Scala Likert în cercetare: Un ghid practic pentru design, tipuri și analiză

Majoritatea persoanelor care utilizează scalele Likert în cercetare nu au fost niciodată învățate să le proiecteze sau să le analizeze corect. Acest ghid prezintă ce măsoară de fapt scalele Likert, cum să alegi tipul potrivit, cum să proiectezi elemente care produc date clare și ce teste statistice se aplică, astfel încât următorul tău sondaj să îți ofere rezultate pe baza cărora poți acționa.

Indiferent dacă sunteți un profesionist în L&D care proiectează evaluări de training, un manager de resurse umane care realizează sondaje de implicare sau un cercetător în științe sociale, principiile de aici se aplică.

Vom analiza ce măsoară de fapt o scală Likert, diferitele tipuri din care puteți alege, cum să concepeți întrebări eficiente pe scala Likert, cum să analizați datele rezultate și capcanele comune care întâmpină chiar și cercetătorii experimentați.

Ce este o scală Likert?

O scală Likert este un instrument psihometric utilizat în chestionare și sondaje pentru a măsura atitudini, opinii, percepții și comportamente. În loc să pună o simplă întrebare de tip da/nu, aceasta permite respondenților să exprime intensitatea sentimentelor lor de-a lungul unui spectru gradat.

Fiecare scală Likert este alcătuită din mai multe afirmații individuale numite itemi Likert. Un respondent citește fiecare afirmație și selectează dintr-un set de opțiuni de răspuns ordonate, de obicei variind de la o poziție puternic negativă, printr-un punct de mijloc neutru, până la o poziție puternic pozitivă.

De exemplu, o scală de acord în cinci puncte arată astfel:

Principiul cheie din spatele metodologiei originale a lui Likert este că scorul final este un compozit. Nu analizați un singur element separat. În schimb, însumați sau calculați media răspunsurilor pentru mai mulți itemi corelați pentru a produce un scor pe scală care reflectă atitudinea subiacentă măsurată.

Scală Likert vs. item Likert: Această distincție contează. O singură întrebare cu un format de răspuns în cinci puncte este un item Likert. O scală Likert este setul complet de itemi corelați (de obicei patru până la zece) concepuți pentru a măsura un construct. Mulți cercetători folosesc acești termeni interschimbabil, dar, din punct de vedere tehnic, scala este măsura agregată.

Tipuri de scale Likert

Alegerea tipului potrivit de scală Likert depinde de ceea ce măsurați și de câtă nuanță aveți nevoie de la respondenți.

Scale unipolare vs. bipolare

Cântare unipolare măsoară o dimensiune de la zero la un extrem. Acestea funcționează bine atunci când vrei să evaluezi cât de mult există dintr-o singură calitate. Exemplele includ „deloc mulțumit” până la „extrem de mulțumit” sau „niciodată” până la „întotdeauna”.

Cântece bipolare Măsoară două constructe opuse cu un punct de mijloc neutru. Formatul clasic de acord/dezacord este bipolar deoarece se întinde de la un dezacord puternic, trecând prin neutralitate și ajungând la un acord puternic. Acestea sunt ideale atunci când trebuie să surprinzi atât poziții pozitive, cât și negative asupra unei probleme.

Cercetările sugerează că scalele unipolare funcționează cel mai bine cu cinci puncte de răspuns, în timp ce scalele bipolare sunt cele mai precise cu șapte puncte (trei de fiecare parte a unui punct de mijloc neutru real).

Număr par vs. impar de puncte

Cântare cu numere impare (3, 5 sau 7 puncte) includ o opțiune neutră la mijloc. Versiunile cu cinci și șapte puncte sunt cele mai frecvent utilizate în cercetările publicate. Includerea punctului de mijloc permite respondenților care nu au nicio opinie să o exprime sincer, în loc să fie forțați să aleagă o tabără.

Cântare cu numere par (4, 6 sau 8 puncte) eliminați complet opțiunea neutră. Această abordare de tip „alegere forțată” este utilă atunci când aveți nevoie în mod specific ca respondenții să încline într-o direcție sau alta, cum ar fi în cazul feedback-ului privind produsele, unde un răspuns neutru nu este acționabil.

Câte puncte ar trebui să folosești?

Aceasta este una dintre cele mai dezbătute întrebări în conceperea sondajelor. Iată ce ne spune cercetarea:

• Cinci până la șapte puncte oferă, în general, cel mai bun echilibru între fiabilitate, sensibilitate și ușurința respondentului. Studiile au constatat că fiabilitatea se îmbunătățește pe măsură ce se trece de la două la cinci puncte, dar prezintă randamente descrescătoare după șapte.
• Mai puțin de cinci puncte reduce granularitatea datelor și poate ascunde diferențele semnificative dintre respondenți.
• Mai mult de șapte puncte adaugă o povară cognitivă fără a îmbunătăți semnificativ calitatea datelor. Respondenții încep să aibă dificultăți în a distinge între opțiunile adiacente.
• Respondenți mobili și sondaje scurte Beneficiați de cinci puncte etichetate pentru răspunsuri mai clare și mai rapide.

