La escala Likert es una herramienta de medición que te permite conocer y evaluar las actitudes, opiniones, creencias y percepciones de las personas respecto a un tema. Este método fue creado por el psicólogo Rensis Likert en el año de 1932, con una serie de afirmaciones o preguntas. Invita a los participantes a calificar si están de acuerdo o desacuerdo con la afirmación o la situación que la pregunta plantea. Desde entonces, se ha convertido en un tipo de cuestionario clave en distintas ciencias sociales.
Una escala de Likert es un formato de encuesta que mide las opiniones, actitudes o comportamientos a través de un rango de opciones de respuesta. Consiste en una serie de afirmaciones a las que respondes indicando tu nivel de acuerdo o desacuerdo, generalmente en una escala de cinco puntos que va desde "Totalmente en desacuerdo" hasta "Totalmente de acuerdo". Su propósito original era medir las actitudes de las personas de manera más precisa y sistemática. Aunque la escala de Likert se utiliza principalmente en investigaciones cuantitativas para medir y analizar datos numéricos, también puede complementar investigaciones cualitativas.
La escala pide a los encuestados que califiquen su grado de acuerdo o desacuerdo con una serie de afirmaciones o preguntas. Los resultados de una encuesta con escala de Likert miden actitudes, opiniones, creencias y comportamientos. Toda esta información te ayuda a comprender mejor lo que quieren tus clientes, lo que estás haciendo bien y cómo mejorar. Generalmente, consta de 5 opciones de respuesta: dos opciones negativas, una opción neutra o intermedia y dos opciones positivas.
Fundamento Teórico y Características Clave de la Escala Likert
La escala de Likert se basa en la teoría clásica de la medición y la psicometría, sobre todo en la cuantificación de constructos latentes: variables que no se pueden observar directamente, como las actitudes, las percepciones o las creencias. El fundamento teórico parte de la premisa de que las actitudes son unidimensionales y pueden representarse como la suma acumulada de las respuestas a los ítems. Cada ítem se considera un indicador del mismo constructo subyacente, y la puntuación total se interpreta como una posición en ese rasgo latente. Esto concuerda con la teoría clásica de la evaluación, según la cual las puntuaciones observadas se consideran una combinación de la puntuación verdadera y el error de medición.
En términos más simples, esta idea dice que una actitud puede medirse sumando varias respuestas relacionadas. Cada pregunta del cuestionario apunta a lo mismo, así que todas juntas ayudan a formar una “imagen completa” de esa actitud. Por ejemplo, si varias preguntas hablan sobre tu opinión de un producto, cada respuesta aporta un pequeño “pedazo” de tu opinión total. Al sumar todas, se obtiene una puntuación final que indica qué tan positiva o negativa es tu actitud. Además, la teoría reconoce que esta puntuación no es perfecta. Parte de ella refleja lo que realmente piensas (la “puntuación verdadera”), pero otra parte puede incluir pequeños errores, como distracciones, interpretación de las preguntas o respuestas al azar.
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Es importante destacar que una de las características de la escala de Likert es que se presupone que la distancia entre cada una de las opciones tiene el mismo valor. La escala de Likert asume que la fuerza e intensidad de la experiencia es lineal, por lo tanto va desde un totalmente de acuerdo a un totalmente desacuerdo, asumiendo que las actitudes pueden ser medidas.
Tipos de Escalas Likert
Las respuestas pueden ser ofrecidas en diferentes niveles de medición, permitiendo escalas de 5, 7 y 9 elementos configurados previamente. Por lo general se crean con 5 o 6 opciones de respuesta, pero hay ocasiones en donde puede haber más opciones, dependiendo las necesidades específicas del estudio y el nivel de medición y los datos disponibles.
- Escala Likert de 5 puntos: Este formato de escala de Likert es uno de los más utilizados. Cuenta con 5 opciones de respuestas que normalmente van de «Totalmente en desacuerdo» a «Totalmente de acuerdo». La opción intermedia suele ser «Neutral» o «Ni de acuerdo ni en desacuerdo».
- Escala Likert de 7 puntos: Es igual que la escala de 5 puntos, pero ahora con 7. Esta opción te ofrece más categorías de respuesta con lo que tendrás más matices y percepciones de los encuestados. Además, más alternativas dará a las respuestas una mayor versatilidad por lo que se puede alcanzar una calidad de los datos más fidedigna.
