Échelle de Likert : qu'est-ce que c'est exactement ? Définition, explications, exemples, avantages, inconvénients, astuces

Qu'est-ce qu'une échelle de Likert, qu'est-ce qu'un test de Likert ? Une définition.

échelle de Likert

L'échelle de Likert est un outil important en psychologie et en études de marché pour mesurer les attitudes et les opinions des gens sur certains sujets ou objets. Il a été nommé d'après le psychologue américain Rensis Likert et a été utilisé pour la première fois en 1932.

L'échelle de Likert consiste en une série d'énoncés appelés « éléments » avec lesquels une personne peut être en désaccord ou en accord. Les énoncés sont gradués et polarisants, c'est-à-dire qu'ils demandent l'avis de la personne dans des directions différentes. Par exemple, un élément pourrait se lire : « Je suis entièrement d'accord avec l'affirmation selon laquelle les voitures devraient être davantage taxées », tandis qu'un autre élément pourrait indiquer : « Je ne suis pas d'accord avec l'affirmation selon laquelle les voitures devraient être davantage taxées ».

Test de Likert

L'utilisation des échelles de Likert dans un questionnaire s'appelle un test de Likert. Dans un test de Likert, une personne se voit présenter plusieurs questions et on lui demande d'indiquer son attitude envers chacune d'elles en indiquant dans quelle mesure elle est d'accord avec l'énoncé sur une échelle allant de "fortement en désaccord" à "fortement d'accord". L'échelle peut aussi contenir plusieurs niveaux intermédiaires, comme « accord partiel » ou « neutre ».

Les résultats du test sont ensuite évalués pour mesurer l'attitude de la personne envers le sujet ou l'objet. L'échelle de Likert est une méthode très courante et efficace pour mesurer les opinions et les attitudes des gens car elle est facile à comprendre et à utiliser et convient bien à l'analyse statistique quantitative. Il est souvent utilisé dans les études de marché, la psychologie sociale et d'autres domaines où le but est d'enregistrer et d'analyser les opinions et les attitudes des gens.

Exemple d'échelle de Likert

Voici un exemple d'échelle de Likert qui pourrait être utilisée pour mesurer la satisfaction des clients à l'égard d'un produit ou d'un service particulier :

Je ne suis pas du tout satisfait du produit/service.
Je suis plutôt insatisfait du produit/service.
Je suis neutre quant à ma satisfaction vis-à-vis du produit/service.
Je suis plutôt satisfait du produit/service.
Je suis entièrement satisfait du produit/service.

La personne remplissant le test de Likert indiquerait alors dans quelle mesure elle est d'accord avec chaque énoncé sur une échelle de 1 à 5. Les résultats du test seraient ensuite évalués pour mesurer la satisfaction de la personne à l'égard du produit ou du service.

L'échelle de Likert ressemblerait alors à ceci :

Question : Êtes-vous satisfait de nos produits ?

L'échelle de Likert peut aussi être présentée très simplement, comme ceci :

Êtes-vous satisfait de nos produits ?
pas du tout [1] [2] [3] [4] [5] beaucoup

L'échelle de Likert peut avoir n'importe quel nombre d'éléments ou d'options. Cependant, il contient généralement entre cinq et sept options, classées de « pas du tout d'accord » à « tout à fait d'accord ». Cependant, il existe également des échelles de Likert avec plus ou moins d'options, selon les attitudes ou les opinions à mesurer.

Formes de présentation d'une échelle de Likert

L'échelle de Likert est généralement présentée sous la forme d'une ligne, d'une barre ou d'une coche indiquant les différentes options de réponse, comme dans l'exemple ci-dessus. Les options de réponse sont généralement classées de « fortement en désaccord » à « tout à fait d'accord », bien qu'il existe d'autres options telles que « très peu probable » à « très probable ». La personne choisit l'option de réponse qui reflète le mieux son attitude envers l'énoncé.

L'échelle de Likert peut être représentée de bien d'autres manières, y compris graphiquement, par exemple sous la forme d'emojis. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de façons d'afficher une échelle de Likert.

Échelle de Likert avec émojis

Il est possible d'afficher l'échelle de Likert avec des emojis. Les emojis sont de petits graphiques utilisés dans les messages numériques et autres contenus en ligne pour exprimer des sentiments, des humeurs ou des idées. Ils peuvent également être utilisés pour représenter les options de réponse dans une échelle de Likert.

Pour représenter l'échelle de Likert avec des emojis, les emojis sont affichés à côté de chaque option de réponse. La personne qui remplit le questionnaire choisit l'emoji qui reflète le mieux son attitude envers l'énoncé.

