La escala Likert, desarrollada por Rensis Likert, es una de las variaciones más utilizadas de la escala de calificación sumada en la investigación de ciencias sociales y educativas.
La importancia de Escala Likert en Investigación es innegable, especialmente cuando se trata de medir actitudes, opiniones, comportamientos y preferencias.
En este artículo, profundizaremos en el significado de la escala Likert en la investigación, así como en cuándo y cómo utilizarla mejor en la investigación, ya sea cualitativa o cuantitativa.
Resumen
| ¿Quién inventó la escala Likert? | Rensis Likert |
| ¿Cuándo surgió la escala Likert? | 1932 |
| ¿Qué es una escala Likert típica en investigación? | Escala ordinal de 5 o 7 puntos |
Índice:
- ¿Qué es la escala Likert en la investigación?
- ¿Cuáles son los tipos de escala Likert en la investigación?
- ¿Cuál es la importancia de la escala Likert en la investigación?
- Cómo utilizar la escala Likert en la investigación
- Puntos clave
¿Qué es la escala Likert en la investigación?
La escala Likert lleva el nombre de su creador, Rensis Likert, quien la desarrolló en 1932. En la investigación por encuestas, es el tipo más común de escala de medición, que se utiliza para medir actitudes, valores y opiniones, para una situación real o hipotética bajo estudiar.
Un principio básico de la metodología de medición de la escala Likert es que las puntuaciones obtenidas por una escala Likert son puntuaciones compuestas (sumas) que emanan de las respuestas de un individuo a los múltiples ítems de la escala. Por ejemplo, se pide a los participantes que muestren su nivel de acuerdo (desde totalmente en desacuerdo hasta totalmente de acuerdo) con la afirmación (ítems) dada en una escala métrica.
La escala Likert versus el ítem Likert
Es común ver a las personas confundirse entre los términos escala Likert y ítem Likert. Cada escala Likert contiene varios ítems Likert.
- Un ítem Likert es una afirmación o pregunta individual que se le pide al encuestado que evalúe en una encuesta.
- Los ítems Likert suelen ofrecer a los participantes la posibilidad de elegir entre cinco y siete opciones clasificadas, siendo la opción intermedia la neutral, por ejemplo, desde “Extremadamente insatisfecho” hasta “Extremadamente satisfecho”.
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¿Cuáles son los tipos de escala Likert en la investigación?
En general, las preguntas tipo Likert pueden consistir en escalas unipolares o bipolares.
- Escalas Likert unipolares medir una sola dimensión. Son muy adecuados para evaluar en qué medida los encuestados respaldan un punto de vista o actitud particular. Por ejemplo, las frecuencias o probabilidades se miden mediante escalas que utilizan nunca/siempre, nada probable/muy probable, etc.; todos son unipolares.
- Escalas Likert bipolares Miden dos constructos opuestos, como la satisfacción y la insatisfacción. Las opciones de respuesta están dispuestas en un continuo que va de positivo a negativo, con una opción neutral en el medio. A menudo se emplean para evaluar el equilibrio entre sentimientos positivos y negativos hacia un tema en particular. Por ejemplo, acuerdo/desacuerdo, satisfacción/insatisfacción y bien/malo son conceptos bipolares.
| Ejemplo de escala unipolar | Ejemplo de escala bipolar |
| ○ Totalmente de acuerdo ○ Algo de acuerdo ○ Moderadamente de acuerdo ○ Nada de acuerdo | ○ Totalmente de acuerdo ○ Algo de acuerdo ○ Ni de acuerdo ni en desacuerdo ○ Algo en desacuerdo ○ Totalmente en desacuerdo |
Además de estos dos tipos principales, existen dos tipos de opciones de respuesta en la escala Likert:
- Escalas Likert impares tener un número impar de opciones de respuesta, como 3, 5 o 7. Las preguntas de escala Likert impares tienen una opción neutral en las respuestas de respuesta.
- Incluso escalas Likert tener un número par de opciones de respuesta, como 4 o 6. Esto se hace para obligar a los encuestados a adoptar una posición, ya sea a favor o en contra de la afirmación.
¿Cuál es la importancia de la escala Likert en la investigación?