- Escala de puntos pares: El cuestionario tipo Likert de puntos pares es otra variante. Las respuestas suelen ser «De acuerdo» y «En desacuerdo» sin un punto medio neutro. Normalmente se incluye esta escala cuando se quiere evitar la respuesta neutra o se busca que la persona encuestada tome una decisión.
La principal diferencia entre una escala de 5 puntos y una de 7 puntos es la cantidad de opciones de respuesta, lo que influye en la precisión y la sensibilidad de las mediciones. Una escala de 7 puntos puede captar matices más finos en las opiniones de los encuestados, mientras que una de 5 puntos es más simple y rápida de responder. Las investigaciones sugieren que el diseño de la escala afecta la forma en que responden los encuestados. La elección “correcta” depende del concepto que quieras medir y de tu público.
También es crucial elegir opciones bipolares o unipolares. Los constructos bipolares son aquellos en los que las opiniones pueden inclinarse a uno u otro lado de un punto medio. Los constructos unipolares son aquellos que permiten expresar estrictamente una cantidad, ya sea la expresión máxima de una postura o su ausencia.
Ventajas de Utilizar la Escala Likert
La escala Likert ofrece diversos beneficios para la investigación y la recopilación de datos:
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- Fácil de realizar: Es muy fácil de entender cómo funciona una escala Likert, lo principal es generar preguntas que le permitan a los encuestados expresar sus opiniones y actitudes respecto a un tema. El secreto para que sean muy sencillas se encuentra en lo fáciles que son de aplicar y en la poca exigencia hacia los encuestados, lo que genera que las respuestas sean más altas.
- Formato estandarizado: Una escala de Likert debe seguir un formato consistente de preguntas con opciones fijas, esto hace mucho más fácil la comparación y análisis de los datos obtenidos. Que sea de esta forma mejora la validez de los datos y por consiguiente la confiabilidad.
- Versatilidad: Se pueden aplicar una gran variedad de temas a una Escala de Likert con gran facilidad, desde los corporativos, mercadológicos, sociales, culturales, políticos, psicológicos, entre otros. Los expertos pueden hacer uso de los datos y variables de los resultados.
- Datos cuantificables: No solo se trata de obtener datos cualitativos, también lo es con los cuantitativos, lo que le permite a los investigadores hacer distintos análisis y obtener conclusiones significativas, ya sea de datos, tendencias u otras estadísticas.
- Acceso a encuestas en línea: La escala de Likert se adapta perfectamente a las encuestas en línea, ya sea en un sitio web o en una aplicación, usando diversas herramientas y plataformas, lo que hace que sea una herramienta rentable y eficaz.
- Estudios longitudinales: Cuando se utiliza de forma consistente a lo largo del tiempo, la escala Likert puede ayudar a rastrear cambios en las actitudes u opiniones dentro de una población según su elección, lo que la hace valiosa para estudios longitudinales y análisis de tendencias.
- Fácil de identificar tendencias: Las escalas de Likert producen resultados consistentes a lo largo del tiempo. Esto facilita a los investigadores identificar tendencias en los comentarios de los clientes.
Desafíos y Sesgos Comunes
No toda metodología es perfecta y a menudo hay que priorizar algunos elementos, lo que crea algunos sesgos importantes de mencionar:
- Sesgo de tendencia central: Los encuestados a menudo evitan elegir opciones extremas como «totalmente de acuerdo» y tienden a seleccionar respuestas neutrales o medias. Esto puede diluir los resultados y dificultar la identificación de posturas y tendencias claras. Puedes minimizar este sesgo al incluir opciones un poco más descriptivas que permitan matizar las respuestas.
- Sesgo de aceptación: Algunos participantes tienen una tendencia natural a estar de acuerdo con las aseveraciones sin importar su opinión real. Esto tiene un efecto en los datos pues reduce la precisión de los hallazgos.
- Profundidad limitada: Por naturaleza, el formato de las escalas Likert tiene una profundidad limitada en las respuestas.
- Uso excesivo del punto medio: El punto medio puede predominar en las respuestas si la pregunta no es relevante o si los encuestados simplemente evitan una respuesta definitiva. El uso frecuente del punto medio puede impedir que se revele el sentimiento verdadero.
- Etiquetas ambiguas: Las etiquetas vagas o poco diferenciadas, como “Bueno” frente “Excelente”, dificultan que los encuestados elijan la categoría más adecuada e introducen errores de medición. Es importante utilizar pasos concretos y completamente etiquetados con distinciones semánticas claras.