Voici un exemple d'échelle de Likert avec des emojis :

Question : Dans quelle mesure êtes-vous satisfait du service client que vous avez reçu ?

La personne remplissant le questionnaire choisirait alors l'emoji qui reflète le mieux sa satisfaction à l'égard du service client. Les résultats du questionnaire seraient ensuite analysés pour mesurer la satisfaction globale des clients à l'égard du service à la clientèle.

La façon dont une échelle de Likert est présentée dans un test de Likert peut être très variable. Les graphiques peuvent rendre un questionnaire plus attrayant afin que les participants à l'enquête soient plus disposés à participer à un test de Likert.

Échelle de Likert comme question matricielle dans un test de Likert

Une échelle de Likert peut également être présentée comme une question matricielle. Une question matricielle est une forme de question dans laquelle plusieurs éléments sont disposés dans un tableau ou une grille, et la personne qui remplit le questionnaire est invitée à indiquer son attitude envers chaque élément.

Pour présenter une échelle de Likert dans un test de Likert sous forme de question matricielle, les éléments sont disposés dans un tableau et une échelle avec les options de réponse est affichée à côté de chaque élément. La personne qui remplit le questionnaire sélectionne l'option de réponse qui reflète le mieux son attitude envers l'item.

Comment le type de question de l'échelle de Likert ou un test de Likert est-il analysé ?

Pour analyser une échelle de Likert ou un test de Likert, les réponses à chaque question sont généralement additionnées et divisées par le nombre de réponses pour obtenir la valeur moyenne des réponses. Cette moyenne est ensuite utilisée pour interpréter les attitudes ou les opinions des gens.

Un exemple de test de Likert simple

Disons que vous menez une enquête sur la satisfaction des employés de votre entreprise. Le questionnaire de mesure de la satisfaction des collaborateurs contient également, entre autres, une question de type « échelle de Likert » avec cinq choix de réponses possibles.

Ο Je suis très satisfait de mon travail actuel.
Ο Je suis satisfait de mon travail actuel.
Ο Je suis assez satisfait de mon emploi actuel.
Ο Je suis insatisfait de mon travail actuel.
Ο Je suis très insatisfait de mon emploi actuel.

Supposons que vous envoyiez le test ci-dessus avec cinq options de réponse à 1000 XNUMX sujets et que vous collectiez les réponses comme suit :

• Réponse 1 : 150 sujets
• Réponse 2 : 250 répondants
• Réponse 3 : 300 répondants
• Réponse 4 : 150 répondants
• Réponse 5 : 150 répondants

Pour calculer la moyenne, additionnez les valeurs de toutes les réponses et divisez le résultat par le nombre de sujets qui ont passé le test (1000).

(1501 + 2502 + 3003 + 1504 + 150*5) / 1000 = 2.8

La valeur moyenne de 2.8 signifie que l'opinion des personnes testées est globalement plutôt « plutôt satisfaite ».

Outre cette méthode simple, il existe de nombreuses autres façons d'analyser les données d'un test de Likert ou d'une question de type échelle de Likert, selon l'objectif et la nature du test. Par exemple, vous pouvez visualiser la distribution des réponses pour voir la fréquence de chaque option de réponse. Cela peut être utile pour voir s'il existe des différences significatives entre les différents groupes de sujets. Ou pour contraster l'importance des différents groupes. Ou vous pouvez également calculer l'écart type pour quantifier la propagation des réponses.

Quels sont les principaux avantages de l'échelle de Likert ?

L'échelle de Likert est un moyen simple et fiable de mesurer quantitativement les opinions et les attitudes, c'est pourquoi elle est utilisée dans de nombreux domaines de la recherche sociale. Il présente des avantages importants, notamment :

