Escala Likert: o que exatamente é isso? Definição, explicações, exemplos, vantagens, desvantagens, dicas

O que é uma escala Likert, o que é um teste Likert? Uma definição.

escala de Likert

A escala Likert é uma ferramenta importante em psicologia e pesquisa de mercado para medir as atitudes e opiniões das pessoas sobre determinados tópicos ou objetos. Foi nomeado após o psicólogo americano Rensis Likert e foi usado pela primeira vez em 1932.

A escala Likert consiste em uma série de afirmações chamadas “itens” com as quais uma pessoa pode discordar ou concordar. As declarações são graduais e polarizadoras, o que significa que pedem a opinião da pessoa em diferentes direções. Por exemplo, um item pode ser: “Concordo plenamente com a afirmação de que os carros devem ser mais tributados”, enquanto outro item pode ser: “Não concordo com a afirmação de que os carros devem ser mais tributados”.

teste Likert

O uso de escalas Likert em um questionário é chamado de teste Likert. Em um teste Likert, uma pessoa é apresentada a várias perguntas e solicitada a indicar sua atitude em relação a cada uma delas, indicando o quanto concorda com a afirmação em uma escala de “discordo totalmente” a “concordo totalmente”. A escala também pode conter vários níveis intermediários, como “acordo parcial” ou “neutro”.

Os resultados do teste são então avaliados para medir a atitude da pessoa em relação ao tópico ou objeto. A escala Likert é um método muito comum e eficaz de medir as opiniões e atitudes das pessoas porque é fácil de entender e usar e é adequado para análise estatística quantitativa. É freqüentemente usado em pesquisa de mercado, psicologia social e outros campos onde o objetivo é registrar e analisar as opiniões e atitudes das pessoas.

Exemplo de escala Likert

Aqui está um exemplo de uma escala Likert que pode ser usada para medir a satisfação do cliente com um determinado produto ou serviço:

Não estou nada satisfeito com o produto/serviço.
Estou bastante insatisfeito com o produto/serviço.
Sou neutro em relação à minha satisfação com o produto/serviço.
Estou bastante satisfeito com o produto/serviço.
Estou completamente satisfeito com o produto/serviço.

A pessoa que completasse o teste Likert indicaria o quanto concorda com cada afirmação em uma escala de 1 a 5. Os resultados do teste seriam então avaliados para medir a satisfação da pessoa com o produto ou serviço.

A escala Likert ficaria assim:

Pergunta: Quão satisfeito você está com nossos produtos?

A escala Likert também pode ser apresentada de forma muito simples, assim:

Quão satisfeito você está com nossos produtos?
nada [1] [2] [3] [4] [5] muito

A escala Likert pode ter qualquer número de itens ou opções. No entanto, geralmente contém entre cinco e sete opções, graduadas de 'discordo totalmente' a 'concordo totalmente'. No entanto, também existem escalas Likert com mais ou menos opções, dependendo de quais atitudes ou opiniões serão medidas.

Formas de apresentação de uma escala Likert

A escala Likert é normalmente apresentada como uma opção de linha, barra ou marca que indica as diferentes opções de resposta, como no exemplo acima. As opções de resposta são geralmente graduadas de 'discordo totalmente' a 'concordo totalmente', embora existam outras opções como 'muito improvável' a 'muito provável'. A pessoa escolhe a opção de resposta que melhor reflete sua atitude em relação à afirmação.

A escala Likert pode ser representada de muitas outras formas, inclusive graficamente, por exemplo na forma de emojis. Abaixo estão alguns exemplos de maneiras de exibir uma escala Likert.

Escala Likert com emojis

É possível exibir a escala Likert com emojis. Emojis são pequenos gráficos usados ​​em mensagens digitais e outros conteúdos online para expressar sentimentos, humores ou ideias. Eles também podem ser usados ​​para representar opções de resposta em uma escala Likert.

Para representar a escala Likert com emojis, os emojis são exibidos ao lado de cada opção de resposta. A pessoa que responde ao questionário escolhe o emoji que melhor reflete sua atitude em relação à afirmação.

