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Escala Likert: ¿qué es? Pros y contras de la escala de evaluación

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La escala de Likert es una escala que se utiliza en un cuestionario para conocer las opiniones de los clientes o de los empleados. Los participantes de la encuesta leen una declaración rellenada previamente y utilizan una escala de varios niveles para indicar en qué medida están de acuerdo o en desacuerdo con la declaración que se les presenta.


¿Qué es la escala Likert?

La escala de Likert fue creada en 1932 por el psicométrico Rensis Likert, que se había fijado el objetivo de desarrollar un instrumento para “medir” opiniones y actitudes. Desde entonces, la escala de Likert ha sido muy apreciada por los expertos en marketing, ya que es muy fácil de usar.

La escala de Likert es una escala de evaluación, lo que significa que el cuestionario de la escala de Likert consiste en respuestas cerradas y prellenadas, provistas de opciones numéricas o verbales. La escala de Likert es también una escala multi elemento, ya que consiste en una serie de afirmaciones (elementos) que expresan los tipos de actitudes que se quieren investigar.

¿Cuándo es útil un cuestionario de Likert?

La escala de Likert es una de las más utilizadas en las encuestas de marketing que tienen como objetivo detectar las actitudes, opiniones e intenciones de los consumidores. Las preguntas de la escala de Likert ofrecen opciones de respuestas a los participantes, que van de un extremo a otro y, en comparación con las preguntas binarias que sólo ofrecen dos opciones de respuesta, son más eficaces para obtener un feedback preciso y todos los matices de las opiniones recogidas.

Un cuestionario en escala Likert nos indica si un producto determinado se percibe como “suficientemente bueno” o incluso “excelente”, o si es necesario adaptarlo. Paralelamente, las preguntas de Likert también son útiles para el departamento de recursos humanos, ya que ayudan a establecer si una acción empresarial reciente ha dejado a los empleados satisfechos, insatisfechos o indiferentes.

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Escala de Likert: ejemplos

En un cuestionario Likert se utiliza una escala de 5 o 7 puntos, a veces llamada escala de satisfacción, ya que se pide al encuestado que exprese su grado de acuerdo/desacuerdo con cada declaración seleccionada. En la versión original usada por Likert las opciones de respuesta eran:

  1. totalmente de acuerdo
  2. De acuerdo
  3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo
  4. En desacuerdo
  5. Totalmente en desacuerdo

Otra variante que los participantes en un cuestionario de tipo Likert tienen que responder es una pregunta como “En general, ¿cuán satisfecho o insatisfecho está usted con el producto/servicio X?”, con una escala que va:

  • de “muy satisfecho” (1)
  • a “muy insatisfecho” (5 o 7)
  • pasando por “ni satisfecho ni insatisfecho” (3 o 4).

Como ya queda claro en estos dos ejemplos, es habitual incluir una opción moderada o neutral en la encuesta Likert, de modo que sea realmente posible que el encuestado no adopte una posición.

A cada modo de respuesta se le da una puntuación (5, 4, 3, 2, 1 o 4, 3, 2, 1, 0) y la suma media de las puntuaciones de las respuestas de cada encuestado sobre el conjunto de preguntas representa la posición del individuo respecto a la declaración investigada.

Definir las áreas temáticas

Para obtener resultados precisos con las escaleras Likert, siempre es preferible concentrar las preguntas en un solo tema. Agrupando las preguntas en un solo tema y sumando las respuestas, se obtiene una puntuación exacta sin demasiado esfuerzo. Un puntaje claro hace que la información sobre las actitudes de los encuestados hacia el producto, servicio o evento que se está investigando sea más fiable y por lo tanto las acciones y estrategias a tomar son también más inmediatas.

Formulaciones precisas

Como en cualquier otra encuesta, para obtener respuestas claras y un feedback fiable, es absolutamente necesario formular las preguntas correctamente en las escalas de Likert para evitar la confusión entre los participantes y así arriesgarse a obtener respuestas inexactas. Si se está investigando el desempeño de un servicio ofrecido, es importante especificar si las preguntas comienzan con: la satisfacción del cliente sobre la rapidez del servicio, la cortesía del personal o la calidad del propio servicio.