În practică: se folosește implicit o scală de cinci puncte pentru majoritatea aplicațiilor și se trece la șapte puncte atunci când este nevoie de distincții mai fine sau când se măsoară constructe bipolare.

Dimensiuni comune la scară

Scalele Likert nu se limitează la acord. Iată cele mai frecvent utilizate dimensiuni de răspuns în cercetare:

De ce este importantă scala Likert în cercetare

Scara Likert a rămas instrumentul dominant de măsurare a sondajelor timp de peste 90 de ani, din mai multe motive practice.

Avantaje

Standardizare și comparabilitate. Fiecare respondent răspunde la același set de elemente în același format, ceea ce simplifică compararea datelor între indivizi, grupuri și perioade de timp. Această consecvență este esențială pentru studiile longitudinale și cercetarea interculturală.

Cuantifică experiența subiectivă. Atitudinile și opiniile sunt în mod inerent abstracte. Formatul Likert transformă aceste sentimente subiective în date numerice care pot fi analizate statistic, permițând cercetătorilor să identifice tipare, corelații și diferențe semnificative.

Echilibrează profunzimea cu eficiența. Comparativ cu întrebările deschise, itemii Likert sunt mai rapid de completat pentru respondenți și mai ușor de analizat pentru cercetători. Comparativ cu întrebările binare de tip da/nu, acestea surprind mult mai multe nuanțe despre intensitatea poziției respondentului.

Fiabilitate ridicată atunci când este bine proiectată. Scalele Likert cu mai multe itemi care măsoară același construct tind să producă rezultate fiabile. Atunci când agregați răspunsuri la mai multe itemi corelați, reduceți impactul oricărui răspuns aberant sau al unei distrageri momentane.

Flexibilitate. Formatul se adaptează practic oricărui domeniu de cercetare: satisfacția pacienților în domeniul sănătății, implicarea angajaților în resurse umane, evaluările cursurilor studenților în educație, percepția mărcii în marketing și sondajele de opinie publică în științe politice.

Dezavantaje și prejudecăți comune

Niciun instrument de măsurare nu este perfect, iar înțelegerea limitelor scalelor Likert este la fel de importantă ca și cunoașterea punctelor lor forte.

Tendința de acceptare. Unii respondenți tind să fie de acord cu afirmațiile, indiferent de conținut. Acest lucru este problematic în special atunci când toți itemii sunt formulați în aceeași direcție. Includerea itemilor codificați invers (unde acordul indică o poziție negativă) ajută la detectarea și reducerea acestei prejudecăți.

Tendința centrală de tendință. Mulți respondenți evită opțiunile extreme și își grupează răspunsurile în jurul mediei scalei. Acest lucru comprimă gama de date pe care le colectați și poate masca diferențele reale de opinie.

Prejudecata de dezirabilitate socială. Când subiectele chestionarelor sunt sensibile (cultura la locul de muncă, comportamentele personale legate de sănătate, opiniile politice), respondenții pot selecta răspunsuri pe care le consideră mai acceptabile din punct de vedere social, decât adevărate. Administrarea anonimă ajută la atenuarea acestei situații.

Date ordinale, nu de interval. Strict vorbind, distanța dintre „dezacord total” și „dezacord total” poate să nu fie egală cu distanța dintre „acord” și „acord total”. Aceasta este sursa îndelungatei dezbateri statistice despre posibilitatea de a utiliza teste parametrice (cum ar fi testele t și ANOVA) pe date Likert. Vom acoperi acest aspect mai detaliat în secțiunea de analiză de mai jos.

Presupune un spectru de atitudini liniar. Scalele Likert presupun că atitudinile există pe un continuum linear de la negativ la pozitiv. În realitate, unele atitudini sunt mai complexe și multidimensionale decât poate surprinde o singură scală.

Cum să concepi întrebări eficiente pe scala Likert

Datele bune încep cu întrebări bune. Aceste principii de design se aplică oricărui sondaj bazat pe Likert.

1. Începeți cu obiective de cercetare clare

Înainte de a scrie un singur element, definește exact ce construct măsori și ce decizii vor lua datele. O scală Likert care măsoară „satisfacția clienților față de integrare” necesită elemente diferite față de una care măsoară „încrederea angajaților în leadership”.

