A escala escala de Likert é um método de medição utilizado pelos investigadores para avaliar as opiniões e atitudes das pessoas.
Existem vários tipos de escalas de medição que se centram no comportamento das pessoas, sendo a escala de Likert uma das mais utilizadas.
O que é a escala de Likert
A Escala de Likert é uma escala de classificação utilizada para questionar uma pessoa sobre o seu nível de concordância ou discordância com uma afirmação. É ideal para medir as reacções, atitudes e comportamentos de uma pessoa.
Ao contrário de uma simples pergunta de sim/não, a escala de Likert permite que os inquiridos classifiquem as suas respostas.
O seu nome deriva do nome do psicólogo Rensis Likert. Likert distinguiu entre uma escala adequada, que emerge das respostas colectivas a um grupo de itens (podem ser 8 ou mais), e o formato em que as respostas são pontuadas numa gama de valores.
Tecnicamente, uma escala de likert refere-se a esta última. A diferença entre estes dois conceitos tem a ver com a distinção que Likert fez entre o fenómeno investigado e as variáveis dos meios de captação.
A escala de Likert é um dos tipos de escalas de medição utilizado principalmente em estudos de mercado para compreender as opiniões e atitudes de um consumidor em relação a uma marca, produto ou mercado-alvo. É utilizado principalmente para medir e avaliar o grau de conformidade de uma pessoa ou de um inquirido com uma determinada frase afirmativa ou negativa.
Ao responder a um item da escala de likert, o utilizador responde especificamente com base no seu nível de concordância ou discordância. As escalas de frequência de Likert utilizam formatos de resposta fixos que são utilizados para medir atitudes e opiniões. Estas escalas permitem determinar o nível de concordância ou discordância dos inquiridos.
A escala de Likert pressupõe que a força e a intensidade da experiência são lineares, variando assim entre concordo totalmente e discordo totalmente, partindo do princípio de que as atitudes podem ser medidas.
As respostas podem ser dadas em diferentes níveis de medição, permitindo escalas pré-configuradas de 5, 7 e 9 itens. Deve haver sempre um elemento neutro para os utilizadores que não concordam nem discordam.
Exemplos de perguntas de escala de likert
Abaixo, temos para ti alguns exemplos de exemplos de escalas de Likert que podes aplicar durante o processo de investigação.
Exemplos de escala de Likert para o nível de concordância ou discordância de uma frase
- Penso que a inovação é o elemento mais importante quando se inicia uma empresa.
- O sabor da comida que como é a coisa mais importante quando escolho um sítio para comer.
- A minha contribuição para a empresa é sempre valiosa.
Exemplos de escala de Likert sobre a frequência de uma atividade
- Vou de férias pelo menos duas vezes por ano.
- Utilizo produtos para a pele todos os dias.
Exemplo de uma escala de Likert sobre a importância de um fator
- A experiência do utilizador no âmbito da minha estratégia empresarial é…
Exemplos de escalas de Likert para a avaliação de uma marca, empresa, produto ou serviço
- Uma marca preocupa-se com o ambiente e a natureza
Exemplo de uma escala de Likert sobre a probabilidade de realizar uma ação no futuro
- Tenciono comprar um carro nos próximos 6 meses.
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Exemplos de respostas à escala de Likert
Uma vez que já vimos alguns exemplos de perguntas de Likert que podes implementar no teu próximo inquérito, vamos partilhar contigo alguns tipos de respostas que podes oferecer ao inquirido dependendo do tipo de escala de likert que usares:
Vantagens e desvantagens da utilização da escala de likert
Considera os seguintes pontos antes de aplicares a escala de likert e decide se é o tipo de pergunta que deves utilizar para a recolha de dados no teu próximo projeto de investigação.
- Trata-se de uma escala fácil de aplicar e fácil de conceber.
- Podes utilizar itens que não estão relacionados com a expressão.
- Apresenta uma graduação das opiniões dos inquiridos.