La escala Likert es fácil de usar y comprender, y es relativamente confiable y válida. Esto lo convierte en una opción popular para investigadores en una variedad de campos, incluidos la psicología, la sociología, la educación y el marketing.
¿Por qué la escala Likert es la escala preferida en la investigación? A continuación se presentan algunas razones por las que la escala Likert se utiliza ampliamente:
- Las actitudes influyen en los comportamientos, pero no pueden observarse instantáneamente, deben asumirse a través de las diversas acciones o pronunciamientos de una persona. Es por esto que los cuestionarios en escala Likert abordan diferentes aspectos de la actitud.
- Las escalas Likert ofrecen un formato estandarizado para recopilar respuestas, lo que garantiza que todos los encuestados respondan el mismo conjunto de preguntas de la misma manera. Esta estandarización mejora la confiabilidad y comparabilidad de los datos.
- Las escalas Likert son eficientes para recopilar un gran volumen de datos de una gran cantidad de encuestados, lo que las hace adecuadas para la investigación por encuestas.
Cómo utilizar la escala Likert en la investigación
La eficacia de la escala Likert en la investigación está influenciada por varios factores. A continuación se ofrecen algunos consejos que le ayudarán a diseñar un cuestionario con escala Likert:
#1. Objetivos de un cuestionario
Cualquier cuestionario tiene tres objetivos específicos. Es necesario comenzar el diseño del cuestionario con preguntas de investigación clave que se pretende responder.
#2. Cuida el diseño de las preguntas
Es crucial diseñar las preguntas para superar la incapacidad y la falta de voluntad del encuestado para responder.
- ¿Está informado el encuestado?
- Si no es probable que los encuestados estén informados, se deben hacer preguntas filtrantes que midan la familiaridad, el uso del producto y las experiencias pasadas antes de las preguntas sobre los temas en sí.
- ¿Puede recordar el encuestado?
- Evite errores de omisión, limitación y creación.
- Las preguntas que no proporcionan pistas al encuestado pueden subestimar la ocurrencia real de un evento.
- ¿Puede el encuestado expresarse?
- Minimizar el esfuerzo requerido de los encuestados.
- ¿Es apropiado el contexto en el que se formulan las preguntas?
- Haga que la solicitud de información parezca legítima.
- Si la información es sensible:
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#3. Elija el texto de la pregunta
Para preguntas bien escritas, ofrecemos las siguientes pautas:
- definir el problema
- usa palabras comunes
- usa palabras inequívocas
- evitar preguntas capciosas
- evitar alternativas implícitas
- evitar suposiciones implícitas
- evitar generalizaciones y estimaciones
- Utilice declaraciones positivas y negativas.
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#4. Elija las opciones de respuesta de la escala Likert
Decide si utilizarás Bipolar o Unipolar, una escala Likert par o impar, dependiendo de si quieres incluir una opción neutral o de punto medio.
Debe consultar los elementos y constructos de medición disponibles que ya han sido desarrollados y reconocidos por investigadores anteriores. Especialmente cuando se trata de investigación académica con estándares estrictos.
Puntos clave
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Preguntas frecuentes
¿Cómo analizar datos de la escala Likert en la investigación?
Existen varias técnicas estadísticas que se pueden utilizar para analizar los datos de la escala Likert. Los análisis comunes incluyen el cálculo de estadísticas descriptivas (p. ej., medias, medianas), la realización de pruebas inferenciales (p. ej., pruebas t, ANOVA) y la exploración de relaciones (p. ej., correlaciones, análisis factorial).
¿Se pueden utilizar las escalas Likert en la investigación cualitativa?
Aunque las escalas Likert se utilizan habitualmente para investigaciones cuantitativas, también se pueden utilizar con fines cualitativos.
¿Qué tipo de medida es la escala Likert?
Una escala Likert es un tipo de escala de calificación que se utiliza para medir actitudes u opiniones. Con esta escala, se pide a los encuestados que califiquen los elementos según su nivel de acuerdo con respecto a algún tema determinado.
Ref: Academia | Libro: Investigación de mercados: una orientación aplicada, Naresh K. Malhotra, pág. 323.
