Para saber o que é a escala Likert é preciso antes entender que trata-se de uma escala unidimensional utilizada para coletar as atitudes e opiniões dos respondentes. Esta escala é freqüentemente usada para compreender as classificações dos respondentes e os níveis de concordância com o tema em questão. Diferentes variações da escala Likert são focalizadas diretamente na medição das atitudes das pessoas, como a escala Guttman, Bogardus, Thurstone, etc.
Um exemplo da Escala Likert é se uma organização gostaria de coletar feedback sobre um produto de um respondente, eles poderiam implementar uma pergunta da Escala Likert na forma de uma pergunta dicotômica de opção enquadrada como “O produto foi uma boa compra” com as opções listadas como concordando ou discordando. A outra forma de enquadrar esta pergunta é “Por favor, indique seu nível de satisfação com os produtos” e as opções variando de muito insatisfeito a muito satisfeito.
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O que é escala Likert?
O psicólogo Rensis Likert estabeleceu uma distinção entre uma escala que se materializa a partir de uma coleção de respostas a um grupo de itens (podem ser 8 ou mais), e as respostas são medidas em uma faixa de valores. Tecnicamente, uma Escala Likert faz referência à última mencionada. A diferença entre estes dois conceitos tem a ver com a distinção que o Likert fez entre o fenômeno que está sendo investigado e as variáveis dos meios de captura.
A Escala Likert é uma escala psicométrica utilizada principalmente em pesquisas de mercado para compreender as opiniões e atitudes de um consumidor em relação a uma marca, produto ou mercado alvo. Ela serve às organizações para fazer medições e saber sobre o grau de conformidade de uma pessoa ou respondente em relação a uma determinada sentença afirmativa ou negativa.
Ao responder a um item da Escala Likert, o usuário responde especificamente com base em seu nível de concordância ou desacordo. As escalas de freqüência com o Likert implementam formatos fixos de resposta para medir atitudes e opiniões. Estas escalas permitem determinar o nível de concordância ou desacordo dos respondentes. A escala Likert assume que a força e a intensidade da experiência são lineares, portanto vai de um acordo total para um desacordo total, assumindo que as atitudes podem ser medidas.
As respostas podem ser oferecidas em diferentes níveis de medição, permitindo escalas de 2, 4, 5, 6, 7, 8 ou 9 elementos previamente configurados. Na maioria dos casos, é melhor ter um elemento neutro para aqueles usuários que não concordam nem discordam.
Tipos de escalas de Likert
A escala likert se tornou a favorita entre os pesquisadores para coletar opiniões sobre a satisfação do cliente ou satisfação dos funcionários. Esta escala pode ser dividida principalmente em dois tipos principais:
- Escala Likert par
- Escala Likert ímpar
Escala de Likert par
Caso o pesquisador pretenda obter um feedback extremo sem fornecer uma opção neutra.
- Escala de concordância Likert de 2 pontos: A pergunta mais fácil de usar da escala Likert que tem apenas duas opções de resposta.
- Escala Likert de 4 pontos de importância: Este tipo de escala Likert permite que os pesquisadores incluam 4 opções extremas sem a provisão de uma opção neutra. Aqui os vários graus de importância são representados em uma escala de 4 pontos da Likert.
- Probabilidade de recomendação com 8 pontos: Esta é uma variação da escala Likert de 4 pontos previamente explicada, sendo a única diferença, esta escala tem 8 opções para coletar feedback sobre a probabilidade de recomendação.
Escala Likert ímpar
Caso o pesquisador pretenda dar aos respondentes a opção de responder de forma neutra, a escala será considerada como Escala de Likert ímpar.
- Escala Likert de 5 pontos: Com 5 opções de resposta, esta pergunta ímpar da escala Likert é usada para coletar informações sobre um tópico, incluindo uma opção de resposta neutra para os respondentes selecionarem caso não queiram responder a partir das escolhas extremas.
- Escala Likert de 7 pontos: Com 7 opções de resposta, esta pergunta ímpar da escala Likert é usada para coletar informações sobre um tópico, incluindo uma opção de resposta neutra para os respondentes selecionarem caso não queiram responder a partir das escolhas extremas.
- Escala Likert de 9 pontos: Com 9 opções de resposta, esta pergunta ímpar da escala Likert é usada para coletar informações sobre um tópico, incluindo uma opção de resposta neutra para os respondentes selecionarem caso não queiram responder a partir das escolhas extremas.
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Características da Escala Likert
A escala Likert surgiu em 1932 sob a forma da escala de 5 pontos que, hoje em dia, é amplamente utilizada. Estas escalas variam desde um grupo de tópicos genéricos até os mais específicos que pedem às pessoas que indiquem o quanto concordam ou discordam, aprovam ou desaprovam, ou acreditam que é verdadeiro ou falso. Algumas das principais características da escala likert, são:
- Pergunta Matriz: As perguntas em escala de Likert são geralmente perguntas de estilo Matriz que têm no mínimo duas ou três categorias mensuráveis.