Preparación y Creación de Cuestionarios Likert Efectivos
Redactar preguntas eficaces en escala Likert no es solo una buena práctica, es la base fundamental para obtener datos de encuestas que sean estadísticamente válidos y útiles para tomar decisiones. Para que una escala funcione bien, necesita opciones de respuesta completas y equilibradas que reflejen todo el espectro de opiniones, desde “Totalmente en desacuerdo” hasta “Totalmente de acuerdo”. Dominar estas técnicas precisas te permite obtener percepciones valiosas y confiables.
Consejos para Redactar Preguntas
- Sé claro y conciso: El éxito de una escala Likert se basa en una formulación clara y precisa, y eso implica hacer preguntas en lugar de solo presentar enunciados. Para combatir la preferencia psicológica arraigada de estar de acuerdo, formula preguntas directas, como "¿Cuál es tu nivel de satisfacción con el servicio?" en lugar de una afirmación. Más allá del sesgo, las frases vagas o ambiguas generan datos inútiles. Al explicar exactamente lo que deseas saber, logras la precisión necesaria para realizar una medición confiable y tomar decisiones seguras.
- Haz que las etiquetas coincidan con el concepto a medir: Usar las opciones habituales “de acuerdo” o “en desacuerdo” en todas las preguntas puede reducir la precisión de los datos. El secreto para una escala Likert verdaderamente eficaz radica en garantizar que las etiquetas de respuesta coincidan perfectamente con el constructo que estás tratando de medir. Usar el vocabulario correcto es esencial para obtener la respuesta más precisa.
- Céntrate en un tema y sé específico: Es importante que hagas preguntas en relación a un mismo tema, de esta manera los resultados de la encuesta tipo Likert serán más exactos. Cuanto más específica sea tu pregunta, más datos exactos y valiosos obtendrás. Por ejemplo, si tienes un curso online y quieres conocer lo que piensan tus empleados, en lugar de preguntar simplemente «¿Qué te pareció este curso electrónico?» intenta hacerles preguntas como «¿El contenido del curso de formación cumplió con tus expectativas?» o «¿Cómo calificarías la calidad del curso?».
- Usa preguntas en lugar de afirmaciones: Si quieres saber realmente lo que piensan tus encuestados usa preguntas en lugar de afirmaciones, ya que existe un sesgo de respuesta de aquiescencia. Por ejemplo, en vez de decir «Estás satisfecho con la limpieza de la oficina», intenta decir «¿Qué tan satisfecho estás con la limpieza de la oficina?» de esta manera obtienes diferentes opciones de respuesta para escala Likert.
Metodología para el Análisis de Datos de un Cuestionario Likert de 20 Preguntas
Cuando finalice la encuesta, dispondrás de valiosos datos. La siguiente etapa, y posiblemente más crítica, implica el análisis riguroso de los datos que obtuviste. Este proceso es esencial para cuantificar el desempeño con precisión y obtener indicadores significativos dentro del área objetivo de la encuesta.
Organización Inicial y Asignación de Valores
Lo primero que deberás hacer es identificar cuáles son las respuestas más frecuentes a cada pregunta. Establece un valor aritmético a cada respuesta de los elementos enunciados, para que puedas interpretarlos fácilmente. Una vez que hayas recopilado la opinión de tus clientes, crea una tabla en Excel con una primera columna con el nombre de la persona que respondió la encuesta. A continuación, crea una columna para cada ítem evaluado, o bien, emplea únicamente un identificador numérico. Esto es especialmente útil para un cuestionario de 20 preguntas, ya que permite organizar sistemáticamente las respuestas individuales. Haz el cálculo de cada ítem y sujeto con el signo de sumatorias automáticas (Σ). Calcula la frecuencia de los elementos en una segunda tabla, donde el término «frecuencia» indica el número de veces que un factor se repite dentro de una serie. Ejecuta la fórmula CONTAR.SI para llenar los valores de tus filas y columnas.
Análisis Descriptivo y Cuantificación
Las preguntas individuales de la escala Likert deben tratarse como datos ordinales, priorizando el orden secuencial de las respuestas en lugar de asumir que cada opción está a la misma distancia. Para comenzar con el análisis, determina la distribución y calcula las cantidades y porcentajes para cada categoría de respuesta. Como regla general, la media y la desviación estándar son parámetros no válidos para la estadística descriptiva cuando los datos están en escalas ordinales, al igual que cualquier análisis paramétrico basado en la distribución normal.
