La escala de Likert es un método de medición utilizado por los investigadores con el objetivo de evaluar la opinión y actitudes de las personas.
Existen varios tipos de escalas de medición enfocadas en el comportamiento de las personas, y la escala de Likert es una de las más utilizadas.
Qué es la escala de Likert
La Escala de Likert es una escala de calificación que se utiliza para cuestionar a una persona sobre su nivel de acuerdo o desacuerdo con una declaración. Es ideal para medir reacciones, actitudes y comportamientos de una persona.
A diferencia de una simple pregunta de «sí» / «no», la escala de Likert permite a los encuestados calificar sus respuestas.
Se le da este nombre por el psicólogo Rensis Likert. Likert distinguió entre una escala apropiada, la cual emerge de las respuestas colectivas a un grupo de ítems (pueden ser 8 o más), y el formato en el cual las respuestas son puntuadas en un rango de valores.
Técnicamente, una escala de likert hace referencia al último. La diferencia de estos dos conceptos tiene que ver con la distinción que Likert hizo entre el fenómeno que está siendo investigado y las variables de los medios de captura.
La escala de Likert es uno de los tipos de escalas de medición utilizados principalmente en la investigación de mercados para la comprensión de las opiniones y actitudes de un consumidor hacia una marca, producto o mercado meta. Nos sirve principalmente para realizar mediciones y conocer sobre el grado de conformidad de una persona o encuestado hacia determinada oración afirmativa o negativa.
Cuando se responde a un ítem de la escala de likert, el usuario responde específicamente en base a su nivel de acuerdo o desacuerdo. Las escalas de frecuencia con la de Likert utilizan formato de respuestas fijos que son utilizados para medir actitudes y opiniones. Estas escalas permiten determinar el nivel de acuerdo o desacuerdo de los encuestados.
La escala de Likert asume que la fuerza e intensidad de la experiencia es lineal, por lo tanto va desde un totalmente de acuerdo a un totalmente desacuerdo, asumiendo que las actitudes pueden ser medidas.
Las respuestas pueden ser ofrecidas en diferentes niveles de medición, permitiendo escalas de 5, 7 y 9 elementos configurados previamente. Siempre se debe tener un elemento neutral para aquellos usuarios que ni de acuerdo ni en desacuerdo.
Ejemplos de preguntas de escala de likert
A continuación, tenemos para ti algunos ejemplos de escala de Likert que puedes aplicar durante el proceso de investigación.
Ejemplos de escala de Likert para el nivel de acuerdo o desacuerdo de una oración
- Creo que la innovación es el elemento más importante a la hora de iniciar una startup.
- El sabor en la comida que consumo es lo más importante para elegir un lugar en el que comer.
- Mi aportación a la empresa es siempre valiosa.
Ejemplos de escala de Likert sobre la frecuencia de una actividad
- Salgo de vacaciones al menos 2 veces al año.
- Consumo productos para cuidado de la piel todos los días.
Ejemplo de escala de Likert sobre la importancia de un factor
- La experiencia del usuario dentro de mi estrategia comercial es…
Ejemplos de escala de Likert para la valoración de una marca, empresa, producto o servicio
- La marca de A se preocupa por el medio ambiente y la naturaleza
Ejemplo de escala de Likert sobre la probabilidad de realizar una acción a futuro
- Tengo planeado adquirir un automóvil en los próximos 6 meses.
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Ejemplos de respuestas en la escala de Likert
Ya que vimos algunos ejemplos de preguntas Likert que puedes implementar en tu próxima encuesta, vamos a compartirte algunos tipos de respuesta que puedes ofrecer al encuestado según el tipo de escala de likert que utilices:
Ventajas y desventajas de usar la escala de likert
Considera los siguientes puntos antes de aplicar la escala de likert y decide si es el tipo de pregunta que debes usar para la recolección de datos de tu próximo proyecto de investigación.
- Es una escala de fácil aplicación y diseño.
- Puede utilizar ítems que no tienen relación con la expresión.
