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Articulo de referencia

Escala Likert

Una escala Likert ( / ˈ l ɪ k ər t / LIK -ərt , [ 1 ] [ nota 1 ] ) es una escala psicométrica que lleva el nombre de su inventor, el psicólogo social estadounidense Rensis Liker...

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Una escala Likert ( / ˈ l ɪ k ər t / LIK -ərt , [ 1 ] [ nota 1 ] ) es una escala psicométrica que lleva el nombre de su inventor, el psicólogo social estadounidense Rensis Likert , [ 2 ] que se usa comúnmente en cuestionarios de investigación . Es el enfoque más utilizado para escalar respuestas en la investigación de encuestas, de modo que el término (o más precisamente escala tipo Likert ) se usa a menudo indistintamente con escala de calificación , aunque existen otros tipos de escalas de calificación.

Likert distinguió entre una escala propiamente dicha, que surge de las respuestas colectivas a un conjunto de ítems (generalmente ocho o más), y el formato en el que las respuestas se puntúan a lo largo de un rango. Técnicamente hablando, una escala Likert se refiere únicamente a la primera. [ 3 ] [ 4 ] La diferencia entre estos dos conceptos radica en la distinción que Likert estableció entre el fenómeno subyacente que se investiga y los medios para capturar la variación que apunta a dicho fenómeno. [ 5 ]

Al responder a un ítem de Likert, los participantes especifican su nivel de acuerdo o desacuerdo en una escala simétrica de acuerdo-desacuerdo para una serie de afirmaciones. De esta manera, el rango refleja la intensidad de sus sentimientos hacia un ítem determinado. [ 6 ]

Una escala puede crearse como la suma simple o el promedio de las respuestas de un cuestionario sobre el conjunto de ítems individuales (preguntas). Al hacerlo, la escala Likert asume que las distancias entre cada opción (respuesta) son iguales. Muchos investigadores emplean un conjunto de ítems que están altamente correlacionados (que muestran una alta consistencia interna ) pero que también, en conjunto, capturan todo el dominio en estudio (lo que requiere correlaciones menos que perfectas). Otros se adhieren a un estándar según el cual "se asume que todos los ítems son réplicas entre sí o, en otras palabras, los ítems se consideran instrumentos paralelos". [ 7 ] : 197 Por el contrario, la teoría moderna de los tests trata la dificultad de cada ítem (los CCI ) como información que debe incorporarse en la escala de los ítems. [ 8 ]

Composición

Un ejemplo de cuestionario sobre diseño web, con respuestas en escala Likert.

Una escala Likert es la suma de las respuestas a varios ítems de Likert . Debido a que muchas escalas Likert asocian cada ítem con su propia instancia de una escala analógica visual (por ejemplo, una línea horizontal en la que el sujeto indica una respuesta rodeando con un círculo o marcando las casillas), a veces se hace referencia erróneamente a un ítem individual como si fuera o tuviera una escala, lo que genera una confusión generalizada en la literatura y el lenguaje del campo.

Un ítem Likert es simplemente una afirmación que se le pide al encuestado que evalúe asignándole un valor cuantitativo en cualquier dimensión subjetiva u objetiva, siendo el nivel de acuerdo/desacuerdo la dimensión más utilizada. Los ítems Likert bien diseñados presentan tanto "simetría" como "equilibrio". La simetría implica que contienen el mismo número de posiciones positivas y negativas, cuyas distancias respectivas son bilateralmente simétricas con respecto al valor "neutral"/cero (independientemente de si dicho valor se presenta como candidato). El equilibrio implica que la distancia entre cada valor candidato es la misma, lo que permite realizar comparaciones cuantitativas, como el cálculo del promedio, entre ítems que contienen más de dos valores candidatos. [ 9 ]

El formato de una escala Likert suele estar compuesto por cinco o siete niveles. La escala de cinco niveles es:

  1. Estoy totalmente en desacuerdo.
  2. Discrepar
  3. Inseguro
  4. Aceptar
  5. Estoy totalmente de acuerdo.

Una escala Likert de siete niveles añade las opciones "totalmente de acuerdo" y "totalmente en desacuerdo".