2. Scrieți elemente clare și lipsite de ambiguitate

Fiecare afirmație ar trebui să abordeze o singură idee. Evitați întrebările cu două variante, cum ar fi „Instruirea a fost informativă și captivantă”, deoarece un respondent ar putea fi de acord cu o jumătate și nu cu cealaltă.

Alte bune practici pentru scrierea de articole:

• Folosește un limbaj simplu, cotidian. Evită jargonul, cu excepția cazului în care publicul tău este specializat.
• Păstrați afirmațiile scurte. Încercați să nu aveți mai puțin de 20 de cuvinte per element.
• Evitați limbajul indictiv care îi îndrumă pe respondenți către un anumit răspuns.
• Nu folosiți duble negative („Nu sunt în dezacord cu...”).
• Includeți o combinație de elemente formulate pozitiv și negativ pentru a reduce prejudecata de acceptare.

3. Alegeți cu atenție etichetele de răspuns

Fiecare punct de pe scala dumneavoastră are nevoie de o etichetă clară și lipsită de ambiguitate. Cercetările arată că scalele etichetate (unde fiecare punct are o descriere în cuvinte) depășesc performanțele scalelor numerotate în ceea ce privește fiabilitatea și înțelegerea răspunsurilor respondenților.

Asigurați-vă că etichetele sunt simetrice. Pentru o scală de acord în cinci puncte, „Dezacord total, Dezacord total, Nici acord, nici dezacord total, De acord, Acord total” menține o distanță egală în concept de ambele părți ale punctului de mijloc neutru.

4. Alegeți un punct de mijloc neutru

Includerea unui punct de mijloc (cum ar fi „nici de acord, nici nu sunt de acord”) oferă respondenților o exprimare sinceră atunci când nu au nicio opinie. Excluderea acestuia obligă la o alegere direcțională. Nicio abordare nu este universal corectă; decizia corectă depinde de obiectivele cercetării.

Dacă bănuiți că respondenții ar putea alege implicit opțiunea neutră pentru a evita să gândească, luați în considerare adăugarea unei opțiuni separate „Nu știu” sau „Nu se aplică” pentru a distinge neutralitatea autentică de dezinteresare.

5. Folosește elemente codificate invers

Includerea unor itemi în care acordul indică o atitudine negativă (de exemplu, „Îmi este greu să urmez acest training”) servește două scopuri. În primul rând, îi obligă pe respondenți să citească cu atenție fiecare item, în loc să marcheze același răspuns pe tot parcursul. În al doilea rând, vă permite să verificați consecvența internă în timpul analizei, verificând dacă itemii codificați invers se corelează negativ cu itemii formulați pozitiv.

6. Test pilot cu interviuri cognitive

Înainte de a lansa un sondaj complet, testați-vă elementele cu un grup mic (cinci până la douăzeci și cinci de persoane). Rugați-i să gândească cu voce tare în timp ce răspund. Acest lucru dezvăluie formulări confuze, termeni ambigui sau opțiuni de răspuns care nu corespund modului în care oamenii gândesc de fapt despre subiect.

Cum se analizează datele pe scara Likert

Aici se împiedică mulți cercetători. Abordarea analizei depinde de tipul de itemi Likert individuali sau de scorurile agregate ale scalei Likert.

Dezbaterea ordinală versus interval

Elementele Likert individuale produc date ordinale. Categoriile de răspuns au o ordine clară de rang, dar distanța dintre ele nu este garantată matematic ca fiind egală. „Total de acord” este mai pozitiv decât „de acord”, dar este diferența dintre ele aceeași ca între „dezacord” și „dezacord total”? Nu există nicio modalitate de a fi siguri.

Gândește-te la date ordinare ca la pozițiile de sosire într-o cursă: știi că primul a ajuns înaintea celui de-al doilea, dar nu poți presupune că decalajul dintre primul și al doilea este egal cu decalajul dintre al doilea și al treilea. Scorurile scalei Likert compozite se apropie mai mult de o distanță măsurată, mai mult de datele de cronometrare decât de pozițiile de sosire.

Totuși, atunci când agregați mai mulți itemi într-un scor compozit pe scală, mulți cercetători tratează datele rezultate ca fiind aproximativ pe intervale. Această poziție are un sprijin puternic în literatura de specialitate. Cercetările efectuate de Geoff Norman și alții au arătat că testele parametrice (teste t, ANOVA, corelații Pearson) sunt suficient de robuste pentru a produce rezultate valide cu date de pe scală Likert, chiar și atunci când ipoteza intervalului egal este oarecum încălcată.

În practică: pentru itemii individuali, se recomandă utilizarea metodelor neparametrice. Pentru scorurile agregate ale scalelor obținute din instrumente cu itemi multipli bine concepute, testele parametrice sunt în general acceptabile.