• Facilité d'utilisation : L'échelle de Likert est facile à comprendre et à utiliser car elle consiste en une série d'énoncés que les participants peuvent noter sur une échelle de 1 à 5 (ou de 1 à 7).
• Haute fiabilité : L'échelle de Likert a généralement une grande fiabilité test-retest, ce qui signifie qu'elle fournit des résultats fiables lorsqu'elle est utilisée à différents moments.
• Bonne validité : L'échelle de Likert a généralement une bonne validité de construction, ce qui signifie qu'elle mesure ce qu'elle prétend mesurer.
• Flexibilité : L'échelle de Likert peut être facilement adaptée aux besoins d'une étude en ajoutant ou en supprimant différents énoncés ou en allongeant ou raccourcissant l'échelle.
• Comparabilité : L'échelle de Likert permet de comparer les résultats avec ceux d'autres études, car il s'agit d'un outil de mesure largement utilisé et l'échelle a une structure similaire.
• Évaluation rapide : L'échelle de Likert permet d'évaluer rapidement les résultats, car les réponses sont données sur une échelle de 1 à 5 (ou 1 à 7) et peuvent ainsi être facilement transposées dans un tableau ou un graphique.
• Réduction des biais : L'échelle de Likert peut aider à réduire les biais dans les réponses car elle offre aux participants un large éventail d'options pour exprimer leur opinion plutôt que de simplement demander « oui » ou « non ».
• Possibilité d'utiliser des moyennes : L'échelle de Likert permet de calculer des moyennes pour agréger et comparer les résultats. Cela peut être utile pour identifier les tendances ou les changements dans les réponses au fil du temps.
• Adéquation à différentes fins : L'échelle de Likert peut être utilisée à différentes fins, telles que l'enregistrement d'attitudes, d'opinions, de satisfaction, de connaissances ou d'intentions comportementales.
• Disponibilité des normes : Pour de nombreuses échelles de Likert, il existe déjà des normes permettant de comparer les résultats à un groupe de référence. Cela peut être utile pour replacer les résultats de sa propre étude dans un contexte plus large.
• Possibilité d'utiliser des médianes : comme déjà mentionné, les résultats de l'échelle de Likert peuvent être évalués à l'aide de valeurs moyennes. Cependant, il est également possible de calculer des médianes afin d'agréger et de comparer les résultats. Cela peut être utile si la distribution des données n'est pas normale ou s'il y a des valeurs aberrantes dans les données.
• Possibilité d'utiliser des valeurs modales : Il est également possible de calculer des valeurs modales (ie la réponse la plus fréquente) pour agréger et comparer les résultats. Cela peut être utile lorsqu'il n'y a pas de tendances claires dans les données ou lorsque les participants n'ont pas d'opinion claire.

L'une des raisons pour lesquelles l'échelle de Likert est si populaire dans les études de marché et les sciences sociales est qu'elle est relativement facile à comprendre et à interpréter. Les résultats peuvent être évalués sous forme de moyennes ou de médianes, qui expriment les opinions ou les attitudes des participants.

Quels sont les inconvénients de l'échelle de Likert ?

Comme tout outil de mesure, l'échelle de Likert présente certains inconvénients. Il est important de tenir compte de ces inconvénients lors de l'utilisation de l'échelle de Likert et, si nécessaire, de prendre des mesures pour les minimiser afin de s'assurer que les résultats sont valides et fiables. Voici les inconvénients importants de l'utilisation de l'échelle de Likert ou d'un test de Likert :

• Options de réponse limitées : L'échelle de Likert offre des options de réponse limitées, limitées à une échelle de 1 à 5 (ou de 1 à 7). Il peut en résulter que les opinions des participants ne sont pas pleinement représentées.
• Biais possible dû à des problèmes de compréhension : si les énoncés de l'échelle ne sont pas clairement formulés ou si les participants ont de la difficulté à les comprendre, les résultats peuvent être biaisés.
• Biais possible dû à des réponses socialement souhaitables : l'échelle de Likert peut avoir tendance à produire des réponses socialement souhaitables si les participants ont tendance à ajuster leurs réponses en fonction des attentes des autres ou de leurs propres valeurs.
• Flexibilité limitée : Si l'échelle de Likert est flexible en ce sens qu'elle s'adapte facilement aux besoins d'une étude, elle est néanmoins limitée par le fait qu'elle est basée sur une échelle de 1 à 5 (ou de 1 à 7).
• Biais possible dû à l'ambivalence : si les participants sont ambivalents, c'est-à-dire qu'ils peuvent être à la fois d'accord et en désaccord, les résultats peuvent être biaisés car l'échelle ne permet pas d'exprimer cette ambivalence.
  Applicabilité limitée : L'échelle de Likert est la mieux adaptée pour capturer des opinions, des attitudes et des intentions comportementales, mais elle est moins adaptée pour capturer des concepts complexes ou pour capturer des comportements ou des actions concrètes.
• Biais possible dû aux extrêmes : s'il existe des options extrêmes dans l'échelle (par exemple, « tout à fait d'accord » et « tout à fait en désaccord »), les résultats peuvent être biaisés car les participants peuvent avoir tendance à choisir ces options même s'ils ne sont pas entièrement d'accord avec elles.
• Biais possible dû à la confusion : l'échelle de Likert peut également avoir tendance à produire une confusion dans les réponses si les participants ont tendance à ajuster leurs réponses en fonction des attentes de l'administration de l'étude ou de leurs propres valeurs.
• Biais possible dû à la confusion entre les opinions et les faits : si les énoncés de l'échelle mélangent les opinions et les faits, les résultats peuvent être biaisés car les participants ne sont pas toujours en mesure de faire la distinction entre les opinions et les faits.
• Biais possible dû aux intentions et aux comportements : L'échelle de Likert est bonne pour capturer les intentions, mais elle est moins adaptée pour capturer les comportements réels, car les participants ne mettent pas toujours leurs intentions en action.

