La escala de Likert tiene el honor de ser uno de los ítems más
populares y utilizados en las encuestas. A diferencia de las
preguntas dicotómicas con respuesta sí/no, la escala de
Likert nos permite medir actitudes y conocer el grado de
conformidad del encuestado con cualquier afirmación que le
propongamos. Resulta especialmente útil emplearla en
situaciones en las que queremos que la persona matice su
opinión. En este sentido, las categorías de respuesta nos
servirán para capturar la intensidad de los sentimientos del
encuestado hacia dicha afirmación.
Ejemplo
Sería un ejemplo de Likert la afirmación “Estoy satisfecho
con los productos de la empresa LexCorp” y la escala de
valoración: (1) Totalmente en desacuerdo (2) En desacuerdo
(3) Ni de acuerdo ni en desacuerdo (4) De acuerdo (5)
Totalmente de acuerdo
Ítem de Likert vs escala de Likert
Estrictamente hablando, la pregunta anterior es un ítem Likert. Mientras que si presentamos varios
ítems Likert y sumamos las valoraciones del encuestado a cada uno de ellos, obtendremos como
resultado una escala de Likert. Importante: solo debemos sumar las valoraciones de aquellos ítems
cuyo contenido sea similar entre sí.
Tipos de ítem Likert
Podemos utilizar el ítem Likert para medir diferentes actitudes de un encuestado. Por ejemplo, podemos
emplearlo para descubrir: El nivel de acuerdo con una afirmación. La frecuencia con la que se realiza
cierta actividad. El nivel de importancia que se atribuye a un determinado factor. La valoración de un
servicio, producto, o empresa. La probabilidad de realizar una acción futura.
¿Cuántos niveles debe tener el ítem?
Entre los investigadores no hay un consenso claro al respecto.
Probablemente el ítem más utilizado sea el de 5 niveles, pero
también se utilizan de 4, 7, o 10. Lo que sabemos es que añadir
niveles redunda en la obtención de unas valoraciones más
diversas. Por ejemplo, en un ítem de solo 5 puntos, los
encuestados suelen evitar las 2 opciones extremas, obteniendo
muy poca variación (es el conocido como central tendency
bias). Por otro lado, hay estudios que concluyen que, a partir de
8 niveles, los resultados obtenidos son los mismos que con 8,
con lo que añadir niveles no redundará en una mayor variación
en los resultados. Parece pues que lo óptimo son los ítems con
7 u 8 niveles.
¿Cómo tratar los resultados?
Una vez terminado el cuestionario, cada ítem puede ser analizado
separadamente o bien, en determinados casos, las respuestas de un
conjunto de ítems Likert pueden sumarse y obtener un valor total. El valor
asignado a cada posición es arbitrario y lo determinará el propio
investigador/diseñador de la encuesta. Dado este valor, podremos calcular
la media, la mediana, o la moda. La mediana y la moda son las métricas
más interesantes, dado que hacer una interpretación de la media numérica
si manejamos categorías como "de acuerdo" o "en desacuerdo", no nos
aportará mucha información.
Ventajas del ítem Likert
Desde el punto de vista del diseño del cuestionario, es una escala fácil de construir. Desde el punto de vista del encuestado,
le ofrecemos la facilidad de poder graduar su opinión ante afirmaciones complejas. En Internet funciona especialmente bien:
es muy visual, el encuestado puede realizar comparaciones entre ítems, así como modificar y ajustar su respuesta
fácilmente, tal y como podemos ver en este ejemplo.
Inconvenientes del ítem Likert
Por un lado, dos personas pueden obtener el mismo valor en la escala Likert, habiendo realizado elecciones diferentes. Es difícil
tratar las respuestas neutras, del tipo "ni de acuerdo ni en desacuerdo". Los encuestados tienden a estar de acuerdo con las
afirmaciones presentadas. Es el fenómeno que conocemos como acquiescence bias.
Recomendaciones
Una buena escala de Likert debe ser simétrica, es decir, debe tener el mismo número
de categorías positivas y negativas. Es recomendable que la escala incluya un punto
medio, para que los encuestados puedan seleccionar esa opción en caso de indecisión
o neutralidad. Finalmente, como alternativa a la escala Likert, proponemos el uso de
las escalas específicas, que presentan una mayor validez y calidad estadísticas.