Os assessments de competências, como o Mapa, são ferramentas poderosas para o autoconhecimento e o planejamento de carreira. No entanto, a forma como seus resultados são apresentados, com uma média individual e uma média geral, pode gerar dúvidas. Por que não usar a mesma régua para todos os cálculos? A resposta está na natureza de cada métrica e em seus objetivos específicos. Vamos mergulhar nessa explicação para que você compreenda a fundo o valor de cada tipo de média.

Média Individual #

No resultado individual (como ilustrado na Imagem 1), cada competência de uma pessoa é avaliada separadamente. Para isso, usamos uma escala fixa que serve como referência para identificar pontos fortes, oportunidades de melhoria e pontos de atenção. Essa escala é padronizada e se aplica a todos, garantindo consistência na avaliação.

O foco principal aqui é o desenvolvimento individual. Por isso, empregamos cortes absolutos, como “acima de 75 é ponto forte”, por exemplo. Essa abordagem permite que o indivíduo entenda claramente seu desempenho em cada competência específica e direcione seus esforços de aprimoramento.

Média Geral #

Já a média geral das competências (como apresentado na Imagem 2) oferece uma leitura diferente. Ela representa a média das médias, ou seja, um número que sintetiza o desempenho médio de todas as competências somadas, considerando todos os colaboradores.

Quando esse indicador foi analisado estatisticamente, observamos que a distribuição dos resultados em um histograma, usando dados de toda a base, seguia um padrão próximo de uma curva normal (gaussiana). Isso significa que a maior concentração de pessoas se encontrava na faixa entre 50 e 60.

Se utilizássemos a mesma régua do resultado individual para a média geral, praticamente todos seriam rotulados como “abaixo do ideal”. Isso não seria justo nem representativo da performance coletiva. Por essa razão, definimos outros intervalos para a média das competências, visando a validade estatística e a representatividade dos dados. O objetivo da média geral é fornecer uma leitura mais contextualizada e justa do desempenho da equipe ou organização como um todo.

Para evitar confusão e deixar claro que se trata de análises distintas, as nomenclaturas e os intervalos visuais para cada tipo de média foram estabelecidos de forma diferente.

O que é uma curva normal ou gaussiana? #

A curva normal, também conhecida como curva gaussiana ou distribuição gaussiana, é um padrão de distribuição de dados muito comum na estatística. Ela é simétrica e tem a forma de um sino, onde a maior parte dos dados se concentra em torno da média, e os valores se tornam menos frequentes à medida que se afastam da média, tanto para cima quanto para baixo. Em muitas situações na natureza e em dados sociais, os fenômenos tendem a se distribuir de forma semelhante a uma curva normal.