Conseils d'experts : Comment éviter les erreurs lors de l'utilisation du test de Likert !

Il est important de considérer les inconvénients décrits ci-dessus lors de l'utilisation de l'échelle de Likert ou d'un test de Likert et, si nécessaire, de prendre des mesures pour les minimiser afin de s'assurer que les résultats sont valides et fiables. Pour éviter les erreurs lors de l'utilisation de l'échelle de Likert, les étapes suivantes peuvent être suivies :

• Formuler des déclarations claires et précises : Il est important que les déclarations utilisées dans l'échelle soient formulées de manière claire et précise afin que les participants puissent facilement les comprendre et exprimer leurs opinions en conséquence.
• Utilisez un nombre adéquat d'options : Il est important d'avoir un nombre suffisant d'options dans l'échelle pour refléter les opinions des participants, mais pas trop pour qu'il devienne difficile de faire le bon choix.
• Utilisez une échelle équilibrée : Il est important que l'échelle soit équilibrée, c'est-à-dire qu'il y ait un nombre égal d'options d'accord et de désaccord. Sinon, les résultats pourraient être faussés.
• Fournissez une option neutre : Il est important de fournir une option neutre dans l'échelle pour permettre aux participants d'indiquer quand ils ne sont ni d'accord ni en désaccord. Sinon, les résultats pourraient être biaisés.
• Minimiser les réponses socialement souhaitables : Il est important de minimiser la possibilité de réponses socialement souhaitables en garantissant l'anonymat des participants ou en veillant à ce que les énoncés de l'échelle soient formulés de manière neutre.
• Éviter les options extrêmes : Il est important d'éviter les options extrêmes dans l'échelle car elles ont tendance à produire des résultats biaisés. Les options moyennes doivent être utilisées à la place.
• Éviter de confondre les opinions et les faits : Il est important de bien séparer les opinions et les faits dans l'échelle pour s'assurer que les participants peuvent exprimer leurs opinions de manière appropriée.
• Séparer les intentions et les comportements : lorsqu'il s'agit de saisir les intentions et les comportements, il est important de les séparer clairement et d'utiliser des outils de mesure appropriés.
• Vérifier la distribution des données : Il est important de vérifier la distribution des données pour s'assurer qu'elle est normale. Si la distribution n'est pas normale, les valeurs moyennes peuvent être faussées et il peut être plus approprié d'utiliser des médianes ou des valeurs modales.
• Vérifier les valeurs aberrantes : Il est important de vérifier les valeurs aberrantes dans les données et, si nécessaire, de les ignorer ou de les expliquer car elles peuvent fausser les résultats.
• Vérifier la fiabilité : Il est important de vérifier la fiabilité de l'échelle de Likert pour s'assurer qu'elle donne des résultats fiables. Cela peut être fait en utilisant l'alpha de Cronbach ou d'autres méthodes de mesure appropriées.
• Vérifier la validité : Il est également important de vérifier la validité de l'échelle de Likert pour s'assurer qu'elle mesure réellement ce qu'elle est censée mesurer. Cela peut être fait en utilisant la validité des critères ou d'autres méthodes de mesure appropriées.
• Vérifier l'applicabilité : il est important de vérifier l'applicabilité de l'échelle de Likert pour s'assurer qu'elle est appropriée pour l'étude envisagée et qu'elle reflète adéquatement les opinions ou les attitudes des participants. Si l'échelle de Likert n'est pas appropriée pour l'étude prévue, un autre outil de mesure doit être envisagé.
• Vérifier la représentativité de l'échantillon : Il est important de s'assurer que l'échantillon utilisé pour l'étude est représentatif de l'ensemble de la population afin que les résultats puissent être généralisés à l'ensemble de la population.
• Vérifier le caractère aléatoire de l'échantillon : Il est également important de s'assurer que l'échantillon utilisé pour l'étude est sélectionné au hasard pour s'assurer que les résultats ne sont pas biaisés.

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