¿Qué es una escala Likert?
Definición: Una escala Likert es una escala unidimensional que los investigadores utilizan para recoger las actitudes y opiniones de los encuestados. Los investigadores suelen utilizar esta escala psicométrica para conocer las opiniones y perspectivas hacia una marca, un producto o un mercado objetivo. Hay diferentes variaciones de las escalas de Likert que se centran directamente en medir las opiniones de las personas, como la escala de Guttman, la escala de Bogardus y la escala de Thurstone. El psicólogo Rensis Likert estableció una distinción entre una escala que se materializa a partir de una colección de respuestas a un grupo de ítems (quizás 8 o más). Las respuestas se miden en un rango de valores.
Ejemplo de una escala Likert:
Por ejemplo, para recoger opiniones sobre un producto, el investigador utiliza una pregunta de la escala Likert en forma de pregunta de opción dicotómica. Enmarca la pregunta como «El producto fue una buena compra» con las opciones de acuerdo o desacuerdo. La otra forma de enmarcar esta pregunta es: «Por favor, indique su nivel de satisfacción con los productos», y las opciones van desde muy insatisfecho hasta muy satisfecho.
Cuando se responde a un ítem de la Escala Likert, el usuario responde basándose explícitamente en su nivel de acuerdo o desacuerdo. Estas escalas permiten determinar el nivel de acuerdo o desacuerdo de los encuestados. La escala Likert asume que la fuerza y la intensidad de la experiencia son lineales. Por lo tanto, va desde un completo acuerdo hasta un completo desacuerdo, asumiendo que las actitudes pueden ser medidas.
Aprenda más: Escala de Thurstone vs Guttman
Tipos de escalas de Likert con ejemplos
La escala de Likert se ha convertido en la favorita de los investigadores para recoger opiniones sobre la satisfacción de los clientes o de los empleados. Se puede dividir esta escala principalmente en dos grandes tipos:
- Escala Likert par
- Escala Likert par
Escala Likert par
Los investigadores utilizan las escalas Likert par para recoger opiniones extremas sin ofrecer una opción neutral.
- Escala Likert de 4 puntos para la importancia: Este tipo de escala Likert permite a los investigadores incluir cuatro opciones extremas sin una opción neutral. Aquí se representan los distintos grados de importancia en una escala Likert de 4 puntos.
- Escala Likert de 8 puntos de recomendación: Se trata de una variación de la escala Likert de 4 puntos anteriormente explicada, con la única diferencia de que esta escala tiene ocho opciones para recoger opiniones sobre la probabilidad de una recomendación.
- Escala Likert de 5 puntos: Con cinco opciones de respuesta, los investigadores utilizan esta pregunta de escala Likert impar para recopilar información sobre un tema incluyendo una opción de respuesta neutra para que los encuestados la seleccionen si no desean responder entre las opciones extremas.
- Escala Likert de 7 puntos: La escala Likert de 7 puntos añade dos opciones de respuesta más en los extremos de una pregunta de escala Likert de 5 puntos.
- Escala Likert de 9 puntos: Una escala Likert de 9 puntos es bastante infrecuente, pero se puede utilizar añadiendo dos opciones de respuesta más a la pregunta de escala Likert de 7 puntos.
- Respuestas relacionadas: Los ítems deben estar fácilmente relacionados con las respuestas de la frase, independientemente de que la relación entre el ítem y la frase sea evidente.
- Tipo de escala: Los ítems deben tener siempre dos posiciones extremas y una opción de respuesta intermedia que sirva de graduación entre los extremos.
- Número de opciones de respuesta: Es fundamental mencionar que aunque la escala Likert más común es la de 5 ítems, el uso de más ítems ayuda a generar mayor precisión en los resultados.
- Aumentar la fiabilidad de la escala: Los investigadores suelen aumentar los extremos de la escala para crear una escala de siete puntos añadiendo «muy» a la parte superior e inferior de las escalas de cinco puntos. La escala de siete puntos alcanza los límites superiores de la fiabilidad de la escala.
- Utilizar escalas amplias: Como regla general, Likert y otros recomiendan que es mejor utilizar una escala lo más amplia posible. Uno siempre puede colapsar las respuestas en grupos concisos, si es apropiado, para el análisis.
- Falta de una opción neutral: Al tener en cuenta estos detalles, las escalas a veces se reducen a un número par de categorías (normalmente cuatro) para eliminar la posibilidad «neutral» en una escala de encuesta de «elección forzada».
- Variable intrínseca: El registro primario de Likert establece claramente que podría haber una variable intrínseca cuyo valor marca las reacciones o actitudes de los encuestados, y esta variable subyacente es el nivel de intervalo, en el mejor de los casos.
- Datos nominales: Los datos en los que las respuestas clasificadas en variables no tienen por qué tener un dato u orden cuantitativo se denominan datos nominales.
- Datos ordinales: Los datos en los que es posible ordenar o clasificar las respuestas, pero es imposible medir la distancia se denominan datos ordinales.
- Datos de intervalo: Los datos agregados en los que se pueden realizar mediciones de órdenes y distancias se denominan datos de intervalo.
- Datos de razón: Los datos de razón son similares a los datos de intervalo. La única diferencia es una relación igual y definitiva entre cada dato y el «cero» absoluto que se trata como punto de origen.
- Pruebas estadísticas: Los investigadores a veces tratan los datos ordinales como datos de intervalo porque afirman que las pruebas estadísticas paramétricas son más potentes que las alternativas no paramétricas. Además, las inferencias de las pruebas paramétricas son fáciles de interpretar y proporcionan más información que las opciones no paramétricas.
