisos.<\/span><\/p>\n

Este tipo de pergunta avan\u00e7ada deve ser usado quando h\u00e1 muitas perguntas inter-relacionadas com escolhas de respostas semelhantes. <\/span>Em vez de apresentar cada t\u00f3pico correlacionado como uma pergunta diferente, os pesquisadores podem usar a pergunta tipo matriz para exibir cada pergunta em formato de grade. Isto reduz a taxa de abandono e mant\u00e9m a pesquisa curta<\/span>.<\/span><\/strong><\/p>\n

3 principais usos da pergunta tipo matriz<\/strong><\/h2>\n
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  1. Utilize-a para medir a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente:<\/strong> permita ao respondente classificar um produto em diferentes atributos.<\/span><\/li>\n
  2. Descubra o que \u00e9 mais importante para os entrevistados: <\/strong>com uma estrutura especial que permite analisar distintas vari\u00e1veis individualmente, a pergunta tipo matriz ajuda a compreender qual \u00e9 o fator decisivo para os respondentes.<\/span><\/li>\n
  3. An\u00e1lise de GAP ou an\u00e1lise de lacunas:<\/strong>\u00a0\u00e9 ideal para conduzir uma <\/span>an\u00e1lise integrada<\/span> das lacunas. Para cada atributo, ele mede a diferen\u00e7a entre a expectativa e a entrega e pode ser classificado do mais alto para o mais baixo. Ele destaca os atributos que precisam ser efetivamente focados.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Exemplo de uma pergunta tipo matriz<\/strong><\/h2>\n

    Exemplo 1<\/h4>\n

    Para coletar informa\u00e7\u00f5es detalhadas e prefer\u00eancias dos visitantes do site:<\/strong> nesse exemplo<\/span>, o administrador pode tomar medidas para projetar um website que atenda \u00e0s necessidades de seus visitantes.<\/p>\n

    \"Exemplo<\/p>\n

    Embora uma <\/span>escala Likert<\/span><\/a> possa ser utilizada no caso acima, a matriz lado a lado pode combinar diferentes vari\u00e1veis (colunas) para o mesmo conjunto de par\u00e2metros (filas). Isto reduz a dura\u00e7\u00e3o da pesquisa e aumenta a taxa de resposta.<\/span><\/p>\n

    Exemplo 2<\/span><\/h4>\n

    Para comparar as caracter\u00edsticas de produtos de diferentes marcas: <\/strong>imagine que voc\u00ea precisa comparar o que seus entrevistados preferem entre a Apple e a Dell quando se trata de comprar um laptop.<\/span><\/p>\n

    \"Exemplo<\/p>\n

    5 vantagens da pergunta tipo matriz<\/strong><\/h2>\n

    Entre as principais vantagens da pergunta tipo Matriz est\u00e3o as seguintes:<\/span><\/p>\n

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    1. Coletar dados para m\u00faltiplas vari\u00e1veis ao mesmo tempo: Uma pergunta de matriz \u00e9 um recurso avan\u00e7ado que permite a coleta de dados para m\u00faltiplas vari\u00e1veis na mesma pergunta.<\/span><\/li>\n
    2. Projeto compacto: A utiliza\u00e7\u00e3o da <\/span>matriz lado a lado <\/span>reduz o comprimento da pesquisa. Ajuda a evitar a repeti\u00e7\u00e3o do mesmo conjunto de filas na pesquisa. Portanto, o projeto geral da pesquisa parece limpo e compacto. \u00c9 visualmente rico, transmite mais informa\u00e7\u00f5es num relance, e \u00e9 f\u00e1cil de comparar op\u00e7\u00f5es tanto para o administrador da pesquisa quanto para os respondentes.<\/span><\/li>\n
    3. F\u00e1cil de usar: \u00c9 muito f\u00e1cil editar a estrutura de perguntas se voc\u00ea precisar coletar informa\u00e7\u00f5es relacionadas a outro subt\u00f3pico. Se voc\u00ea precisar acrescentar um novo t\u00f3pico ou um par\u00e2metro qualitativo, basta adicionar uma linha ou coluna em uma \u00fanica pergunta. Com a escala Likert, o criador da pesquisa teria que criar uma escala de pontos para cada t\u00f3pico. Qualquer mudan\u00e7a em, digamos, um dos elementos de resposta comuns a todos eles exigiria uma mudan\u00e7a em v\u00e1rios lugares. Al\u00e9m disso, a cria\u00e7\u00e3o e remo\u00e7\u00e3o de escalas teria sido entediante.<\/span><\/li>\n
    4. Evite a monotonia de perguntas similares: Perguntas correlacionadas podem ser tediosas para o criador da pesquisa analisar e para os respondentes responderem. Com a quest\u00e3o de matriz, as quest\u00f5es inter-relacionadas s\u00e3o combinadas para eliminar o t\u00e9dio tanto quanto poss\u00edvel. Em vez de <\/span>perguntas de m\u00faltipla escolha<\/span> como: “Por favor, classifique as caracter\u00edsticas da marca A”, “Por favor, classifique as caracter\u00edsticas da marca B”, coloca os diferentes t\u00f3picos como dimens\u00f5es um ao lado do outro.<\/span><\/li>\n
    5. Menos tempo para concluir a pesquisa: Como os entrevistados n\u00e3o gastam muito tempo lendo v\u00e1rias perguntas e respostas para a mesma situa\u00e7\u00e3o, eles podem concluir as pesquisas rapidamente. Tamb\u00e9m reduz a necessidade de clicar no bot\u00e3o “Pr\u00f3ximo” e, portanto, diminui as chances de um respondente deixar a pesquisa.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

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      \u00a0<\/p>\n\n\n

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