O que é uma escala Likert – Definição, exemplo, características, & vantagens

O que é uma escala Likert?

Definição: Uma escala Likert é uma escala unidimensional que os investigadores utilizam para recolher as atitudes e opiniões dos inquiridos. Os investigadores utilizam frequentemente esta escala psicométrica para compreender as opiniões e perspectivas em relação a uma marca, produto, ou mercado alvo. Diferentes variações das escalas Likert são focalizadas directamente na medição das opiniões das pessoas, tais como a escala Guttman, a escala Bogardus, e a escala Thurstone. O psicólogo Rensis Likert estabeleceu uma distinção entre uma escala que se materializa a partir de uma colecção de respostas a um grupo de artigos (talvez 8 ou mais). As respostas são medidas numa gama de valores.

Exemplo de uma escala Likert:

Por exemplo, para recolher feedback do produto, o pesquisador usa uma pergunta da escala Likert sob a forma de uma pergunta de opção dicotómica. Ele/ela enquadra a pergunta 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 o seu nível de satisfação com os produtos”, e as opções que vão desde muito insatisfeito até muito satisfeito.

Ao responder a um item da Escala Likert, o utilizador responde explicitamente com base no seu nível de acordo ou desacordo. Estas escalas permitem determinar o nível de concordância ou desacordo dos inquiridos. A escala de Likert assume que a força e intensidade da experiência são lineares. Portanto, vai de um acordo completo a um desacordo completo, assumindo que as atitudes podem ser medidas.

p>Saiba mais: Escala Thurstone vs Guttman

Tipos de escalas Likert com exemplos

A escala Likert tornou-se a favorita entre os investigadores para recolher opiniões sobre a satisfação do cliente ou satisfação do funcionário. Pode-se dividir esta escala principalmente em dois tipos principais:

• Even Escala Likert
• Edd Likert Scale

Even Escala Likert

Investigadores usam mesmo as escalas Likert para recolher feedback extremo sem fornecer uma opção neutra.

• Escala Likert com 4 pontos de importância: Este tipo de escala Likert permite aos investigadores incluir quatro opções extremas sem uma opção neutra. Aqui os vários graus de importância estão representados numa escala Likert de 4 pontos.
• Probabilidade de recomendação de 8 pontos: Esta é uma variação da escala Likert de 4 pontos anteriormente explicada, sendo a única diferença, esta escala tem oito opções para recolher feedback sobre a probabilidade de uma recomendação.

Escala Likert ímpar

Os investigadores utilizam a escala Likert ímpar para dar aos inquiridos a escolha de responder neutralmente.

• escala Likert de 5 pontos: Com cinco opções de resposta, os investigadores usam esta pergunta ímpar da escala Likert para recolher informações sobre um tópico, incluindo uma opção de resposta neutra para os inquiridos seleccionarem se não quiserem responder a partir das escolhas extremas.
• escala Likert de 7 pontos: A escala Likert de 7 pontos acrescenta mais duas opções de resposta nas extremidades extremas de uma pergunta de escala Likert de 5 pontos.
• escala Likert de 9 pontos: Uma escala Likert de 9 pontos é bastante incomum, mas pode utilizá-la adicionando mais duas opções de resposta à pergunta da escala Likert de 7 pontos.

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 gerais até aos mais específicos que pedem aos inquiridos que indiquem o seu nível de concordância, aprovação ou, crença. Algumas características significativas da escala Likert, são:

• Respostas relacionadas: Os itens devem ser facilmente relacionados com as respostas da frase, independentemente de a relação entre item e frase ser evidente.
• tipo de escala: Os itens devem ter sempre duas posições extremas e uma opção de resposta intermédia que serve como graduação entre os extremos.
• Número de opções de resposta: É essencial mencionar que embora a escala Likert mais comum seja a de 5 itens, a utilização de mais itens ajuda a gerar maior precisão nos resultados.
• Aumento da fiabilidade da escala: Os investigadores aumentam frequentemente as extremidades da escala para criar uma escala de sete pontos, acrescentando “muito” ao topo e à base das escalas de cinco pontos. A escala de sete pontos atinge os limites superiores da fiabilidade da escala.
• Utilizando escalas largas: Como regra geral, Likert e outros recomendam que seja melhor utilizar uma escala o mais larga possível. É sempre possível fazer cair as respostas em grupos concisos, se apropriado, para análise.
• Falta de uma opção neutra: Ao considerar estes detalhes, as escalas são por vezes reduzidas a um número par de categorias (geralmente quatro) para eliminar a possibilidade “neutra” numa escala de sondagem de “escolha forçada”.
• Variável intrínseca: O registo primário Likert afirma claramente que poderia haver uma variável inerente cujo valor marca os feedbacks ou atitudes dos inquiridos, e esta variável subjacente é o nível de intervalo, na melhor das hipóteses.

Dados e análises à escala de Likert

Os investigadores utilizam inquéritos regularmente para medir e analisar a qualidade dos produtos ou serviços. A escala de Likert é um formato de classificação padrão para estudos. Os inquiridos dão a sua opinião (dados) sobre a qualidade de um produto/serviço de alto para baixo ou melhor para pior utilizando dois, quatro, cinco, ou sete níveis.