- Ofrece una graduación de la opinión de las personas encuestadas.
- Produce mediciones de calidad (precisas y que minimizan el error de medición)
- Permite realizar los análisis necesarios para alcanzar los objetivos de la investigación.
- Se pueden hacer comparaciones con evaluaciones anteriores del servicio o con servicios similares (benchmarking).
- Muy sencilla de contestar.
Desventajas de una escala de likert
- Existen estudios científicos que indican que existe un sesgo en la escala, ya que las respuestas positivas siempre superan a las negativas.
- También hay estudios que indican que los encuestados tienden a contestar “de acuerdo” ya que implica un menor esfuerzo mental a la hora de contestar la encuesta.
- Dificultad para establecer con precisión la cantidad de respuestas positivas y negativas.
- Si te ha quedado claro todo, es momento de crear tu primera encuesta online utilizando la escala de Likert.
¿Cómo hacer una escala de Likert?
A continuación te presentaremos algunas recomendaciones para crear una pregunta con escala de Likert:
1. Redacta preguntas claras
Las preguntas tipo Likert deben formularse de la manera más concreta y específica posible para fomentar resultados más precisos. Recuerda que los encuestados sólo responderán a la pregunta exacta que se les formula.
2. Mantén la coherencia de los adjetivos
Presta mucha atención al uso de adjetivos en las preguntas tipo Likert para asegurarte de que los encuestados puedan entender claramente el significado de cada opción. Cada adjetivo debe tener una posición clara en la escala, de mayor a menor.
Utiliza el término «extremadamente» para los dos extremos de la escala (por ejemplo, «muy de acuerdo» «muy en desacuerdo»), establece un punto medio neutral (por ejemplo, «ni de acuerdo ni en desacuerdo») y completa las valoraciones moderadas con los mismos adjetivos (por ejemplo, «algo en desacuerdo», «algo de acuerdo»).
3. Considera la escala unipolar y la bipolar
Las escalas Likert son bipolares o unipolares, es decir, tienen dos extremos o uno.
Utiliza escalas bipolares cuando desees que los encuestados respondan en un lado positivo o negativo de la neutralidad. Por ejemplo, la pregunta «¿Con qué probabilidad recomendarías este producto?» iría de «Muy poco probable» a «Muy probable», con «Indeciso» como punto medio.
Las escalas unipolares operan desde una escala de cero a una extrema. Por ejemplo, la pregunta «¿Qué tan bueno le parece este producto?» podría tener opciones que van desde «Nada bueno» hasta «Extremadamente bueno».
4. Selecciona los ítems cuidadosamente
Los ítems se deben relacionar fácilmente con las respuestas de la oración, sin importar que la relación entre ítem y oración sea evidente.
Los ítems deben de tener siempre dos posturas extremas así como un ítem intermedio que sirva de graduación entre los extremos. Es importante mencionar que a pesar de que la escala de Likert más común es la de 5 ítems, el uso de más ítems ayuda a generar mayor precisión en los resultados.
Los ítems de la escala deben ser siempre seguros y fiables. Para lograr la fiabilidad en ocasiones es necesario sacrificar la precisión de la escala.
Conoce cómo es la estructura de un cuestionario.
Diferencias entre escala de Likert e ítem Likert.
Identificar cuando hablamos de una escala de Likert y un elemento tipo Likert es muy fácil. La escala de Likert está compuesta por varios ítems likert como se muestra en la siguiente imagen.
Escala de Likert y análisis de datos
Las encuestas se utilizan constantemente para medir la calidad. Por ejemplo, las encuestas pueden utilizarse para medir la percepción del cliente sobre la calidad del producto o el desempeño de la calidad en la prestación de servicios.
Las escalas Likert son un formato de clasificación común para las encuestas. Los encuestados clasifican la calidad de alto a bajo o mejor a peor utilizando cinco o siete niveles.
Los estadísticos generalmente han agrupado los datos recogidos de estas encuestas en una jerarquía de cuatro niveles de medición:
- Datos nominales: El nivel de medición más débil que representa categorías sin representación numérica.
