Guinguette Marais Poitevin

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O que é a Escala Likert?

Uma Escala Likert é um tipo de escala de classificação utilizada para medir atitudes ou opiniões. Com esta escala, os inquiridos são convidados a classificar os itens a um nível de concordância. Por exemplo:

• Estipicamente de acordo
• Agro
• Neutro
• Discordo
• Descordo fortemente

Cinco a sete itens são normalmente utilizados na escala. A escala não tem de declarar “concordo” ou “discordo”; são possíveis dezenas de variações sobre temas como acordo, frequência, qualidade e importância. Por exemplo:

• concordância: Concordo fortemente em discordar fortemente.
• Frequência: Frequentemente para nunca.
• Qualidade: Muito bom a muito mau.
• Probabilidade: Definitivamente para nunca.
• Importância: Muito importante para sem importância.

Estes itens são chamados de Âncoras de Resposta à Escala Likert.

Após os inquiridos terem respondido, os números são atribuídos às respostas. Por exemplo:
Concorda fortemente=5
Agro=4
Neutro=3
Desacordo=2
Desacordo fortemente=1
Permite atribuir um significado às respostas. Por exemplo, um inquérito ao serviço ao cliente pode permitir-lhe ver quais dos seus representantes de serviço ao cliente estão a prestar um bom serviço (uma pontuação média de 4-5) e quais estão a prestar um mau serviço (uma pontuação média de 1-2).

Passos para desenvolver uma escala de Likert

1. Definir o foco: o que está a tentar medir? O seu tópico deve ser unidimensional. Por exemplo “Serviço ao Cliente” ou “Este Website”
2. Gerar os itens da Escala Likert. Os itens devem poder ser classificados em algum tipo de escala. A imagem no topo desta página tem algumas sugestões. Por exemplo, educado/rústico poderia ser classificado como “muito educado”, “educado”, “não educado” ou “muito indelicado”. A educação também poderia ser classificada numa escala de 1 a 10, onde 1 não é nada educado e 10 é extremamente educado.
3. Classifique os itens da Escala Likert. Quer ter a certeza que a sua concentração é boa, por isso escolha uma equipa de pessoas para analisar os itens no passo 2 acima e classifice-os como favoráveis/neutros/não favoráveis à sua concentração. Elimine os itens que são maioritariamente vistos como desfavoráveis.
4. Administre o seu teste da Escala Likert.

Testes de Hipótese na Escala Likert

Se souber que vai realizar análises nos dados da Escala Likert, é mais fácil adaptar as suas perguntas na fase de desenvolvimento, em vez de recolher os seus dados e depois tomar uma decisão sobre a análise. A análise que executa depende do formato do seu questionário.

Existe alguma discordância na educação e investigação sobre se deve executar testes paramétricos como o teste t ou testes de hipóteses não paramétricas como o Mann-Whitney sobre dados à escala Likert-. Winter e Dodou(2010) pesquisaram esta questão, com os seguintes resultados:

“Em conclusão, o teste t e geralmente têm potência equivalente, excepto para distribuições enviesadas, com picos, ou multimodais para as quais ocorreram fortes diferenças de potência entre os dois testes. A taxa de erro Tipo I de ambos os métodos nunca foi superior a 3% acima da taxa nominal de 5%, mesmo quando as dimensões das amostras eram altamente desiguais”

Por outras palavras, não parece haver diferença real entre os resultados dos testes paramétricos e não paramétricos, excepto no caso de distribuições enviesadas, com picos, ou multimodais. Qual o caminho a seguir depende de si, do seu departamento, e talvez da revista a que está a submeter-se (se houver). O passo mais importante na fase de decisão é decidir se quer tratar os seus dados como dados ordinais ou de intervalo. Depois leia a secção abaixo para o seu tipo de dados. Um par de orientações gerais:

• Para uma série de perguntas individuais com respostas Likert, trate os dados como variáveis ordinais.
• Para uma série de perguntas Likert que em conjunto descrevem uma única construção (traço de personalidade ou atitude), trate os dados como variáveis de intervalo.

