Guinguette Marais Poitevin

Una Escala Likert es un tipo de escala de valoración utilizada para medir actitudes u opiniones. Con esta escala, se pide a los encuestados que califiquen los elementos según un nivel de acuerdo. Por ejemplo:

• Muy de acuerdo
• De acuerdo
• Neutral
• Desacuerdo
• Muy en desacuerdo

En la escala se suelen utilizar de cinco a siete ítems. La escala no tiene que indicar «de acuerdo» o «en desacuerdo»; son posibles docenas de variaciones sobre temas como el acuerdo, la frecuencia, la calidad y la importancia. Por ejemplo:

• Acuerdo: De muy de acuerdo a muy en desacuerdo.
• Frecuencia: A menudo a nunca.
• Calidad: Muy bueno a muy malo.
• Probabilidad: Definitivamente a nunca.
• Importancia: Muy importante a poco importante.

Estos ítems se denominan Anclas de Respuesta de la Escala Likert.

Una vez que los encuestados han contestado, se asignan números a las respuestas. Por ejemplo:
Muy de acuerdo=5
De acuerdo=4
Neutral=3
Desacuerdo=2
Muy en desacuerdo=1
Esto permite asignar un significado a las respuestas. Por ejemplo, una encuesta sobre la atención al cliente puede permitirle ver cuáles de sus representantes de atención al cliente están proporcionando un buen servicio (una puntuación media de 4-5) y cuáles están proporcionando un mal servicio (una puntuación media de 1-2).

Pasos para desarrollar una escala Likert

1. Defina el enfoque: ¿qué es lo que está tratando de medir? Su tema debe ser unidimensional. Por ejemplo, «Servicio al cliente» o «Este sitio web».
2. Genere los ítems de la escala Likert. Los ítems deben poder ser calificados en algún tipo de escala. La imagen en la parte superior de esta página tiene algunas sugerencias. Por ejemplo, la cortesía/maleducación podría calificarse como «muy cortés», «cortés», «no cortés» o «muy descortés». La cortesía también podría calificarse en una escala de 1 a 10, donde 1 es nada cortés y 10 es extremadamente cortés.
3. Califique los elementos de la escala Likert. Quiere estar seguro de que su enfoque es bueno, así que elija un equipo de personas para que revisen los elementos del paso 2 anterior y los califiquen como favorables/neutrales/desfavorables para su enfoque. Elimine los ítems que se consideran mayoritariamente desfavorables.
4. Administre su prueba de escala Likert.

Pruebas de hipótesis en escalas Likert

Si sabe que va a realizar un análisis de los datos de la escala Likert, es más fácil adaptar sus preguntas en la etapa de desarrollo, en lugar de recoger sus datos y luego tomar una decisión sobre el análisis. El análisis que realice depende del formato de su cuestionario.

Hay cierto desacuerdo en la educación y la investigación sobre si debe realizar pruebas paramétricas como la prueba t o pruebas de hipótesis no paramétricas como la de Mann-Whitney en los datos de la escala Likert. Winter y Dodou(2010) investigaron esta cuestión, con los siguientes resultados:

«En conclusión, la prueba t y, en general, tienen una potencia equivalente, excepto para distribuciones sesgadas, con picos o multimodales para las que se produjeron fuertes diferencias de potencia entre las dos pruebas. La tasa de error de tipo I de ambos métodos nunca fue superior al 3% por encima de la tasa nominal del 5%, ni siquiera cuando los tamaños de las muestras eran muy desiguales.»

En otras palabras, no parece haber ninguna diferencia real entre los resultados de las pruebas paramétricas y no paramétricas, excepto para distribuciones sesgadas, con picos o multimodales. El camino que tome depende de usted, de su departamento y quizás de la revista a la que se presente (si la hay). El paso más importante en la etapa de decisión es decidir si quiere tratar sus datos como datos ordinales o de intervalo. A continuación, lea la sección correspondiente a su tipo de datos. Un par de directrices generales:

• Para una serie de preguntas individuales con respuestas Likert, trate los datos como variables ordinales.
• Para una serie de preguntas Likert que en conjunto describen un único constructo (rasgo de personalidad o actitud), trate los datos como variables de intervalo.

Dos opciones

La mayoría de las escalas Likert se clasifican como variables ordinales. Si está 100% seguro de que la distancia entre las variables es constante, entonces pueden ser tratadas como variables de intervalo para propósitos de prueba. En la mayoría de los casos, sus datos serán ordinales, ya que es imposible decir la diferencia entre, por ejemplo, «muy de acuerdo» y «de acuerdo» frente a «de acuerdo» y «neutro».

Datos de escala ordinal

Con la mayoría de los tipos de variables (de intervalo, de razón, nominales), puede encontrar la media. Esto no es cierto para los datos de escala Likert. La media en una escala Likert no se puede encontrar porque no se conoce la «distancia» entre los elementos de datos. En otras palabras, mientras que puedes encontrar una media de 1,2 y 3, no puedes encontrar una media de «de acuerdo», «en desacuerdo» y «neutral».

«El promedio de «justo» y «bueno» no es «justo y medio»; ¡lo cual es cierto incluso cuando uno asigna números enteros para representar «justo» y «bueno»!» – Susan Jamieson parafraseando a Kuzon Jr et al. (Jamieson, 2004)

Opciones estadísticas

Las estadísticas que puedes utilizar son:

• La moda: la respuesta más común.
• La mediana: la respuesta «media» cuando todos los ítems se colocan en orden.
• El rango y el rango intercuartil: para mostrar la variabilidad.
• Un gráfico de barras o una tabla de frecuencias: para mostrar una tabla de resultados. No haga un histograma, ya que los datos no son continuos.

Prueba de hipótesis

En la prueba de hipótesis para las escalas Likert, la variable independiente representa los grupos y la variable dependiente representa el constructo que está midiendo. Por ejemplo, si realiza una encuesta a estudiantes de enfermería para medir su nivel de compasión, la variable independiente son los grupos de estudiantes de enfermería y la variable dependiente es el nivel de compasión.

Tipos de pruebas que puede realizar:

• Kruskal Wallis: determina si la mediana de dos grupos es diferente.
• Prueba U de Mann Whitney: determina si las medianas de dos grupos son diferentes. Es sencillo evaluar preguntas de una sola escala de Likert, pero sufre varias formas de sesgo, como el sesgo de tendencia central, el sesgo de aquiescencia y el sesgo de deseabilidad social. Además, la validez suele ser difícil de demostrar.

Más opciones para dos categorías

Si combina sus respuestas en dos categorías, por ejemplo, de acuerdo y en desacuerdo, se le abren más opciones de prueba.