A crescente aplicação de robôs no ambiente industrial tem motivado o surgimento de interfaces homem-máquina que vão muito além do tradicional controle manual do robô conhecido como teach pendant. Destaca-se dentre as novas possibilidades, o comando on-line de robôs realizado via guiagem por esforços, que, por meio do contato físico direto com o robô, viabiliza ao operador humano executar aplicações que vão desde a definição de trajetórias de soldagem até a montagem de grandes estruturas. Nesse contexto, nota-se na literatura técnica que muitos esforços têm sido empenhados no desenvolvimento deste tipo de solução. Entretanto, poucos trabalhos se dedicaram a comparar o desempenho de operadores humanos quando da utilização da guiagem por esforços com aquele advindo da interface via teach pendant. Para tanto, este trabalho apresenta como contribuição a proposição de um método que permite comparar sistematicamente esses dois tipos de comando, definindo três critérios de avaliação: agilidade, capacidade e facilidade. É proposta uma abordagem experimental baseada em análise de variância (ANOVA) que permite quantificar e identificar a influência do tipo de comando na performance do operador executando tarefas com diferentes níveis de precisão e dificuldade. Além disso, é realizado o desenvolvimento de um sistema de guiagem por esforços, baseado em um sensor F/T externo, que é utilizado para ilustrar a aplicação do método de avaliação proposto. Os resultados obtidos neste trabalho evidenciam que os operadores utilizando o sistema de guiagem por esforços apresentam um melhor desempenho de acordo com o critério de agilidade. Ambas as soluções apresentam um desempenho similar para o critério de capacidade, com um limite de cerca de 2 mm na precisão de posicionamento final. Com relação ao critério de facilidade, nenhum dos métodos apresentou uma melhora significativa na repetição das tarefas. O método de avaliação experimental e análise apresentado neste trabalho permite estabelecer as condições sob as quais um sistema de guiagem por esforços poderia agregar vantagens sobre a programação via teach pendant.