Aqui está um exemplo de uma escala Likert com emojis:

Pergunta: Quão satisfeito você está com o atendimento ao cliente que recebeu?

A pessoa que respondesse ao questionário escolheria o emoji que melhor refletisse sua satisfação com o atendimento ao cliente. Os resultados do questionário seriam então analisados ​​para medir a satisfação geral dos clientes com o atendimento ao cliente.

A forma como uma escala Likert é apresentada em um teste Likert pode ser muito variável. Os gráficos podem tornar um questionário mais atraente para que os participantes da pesquisa estejam mais dispostos a participar de um teste Likert.

Escala de Likert como questão de matriz em um teste de Likert

Uma escala Likert também pode ser apresentada como uma questão matricial. Uma pergunta matriz é uma forma de pergunta na qual vários itens são organizados em uma tabela ou grade, e a pessoa que preenche o questionário é solicitada a indicar sua atitude em relação a cada item.

Para apresentar uma escala Likert dentro de um teste Likert como uma questão matriz, os itens são dispostos em uma tabela e uma escala com as opções de resposta é exibida ao lado de cada item. A pessoa que responde ao questionário seleciona a opção de resposta que melhor reflete sua atitude em relação ao item.

Como é analisado o tipo de pergunta da escala Likert ou um teste Likert?

Para analisar uma escala Likert ou um teste Likert, as respostas de cada pergunta geralmente são somadas e divididas pelo número de respostas para obter o valor médio das respostas. Essa média é então usada para interpretar as atitudes ou opiniões das pessoas.

Um exemplo de um teste Likert simples

Digamos que você esteja realizando uma pesquisa sobre a satisfação dos funcionários da sua empresa. O questionário para medir a satisfação dos funcionários também contém, entre outras coisas, uma pergunta do tipo “escala Likert” com cinco opções de resposta possíveis.

Ο Estou muito satisfeito com meu trabalho atual.
Ο Estou satisfeito com meu trabalho atual.
Ο Estou um pouco satisfeito com meu trabalho atual.
Ο Estou insatisfeito com meu trabalho atual.
Ο Estou muito insatisfeito com meu trabalho atual.

Suponha que você enviou o teste acima com cinco opções de resposta para 1000 participantes e coletou as respostas da seguinte forma:

• Resposta 1: 150 assuntos
• Resposta 2: 250 entrevistados
• Resposta 3: 300 entrevistados
• Resposta 4: 150 entrevistados
• Resposta 5: 150 entrevistados

Para calcular a média, some os valores de todas as respostas e divida o resultado pelo número de sujeitos que fizeram o teste (1000).

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

O valor médio de 2.8 significa que a opinião das pessoas do teste é globalmente “um pouco satisfeita”.

Além desse método simples, existem muitas outras maneiras de analisar os dados de um teste Likert ou de um tipo de questão de escala Likert, dependendo do objetivo e da natureza do teste. Por exemplo, você pode visualizar a distribuição de respostas para ver a frequência de cada opção de resposta. Isso pode ser útil para ver se há diferenças significativas entre diferentes grupos de assuntos. Ou para contrastar o significado de diferentes grupos. Ou você também pode calcular o desvio padrão para quantificar a dispersão das respostas.

Quais são as principais vantagens da escala Likert?

A escala Likert é uma forma simples e confiável de medir quantitativamente opiniões e atitudes, razão pela qual é utilizada em muitas áreas da pesquisa social. Tem algumas vantagens importantes, incluindo:

• Facilidade de uso: A escala Likert é fácil de entender e usar porque consiste em uma série de afirmações que os participantes podem avaliar em uma escala de 1 a 5 (ou 1 a 7).
• Alta confiabilidade: A escala Likert costuma ter alta confiabilidade teste-reteste, o que significa que fornece resultados confiáveis ​​quando usada em diferentes momentos.
• Boa validade: A escala Likert costuma ter boa validade de construto, o que significa que ela mede o que se propõe a medir.
• Flexibilidade: A escala Likert pode ser facilmente adaptada às necessidades de um estudo, adicionando ou removendo diferentes afirmações ou alongando ou encurtando a escala.
• Comparabilidade: A escala Likert permite comparar os resultados com os de outros estudos, pois é uma ferramenta de medida amplamente utilizada e a escala possui uma estrutura semelhante.
• Avaliação rápida: A escala Likert permite avaliar os resultados rapidamente, pois as respostas são dadas em uma escala de 1 a 5 (ou 1 a 7) e assim podem ser facilmente transferidas para uma tabela ou gráfico.
• Redução do viés: A escala Likert pode ajudar a reduzir o viés nas respostas, pois oferece aos participantes uma ampla gama de opções para expressar sua opinião, em vez de apenas perguntar “sim” ou “não”.
• Capacidade de usar médias: A escala Likert permite que médias sejam calculadas para agregar e comparar resultados. Isso pode ser útil para identificar tendências ou mudanças nas respostas ao longo do tempo.
• Adequação para diferentes propósitos: A escala Likert pode ser usada para diferentes propósitos, como registrar atitudes, opiniões, satisfação, conhecimento ou intenções comportamentais.
• Disponibilidade de normas: Para muitas escalas Likert, já existem normas que permitem comparar os resultados com um grupo de referência. Isso pode ser útil para colocar os resultados do próprio estudo em um contexto mais amplo.
• Possibilidade de usar medianas: Como já mencionado, os resultados da escala Likert podem ser avaliados por meio de valores médios. No entanto, também é possível calcular medianas para agregar e comparar os resultados. Isso pode ser útil se a distribuição de dados não for normal ou se houver outliers nos dados.
• Possibilidade de usar valores modais: Também é possível calcular valores modais (ou seja, a resposta mais frequente) para agregar e comparar os resultados. Isso pode ser útil quando não há tendências claras nos dados ou quando os participantes não têm uma opinião clara.

Uma razão pela qual a escala Likert é tão popular na pesquisa de mercado e nas ciências sociais é que ela é relativamente fácil de entender e interpretar. Os resultados podem ser avaliados na forma de médias ou medianas, que fazem afirmações sobre as opiniões ou atitudes dos participantes.

Quais são as desvantagens da escala Likert?

Como qualquer ferramenta de medição, a escala Likert apresenta algumas desvantagens. É importante considerar essas desvantagens ao usar a escala Likert e, se necessário, tomar medidas para minimizá-las para garantir que os resultados sejam válidos e confiáveis. A seguir estão desvantagens importantes de usar a escala Likert ou um teste Likert:

• Opções de resposta limitadas: A escala Likert oferece opções de resposta limitadas, restritas a uma escala de 1 a 5 (ou 1 a 7). Isso pode fazer com que as opiniões dos participantes não sejam totalmente representadas.
• Possível viés devido a problemas de compreensão: Se as afirmações na escala não forem claramente redigidas ou se os participantes tiverem dificuldade em compreendê-las, os resultados podem ser tendenciosos.
• Possível viés devido a respostas socialmente desejáveis: A escala Likert pode tender a produzir respostas socialmente desejáveis ​​se os participantes tenderem a ajustar suas respostas de acordo com as expectativas dos outros ou seus próprios valores.
• Flexibilidade limitada: Embora a escala Likert seja flexível, pois pode ser facilmente adaptada às necessidades de um estudo, ela ainda é limitada pelo fato de ser baseada em uma escala de 1 a 5 (ou 1 a 7).
• Possível viés devido à ambivalência: Se os participantes forem ambivalentes, ou seja, podem concordar e discordar, os resultados podem ser tendenciosos, pois a escala não fornece uma maneira de expressar essa ambivalência.
  Aplicabilidade limitada: A escala Likert é mais adequada para capturar opiniões, atitudes e intenções comportamentais, mas é menos adequada para capturar conceitos complexos ou para capturar comportamentos ou ações concretas.
• Possível viés devido a extremos: Se houver opções extremas na escala (por exemplo, “concordo totalmente” e “discordo totalmente”), os resultados podem ser enviesados ​​porque os participantes podem tender a escolher essas opções mesmo que não concordem totalmente com elas.
• Possível viés devido à confusão: A escala Likert também pode tender a produzir confusão nas respostas se os participantes tenderem a ajustar suas respostas de acordo com as expectativas da administração do estudo ou seus próprios valores.
• Possível viés devido à confusão entre opiniões e fatos: Se as afirmações na escala misturam opiniões e fatos, os resultados podem ser tendenciosos porque os participantes podem nem sempre ser capazes de distinguir entre opiniões e fatos.
• Possível viés devido a intenções e comportamentos: A escala Likert é boa para capturar intenções, mas é menos adequada para capturar comportamentos reais, pois os participantes nem sempre colocam suas intenções em ação.