Os investigadores e auditores geralmente agrupam os dados recolhidos numa hierarquia de quatro níveis de medição fundamentais – níveis de medição nominais, ordinais, de intervalo, e de rácio para análise posterior:

• Dados nominais: Os dados em que as respostas classificadas em variáveis não precisam necessariamente de ter um dado quantitativo ou uma ordem são chamados dados nominais.
• dados ordinais: Dados nos quais é possível ordenar ou classificar as respostas, mas é impossível medir a distância chama-se dados ordinais.
• Intervalo de dados: Os dados agregados nos quais podem ser feitas medições de ordens e distâncias são chamados dados de intervalo.
• Dados de proporção: Os dados de relação são semelhantes aos dados de intervalo. A única diferença é uma relação igual e definitiva entre cada dado e “zero” absoluto sendo tratado como um ponto de origem.

Análise de dados usando dados nominais, de intervalo, e de relação são geralmente transparentes e simples. Os dados ordinais analisam dados, particularmente no que diz respeito ao Likert ou outras escalas nos inquéritos. Isto não é um problema novo. A eficácia do tratamento de dados ordinais como dados de intervalo continua a ser discutível na análise de inquéritos de vários campos aplicados. Alguns dos pontos significativos a ter em conta são:

• Testes estatísticos: Os investigadores por vezes tratam os dados ordinais como dados de intervalo porque afirmam 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 informação do que as opções não paramétricas.
• Concentração em escalas Likert: Contudo, o tratamento de dados ordinais como dados intervalados sem examinar os valores do conjunto de dados e os objectivos da análise pode induzir em erro e deturpar os resultados de um inquérito. Para analisar dados escalares de forma mais apropriada, os investigadores preferem considerar os dados ordinais como dados de intervalo e concentrar-se nas escalas Likert.
• Mediana ou intervalo para inspecção de dados: Uma directriz universal sugere que a média e o desvio padrão são parâmetros sem base para estatísticas detalhadas quando os dados estão em escalas ordinais, tal como qualquer análise paramétrica baseada na distribuição normal. O teste não paramétrico é feito com base na mediana ou intervalo apropriado para a inspecção de dados.

Melhores práticas para analisar os resultados das escalas Likert

Porque os dados do elemento Likert são discretos, ordinais, e de âmbito limitado, tem havido uma longa disputa sobre a forma mais lógica de analisar os dados Likert. A primeira opção é entre testes paramétricos e não paramétricos. As vantagens e desvantagens de cada tipo de análise são geralmente descritas da seguinte forma:

• Testes paramétricos assumem uma divisão regular e ininterrupta.
• Os testes não paramétricos não assumem uma divisão regular ou ininterrupta. Contudo, há preocupações sobre uma menor capacidade de detectar uma diferença quando esta existe.

Qual é a melhor opção? Esta é uma decisão real que um investigador tem de tomar ao decidir analisar a informação recebida de um inquérito que utiliza perguntas da Escala Likert.

• Todos os anos, uma série de estudos que tentaram responder a esta pergunta. No entanto, têm sido inclinados a olhar para um número limitado de distribuições potenciais de dados Likert, o que faz sofrer a generalização dos resultados. Graças ao aumento do poder computacional, os estudos de simulação podem agora avaliar minuciosamente uma vasta gama de distribuições.

li> Os investigadores 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 utilizando tanto o teste t de duas amostras como o teste Mann-Whitney para comparar a eficácia de cada teste. O estudo também avaliou diferentes tamanhos de amostras.
• Os resultados mostram que as taxas de erro de Tipo I (falso positivo) para todos os pares de distribuições estão muito próximas das quantidades alvo. Se uma organização utiliza alguma das análises e os resultados são estatisticamente significativos, não precisa de se preocupar demasiado 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. Se houver uma diferença ao nível da população, qualquer das análises é igualmente susceptível de a detectar.
• Há alguns pares de distribuições específicas onde há uma diferença de poder entre os dois testes. Se uma organização realiza ambos os testes com os mesmos dados e não concorda (um é significativo, e o outro não), esta diferença de poder afecta apenas uma pequena minoria de casos.
• Em geral, a escolha entre as duas análises é um laço. Se uma organização precisa de comparar dois grupos de dados Likert de cinco pontos, o método de análise geralmente não importa.
• Testes paramétricos e não paramétricos, fornecem consistentemente a mesma segurança contra falsos negativos e oferecem também a mesma protecção contra falsos positivos. Estes padrões são válidos para amostras de 10, 30, e 200 por grupo.

Vantagens da escala Likert

Existem muitas vantagens de utilizar uma Escala Likert num inquérito para pesquisa de mercado. São:

• Facilidade de implementação: Esta escala universalmente aceite pode ser facilmente compreendida e aplicada a vários inquéritos de satisfação do cliente ou de satisfação dos empregados.
• Opções de resposta quantificáveis: Quantificar itens Likert sem relação aparente com a expressão e realizar análises estatísticas sobre os resultados recebidos.
• Analisar a classificação das opiniões: Pode haver uma amostra com opiniões variadas sobre um determinado tópico. A escala Likert oferece uma classificação dos pontos de vista destas pessoas inquiridas.
• Simples de responder: Os inquiridos podem compreender a intenção desta escala e responder rapidamente à pergunta.

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o inquérito à escala Likert é uma técnica abrangente para medir o feedback e a informação, tornando-o significativamente fácil de compreender e responder. Esta é uma questão crítica para medir a opinião ou atitude em relação a um tópico específico, de modo a ser de grande ajuda na próxima etapa de uma investigação.

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