- Respostas relacionadas: Os itens devem ser facilmente relacionados às respostas na frase, independentemente de a relação entre item e frase ser evidente.
- Tipo de escala: Os itens devem sempre ter duas posições extremas, bem como um item intermediário que serve como graduação entre os extremos.
- Número de opções de resposta: É importante mencionar que embora a escala Likert mais comum seja a de 5 itens, o uso de mais itens ajuda a gerar maior precisão nos resultados.
- Aumento da confiabilidade da escala: As extremidades da escala são frequentemente aumentadas para criar uma escala de sete pontos, adicionando “muito” ao topo e à base das escalas de cinco pontos. Tem sido demonstrado que a escala de sete pontos atinge os limites superiores da confiabilidade da escala.
- Usando escalas largas: Como regra geral, a Likert e outros recomendam que seja melhor usar uma escala o mais ampla possível. Sempre se pode colapsar as respostas em grupos concisos, se apropriado, para análise.
- Ausência de uma opção neutra: Ao considerar estes detalhes, as escalas são às vezes reduzidas a um número par de categorias (geralmente quatro) para eliminar a opção “neutra” em uma escala de pesquisa de “escolha forçada”.
- Variável intrínseca: O registro primário Likert afirma claramente que poderia haver uma variável intrínseca cujo valor marca os feedbacks ou atitudes dos respondentes e esta variável subjacente é o nível de intervalo, na melhor das hipóteses.
- Escalas confiáveis: Os itens da escala devem ser sempre seguros e confiáveis. Para obter confiabilidade, às vezes é necessário sacrificar a precisão da escala.
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Dados e análises da escala Likert
As pesquisas são constantemente utilizadas para medir a qualidade. Por exemplo, as pesquisas podem ser usadas para medir a percepção do cliente sobre a qualidade do produto ou o desempenho da qualidade na prestação de serviços. As escalas de Likert são um formato de classificação comum para pesquisas. Os respondentes fornecem sua opinião sobre a qualidade de um produto/serviço de alto a baixo ou melhor a pior, usando dois, quatro, cinco ou sete níveis.
Os pesquisadores e auditores geralmente agrupam os dados coletados em uma hierarquia de quatro níveis de medição fundamentais – níveis de medição nominal, ordinal, de intervalo e de proporção:
- Dados nominais: Dados nos quais as respostas são classificadas em variáveis não precisam necessariamente ter um dado quantitativo ou uma ordem é chamada de dados nominais.
- Dados ordinais: Dados nos quais é possível classificar ou classificar as respostas, mas não é possível medir a distância é chamado de dados ordinais.
- Dados de intervalo: Em geral, dados inteiros nos quais podem ser feitas medições de ordens e distâncias são chamados de dados de intervalo.
- Proporção de dados: Os dados de proporção são semelhantes aos dados de intervalo, sendo a única diferença uma proporção igual e definitiva entre cada dado e o “zero” absoluto sendo tratado como um ponto de origem.
A análise de dados utilizando dados nominais, de intervalo e de relação é geralmente simples e transparente. Os dados ordinais analisam os dados particularmente em relação ao Likert ou outras escalas nas pesquisas. Este não é um problema novo. A eficácia do tratamento de dados ordinais como dados de intervalo continua a ser discutível na análise de pesquisas de uma variedade de campos aplicados. Alguns dos principais pontos a ter em mente são:
- Testes estatísticos: A principal razão pela qual os dados ordinais são às vezes tratados como dados intervalados é a alegação de que os testes estatísticos paramétricos são mais poderosos do que as alternativas não paramétricas. Além disso, as inferências dos testes paramétricos são fáceis de interpretar e fornecem mais informações do que as alternativas não paramétricas.
- Concentração em escalas likert: Entretanto, o tratamento de dados ordinais como dados de intervalo sem examinar os valores do conjunto de dados e os objetivos da análise pode induzir em erro e apresentar erroneamente os resultados de uma pesquisa. Para analisar adequadamente os dados escalares, é preferível considerar os dados ordinais como dados de intervalo e concentrar-se nas escalas Likert.
- Mediana ou intervalo para inspecionar os dados: Uma diretriz universal sugere que a média e o desvio padrão são parâmetros sem base para estatísticas detalhadas quando os dados estão em escalas ordinais, assim como qualquer análise paramétrica baseada na distribuição normal. O teste não paramétrico é feito com base na mediana ou faixa apropriada para inspecionar os dados.
- Medição contínua: Os modelos Kruskall-Wallis podem fornecer resultados similares como uma análise de variância, mas com base nos intervalos e não nos meios de resposta. Uma vez que estas escalas são representativas de uma medição subjacente continua, uma recomendação é analisá-las como dados de intervalo como um piloto antes de coletar a medição contínua.
