Como Encontrar uma Escala Validada para Sua Pesquisa

Andrzej Szymkowiak · Última revisão: setembro de 2026

Você sabe o que quer medir - lealdade à marca, utilidade percebida, confiança ou outro conceito bem estudado. A próxima pergunta é: você escreve seus próprios itens ou toma emprestada uma escala que outros pesquisadores já testaram? Em quase todos os casos, você deveria tomar emprestada. Este guia explica por quê, onde procurar e como julgar se uma escala é boa o suficiente para usar.

Para encontrar uma escala validada, pesquise no Google Scholar ou na Web of Science pelo nome do seu construto combinado com "scale development" ou "scale validation", consulte compêndios de escalas publicados como o Marketing Scales Handbook, ou use uma biblioteca de construtos dedicada. O artigo de periódico original em que a escala foi publicada pela primeira vez é a fonte mais confiável - e a que você cita na sua seção de Método.

Por que usar uma escala validada?

Uma escala validada foi testada com respondentes reais. Outros pesquisadores já verificaram que seus itens são internamente consistentes (confiabilidade) e que captam o conceito pretendido, e não outra coisa (validade). Confiabilidade e validade são perguntas diferentes - uma escala pode ser altamente confiável e, ainda assim, medir a coisa errada - e uma boa escala precisa de evidências para as duas. Usar uma escala assim traz três benefícios práticos.

Primeiro, comparabilidade. Quando você usa a mesma escala de um estudo anterior, seus resultados podem ser comparados entre contextos, o que torna seus achados mais úteis e mais fáceis de publicar.

Segundo, confiança do revisor. Um revisor que vê uma escala de uma fonte bem citada já confia na medição. Uma escala que você mesmo escreveu precisa conquistar essa confiança do zero, e os revisores vão pedir que você a comprove.

Terceiro, tempo. Desenvolver bem uma nova escala exige vários estudos-piloto. Tomar emprestada uma escala validada permite que você se concentre na pergunta de pesquisa, e não no instrumento.

A exceção é quando não existe uma escala adequada, ou quando uma escala existente não se encaixa na sua população ou no seu idioma. Nesses casos, você precisará adaptar ou criar itens, o que é um processo à parte.

Onde encontrar escalas validadas

Artigos publicados

A fonte mais confiável é um artigo de periódico em que a escala foi desenvolvida ou validada pela primeira vez. Pesquise no Google Scholar, na Web of Science ou na Scopus pelo nome do seu construto mais "scale development", "scale validation" ou "measurement instrument". Artigos que apresentam uma escala nova costumam relatar todos os itens por completo ou em um anexo.

Compêndios e manuais de escalas

Vários recursos impressos reúnem escalas de diferentes temas. O Marketing Scales Handbook (Bruner et al.) cobre construtos comuns em pesquisa de consumo. O Measures for Clinical Practice and Research (Fischer & Corcoran) cobre psicologia e saúde. O Handbook of Marketing Scales (Bearden & Netemeyer) é outra referência padrão. Sua biblioteca universitária provavelmente tem pelo menos um deles.

Bases de dados e revisões estabelecidas

Revisões sistemáticas costumam comparar escalas concorrentes para o mesmo construto e recomendar a de melhor desempenho. Procure um artigo de revisão sobre o seu tema - por exemplo, "brand loyalty measures review" ou "customer satisfaction scales systematic review". Isso economiza tempo, porque já faz uma triagem prévia das opções para você.

A biblioteca de escalas da Explonia

A Explonia inclui uma biblioteca de aproximadamente 370 construtos validados a partir de pesquisas publicadas, cada um com sua citação de fonte e DOI. Disponível a partir do plano Academic, a biblioteca é pesquisável pelo nome do construto. Você seleciona uma escala, e os itens são adicionados ao seu estudo. Você ainda cita os autores originais - a biblioteca é uma ferramenta de busca, não um substituto da fonte publicada. Você pode ver exemplos resolvidos →. Quando estiver pronto para incorporar uma escala a um desenho de estudo completo, veja da pergunta de pesquisa ao questionário →.

Como julgar se uma escala é boa o suficiente?

Nem toda escala publicada é igualmente boa. Antes de se comprometer, verifique estes critérios.

Trate esses pontos de corte como convenções amplamente usadas, não como leis rígidas. O referencial de confiabilidade de .70 é uma regra prática (Nunnally & Bernstein, 1994), não uma linha de aprovação/reprovação - um valor um pouco abaixo dele não é automaticamente fatal, e um valor alto não prova, por si só, que a escala é válida. Observe também que o alfa se apoia em suposições (unidimensionalidade, cargas aproximadamente iguais) que os dados reais costumam violar, motivo pelo qual o ômega de McDonald e, em SEM, a confiabilidade composta são cada vez mais relatados junto com o alfa ou no lugar dele.