Duas Opções

As escalas Likert são classificadas como variáveis ordinais. Se estiver 100% seguro de que a distância entre variáveis é constante, então elas podem ser tratadas como variáveis de intervalo para fins de teste. Na maioria dos casos, os seus dados serão ordinais, pois é impossível dizer a diferença entre, digamos, “concordo fortemente” e “concordo” vs. “concordo” e “neutro”

Dados da Escala Ordinal

Com a maioria dos tipos de variáveis (intervalo, relação, nominal), pode encontrar a média. Isto não é verdade para os dados da escala Likert. A média numa escala Likert não pode ser encontrada porque não se conhece a “distância” entre os itens de dados. Por outras palavras, enquanto se pode encontrar uma média de 1,2, e 3, não se pode encontrar uma média de “concordar”, “discordar”, e “neutro”.

“A média de ‘justo’ e ‘bom’ não é ‘justo’ e ‘bom’; o que é verdade mesmo quando se atribuem números inteiros para representar ‘justo’ e ‘bom’!” – Susan Jamieson parafraseando Kuzon Jr et al. (Jamieson, 2004)

Statistics Choices

Statistics you can use are:

• The mode: the most common response.
• A mediana: a resposta “média” quando todos os itens são colocados em ordem.
• A gama e intervalo interquartil: para mostrar a variabilidade.
• Um gráfico de barras ou tabela de frequência: para mostrar uma tabela de resultados. Não fazer um histograma, pois os dados não são contínuos.

Testes de Hipótese

Em testes de hipóteses para escalas Likert, a variável independente representa os grupos e a variável dependente representa a construção que se está a medir. Por exemplo, se se pesquisar os estudantes de enfermagem para medir o seu nível de compaixão, a variável independente são os grupos de estudantes de enfermagem e a variável dependente é o nível de compaixão.

Tipos de teste que pode executar:

• Kruskal Wallis: determina se a mediana para dois grupos é diferente.
• Mann Whitney U Test: determina se as medianas para dois grupos são diferentes. Simples de avaliar questões de escala Likert simples, mas sofre de várias formas de enviesamento, incluindo enviesamento de tendência central, enviesamento de aquiescência e enviesamento de desejabilidade social. Além disso, a validade é geralmente difícil de demonstrar.

Mais opções para duas categorias

Se combinar as suas respostas em duas categorias, por exemplo, concordar e discordar, mais opções de teste se abrem para si.


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• Chi-squadrado: O teste é concebido para experiências multinacionais, onde os resultados são classificados em categorias.
• teste McNemar: Testes se as respostas às categorias forem as mesmas para dois grupos/condições.
• teste de Q de Cochran: Uma extensão do teste McNemar que testa se as respostas às categorias são as mesmas para três ou mais grupos/condições.
• Teste Friedman: para encontrar diferenças nos tratamentos através de múltiplas tentativas.

Medidas de Associação

Por vezes pretende saber se um grupo de pessoas tem uma resposta diferente (superior ou inferior) de outro grupo de pessoas para um determinado item da escala Likert. Para responder a esta pergunta, utilizaria uma medida de associação em vez de um teste para diferenças (como os acima listados).

Se os seus grupos são ordinais (isto é, ordenados) de alguma forma, como os grupos etários, pode usar:

• coeficiente tau de Kendall ou variantes de tau (por exemplo, coeficiente gamma; D de Somers).
• correlação de classificação de Aparência.

Se os seus grupos não são ordinais, então use um destes:

• coeficiente de Phi.
• coeficiente de contingência.
• coeficiente de Cramer’s V.

Dados da escala de intervalo

Estatisticas que são adequadas para dados da escala de intervalo Likert:

• Mean.
• desvio padrão.

Hipótese Testes adequados à escala de intervalo Likert data:

• T-test.
• ANOVA.
• Análise de regressão (ou regressão logística ordenada ou regressão logística multinomial). Se conseguir combinar as suas variáveis dependentes em duas respostas (por exemplo, concordar ou discordar), execute a regressão logística binária.

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