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Melhores práticas para a análise dos resultados da escala Likert
As escalas de cinco pontos Likert são comumente associadas a pesquisas e são utilizadas em uma grande variedade de ambientes. Se uma pessoa se deparou com a escala Likert em caso de opções como – concordar totalmente, concordar, discordar ou discordar, discordar ou discordar fortemente, são perguntadas sobre um tópico em particular.
Como os dados do elemento Likert são discretos, ordinais e de escopo limitado, tem havido uma longa disputa sobre a forma mais válida de analisar os dados Likert. A opção fundamental é entre testes paramétricos e não paramétricos. As vantagens e desvantagens para cada tipo de teste são geralmente descritas como a seguir:
- Os testes paramétricos assumem uma divisão normal e ininterrupta.
- Os testes não paramétricos não assumem uma divisão normal ou ininterrupta. Entretanto, há preocupações sobre uma menor capacidade de detectar uma diferença quando ela realmente existe.
Qual é a melhor opção? Esta é uma decisão real que um pesquisador tem que tomar quando decide analisar as informações recebidas de uma pesquisa onde foram feitas perguntas sobre a Escala Likert.
- Ao longo dos anos, uma série de estudos que tentaram responder a esta pergunta. No entanto, eles se inclinaram a olhar para um número limitado de distribuições potenciais de dados do Likert, o que causa o sofrimento da generalização dos resultados. Graças ao aumento do poder da computação, os estudos de simulação podem agora avaliar minuciosamente uma ampla gama de distribuições.
- Os pesquisadores identificaram um conjunto diversificado de 14 distribuições que são representativas dos dados reais do Likert. O programa de computador extraiu pares de amostras auto-suficientes para testar todas as combinações possíveis das 14 distribuições.
- No total, foram geradas 10.000 amostras aleatórias para cada uma das 98 combinações de distribuição. Os pares de amostras são analisados usando o teste t de duas amostras e o teste Mann-Whitney para comparar a eficácia de cada teste. O estudo também avaliou diferentes tamanhos de amostras.
- Os resultados mostram que para todos os pares de distribuições as taxas de erro do Tipo I (falso positivo) estão muito próximas das quantidades alvo. Em outras palavras, se uma organização utiliza qualquer uma das análises e os resultados são estatisticamente significativos, ela não precisa se preocupar muito com um falso positivo.
- Os resultados também mostram que, para a maioria dos pares de distribuições, a diferença entre o poder dos dois testes é trivial. Em outras palavras, se realmente existe uma diferença no nível da população, qualquer uma das análises tem a mesma probabilidade de detectá-la.
- Há alguns pares de distribuições específicas onde há uma diferença de poder entre os dois testes. Se uma organização realiza os dois testes nos mesmos dados e não concorda (um é significativo e o outro não), esta diferença de poder afeta apenas uma pequena minoria de casos.
- Em geral, a escolha entre as duas análises é um loop. Se uma organização precisa comparar dois grupos de dados Likert de cinco pontos, geralmente não importa qual método de análise é usado.
- Ambos, testes paramétricos e não paramétricos, fornecem consistentemente a mesma segurança contra negativos falazes e também fornecem a mesma segurança contra positivos falazes. Estes padrões são válidos para tamanhos de amostra de 10, 30 e 200 por grupo.
Vantagens da Escala Likert
Há vantagens de se utilizar uma Escala Likert em uma pesquisa de mercado. Elas são:
- Facilidade de implementação: Esta escala universalmente aceita pode ser facilmente compreendida e aplicada a várias pesquisas de satisfação do cliente ou de satisfação dos funcionários.
- Opções de resposta quantificáveis: Quantificar itens Likert que não têm relação clara com a expressão e conduzir análise estatística sobre os resultados recebidos.
- Analisar a classificação das opiniões: Pode haver uma amostra que tenha opiniões variadas sobre um determinado tópico. A escala Likert oferece uma classificação da opinião dessas pessoas pesquisadas.
- Simples de responder: Os respondentes podem compreender a intenção desta escala e responder facilmente à pergunta.
Desvantagens da Escala Likert
Há também algumas desvantagens da Escala Likert. Elas são:
- Falta de provas científicas: Há estudos científicos que indicam que existe um viés na escala, já que as respostas positivas sempre superam as negativas.
- Escopo do viés: Há também estudos que provam que os respondentes tendem a responder “de acordo”, já que isso implica menos esforço mental no momento de responder a uma pesquisa on-line.
- É difícil avaliar com precisão os resultados: Dificuldade em estabelecer precisão com a quantidade de respostas positivas e negativas.
O que é escala Likert em uma pesquisa? Como usar?
A pesquisa em escala de Likert é uma técnica abrangente para medir o feedback e as informações, o que facilita significativamente a compreensão e a resposta. Esta é uma questão crítica para medir a opinião ou atitude de um respondente em relação a um tópico específico, portanto, será de grande ajuda na próxima etapa de uma investigação.
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