Além dos números, faça duas perguntas.

O contexto da amostra corresponde ao seu? Uma escala validada com estudantes em um país pode não funcionar da mesma forma com profissionais em outro. Verifique se estudos de validação posteriores testaram a escala em um contexto mais próximo do seu.

O idioma é adequado? Algumas escalas usam formulações idiomáticas que não se traduzem bem. Para públicos multilíngues ou que não falam o idioma como língua materna, procure uma versão traduzida e revalidada, ou planeje um piloto curto para verificar se os respondentes entendem cada item. Uma formulação simples e direta reduz o erro de medição entre diferentes origens linguísticas.

Para um olhar mais aprofundado sobre métricas de confiabilidade, veja /methods/reliability/. Para validade discriminante e o ponto de corte do HTMT, veja /methods/htmt/. Para uma comparação do HTMT com o critério de Fornell-Larcker, veja HTMT vs Fornell-Larcker →.

Itens com codificação invertida

Muitas escalas incluem um ou mais itens com codificação invertida. Um item Likert típico poderia ser "Eu confio nesta marca." Uma versão com codificação invertida seria "Eu desconfio desta marca." A pontuação é invertida: em uma escala de 5 pontos, uma resposta 5 se torna 1, a 4 se torna 2, e assim por diante.

Itens com codificação invertida foram historicamente usados para identificar respondentes que marcam a mesma resposta em todas as perguntas. Seu valor é debatido hoje - algumas pesquisas sugerem que eles introduzem viés de método em vez de reduzi-lo - mas você vai encontrá-los em muitas escalas publicadas. Se a escala original os inclui, use-os como publicados, a menos que você tenha um motivo forte para adaptá-los.

Marque o item como invertido no seu arquivo de dados antes da análise, para que a inversão da pontuação seja aplicada antes de rodar a confiabilidade e a CFA.

Como citar a escala

Quando você usa uma escala publicada, cite a fonte original na sua seção de Método, não apenas a Explonia ou qualquer outra ferramenta que você usou para aplicá-la. Uma frase típica seria assim:

A utilidade percebida foi medida com seis itens adaptados de Davis (1989). Os itens perguntam aos respondentes o quanto eles esperam que o sistema melhore seu desempenho e sua produtividade no trabalho. Os itens foram avaliados em uma escala Likert de 5 pontos, de 1 (discordo totalmente) a 5 (concordo totalmente).

Inclua a citação original da escala na sua lista de referências. Se você fez alguma alteração na formulação - mesmo pequena -, indique isso com "adapted from" em vez de "from", e descreva brevemente as mudanças. O mesmo vale para o formato de resposta: mudar o número de pontos ou os rótulos também custa comparabilidade - veja quantos pontos uma escala Likert precisa →.

Mais um ponto sobre direitos autorais: a formulação dos itens em escalas publicadas costuma ser protegida, e as regras variam de escala para escala. Muitas escalas são gratuitas para uso em pesquisa acadêmica, mas alguns instrumentos amplamente usados - por exemplo, o MBI, o SF-36 ou o WHOQOL - exigem licença, registro ou uma taxa, mesmo para estudos acadêmicos. Não presuma que o uso acadêmico é sempre gratuito. Antes de usar os itens, verifique o artigo original, a página de permissões da editora ou o site do autor.

Erros comuns a evitar

• Escrever seus próprios itens quando já existe uma escala validada para o construto.
• Citar a ferramenta de pesquisa em vez dos autores originais que desenvolveram a escala.
• Tratar α ≥ .70 como prova de validade - confiabilidade e validade são perguntas diferentes.
• Usar apenas dois itens para um fator reflexivo, o que o deixa sub-identificado.
• Ignorar se a escala foi validada em uma população e um idioma parecidos com os seus.
• Esquecer de marcar os itens com codificação invertida antes de rodar a confiabilidade e a CFA.

Perguntas frequentes

References

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8

Hinkin, T. R. (1998). A brief tutorial on the development of measures for use in survey questionnaires. Organizational Research Methods, 1(1), 104-121. https://doi.org/10.1177/109442819800100106

Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.

Como a Explonia faz isso por você

A biblioteca integrada da Explonia permite que você pesquise um construto, veja a publicação de origem e adicione os itens ao seu estudo em poucos cliques. Os itens chegam com a formulação original e um esboço de citação que você pode copiar para as suas referências. Como a biblioteca cobre aproximadamente 370 construtos, a maioria dos construtos padrão em negócios, psicologia e ciências sociais já está incluída. Depois de selecionar e aplicar a escala, a Explonia roda verificações de confiabilidade e de CFA nos seus dados e sinaliza quaisquer itens que reduzam o ajuste, para que você possa tomar decisões informadas sobre seu modelo de mensuração final. Para orientações sobre como apresentar esses resultados, veja como reportar resultados de CFA em formato APA →.

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