Calculadora de média de avaliações

Encontre a média ponderada a partir da quantidade de avaliações de uma a cinco estrelas.

Avaliação ponderada por estrelas
Informe quantos votos cada nível de estrelas recebeu.

Sobre médias de avaliações

Uma média de avaliações resume a distribuição dos votos por estrelas em uma média ponderada. Cada voto contribui com seu valor em estrelas: um voto de cinco estrelas soma cinco pontos, um de quatro soma quatro, e assim por diante. O total de pontos é dividido pelo total de votos. Isso difere de calcular a média das quantidades das cinco categorias, o que ignoraria a pontuação ligada a cada uma e produziria um número sem interpretação útil como avaliação. Por exemplo, suponha que um item receba cinquenta avaliações de cinco estrelas, trinta de quatro, dez de três, cinco de duas e cinco de uma. Multiplicar e somar resulta em 415 pontos ponderados em 100 votos, então a média é 4.15 de 5. A calculadora faz esse cálculo diretamente e também informa o total de votos. As quantidades podem ser zero, mas toda entrada deve ser um inteiro não negativo e a distribuição precisa conter pelo menos um voto. A média é conveniente para ordenar produtos, filmes, cursos, serviços ou respostas de pesquisas, mas não revela o formato da distribuição. Dois itens podem ter média 4.0, embora um receba principalmente quatro estrelas e o outro tenha uma mistura polarizada de cinco e uma estrela. Sempre que possível, exiba a distribuição e o total de avaliações. Uma média baseada em dez avaliações costuma ser menos estável que a mesma média baseada em dez mil, mesmo com a mesma nota exibida. As avaliações também podem sofrer influência de viés de seleção, mudança de critérios, avaliações fraudulentas e arredondamento. Use valores não arredondados nas comparações e arredonde apenas o resultado exibido. Não faça a média de notas já calculadas sem ponderar cada subgrupo pela quantidade de avaliações; caso contrário, um grupo pequeno terá a mesma influência de um grande. Ao comparar itens com amostras de tamanhos muito diferentes, uma média bayesiana ou classificação do tipo Wilson pode reduzir a vantagem de amostras pequenas com notas perfeitas. Esta calculadora retorna intencionalmente a média aritmética ponderada comum à maioria dos sistemas de cinco estrelas. Ela ajuda a conferir totais de painéis, consolidar tabelas de frequência de pesquisas e explicar como a nota geral resulta dos votos.

Exemplos de média de avaliações

Votos de 5 estrelas a 1 estrelaMédiaInterpretação
50, 30, 10, 5, 54.15 em 100 avaliaçõesA maioria dos votos é de quatro ou cinco estrelas
10, 10, 10, 10, 103.00 em 50 avaliaçõesUma distribuição uniforme se concentra em três
8, 0, 0, 0, 24.20 em 10 avaliaçõesUma distribuição polarizada com média alta

Como calcular a média de avaliações

  1. Conte os votos recebidos em cada nível da escala de cinco estrelas.
  2. Insira cada quantidade não negativa ao lado do nível correspondente.
  3. Selecione Calcular média de avaliações para obter a nota ponderada.
  4. Considere a média e a quantidade total de avaliações ao interpretar o resultado.

Perguntas frequentes

Como a média por estrelas é calculada?

Cada valor de estrelas é multiplicado por sua quantidade de votos, e os produtos são somados. O total ponderado é dividido pela quantidade de todas as avaliações.

Devo deixar em branco os níveis sem votos?

Insira zero para tornar a distribuição explícita e manter todos os campos válidos. Uma quantidade zero não acrescenta pontos nem votos ao resultado.

Duas distribuições diferentes podem ter a mesma média?

Sim, muitas distribuições produzem a mesma média ponderada. Confira sempre os votos, pois consenso e polarização podem parecer iguais em uma única média.

Posso combinar médias de avaliações de várias fontes?

Sim, mas combine os totais de pontos ponderados e as quantidades de avaliações, em vez de tirar a média das notas exibidas. Assim, fontes maiores recebem peso proporcional.

Por que a quantidade de avaliações importa?

Amostras pequenas são mais sensíveis a cada nova avaliação e, portanto, menos estáveis. Uma amostra grande geralmente estima com mais confiança a opinião típica dos usuários.