La escala Likert es un método de escala bipolar que mide la respuesta positiva o negativa a una afirmación. A veces se utiliza una escala de puntos pares, donde la opción intermedia de "ni de acuerdo ni en desacuerdo" no está disponible. Esto se denomina a veces método de " elección forzada ", ya que se elimina la opción neutral. [ 10 ] La opción neutral puede considerarse una opción fácil de elegir cuando un encuestado no está seguro, por lo que resulta cuestionable si se trata de una opción verdaderamente neutral. Un estudio de 1987 encontró diferencias insignificantes entre el uso de "indeciso" y "neutral" como opción intermedia en una escala Likert de cinco puntos. [ 11 ]

Las escalas Likert pueden estar sujetas a distorsiones por diversas causas. Los encuestados pueden:

  • Evite usar categorías de respuesta extremas ( sesgo de tendencia central ), especialmente por el deseo de evitar ser percibido como alguien con opiniones extremistas (un ejemplo de sesgo de deseabilidad social ). Este efecto puede aparecer al principio de una prueba debido a la expectativa de que a continuación se harán preguntas sobre las que el sujeto tiene opiniones más firmes, de modo que en las primeras preguntas se "deja margen" para respuestas más contundentes más adelante en la prueba. Esta expectativa crea un sesgo particularmente pernicioso, ya que sus efectos no son uniformes a lo largo de la prueba y no se pueden corregir mediante una simple normalización general.
  • Estar de acuerdo con las afirmaciones tal como se presentan ( sesgo de aquiescencia ), por ejemplo, estar de acuerdo tanto con la afirmación A como con su opuesta. Este efecto es especialmente fuerte entre los niños, las personas con discapacidades del desarrollo , las personas mayores y las personas que están sujetas a una cultura de institucionalización que fomenta e incentiva el afán de complacer;
  • Discrepar con las oraciones tal como se presentan por un deseo defensivo de evitar hacer declaraciones erróneas y/o evitar consecuencias negativas que los encuestados puedan temer que resulten de que sus respuestas se utilicen en su contra, especialmente si se malinterpretan y/o se sacan de contexto;
  • Proporcionar respuestas que, según ellos, serán evaluadas como indicativas de fortaleza o falta de debilidad/disfunción ("fingir estar bien");
  • Proporcionar respuestas que, según ellos, serán evaluadas como indicativas de debilidad o presencia de deterioro/patología ("fingir estar mal");
  • Intentan presentarse a sí mismos o a su organización de una manera que creen que el examinador o la sociedad considerarán más favorable que sus verdaderas creencias ( sesgo de deseabilidad social , la versión intersubjetiva del "fingir bien" objetivo que se analizó anteriormente);
  • Intentan presentarse a sí mismos o a su organización de una manera que, según creen, el examinador o la sociedad considerarán menos favorable o más desfavorable que sus verdaderas creencias ( desafío a las normas , la versión intersubjetiva del "fingir algo malo" objetivo que se mencionó anteriormente).

Diseñar una escala con una codificación equilibrada (un número igual de afirmaciones positivas y negativas y, especialmente, un número igual de afirmaciones positivas y negativas con respecto a cada postura o tema en cuestión) puede obviar el problema del sesgo de aquiescencia, ya que la aquiescencia en los ítems con codificación positiva compensará la aquiescencia en los ítems con codificación negativa, pero los sesgos defensivos, de tendencia central y de deseabilidad social son algo más problemáticos.

Puntuación y análisis

Una vez completado el cuestionario, cada ítem puede analizarse por separado o, en algunos casos, las respuestas pueden sumarse para obtener una puntuación para un grupo de ítems. Por ello, las escalas Likert suelen denominarse escalas sumativas.

En la literatura existe un considerable desacuerdo sobre si los ítems individuales de la escala Likert pueden considerarse datos de nivel de intervalo o si deben tratarse como datos categóricos ordenados , [ 12 ] [ 13 ] con fuertes convicciones sobre cuáles son los métodos más aplicables. Este desacuerdo se remonta, en muchos aspectos, al grado en que los ítems de la escala Likert se interpretan como datos ordinales .

Dos consideraciones principales guían la discusión. Primero, las escalas Likert son arbitrarias. El valor asignado a un ítem Likert no tiene una base numérica objetiva, ni en términos de teoría de la medida ni de escala (a partir de la cual se puede determinar una métrica de distancia ). El valor asignado a cada ítem Likert lo determina simplemente el investigador que diseña la encuesta, quien toma la decisión en función del nivel de detalle deseado. Sin embargo, por convención, a los ítems Likert se les suelen asignar valores enteros positivos progresivos. Las escalas Likert suelen ir de 2 a 10, siendo 3, 5 o 7 los más comunes. [ 14 ] Además, la estructura progresiva de la escala es tal que cada ítem Likert sucesivo se considera que indica una respuesta «mejor» que el valor anterior. Esto puede variar en los casos en que se necesite un orden inverso de la escala Likert.