- Produz medições de qualidade (precisas e minimiza o erro de medição)
- Permite efetuar as análises necessárias para atingir os objectivos da investigação.
- Podes fazer comparações com avaliações anteriores do serviço ou com serviços semelhantes (benchmarking).
- É muito fácil responder-te.
Desvantagens de uma escala de likert
- Estudos científicos indicam que existe um viés na escala, com as respostas positivas sempre em maior número do que as negativas.
- Há também estudos que indicam que os inquiridos tendem a responder “concordo”, uma vez que implica menos esforço mental para responder ao inquérito.
- É difícil determinar com exatidão o número de respostas positivas e negativas.
- Se tudo estiver claro para ti, está na altura de criares o teu primeiro inquérito online utilizando a escala de Likert.
Como fazer uma escala de Likert?
Aqui estão algumas recomendações sobre como criar uma pergunta de escala de Likert :
1) Escreve perguntas claras
As perguntas do tipo “Likert” devem ser formuladas de forma tão concreta e específica quanto possível para encorajar resultados mais exactos. Lembra-te que os inquiridos só responderão à pergunta exacta que lhes for feita.
2) Mantém a coerência dos adjectivos
Presta muita atenção à utilização de adjectivos nas perguntas de tipo Likert para garantir que os inquiridos compreendem claramente o significado de cada opção. Cada adjetivo deve ter uma posição clara na escala, do mais alto ao mais baixo.
Utiliza o termo “extremamente” para os dois extremos da escala (por exemplo, “concordo totalmente”, “discordo totalmente”), estabelece um ponto médio neutro (por exemplo, “nem concordo nem discordo”) e completa as classificações moderadas com os mesmos adjectivos (por exemplo, “discordo um pouco”, “concordo um pouco”).
3. Considera as escalas unipolar e bipolar.
As escalas de Likert são bipolares ou unipolares, ou seja, têm dois extremos ou um.
Utiliza escalas bipolares quando quiseres que os inquiridos respondam num lado positivo ou negativo da neutralidade. Por exemplo, a pergunta “Qual seria a probabilidade de recomendares este produto?” iria de “Muito improvável” a “Muito provável”, com “Indeciso” como ponto médio.
As escalas unipolares funcionam de uma escala de zero a uma escala extrema. Por exemplo, a pergunta “Em que medida achas que este produto é bom?” pode ter opções que vão de “Nada bom” a “Extremamente bom”.
4. Selecciona cuidadosamente os artigos
Os itens devem ser facilmente relacionados com as respostas da frase, independentemente de a relação entre o item e a frase ser óbvia.
Os itens devem ter sempre duas posições extremas, bem como um item intermédio que sirva de graduação entre os extremos. É importante referir que, apesar do facto de a escala de Likert mais comum ser a 5 itensSe forem utilizados mais itens, a utilização de mais itens ajuda a gerar uma maior precisão nos resultados.
Os artigos da balança devem ser sempre seguros e fiáveis. Para obter fiabilidade, é por vezes necessário sacrificar a precisão da escala.
Diferenças entre a escala de Likert e o item de Likert.
Identificar quando falamos de uma escala de Likert e de um item do tipo Likert é muito fácil. A escala de Likert é composta por vários itens de Likert, como mostra a figura abaixo.
Escala de Likert e análise de dados
Os inquéritos são constantemente utilizados para medir a qualidade. Por exemplo, os inquéritos podem ser utilizados para medir a perceção do cliente sobre a qualidade do produto ou o desempenho da qualidade na prestação de serviços.
As escalas de Likert são um formato de classificação comum para inquéritos. Os inquiridos classificam a qualidade de elevada a baixa ou de melhor a pior, utilizando cinco ou sete níveis.
De um modo geral, os estatísticos agruparam os dados recolhidos nestes inquéritos numa hierarquia de quatro níveis de medida:
- Dados nominais: O nível mais fraco de medição que representa categorias sem representação numérica.
