Comprender la Escala de Likert: Una Guía Práctica

La escala de Likert es un método estructurado para capturar qué tan fuertemente una persona está de acuerdo o en desacuerdo con una afirmación particular. A diferencia de una respuesta simple de "sí" o "no", la escala de Likert permite a los encuestados expresar distintos grados de acuerdo, demostrando mejor su opinión. Un ejemplo típico se ve así:

“Estoy satisfecho con mi trabajo actual.”

• Muy en desacuerdo
• En desacuerdo
• Neutral
• De acuerdo
• Muy de acuerdo

Este método fue introducido por primera vez en 1932 por Rensis Likert, un psicólogo estadounidense que desarrolló una forma sistemática de medir actitudes en la investigación de las ciencias sociales. Antes de esta innovación, los científicos dependían en gran medida de preguntas abiertas o sistemas de calificación básicos, cuyo uso frecuentemente resultaba en datos inconsistentes o incompletos.

Es importante señalar que la escala de Likert se diferencia de una escala de calificación simple. En una escala de calificación, se podría pedir a los encuestados que asignen un número (por ejemplo, "Califique su satisfacción del 1 al 10"). Sin embargo, este enfoque no da una pista sobre la dirección de la opinión: si es probable que la persona esté de acuerdo o en desacuerdo con la afirmación. Solo proporciona un grado cuantitativo de satisfacción.

La escala de Likert, por otro lado, se centra en el acuerdo/desacuerdo, lo que la hace particularmente poderosa para evaluar la actitud de un encuestado hacia la afirmación. Es por eso que ahora se usa ampliamente en pruebas psicológicas, investigación de mercado, educación, atención médica y otros nichos, junto con otros formatos de encuestas en los que confían los gerentes de producto al recopilar comentarios estructurados.

El origen de la escala de Likert

Como se mencionó anteriormente, la escala de Likert lleva el nombre de Rensis Likert (1903–1981), un psicólogo social estadounidense que dedicó gran parte de su carrera a mejorar los métodos para medir actitudes y opiniones humanas. Likert estudió en la Universidad de Michigan y luego obtuvo su doctorado en psicología en la Universidad de Columbia. Logró hacerse popular en metodología de encuestas, psicología organizacional e investigación social.

En 1932, como parte de su disertación doctoral en Columbia, Likert introdujo un nuevo enfoque para medir actitudes en su artículo “A Technique for the Measurement of Attitudes” (Una técnica para la medición de actitudes). En el momento de escribir el artículo, los científicos no tenían una herramienta única para detectar opiniones subjetivas de manera sistemática y estadísticamente confiable. Las herramientas disponibles en ese momento (como la escala de Thurstone, por ejemplo) eran bastante complejas de crear, gestionar y analizar.

El enfoque de Likert parecía simple pero poderoso: ofrecer una serie de afirmaciones a los encuestados y permitirles especificar la escala de su acuerdo o desacuerdo en una escala de múltiples puntos. El método demostró ser simple e informativo. A diferencia de las respuestas estándar de "sí/no", producía datos que podían ser fácilmente entendidos y analizados.

Debido a estas ventajas, la escala de Likert sigue siendo una de las herramientas más aplicadas no solo en la investigación académica, sino también en campos como el marketing, las ciencias políticas, los estudios psicológicos y la atención médica en todo el mundo.

¿Qué hace única a la escala de Likert?

A primera vista, el método puede parecer similar a un sistema de calificación básico, pero hay diferencias importantes que lo hacen único. Una escala de calificación simple a menudo pide a los encuestados que asignen un número a una opinión, actitud o experiencia; por ejemplo, "Califique su satisfacción del 1 al 10". Obviamente, esto proporciona una medida cuantitativa, pero no explica cómo o por qué la persona se siente de esa manera.

En oposición a esto, la escala de Likert se trata totalmente de acuerdo o desacuerdo con afirmaciones específicas. En lugar de pedir un número abstracto, proporciona una explicación comprensible desde el contexto. Por ejemplo, una encuesta podría pedir a los participantes que reaccionen a la afirmación: "El producto es fácil de usar", con opciones disponibles como Muy en desacuerdo, En desacuerdo, Neutral, De acuerdo, Muy de acuerdo. Esto resalta tanto la dirección de la opinión (positiva o negativa) como su intensidad.