- Datos ordinales: Datos en los que es posible ordenar o clasificar las respuestas, pero no es posible medir la distancia.
- Datos de intervalo: En general, datos enteros en los que se pueden realizar mediciones de pedidos y distancias.
- Datos de relación: datos en los que es posible el ordenamiento significativo, distancia, decimales y fracciones entre variables.
Los análisis de datos que utilizan datos nominales, de intervalo y de relación son generalmente sencillos y transparentes. Los análisis de datos ordinales, particularmente en lo que se refiere a Likert u otras escalas en las encuestas, no lo son.
Una razón subyacente para analizar los datos ordinales como datos de intervalos podría ser la afirmación de que las pruebas estadísticas paramétricas (basadas en el teorema del límite central) son más poderosas que las alternativas no paramétricas.
Sin embargo, el tratamiento de los datos ordinales como datos de intervalo (o incluso de relación) sin examinar los valores del conjunto de datos y los objetivos del análisis puede inducir a error y tergiversar los resultados de una encuesta.
Fundamentos de las escalas de Likert
Las escalas de Likert se desarrollaron en 1932 como una respuesta bipolar de cinco puntos con la que la mayoría de la gente está familiarizada hoy en día. 3 de estas escalas van desde un grupo de categorías de menos a más, pidiendo a la gente que indique cuánto está de acuerdo o en desacuerdo, aprueba o desaprueba , o cree que es cierto o falso.
Realmente no hay manera incorrecta de construir una escala de Likert. La consideración más importante es incluir al menos cinco categorías de respuesta. Algunos ejemplos de grupos de categorías aparecen en la Tabla 1.
Los extremos de la escala a menudo se aumentan para crear una escala de siete puntos añadiendo «muy» a la parte superior e inferior de las escalas de 5 puntos. Se ha demostrado que la escala de 7 puntos alcanza los límites superiores de la confiabilidad de la escala de 4.
Como regla general, Likert y otros recomiendan que sea mejor utilizar una escala lo más amplia posible. Siempre puede colapsar las respuestas en categorías condensadas, si es apropiado, para el análisis.
Con esto en mente, las escalas a veces se truncan a un número par de categorías (normalmente cuatro) para eliminar la opción «neutral» en una escala de encuesta de «elección forzada».
Errores en el análisis de la escala de Likert
Un ejemplo de conclusiones engañosas fueron los resultados de la encuesta anual de Alfred P. Sloan Foundation sobre la calidad y extensión del aprendizaje en línea en los Estados Unidos. Los encuestados utilizaron una escala de Likert para evaluar la calidad del aprendizaje en línea en comparación con el aprendizaje presencial.
Mientras que el 60% de los encuestados percibe el aprendizaje en línea como igual o mejor que cara a cara, hay una minoría persistente que percibe el aprendizaje en línea como al menos algo inferior.
Si estos datos fueron analizados utilizando medios, con una escala de 1 a 5 de inferior a superior, esta separación se perdería, dando medios de 2,7, 2,6 y 2,7 para estos tres años, respectivamente. Esto indicaría un acuerdo ligeramente inferior al promedio en lugar de la distribución real de las respuestas.
Como regla general, la media y la desviación estándar son parámetros no válidos para la estadística descriptiva cuando los datos están en escalas ordinales, al igual que cualquier análisis paramétrico basado en la distribución normal.
Los procedimientos no paramétricos basados en el rango, la mediana o el rango son apropiados para analizar estos datos, al igual que los métodos libres de distribución tales como tabulaciones cruzadas, frecuencias, tablas de contingencia y estadísticas de chi-cuadrado.
Los modelos de Kruskall-Wallis pueden proporcionar el mismo tipo de resultados que un análisis de varianza, pero en base a los rangos y no a los medios de las respuestas.
Dado que estas escalas son representativas de una medida subyacente continúa, una recomendación es analizarlas como datos de intervalos como un piloto antes de recoger la medida continua.