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Para cuantificar la dispersión de las respuestas, incluye el Rango Intercuartil (RIC). Esto ofrece una medida sólida de variabilidad que demuestra cuán dispersas están las respuestas y excluye los valores atípicos. A diferencia de la desviación estándar, que supone una distribución normal, el RIC se adapta mejor a los “niveles” de una escala Likert. Si de 1000 encuestados, 950 dieron la misma respuesta, lo más obvio es que existe una tendencia o sentimiento colectivo respecto a la afirmación en cuestión.
Análisis Inferencial y Tipos de Pruebas
Si eliges una escala de intervalos, estás asumiendo que la distancia entre las categorías es igual. Esto significa que puedes revisar los datos de una manera ligeramente diferente utilizando estadísticas inferenciales. Las estadísticas inferenciales te permiten hacer suposiciones basadas en un conjunto de datos. Algunos ejemplos son las pruebas de chi cuadrado, las pruebas t y el ANOVA (análisis de varianza). Estas pruebas te ayudan a comprobar una hipótesis para determinar si las diferencias en las respuestas son una tendencia o simplemente se deben al azar. Por ejemplo, la prueba de chi cuadrado compara las frecuencias esperadas de las categorías con las frecuencias reales. A continuación, determina si la asociación está justificada o no.
La elección básica es entre una prueba paramétrica y una prueba no paramétrica. Las pruebas paramétricas, como la prueba t de 2 muestras, asumen una distribución normal y continua. Las pruebas no paramétricas, como la prueba U de Mann-Whitney, no asumen una distribución normal o continua.
Interpretación y Visualización de Resultados
Después de recopilar todos tus datos y elegir el método de análisis de datos que vas a utilizar, el último paso es interpretar los resultados y extraer conclusiones. Esto puede implicar comparar los resultados con encuestas anteriores, identificar tendencias y utilizar los datos para tomar decisiones empresariales informadas.
Para lograr comunicaciones y resúmenes ejecutivos más claros, combina las categorías Likert originales en grupos más amplios y manejables. Un método común y muy eficaz es crear tres macrocategorías: positiva, neutral y negativa. Esto se logra agrupando las 2 opciones más altas y las 2 opciones más bajas, dejando la opción del medio como un marcador neutral independiente. Este proceso simplifica los informes, resalta la dirección general del sentimiento y es particularmente útil para el seguimiento de tendencias a lo largo del tiempo.
Para facilitar el análisis de los resultados de la encuesta, considera la posibilidad de utilizar gráficos y tablas para visualizar los datos. De esta manera, podrás detectar tendencias que te ayudarán a tomar decisiones empresariales. Piensa, por ejemplo, en un gráfico de barras o en un histograma. Estos gráficos pueden mostrar la frecuencia de las respuestas para cada categoría de la escala, lo que facilita ver los puntos en común. Una de las ventajas de estos métodos es que permiten jugar con colores, imágenes y otros recursos visuales para asignar un valor negativo o uno positivo. Esto es algo que los números por sí mismos no transmiten.
Una vez que tengas el resumen de alto nivel, profundiza filtrando y comparando las respuestas entre grupos específicos. Esto te permite identificar si el sentimiento cambia según variables secundarias. Al comparar tus “grupos” de Likert mediante tablas cruzadas con estas variables, puedes pasar de solo describir qué sucedió a comprender quiénes están impulsando esos resultados. Otra forma en la que puedes analizar tus datos de servicio al cliente, para obtener información más precisa y de utilidad demográfica, es mediante la segmentación de respuestas en categorías definidas.
Herramientas para la Creación y Análisis de Cuestionarios Likert
Existen diversas herramientas que facilitan la creación y el análisis de cuestionarios Likert:
- Jotform: El creador de escalas Likert de Jotform permite a los equipos crear y recopilar opiniones mediante encuestas con escala Likert sin necesidad de escribir código. Las escalas Likert ayudan a cuantificar actitudes, opiniones y niveles de acuerdo en un sistema de calificación estructurado, brindando información más detallada que las simples preguntas de sí/no. Jotform también brinda reportes generados automáticamente e integra las encuestas Likert en sus flujos de trabajo de recopilación de datos más amplios para obtener información más rápidamente.
- iSpring Suite: iSpring Suite te permite crear una escala de Likert rápidamente para incluir en tus cursos y presentaciones.
- Google Forms: Si buscas una alternativa para tu escala de Likert en español, te recomendamos que uses las plantillas prediseñadas de Google Forms. Esta herramienta te permitirá crear distintas opciones para cada respuesta, por medio de botones y casillas de selección de imágenes.
- Miro: Utiliza Miro para realizar un seguimiento y analizar los resultados de tu escala de Likert.
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