Este enfoque ofrece varias ventajas para medir actitudes y opiniones:

1. Reduce la ambigüedad: los encuestados no se quedan interpretando qué significa un "7 sobre 10", ya que las categorías están claramente etiquetadas.
2. Captura variaciones sutiles en el sentimiento, algo que las preguntas binarias de sí/no no pueden lograr.
3. Los datos pueden analizarse estadísticamente con mayor confiabilidad, porque las respuestas son las mismas entre todos los participantes.

Por estas razones, la escala de Likert es tan popular en nichos que requieren evaluación de experiencias (satisfacción laboral, estudio de actitudes políticas, descubrimiento del bienestar del paciente, etc.).

Formatos comunes de la escala de Likert

Una de las razones por las que la escala de Likert se ha vuelto tan popular es su flexibilidad. Los investigadores pueden ajustar el número de categorías de respuesta para que coincida con la profundidad de insight que quieren capturar. Los enfoques más extendidos se enumeran a continuación.

Escalas de 3, 5, 7 y 10 puntos

• Escala de 3 puntos: La variante más simple (p. ej., En desacuerdo – Neutral – De acuerdo). Útil para encuestas rápidas, pero genera un matiz limitado.
• Escala de 5 puntos: El formato más ampliamente utilizado, que typically va desde Muy en desacuerdo hasta Muy de acuerdo. Equilibra el detalle con la simplicidad y es familiar para la mayoría de los encuestados.
• Escala de 7 puntos: Añade más detalles mediante la introducción de pasos intermedios (p. ej., Algo de acuerdo). Esto permite detectar ligeros matices en las respuestas sin hacer preguntas adicionales.
• Escala de 10 puntos: A veces se utiliza en investigaciones de mercado a gran escala o estudios de satisfacción del cliente. Sin embargo, los encuestados frecuentemente consideran esta opción como confusa y que consume tiempo. Por lo tanto, se usa mostly en actividades de investigación complejas.

Escalas pares vs. impares

Una elección de diseño clave radica en la diferencia entre un número par o impar de puntos. Aquí hay una breve descripción de ambas opciones:

• Escalas con número impar (p. ej., 5 o 7 puntos) incluyen un punto medio neutral (Ni de acuerdo ni en desacuerdo). Como resultado, es más fácil expresar incertidumbre aquí.
• Escalas con número par (p. ej., 4 o 6 puntos) desencadena la necesidad de "tomar partido" al evitar la opción neutral. Esto reduce algo el sesgo de tendencia central, pero plantea incertidumbre a aquellos encuestados que realmente se sienten neutrales respecto a la pregunta formulada.

Escalas simétricas vs. asimétricas

La mayoría de las escalas de Likert son simétricas, con un número igual de opciones de respuesta positivas y negativas (p. ej., dos niveles de desacuerdo, uno neutral, dos niveles de acuerdo). La simetría garantiza el equilibrio y reduce los problemas de interpretación.

En algunos casos, sin embargo, los investigadores pueden usar deliberadamente una escala asimétrica. Por ejemplo, una encuesta de satisfacción del cliente podría centrarse en opciones positivas (p. ej., Satisfecho – Muy satisfecho – Extremadamente satisfecho) si el contexto supone que la mayoría de las respuestas serán favorables.

Cómo escribir afirmaciones efectivas para la escala de Likert

Para recopilar datos precisos, debe concentrarse en cómo escribir las afirmaciones en la escala de Likert. Un buen ítem debe resaltar una sola idea clara que los encuestados puedan evaluar fácilmente. Por ejemplo:

• “Considero útiles las sesiones de formación de la empresa.”
• “El sitio web es fácil de navegar.”
• “Me siento apoyado por mi manager.”

Cada una de estas afirmaciones es específica y pide al encuestado que exprese un nivel de acuerdo, lo que las hace adecuadas para el escalamiento de Likert.

La redacción neutral es esencial para evitar insinuar a los encuestados una respuesta particular. Es mejor usar un lenguaje equilibrado aquí. Por ejemplo:

• Sesgada: “El nuevo software mejoró enormemente su productividad.”
• Neutral: “El nuevo software afecta mi productividad.”

La segunda versión (neutral) deja espacio tanto para el acuerdo como para el desacuerdo. Esta distinción entre frases guía versus neutrales está estrechamente relacionada con el debate más amplio de las preguntas de encuesta abiertas vs. cerradas, donde la estructura de la redacción tiene un impacto major en la calidad de la respuesta.

Errores comunes a evitar

1. Preguntas de doble barreled (o de doble filo): Estas combinan dos issues en una, haciendo imposible responder con precisión.
   • Mala: “La formación fue atractiva y estuvo bien estructurada.”
   • Mejor: Dividir en dos afirmaciones separadas — “La formación fue atractiva.” / “La formación estuvo bien estructurada.”