Statisticile descriptive

Pentru elementele Likert individuale, raportați mod (cel mai frecvent răspuns) și distribuția frecvenței (procentul respondenților din fiecare categorie). Diagramele cu bare sunt cea mai clară modalitate de a vizualiza răspunsurile la un singur element.

Pentru scorurile agregate ale scalei, puteți raporta însemna și deviație standard pentru a rezuma tendința centrală și dispersia.

Statistici deduse

Testare de fiabilitate

Înainte de a trage concluzii pe baza scalei, verificați consistența sa internă folosind coeficientul alfa Cronbach. O valoare peste 0.70 este în general acceptabilă, iar peste 0.80 este considerată foarte bună. Dacă un singur element are o corelație corectată element-total sub 0.30, luați în considerare eliminarea acestuia, deoarece este posibil să nu măsoare același construct ca și ceilalți itemi.

Verificări de valabilitate

Validitatea conținutului asigură că elementele dumneavoastră acoperă întreaga gamă a construcției. Consultați experți în domeniu în timpul fazei de proiectare.

Validitatea constructului poate fi evaluată prin analiză factorială, care confirmă dacă itemii dumneavoastră se încadrează în dimensiunile teoretice așteptate.

Validitatea criteriului compară scorurile scalei tale cu o măsură stabilită a aceluiași construct. O corelație puternică între cele două susține validitatea.

Aplicații în lumea reală ale scalelor Likert

Cercetare academica

În cercetarea educațională, scalele Likert măsoară în mod obișnuit implicarea elevilor, autoeficacitatea și atitudinile față de învățare. Un instrument tipic ar putea include 15 până la 20 de itemi care măsoară diferite fațete ale motivației academice, agregate în scoruri la subscală.

Farmaceutice

Sondajele privind satisfacția pacienților, evaluările eficacității tratamentelor și măsurătorile calității vieții utilizează frecvent formate Likert. Scala de utilizare a sistemului (SUS), de exemplu, este un instrument Likert cu zece itemi bine-cunoscut, utilizat pentru a evalua utilizabilitatea sistemelor de informații medicale și a dispozitivelor medicale.

Implicarea angajaților

Organizațiile folosesc chestionare puls bazate pe Likert pentru a urmări satisfacția angajaților, siguranța psihologică și angajamentul organizațional în timp. Formatul standardizat facilitează compararea rezultatelor între departamente și trimestre.

de cercetare de piață

Studiile privind percepția mărcilor, sondajele privind experiența clienților și instrumentele de feedback privind produsele se bazează în mare măsură pe scalele Likert. Net Promoter Score (NPS), deși din punct de vedere tehnic este un format diferit, are aceeași bază conceptuală de măsurare a sentimentului pe un spectru gradat.

Feedback live al publicului

Aici apar cele mai puternice aplicații. Atunci când desfășurați o sesiune de instruire, un atelier sau o prezentare la o conferință, colectarea de feedback pe scara Likert în timp real vă permite să evaluați înțelegerea și satisfacția publicului pe măsură ce sesiunea se desfășoară, în loc să vă bazați pe amintirile ulterioare evenimentului.

AhaSlides, o platformă multifuncțională pentru sondaje live, scale de evaluare, întrebări și răspunsuri, nori de cuvinte și chestionare, face acest lucru practic permițând prezentatorilor să integreze întrebări de evaluare pe scara Likert direct în prezentările live, răspunsurile fiind vizualizate instantaneu. Nu este nevoie de un instrument separat pentru sondaje.

greseli comune pentru a evita

Folosirea unui singur element ca „scală”. O singură întrebare nu constituie o scală Likert. Itemii individuali sunt mai susceptibili la erori de măsurare și efecte de context. Folosiți cel puțin patru până la șase itemi per construct pentru o măsurare fiabilă.

Ignorând diferența dintre itemii Likert și scalele Likert. Analizarea elementelor individuale cu statistici parametrice (de exemplu, calcularea mediei unei singure întrebări de cinci puncte) este inadecvată din punct de vedere tehnic. Rezervați aceste metode pentru scoruri agregate pentru mai multe elemente.

Tratând toate numerele ca fiind egale. Atribuirea valorilor de la 1 la 5 opțiunilor de răspuns nu transformă automat datele la nivel de interval. Fiți transparenți în secțiunea de metode cu privire la modul în care tratați datele și de ce.

Neglijarea codării inverse. Dacă toate elementele tale indică în aceeași direcție, nu poți distinge acordul autentic de prejudecata de asumare.

Complicarea excesivă a scalei. O scală în zece puncte cu puncte medii neetichetate creează confuzie și nu îmbunătățește semnificativ calitatea datelor față de o versiune bine concepută în cinci sau șapte puncte.

‍