En resumen, hay que asegurarse de que los encuestados entiendan exactamente lo que se les está preguntando. Mejor aún si las opciones de respuesta incluyen palabras descriptivas y fácilmente comprensibles: es aconsejable utilizar extremos (“extremadamente”, “en absoluto”) y definir claramente el punto medio o neutro de la escala (“moderadamente”, “ni de acuerdo ni en desacuerdo”).

Escala de Likert unipolar o bipolar

Cuando la pregunta se hace de tal manera que la respuesta puede caer en dos lados opuestos, por ejemplo de “totalmente insatisfecho” a “totalmente satisfecho”, nos enfrentamos a una escala bipolar. Si, por el contrario, se presenta al encuestado una gama de respuestas posibles que van de “menor” a “máximo”, como por ejemplo de “nada satisfecho” a “totalmente satisfecho”, se trata de una escala unipolar.

Aunque no hay estudios que demuestren con absoluta certeza que las escalas unipolares son mejores que las bipolares, también es cierto que hay muchos profesionales que están a favor de ellas. De hecho, se ha descubierto que las escalas unipolares dan resultados más precisos y, por lo tanto, son metodológicamente más fiables. La razón de ello parece residir en las preferencias de los encuestados, que responden con más gusto a este tipo de cuestionario.

De hecho, si en una escala bipolar el encuestado tiene que hacer una doble elección (si está de acuerdo o en desacuerdo primero, y luego también para juzgar el grado de acuerdo o desacuerdo), la escala unipolar requiere que los participantes juzguen la ausencia o presencia de un solo atributo (a menudo la satisfacción).

Escala de Likert impar o par

La elección entre una escala con números pares o impares está determinada por la posibilidad de dar a los encuestados una “salida”, una opción neutral con la que pueden decidir no expresar una opinión. Sólo las escalas de números impares tendrán un punto medio.

En el caso de un tema delicado, ofrecer a los encuestados una opción neutra que no sea la suya puede tranquilizarlos y asegurar respuestas más honestas en el resto del cuestionario. En otras ocasiones, sin embargo, esto puede ser una respuesta perezosa y rápida que afecta a los datos recogidos. En esencia, no hay una regla clara sobre cuál de las dos opciones, impares o pares, es la mejor. Varios factores influirán en la elección.

Escala de Likert con 5 o 7 puntos

La escala Likert de 5 puntos es la más común, pero la escala de 7 puntos también es muy común. Cuando se elabora un cuestionario Likert, hay que elegir entre una escala de 4 o 6 puntos (pares) o una escala de 5 o 7 puntos (impares). Una vez que se ha decidido si se opta por una escala par o impar, hay poca diferencia entre los 5 o 7 niveles de encuesta: estadísticamente no hay casi ninguna diferencia, por lo que todo dependerá del nivel de profundidad del feedback deseado.

La mayoría de las veces, los encuestados prefieren elegir entre opciones absolutas como “bueno”, “malo” y “neutro”, lo que sugiere mantener el número de opciones disponibles lo más bajo posible. Sin embargo, estas respuestas dan lugar a un feedback muy vago que es difícil de aplicar para la empresa. Una respuesta que diferencie entre “bastante bueno” y “bueno” da a los profesionales de marketing un margen importante para sopesar las críticas (positivas o negativas) de sus participantes.

Ventajas de la escala de Likert

La principal ventaja de la escala de evaluación de Likert es que las respuestas pueden discernirse claramente y colocarse en la escala de valores para analizarlas rápidamente (las respuestas del encuestado ya corresponden a valores numéricos que pueden cuantificarse automáticamente).

Otras ventajas son:

  • el uso de la escala de Likert está muy extendido
  • codificación inmediata de las respuestas
  • suma automática de resultados
  • simplicidad de aplicación
  • compatible con las técnicas de cuantificación de datos

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