2. Lenguaje cargado emocionalmente: Las afirmaciones que contienen adjetivos fuertes o suposiciones pueden sesgar las respuestas.
   • Mala: “El equipo de servicio al cliente fue excepcional.”
   • Mejor: “El equipo de servicio al cliente fue útil.”
     
3. Ambigüedad o vaguedad: Evite términos poco claros como "a menudo", "bueno" o "eficaz" sin contexto. Los encuestados pueden interpretarlos de manera diferente, reduciendo la confiabilidad.

Como puede ver, los ítems bien elaborados no solo mejoran la validez de la encuesta, sino que también hacen que la experiencia sea más fluida para los encuestados, lo que lleva a resultados más confiables.

Ejemplos de la vida real de escalas de Likert

La versatilidad de la escala de Likert la hace aplicable en innumerables nichos: desde recursos humanos hasta atención médica.

RRHH: Medición del compromiso de los empleados

En recursos humanos, las escalas de Likert se usan ampliamente para evaluar la satisfacción y el compromiso de los empleados. Los ejemplos incluyen:

• “Me siento reconocido por el trabajo que hago.”
• “Estoy orgulloso de ser parte de esta empresa.”
• “Tengo las herramientas que necesito para realizar mi trabajo de manera efectiva.”

Las respuestas ayudan a las organizaciones a entender qué tan motivados y apoyados se sienten los empleados en el lugar de trabajo.

Negocios: Satisfacción del cliente

Para las empresas, las escalas de Likert permiten explorar la experiencia del cliente. Los ejemplos típicos son los siguientes:

• “El proceso de checkout fue rápido y fácil.”
• “El producto cumplió con mis expectativas.”
• “Recomendaría esta marca a otros.”

Este tipo de preguntas a menudo aparecen en estudios de satisfacción del cliente, que siguen siendo una de las aplicaciones más comunes de las escalas de Likert.

Educación: Comentarios de los estudiantes

Los educadores utilizan escalas de Likert para recopilar comentarios estructurados de los estudiantes sobre la calidad de la enseñanza, el plan de estudios y las experiencias de aprendizaje. Las afirmaciones de ejemplo podrían incluir:

• “El instructor explicó los conceptos con claridad.”
• “Los materiales del curso apoyaron mi aprendizaje.”
• “Me siento seguro aplicando lo que aprendí en esta clase.”

Estos datos proporcionan a las instituciones información medible sobre la efectividad de la enseñanza y las áreas que requieren mejora.

Psicología y Medicina: Ansiedad y calidad de vida

En estudios clínicos, las escalas tipo Likert son invaluables para evaluar la salud mental y la calidad de vida. Los ejemplos incluyen:

• “Me he sentido ansioso durante las últimas dos semanas.”
• “El dolor interfiere con mis actividades diarias.”
• “Me siento optimista sobre el futuro.”

Los psicólogos y los proveedores de atención médica utilizan estas respuestas para medir estados subjetivos que no pueden capturarse mediante pruebas de laboratorio. Puede encontrar más ejemplos de preguntas efectivas de escala de Likert para adaptarse a su requirement y nicho de aplicación.

Cómo interpretar los datos de la escala de Likert

Todo comienza con la recolección de respuestas, pero para obtener insights, los investigadores deben analizar e interpretar cuidadosamente los datos de la escala de Likert. Esto es necesario para transformar las respuestas en bruto en conclusiones significativas. Se utilizan varias técnicas comunes para interpretar los resultados.

Distribución de frecuencia

El enfoque más simple es calcular la distribución de frecuencia: el porcentaje de encuestados que eligió cada opción. Por ejemplo, si se pregunta a 200 empleados si están de acuerdo con la afirmación “Me siento valorado en el trabajo”, los investigadores podrían encontrar que:

• 10% está muy en desacuerdo
• 15% en desacuerdo
• 25% neutral
• 30% de acuerdo
• 20% muy de acuerdo

Valores medios y mediana

Para resumir las respuestas, los investigadores a menudo calculan la media (promedio) o la mediana (valor medio) de la escala. Por ejemplo, codificar "Muy en desacuerdo" como 1 y "Muy de acuerdo" como 5 permite un resumen numérico rápido. Una media de 4.2 sugiere un acuerdo general. Sin embargo, los promedios pueden enmascarar la diversidad; por ejemplo, que la mitad de los encuestados esté muy de acuerdo y la otra mitad muy en desacuerdo podría producir un significado "neutral" engañoso. En tales casos, la mediana y la distribución proporcionan una imagen más clara.