Mejores prácticas para analizar los resultados de la escala de Likert
Las escalas Likert de cinco puntos se asocian comúnmente con las encuestas y se usan en una amplia variedad de entornos. Te has topado con la escala de Likert si alguna vez te han preguntado si estás totalmente de acuerdo, de acuerdo, ni de acuerdo o en desacuerdo, en desacuerdo o muy en desacuerdo sobre algo. Arriba podrás encontrar algunos ejemplos de este tipo de preguntas.
Debido a que los datos de los elementos de Likert son discretos, ordinales y tienen un alcance limitado, ha habido una larga disputa sobre la forma más válida de analizar los datos de Likert.
La elección básica es entre una prueba paramétrica y una prueba no paramétrica. Los pros y los contras para cada tipo de prueba se describen generalmente como los siguientes:
- Las pruebas paramétricas, como la prueba t de 2 muestras, asumen una distribución normal y continua. Sin embargo, con un tamaño de muestra suficiente, las pruebas t son robustas a las salidas de la normalidad.
- Las pruebas no paramétricas, como la prueba U de Mann-Whitney, no asumen una distribución normal o continua. Sin embargo, hay preocupaciones acerca de una menor capacidad de detectar una diferencia cuando uno realmente existe.
¿Cuál es la mejor opción? Esta es una decisión real que tienes que hacerte cuando vas a hacer un análisis de los datos de tu encuesta cuando utilizaste Likert.
A través de los años, una serie de estudios que han tratado de responder a esta pregunta. Sin embargo, han tendido a mirar un número limitado de distribuciones potenciales para los datos Likert, lo que hace que la generalización de los resultados a sufrir.
Gracias a los aumentos en la potencia de la computación, los estudios de simulación ahora pueden evaluar a fondo una amplia gama de distribuciones.
Los investigadores identificaron un conjunto diverso de 14 distribuciones que son representativas de los datos reales de Likert. El programa informático dibujó pares independientes de muestras para probar todas las combinaciones posibles de las 14 distribuciones.
En total, se generaron 10.000 muestras aleatorias para cada una de las 98 combinaciones de distribución. Los pares de muestras se analizan utilizando tanto la prueba t de dos muestras y la prueba de Mann-Whitney para comparar la eficacia de cada prueba. El estudio también evaluó diferentes tamaños de muestra.
Los resultados muestran que para todos los pares de distribuciones las tasas de error Tipo I (falso positivo) son muy cercanas a las cantidades objetivo. En otras palabras, si usted utiliza cualquiera de los tipos de análisis y sus resultados son estadísticamente significativos, no es necesario estar demasiado preocupado por un falso positivo.
Los resultados también muestran que para la mayoría de los pares de distribuciones, la diferencia entre el poder estadístico de las dos pruebas es trivial. En otras palabras, si realmente existe una diferencia a nivel de población, cualquiera de los análisis es igualmente probable que lo detecte.
Las preocupaciones sobre la prueba de Mann-Whitney que tienen menos poder en este contexto parecen ser infundadas.
Tengo una advertencia. Hay algunos pares de distribuciones específicas donde hay una diferencia de poder entre las dos pruebas.
Si realiza ambas pruebas en los mismos datos y no están de acuerdo (uno es significativo y el otro no lo es), puede consultar una tabla del artículo para determinar si una diferencia en el poder estadístico podría ser un problema. Esta diferencia de poder afecta sólo a una pequeña minoría de los casos.
En general, la elección entre los dos análisis es lazo. Si necesita comparar dos grupos de datos de Likert de cinco puntos, normalmente no importa qué análisis utilice.
Ambas pruebas proporcionan casi siempre la misma protección contra falsos negativos y siempre proporcionan la misma protección contra falsos positivos. Estos patrones son válidos para tamaños de muestra de 10, 30 y 200 por grupo.
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La encuesta con escala de Likert es un método universal de recopilación de datos o información, lo que significa que es fácil de entender y responder. Esta es una pregunta esencial para medir la opinión o actitud de un encuestado hacia un tema determinado, así que será de gran ayuda en tu próxima investigación.
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