- Dados ordinais: Dados em que é possível ordenar ou classificar as respostas, mas não é possível medir a distância.
- Dados de intervalo: Em geral, dados inteiros sobre os quais podem ser efectuadas medições de ordens e distâncias.
- Dados relacionais: dados em que são possíveis ordenações, distâncias, decimais e fracções significativas entre variáveis.
A análise de dados utilizando dados nominais, intervalares e de rácio são geralmente simples e transparentes. As análises de dados ordinais, particularmente no que diz respeito a escalas de Likert ou outras escalas em inquéritos, não o são.
Uma razão subjacente à análise de dados ordinais como dados intervalares pode ser a afirmação de que os testes estatísticos paramétricos (baseados no teorema do limite central) são mais poderosos do que as alternativas não paramétricas.
No entanto, tratar os dados ordinais como dados intervalares (ou mesmo rácios) sem examinar os valores do conjunto de dados e os objectivos da análise pode ser enganador e deturpar os resultados de um inquérito.
Noções básicas sobre as escalas de Likert
As escalas de Likert foram desenvolvidas em 1932 como uma resposta bipolar de cinco pontos com a qual a maioria das pessoas está familiarizada atualmente. 3 destas escalas vão de um conjunto de categorias de menos a mais, pedindo às pessoas que indiquem o quanto concordam ou discordam, aprovam ou desaprovam, ou acreditam ser verdadeiro ou falso.
Não existe uma forma errada de construir uma escala de Likert. A consideração mais importante é incluir pelo menos cinco categorias de resposta. No quadro 1 são apresentados exemplos de grupos de categorias.
Os extremos da escala são muitas vezes aumentados para criar uma escala de sete pontos, acrescentando “muito” ao topo e à base das escalas de 5 pontos. Foi demonstrado que a escala de 7 pontos atinge os limites superiores da fiabilidade da escala de 4 pontos.
Como regra geral, Likert e outros recomendam que é melhor utilizar uma escala tão ampla quanto possível. Podes sempre recolher as respostas em categorias condensadas, se necessário, para análise.
Com isto em mente, as escalas são por vezes truncadas para um número par de categorias (normalmente quatro) para eliminar a opção “neutra” numa escala de inquérito de “escolha forçada”.
Erros na análise da escala de Likert
Um exemplo de conclusões enganadoras são os resultados do inquérito anual da Fundação Alfred P. Sloan sobre a qualidade e a extensão da aprendizagem em linha nos Estados Unidos. Os inquiridos utilizaram uma escala de Likert para avaliar a qualidade da aprendizagem em linha em comparação com a aprendizagem presencial.
Embora 60% dos inquiridos considerem a aprendizagem em linha igual ou melhor do que a aprendizagem presencial, existe uma minoria persistente que considera a aprendizagem em linha pelo menos um pouco inferior.
Se estes dados fossem analisados através de médias, com uma escala de 1 a 5, do mais baixo para o mais alto, esta separação perder-se-ia, obtendo-se médias de 2,7, 2,6 e 2,7 para estes três anos, respetivamente. Isto indicaria uma concordância ligeiramente inferior à média e não a distribuição real das respostas.
Regra geral, a média e o desvio padrão desvio-padrão são parâmetros inválidos para a estatística descritiva quando os dados se encontram em escalas ordinais, tal como qualquer análise paramétrica baseada na distribuição normal.
Os procedimentos não paramétricos baseados na classificação, na mediana ou na amplitude são adequados para analisar estes dados, tal como os métodos sem distribuição, como tabulações cruzadas tabelas de frequência, frequência, contingência e estatísticas do qui-quadrado .
Os modelos de Kruskall-Wallis podem fornecer o mesmo tipo de resultados que uma análise de variância mas com base nas classificações em vez das médias das respostas.
Uma vez que estas escalas são representativas de uma medida contínua subjacente, recomenda-se que as analises como dados intervalares como um piloto antes de recolher a medida contínua.