Técnicas de visualización

Las representaciones visuales siempre proporcionan un significado más distintivo de los resultados. Los métodos comunes incluyen:

• Gráficos de barras: Muestran cuántas personas seleccionaron cada opción, haciendo obvias las diferencias de un vistazo.
• Gráficos de barras apiladas: Útiles para comparar múltiples preguntas una al lado de la otra.
• Mapas de calor (Heatmaps): Aplican gradientes de color para resaltar áreas de alto o bajo acuerdo, particularmente efectivos en encuestas grandes con muchos ítems.

Trampas típicas del análisis

A pesar de su utilidad, las escalas de Likert presentan desafíos en la interpretación:

1. Sesgo de tendencia central: Los encuestados pueden usar en exceso la opción neutral, produciendo resultados sesgados.
2. Sesgo de respuesta extrema: Algunas personas eligen consistentemente las categorías más extremas, independientemente de la pregunta.
3. Supuesto de intervalos iguales: Tratar la distancia entre "De acuerdo" y "Muy de acuerdo" como matemáticamente igual puede simplificar en exceso opiniones complejas.
4. Diferencias culturales: En algunas culturas, los encuestados evitan los extremos, mientras que en otras los usan más readily, lo que complica las comparaciones interculturales.

Ventajas de usar escalas de Likert

La escala de Likert ha resistido la prueba del tiempo durante casi un siglo, y esto se debe a sus innegables ventajas sobre otros métodos de calificación.

Simplicidad y Universalidad

La escala de Likert es muy simple y comprensible para todos. Los usuarios entienden rápidamente la idea de lo que se les pregunta y pueden proporcionar respuestas instantáneas pero claras. Por lo tanto, el método se puede aplicar universalmente en varios nichos.

Escalabilidad

Los ítems de Likert se pueden usar tanto en encuestas pequeñas y dirigidas como ampliarse a estudios nacionales o internacionales grandes. Una empresa podría usar solo tres o cuatro ítems para medir la moral de los empleados, mientras que los investigadores en ciencias sociales pueden diseñar baterías de múltiples preguntas que cubran docenas de actitudes.

Comodidad psicológica para los encuestados

La escala de Likert es intuitiva y cómoda para los encuestados. En lugar de insinuar una decisión de sí/no, ofrece una variedad de opciones posibles. Los encuestados pueden expresar acuerdo parcial, incertidumbre o fuerte convicción sin sentirse limitados. Este equilibrio entre estructura y libertad es similar a cómo los especialistas en marketing aplican modelos psicológicos como AIDA para guiar las respuestas sin abrumar a las personas con complejidad.

Limitaciones y críticas de la escala de Likert

Cualquier método de evaluación que utilice, obviamente vendrá con una serie de limitaciones.

Subjetividad de las respuestas

La idea principal de usar la escala de Likert es la medición de percepciones y actitudes que frecuentemente son bastante subjetivas. Dos personas podrían interpretar la misma opción de manera diferente; por ejemplo, el "De acuerdo" de una persona puede reflejar una aprobación leve, mientras que el de otra sugiere un respaldo fuerte.

Respuestas socialmente deseables

Los encuestados a veces proporcionan respuestas que creen que son más socialmente aceptables, en lugar de reflejar sus verdaderas opiniones. Por ejemplo, los empleados podrían exagerar su compromiso en una encuesta laboral si temen consecuencias negativas, o los pacientes podrían minimizar hábitos poco saludables en cuestionarios médicos.

Sesgo de tendencia central

Otro issue común es la tendencia de los encuestados a evitar las opciones extremas, lo que resulta en elegir la escala media. Este fenómeno, conocido como "sesgo de tendencia central", puede generar resultados neutrales. Algunos investigadores tienden a resolver este problema eliminando las respuestas neutrales, pero esto puede parecer insuficiente para las personas que realmente se sienten neutrales sobre lo que se les pregunta.

A pesar de estas limitaciones, la escala de Likert sigue siendo útil cuando se aplica de manera responsable.

La escala de Likert en comparación con otras herramientas de medición

Aunque la escala de Likert es uno de los métodos más populares para medir actitudes, no es la única opción. Otras dos herramientas well-known incluyen la escala diferencial semántica y la escala de Guttman.

