Diseño y análisis de escalas de Likert

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Ejemplo de escala Likert

Analizar los datos de la escala Likert

Antes de analizar los datos de las preguntas de tipo Likert-preguntas de tipo Likert y escalas Likert, es importante tener en cuenta con qué tipo se está tratando.

Datos de nivel ordinario frente a datos de nivel de intervalo

Sus datos pueden dividirse en estos dos tipos diferentes porque están asociados a procedimientos de análisis distintos.

• Los datos de las preguntas individuales de tipo Likert se tratan como de nivel ordinal.
• Los datos de la escala Likert global se tratan como de nivel de intervalo.

En las escalas ordinales, cada ítem tiene un rango que es más alto o más bajo que otros, pero las diferencias exactas entre los ítems no están uniformemente espaciadas o claramente definidas.

Por ejemplo, no se puede asegurar que la diferencia entre «muy pobre» y «pobre» sea la misma que la diferencia entre «bueno» y «excelente».

Las escalas interválicas también tienen un orden claro, pero la diferencia entre cada punto está espaciada uniformemente. Por ejemplo, las escalas de valoración no Likert del 1 al 10 pueden suponer que la diferencia entre el 2 y el 4 es la misma que la diferencia entre el 5 y el 7.

Los datos globales de la escala Likert suelen tratarse como de intervalo porque son una puntuación compuesta hecha a partir de la suma de las respuestas a 4 o más preguntas.

Estadística descriptiva

Puede utilizar la estadística descriptiva para resumir los datos que ha recogido en forma numérica o visual simple.

Las preguntas de tipo Likert pueden analizarse individualmente para obtener una visión más profunda de atributos específicos.

Si todas las preguntas miden un único rasgo o actitud cuando se combinan, también pueden agruparse y analizarse como una escala Likert. Puede codificar las respuestas a cada pregunta en números y luego sumar los números para obtener una puntuación de actitud general para cada participante.

• Datos ordinales: Para obtener una impresión general de su muestra, usted encuentra la moda, o la puntuación más común, para cada pregunta. También crea un gráfico de barras para cada pregunta para visualizar la frecuencia de cada elección de ítems.
• Datos de intervalo: Se suman las puntuaciones de cada pregunta para obtener la puntuación total de cada participante. Encontrará la media, o puntuación media, y la desviación estándar, o dispersión, de las puntuaciones de su muestra.

Estadística inferencial

Puede utilizar la estadística inferencial para probar hipótesis, como correlaciones entre diferentes respuestas o patrones en el conjunto de datos.

El hecho de tratar los datos como ordinales o de intervalo influye en la elección de una prueba estadística paramétrica o no paramétrica. Las pruebas paramétricas hacen suposiciones más estrictas, como el espaciado uniforme, de los datos que las pruebas no paramétricas.

• Para los datos ordinales (preguntas individuales de escala Likert), utilice pruebas no paramétricas como la correlación de Spearman o la prueba de chi-cuadrado para la independencia.
• Para datos de intervalo (puntuaciones globales de la escala Likert), utilice pruebas paramétricas como la correlación r de Pearson o las pruebas t.

• Datos ordinales: Usted tiene la hipótesis de que el conocimiento del cambio climático está relacionado con la creencia de que el daño ambiental es un problema grave. Utiliza una prueba de independencia chi-cuadrado para ver si estos dos atributos están correlacionados.
• Datos de intervalo: Usted investiga si la edad está relacionada con las actitudes hacia un comportamiento respetuoso con el medio ambiente. Utilizando una prueba de correlación de Pearson, usted evalúa si la puntuación global de su escala de Likert está relacionada con la edad.

Fortalezas y limitaciones de las escalas de Likert

Las escalas de Likert son un método práctico y accesible de recogida de datos.

• Cuantitativos: Las escalas Likert operacionalizan fácilmente los fenómenos complejos al descomponer los temas abstractos en observaciones registrables. Esto permite la comprobación estadística de las hipótesis.
• De grano fino: Debido a que las preguntas de tipo Likert no son binarias (sí/no, verdadero/falso, etc.), puede obtener información detallada sobre las percepciones, las opiniones y los comportamientos.
• Fácil de usar: a diferencia de las preguntas abiertas, las escalas Likert son cerradas y no piden a los encuestados que generen ideas o justifiquen sus opiniones. Esto hace que sean rápidas de rellenar para los encuestados y pueden producir fácilmente datos de grandes muestras.

Los problemas con las escalas Likert a menudo provienen de elecciones de diseño inadecuadas.

• Sesgo de respuesta: Debido al sesgo de deseabilidad social, las personas suelen evitar seleccionar los ítems extremos o estar en desacuerdo con las afirmaciones para parecer más «normales» o mostrarse de forma favorable.
• Fatiga/atención: En las escalas Likert con muchas preguntas, los encuestados pueden aburrirse y perder el interés. Pueden seleccionar distraídamente respuestas sin tener en cuenta sus verdaderos sentimientos. Esto da lugar a respuestas no válidas.
• Interpretación subjetiva: Algunos ítems pueden ser vagos y ser interpretados de forma muy diferente por los encuestados. Palabras como «algo» o «justo» no tienen definiciones precisas o estrechas.
• Elección restringida: Dado que las preguntas de tipo Likert son cerradas, los encuestados a veces tienen que elegir la respuesta más relevante, incluso si puede no reflejar la realidad con exactitud.

Preguntas frecuentes sobre las escalas Likert

¿Qué es una escala Likert?
Una escala Likert es una escala de valoración que evalúa cuantitativamente opiniones, actitudes o comportamientos. Se compone de 4 o más preguntas que miden una única actitud o rasgo cuando se combinan las puntuaciones de las respuestas.
Para utilizar una escala Likert en una encuesta, se presenta a los participantes preguntas o afirmaciones tipo Likert, y un continuo de ítems, normalmente con 5 o 7 respuestas posibles, para capturar su grado de acuerdo.
¿Las escalas Likert son ordinales o de intervalo?
Las preguntas individuales de tipo Likert se consideran generalmente datos ordinales, porque los ítems tienen un orden de clasificación claro, pero no tienen una distribución uniforme.
Las puntuaciones globales de la escala Likert se tratan a veces como datos de intervalo. Se considera que estas puntuaciones tienen direccionalidad y una distribución uniforme entre ellas.
El tipo de datos determina qué pruebas estadísticas debe utilizar para analizar sus datos.
¿Qué es la operacionalización?
La operacionalización significa convertir las ideas conceptuales abstractas en observaciones medibles.
Por ejemplo, el concepto de ansiedad social no es directamente observable, pero puede definirse operacionalmente en términos de puntuaciones de autocalificación, evitación conductual de los lugares concurridos o síntomas de ansiedad física en situaciones sociales.
Antes de recoger los datos, es importante considerar cómo se van a operacionalizar las variables que se quieren medir.