- Concentración en las escalas de Likert: Sin embargo, el tratamiento de los datos ordinales como datos de intervalo sin examinar los valores del conjunto de datos y los objetivos del análisis puede inducir a error y tergiversar los resultados de una encuesta. Para analizar los datos escalares de forma más adecuada, los investigadores prefieren considerar los datos ordinales como datos de intervalo y concentrarse en las escalas de Likert.
- Media o rango para inspeccionar los datos: Una pauta universal sugiere que la media y la desviación estándar son parámetros sin fundamento para la estadística detallada cuando los datos están en escalas ordinales, al igual que cualquier análisis paramétrico basado en la distribución normal. La prueba no paramétrica se realiza en base a la mediana o al rango apropiado para inspeccionar los datos.
- Las pruebas paramétricas suponen una división regular e ininterrumpida.
- Las pruebas no paramétricas no asumen una división regular o ininterrumpida. Sin embargo, existe la preocupación de una menor capacidad para detectar una diferencia cuando ésta existe.
- A lo largo de los años, una serie de estudios que han tratado de responder a esta pregunta. Sin embargo, se han inclinado por considerar un número limitado de distribuciones potenciales para los datos Likert, lo que hace que la generalización de los resultados se resienta. Gracias al aumento de la potencia informática, los estudios de simulación pueden ahora evaluar a fondo una amplia gama de distribuciones.
- Los investigadores identificaron un conjunto diverso de 14 distribuciones que son representativas de los datos Likert reales. El programa informático extrajo pares de muestras autosuficientes 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 como la prueba de Mann-Whitney para comparar la eficacia de cada prueba. El estudio también evaluó diferentes tamaños de muestra.
- Los resultados muestran que las tasas de error de tipo I (falsos positivos) para todos los pares de distribuciones están muy cerca de las cantidades objetivo. Si una organización utiliza cualquiera de los análisis y los resultados son estadísticamente significativos, no tiene que preocuparse demasiado por un falso positivo.
- Los resultados también muestran que para la mayoría de los pares de distribuciones, la diferencia entre la potencia de las dos pruebas es trivial. Si hay una diferencia a nivel de población, cualquiera de los análisis tiene la misma probabilidad de detectarla.
- Hay algunos pares de distribuciones específicas en los que hay una diferencia de potencia entre las dos pruebas. Si una organización realiza ambas pruebas con los mismos datos y no coinciden (una es significativa y la otra no), esta diferencia de potencia afecta sólo a una pequeña minoría de casos.
- En general, la elección entre los dos análisis es un bucle. Si una organización necesita comparar dos grupos de datos Likert de cinco puntos, el método de análisis no suele importar.
- Tanto las pruebas paramétricas como las no paramétricas, proporcionan sistemáticamente la misma seguridad contra los falsos negativos y también ofrecen la misma protección contra los falsos positivos. Estos patrones son válidos para tamaños de muestra de 10, 30 y 200 por grupo.
- Facilidad de aplicación: Esta escala universalmente aceptada puede ser fácilmente comprendida y aplicada a diversas encuestas de satisfacción de clientes o de empleados.
- Opciones de respuesta cuantificables: Cuantifique los ítems de Likert sin relación aparente con la expresión y realice un análisis estadístico de los resultados recibidos.
- Analizar el rango de las opiniones: Puede haber una muestra con opiniones variadas sobre un tema concreto. La escala Likert ofrece una clasificación de las opiniones de estas personas encuestadas.
- Simple de responder: Los encuestados pueden entender la intención de esta escala y responder rápidamente a la pregunta.
Escala Likert impar
Los investigadores utilizan la escala Likert impar para dar a los encuestados la opción de responder de forma neutral.
Características de la escala Likert
La escala Likert surgió en 1932 en forma de escala de 5 puntos, que hoy en día son muy utilizadas. Estas escalas van desde un grupo de temas generales hasta los más específicos que piden a los encuestados que indiquen su nivel de acuerdo, aprobación o, creencia. Algunas características significativas de la escala Likert, son:
Datos y análisis de la escala Likert
Los investigadores utilizan regularmente las encuestas para medir y analizar la calidad de los productos o servicios. La escala Likert es un formato de clasificación estándar para los estudios. Los encuestados proporcionan su opinión (datos) sobre la calidad de un producto/servicio de alto a bajo o de mejor a peor utilizando dos, cuatro, cinco o siete niveles.
Los investigadores y auditores suelen agrupar los datos recogidos en una jerarquía de cuatro niveles de medición fundamentales: niveles de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón para su posterior análisis:
El análisis de datos mediante datos nominales, de intervalo y de razón son generalmente transparentes y sencillos. Los datos ordinales analizan los datos, sobre todo en lo que respecta a las escalas Likert u otras en las encuestas. Este problema no es nuevo. La eficacia del tratamiento de los datos ordinales como datos de intervalo sigue siendo discutible en el análisis de encuestas de diversos campos aplicados. Algunos de los puntos significativos a tener en cuenta son:
Mejores prácticas para analizar los resultados de las escalas Likert
Debido a que los datos de los elementos Likert son discretos, ordinales y de alcance limitado, ha habido una larga disputa sobre la forma más lógica de analizar los datos Likert. La primera opción es entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Las ventajas y desventajas de cada tipo de análisis se describen generalmente como las siguientes:
¿Cuál es la mejor opción? Esta es una decisión real que tiene que tomar un investigador cuando decide analizar la información recibida de una encuesta que utiliza preguntas de la Escala Likert.
Ventajas de la escala Likert
Hay muchas ventajas de utilizar una escala Likert en una encuesta para la investigación de mercados. Son:
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La encuesta de escala Likert es una técnica integral para medir la retroalimentación y la información, lo que facilita significativamente la comprensión y la respuesta. Se trata de una pregunta crítica para medir la opinión o la actitud hacia un tema específico, de modo que será de gran ayuda en el siguiente paso de una investigación.
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