Dicas de especialistas: Como evitar erros ao usar o teste Likert!

É importante considerar as desvantagens descritas acima ao usar a escala Likert ou um teste Likert e, se necessário, tomar medidas para minimizá-las para garantir que os resultados sejam válidos e confiáveis. Para evitar erros ao usar a escala Likert, as seguintes etapas podem ser seguidas:

• Formule declarações claras e precisas: É importante que as declarações usadas na escala sejam redigidas de forma clara e precisa para que os participantes possam entendê-las facilmente e expressar suas opiniões de acordo.
• Use um número adequado de opções: É importante ter um número suficiente de opções na escala para refletir as opiniões dos participantes, mas não tantas que tornem difícil fazer a escolha certa.
• Use uma escala equilibrada: É importante que a escala seja equilibrada, ou seja, que haja um número igual de opções para concordar e discordar. Caso contrário, os resultados podem ser distorcidos.
• Forneça uma opção neutra: É importante fornecer uma opção neutra na escala para permitir que os participantes indiquem quando não concordam nem discordam. Caso contrário, os resultados podem ser tendenciosos.
• Minimizar as respostas socialmente desejáveis: É importante minimizar a possibilidade de respostas socialmente desejáveis ​​garantindo o anonimato dos participantes ou garantindo que as afirmações da escala sejam redigidas de forma neutra.
• Evite opções extremas: É importante evitar opções extremas na escala, pois elas tendem a produzir resultados tendenciosos. As opções médias devem ser usadas em vez disso.
• Evite confundir opiniões e fatos: É importante separar claramente as opiniões e os fatos na escala para garantir que os participantes possam expressar suas opiniões adequadamente.
• Separe intenções e comportamentos: quando se trata de capturar intenções e comportamentos, é importante separá-los claramente e usar ferramentas de medição apropriadas.
• Verifique a distribuição dos dados: É importante verificar a distribuição dos dados para garantir que seja normal. Se a distribuição não for normal, os valores médios podem ser distorcidos e pode ser mais apropriado usar medianas ou valores modais.
• Verificar outliers: é importante verificar outliers nos dados e, se necessário, ignorá-los ou explicá-los, pois eles podem distorcer os resultados.
• Verifique a confiabilidade: é importante verificar a confiabilidade da escala Likert para garantir que ela forneça resultados confiáveis. Isso pode ser feito usando o alfa de Cronbach ou outros métodos de medição apropriados.
• Verifique a validade: Também é importante verificar a validade da escala Likert para garantir que ela realmente mede o que foi projetada para medir. Isso pode ser feito usando a validade de critério ou outros métodos de medição apropriados.
• Verifique a aplicabilidade: É importante verificar a aplicabilidade da escala Likert para garantir que ela seja apropriada para o estudo pretendido e que reflita adequadamente as opiniões ou atitudes dos participantes. Se a escala Likert não for apropriada para o estudo planejado, outra ferramenta de medição deve ser considerada.
• Verifique a representatividade da amostra: É importante garantir que a amostra utilizada para o estudo seja representativa de toda a população para que os resultados possam ser generalizados para toda a população.
• Verifique a aleatoriedade da amostra: Também é importante garantir que a amostra usada para o estudo seja selecionada aleatoriamente para garantir que os resultados não sejam tendenciosos.

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