Escala diferencial semántica

La Escala Diferencial Semántica, desarrollada por Charles Osgood en la década de 1950, mide los significados que las personas atribuyen a los conceptos. En lugar de pedir acuerdo con una afirmación, presenta a los encuestados un par de adjetivos opuestos y les pide que califiquen el concepto objetivo a lo largo de ese continuum. Este método es particularmente efectivo para medir actitudes hacia marcas, ideas o productos, pero no permite evaluar solo la actitud.

Escala de Guttman

La escala de Guttman (también conocida como escala acumulativa) mide si los encuestados están de acuerdo con afirmaciones progresivamente más extremas sobre un solo tema. Por ejemplo, al evaluar actitudes políticas, los ítems podrían ir desde “Estoy interesado en la política” hasta “Participo activamente en campañas políticas”. Estar de acuerdo con una afirmación más fuerte implica estar de acuerdo con las menos intensas. Este formato permite clasificar actitudes y opiniones de acuerdo con una escala predesarrollada.

Cuándo elegir alternativas

• La escala de Likert es mejor cuando el objetivo es medir actitudes generales o niveles de acuerdo en una amplia gama de temas.
• La escala diferencial semántica es más adecuada cuando se evalúan percepciones de significado, imagen o posicionamiento de marca.
• La escala de Guttman es útil cuando los investigadores quieren mapear la progresión o intensidad de las creencias de manera acumulativa.

El futuro de las escalas de Likert en la investigación

Casi un siglo después de su invención, la escala de Likert sigue evolucionando junto con las nuevas tecnologías y necesidades de investigación. Sin embargo, su principio central permanece sin cambios. La buena noticia es que los avances en inteligencia artificial y las nuevas interfaces conversacionales hacen que este método de evaluación sea aún más funcional.

Uso de la IA para el análisis de encuestas

Lo mejor de la implementación de la IA es que complementa los métodos de análisis tradicionales (calcular medias, frecuencias, correlaciones, etc.). Por ejemplo, la IA puede identificar clusters de empleados con perfiles de compromiso similares o descubrir vínculos sutiles entre la satisfacción del cliente y el comportamiento de compra. Esto permite que las empresas pasen de las estadísticas descriptivas al análisis predictivo.

ChatGPT y chatbots como herramientas de encuestas

El uso de chatbots e IA conversacional permite a los encuestados interactuar con sistemas como ChatGPT que plantean preguntas de Likert de forma natural dentro de un diálogo. Este enfoque tiene varios beneficios: se siente más atractivo, cómodo y personal. Las encuestas con chatbots pueden adaptarse dinámicamente, presentando ítems de Likert de seguimiento basados en respuestas anteriores para una experiencia más personalizada.

Nuevos enfoques para medir emociones humanas

Finalmente, los investigadores están experimentando con combinar escalas de Likert con herramientas innovadoras que miden los estados emocionales más directamente. Los sensores biométricos, el reconocimiento facial y el software de análisis de sentimientos pueden capturar reacciones emocionales en tiempo real, mientras que los ítems de Likert proporcionan autoinformes estructurados. La combinación ofrece una visión más rica y multidimensional de las actitudes. Por ejemplo, en atención médica, la ansiedad autoinformada por un paciente (a través de Likert) puede validarse frente a indicadores de estrés fisiológico, mejorando la precisión en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.

En el futuro, es poco probable que las escalas de Likert desaparezcan. En cambio, se integrarán con tecnologías impulsadas por IA, creando una base confiable para un análisis más profundo.

Conclusión

La escala de Likert ha perdurado durante casi un siglo debido a su simplicidad, flexibilidad y capacidad para capturar los matices de las actitudes humanas. Desde sus orígenes en la disertación de Rensis Likert de 1932 hasta su uso generalizado hoy en día en negocios, educación, atención médica y psicología, ha demostrado ser una de las herramientas más confiables para transformar opiniones subjetivas en datos estructurados.

Los aspectos más destacados del método incluyen su formato único de acuerdo-desacuerdo, su adaptabilidad en escalas de 3, 5, 7 y 10 puntos junto con su capacidad para equilibrar claridad y detalle. Cuando se desarrolla meticulosamente y con atención a los detalles, los ítems de Likert brindan comodidad psicológica a los encuestados, al mismo tiempo que dan a los investigadores un marco poderoso para el análisis. Al mismo tiempo, es esencial ser consciente de sus limitaciones, como la subjetividad, el sesgo de tendencia central y los efectos de deseabilidad social, para una interpretación precisa.

A medida que emergen las tecnologías de IA, los chatbots y las herramientas de detección de emociones, la escala de Likert va a evolucionar varias veces más rápido, convirtiéndose en uno de los métodos centrales de investigación por encuesta en los próximos años.