Melhores práticas para a análise das pontuações da escala de Likert
As escalas de Likert de cinco pontos estão normalmente associadas a inquéritos e são utilizadas numa grande variedade de contextos. Já te deparaste com a escala de Likert se alguma vez te perguntaram se concordas totalmente, concordas, não concordas nem discordas, discordas ou discordas totalmente de algo. Encontra acima alguns exemplos de perguntas deste tipo.
Devido ao facto de os dados relativos aos itens de Likert serem discretos, ordinais e de âmbito limitado, tem havido uma longa disputa sobre a forma mais válida de analisar os dados de Likert.
A escolha básica é entre um teste paramétrico e um teste não paramétrico. Os prós e os contras de cada tipo de teste são geralmente descritos da seguinte forma:
- Os testes paramétricos, como o teste t de 2 amostras, assumem uma distribuição normal e contínua. No entanto, com uma dimensão de amostra suficiente, os testes t são robustos relativamente a desvios da normalidade.
- Os testes não paramétricos, como o teste U de Mann-Whitney, não assumem uma distribuição normal ou contínua. No entanto, existem preocupações quanto a uma menor capacidade de detetar uma diferença quando esta existe efetivamente.
Qual é a melhor opção? Esta é uma decisão real que tens de tomar quando vais fazer uma análise dos dados do teu inquérito quando utilizaste Likert.
Ao longo dos anos, vários estudos tentaram responder a esta questão. No entanto, têm tendência para analisar um número limitado de distribuições potenciais para os dados de Likert, o que dificulta a generalização dos resultados.
Graças ao aumento da capacidade de computação, os estudos de simulação podem agora avaliar exaustivamente uma vasta gama de distribuições.
Os investigadores identificaram um conjunto diversificado de 14 distribuições que são representativas dos dados reais de Likert. O software retirou pares de amostras independentes para testar todas as combinações possíveis das 14 distribuições.
No total, foram geradas 10.000 amostras aleatórias para cada uma das 98 combinações de distribuição. Os pares de amostras são analisados utilizando o teste t para duas amostras e o teste Teste de Mann-Whitney para comparar a eficácia de cada teste. O estudo também avaliou diferentes tamanhos de amostras.
Os resultados mostram que, para todos os pares de distribuições, as taxas de erro do tipo I (falsos positivos) estão muito próximas das quantidades pretendidas. Por outras palavras, se utilizares qualquer uma das tipos de análise e os seus resultados são estatisticamente significativos, não há necessidade de te preocupares demasiado com um falso positivo.
Os resultados também mostram que, para a maioria dos pares de distribuições, a diferença entre o poder estatístico dos dois testes é trivial. Por outras palavras, se houver realmente uma diferença ao nível da população, qualquer uma das análises tem a mesma probabilidade de a detetar.
As preocupações quanto ao facto de o teste de Mann-Whitney ser menos poderoso neste contexto parecem ser infundadas.
Tenho um aviso a fazer-te. Existem alguns pares específicos de distribuições em que existe uma diferença de potência entre os dois testes.
Se executares ambos os testes nos mesmos dados e eles não forem concordantes (um é significativo e o outro não), podes consultar uma tabela no artigo para determinar se uma diferença no poder estatístico pode ser um problema. Esta diferença de poder afecta apenas uma pequena minoria dos casos.
Em geral, a escolha entre as duas análises é muito próxima. Se precisares de comparar dois conjuntos de dados Likert de cinco pontos, normalmente não importa qual a análise que usas.
Ambos os testes fornecem quase sempre a mesma proteção contra falsos negativos e fornecem sempre a mesma proteção contra falsos positivos. Estas normas são válidas para amostras de 10, 30 e 200 por grupo.
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O inquérito de escala de Likert é um método universal de recolha de dados ou informações, o que significa que é fácil de compreender e de responder. Esta é uma questão essencial para avaliar a opinião ou atitude de um inquirido em relação a um determinado tópico, pelo que será de grande ajuda na tua próxima investigação.
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