Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:25Z (GMT). No. of bitstreams: 3 127069.pdf.jpg: 11605 bytes, checksum: f442e466112923acefc8517744135e8d (MD5) 127069.pdf: 1363751 bytes, checksum: 38a2699d587f65ea30682f3fbfee2b05 (MD5) 127069.pdf.txt: 230496 bytes, checksum: 731125dd5ec8de957061ab9be44d7e96 (MD5) Previous issue date: 2006-02-17T00:00:00Z / Pesquisas de opinião freqüentemente utilizam questionários com muitos itens para avaliar um serviço ou produto. Nestas pesquisas, cada respondente, além de avaliar os itens segundo seu grau de satisfação ou concordância, deve também atribuir um grau de importância ao item. Com estas duas informações disponíveis para cada item, é possível criar uma medida resumo, na forma de um escore total composto pela avaliação dos itens ponderada pela sua importância. O objetivo desta tese é modelar a importância dos itens por meio de um modelo de Desdobramento Graduado Generalizado, pertencente à família de modelos da Teoria de Resposta ao Item. Resultados de uma pesquisa sobre academia de ginástica mostram que o modelo tem bom ajuste neste caso, e simulações mostram que é possível, com a utilização do modelo, montar desenhos experimentais para diminuir o número de itens ou categorias de resposta a serem perguntados aos respondentes sem perda de informação. / Many surveys use multi-items questionnaires to make an assessment of a service or product. In these surveys, each respondent, besides having to evaluate each item (attribute) according to the degree of satisfaction or agreement, must also evaluate its importance. It is possible, with these two informations, to create a global score of the product or service weighted by the importance of the items. The goal of this thesis is to model the importance through a Generalized Graded Unfolding Model, which is an Item Response Theory model. Results of a survey showed a good fit of the model, and simulations showed that it is possible to design experiments to reduce the number of items or response categories asked to the respondents without loss of information if this model is used.