El segundo punto, y posiblemente el más importante, es si la "distancia" entre cada categoría sucesiva es equivalente, lo cual se infiere o asume tradicionalmente. Por ejemplo, en el ítem Likert de cinco puntos mencionado anteriormente, la inferencia o suposición es que la "distancia" entre la categoría 1 y la 2 es la misma que entre la categoría 3 y la 4. En términos de buenas prácticas de investigación, es importante que el investigador presente las categorías de forma equidistante; de ​​lo contrario, puede producirse un sesgo en el análisis. Por ejemplo, es improbable que un ítem Likert de cuatro puntos con las categorías "Malo", "Regular", "Bueno" y "Muy bueno" tenga todas las categorías equidistantes, ya que solo una categoría puede recibir una calificación inferior a la media. Esto podría sesgar cualquier resultado a favor de un resultado positivo. Por otro lado, incluso si un investigador presenta lo que cree que son categorías equidistantes, el encuestado bien podría interpretarlo de manera diferente.

Una buena escala Likert, como la descrita anteriormente, presenta una simetría de categorías respecto a un punto medio, con calificadores lingüísticos claramente definidos. En este tipo de escala simétrica, los atributos equidistantes suelen observarse con mayor claridad o, al menos, inferirse. Cuando una escala Likert es simétrica y equidistante, se comporta más como una medida de intervalo. Por lo tanto, si bien una escala Likert es ordinal , si se presenta adecuadamente, puede aproximarse a una medida de intervalo. Esto puede ser beneficioso, ya que si se tratara simplemente como una escala ordinal, se podría perder información valiosa si no se considerara la "distancia" entre los ítems de la escala Likert. La idea importante aquí es que el tipo de análisis apropiado depende de cómo se haya presentado la escala Likert.

La validez de tales medidas depende de la naturaleza de intervalo subyacente de la escala. Si se asume la naturaleza de intervalo para una comparación de dos grupos, la prueba t de muestras pareadas no es inapropiada. [ 4 ] Si se van a realizar pruebas no paramétricas , se recomienda la modificación de Pratt (1959) [ 15 ] a la prueba de rangos con signo de Wilcoxon en lugar de la prueba de rangos con signo de Wilcoxon estándar . [ 4 ]

Las respuestas a varias preguntas de Likert pueden sumarse siempre que todas las preguntas utilicen la misma escala de Likert y que dicha escala sea una aproximación válida a una escala de intervalo. En tal caso, el teorema del límite central permite tratar los datos como datos de intervalo que miden una variable latente. Si las respuestas sumadas cumplen estos supuestos, se pueden aplicar pruebas estadísticas paramétricas como el análisis de varianza . Los umbrales típicos para considerar aceptable esta aproximación son un mínimo de cuatro y, preferiblemente, ocho ítems en la suma. [ 5 ] [ 13 ]

Para modelar directamente las respuestas binarias de la escala Likert, se pueden representar en forma binomial sumando por separado las respuestas de acuerdo y desacuerdo. La prueba de chi-cuadrado , la prueba Q de Cochran o la prueba de McNemar son procedimientos estadísticos comunes que se utilizan después de esta transformación. Las pruebas no paramétricas, como la prueba de chi-cuadrado , la prueba de Mann-Whitney , la prueba de rangos con signo de Wilcoxon o la prueba de Kruskal-Wallis , se utilizan con frecuencia en el análisis de datos de escalas Likert. [ 16 ]

Alternativamente, las respuestas en escala Likert pueden analizarse con un modelo probit ordenado , conservando el orden de las respuestas sin asumir una escala de intervalo. El uso de un modelo probit ordenado puede prevenir errores que surgen al tratar las calificaciones ordenadas como mediciones de nivel de intervalo. [ 17 ] La evaluación basada en el consenso (CBA) puede utilizarse para crear un estándar objetivo para las escalas Likert en dominios donde no existe un estándar generalmente aceptado u objetivo. La evaluación basada en el consenso (CBA) puede utilizarse para refinar o incluso validar estándares generalmente aceptados.

modelos de variables latentes

Una práctica común para analizar las respuestas a conjuntos de ítems de escala Likert es resumirlas mediante un modelo de variables latentes , por ejemplo, utilizando el análisis factorial o la teoría de respuesta al ítem .

modelo de Rasch

En principio, los datos de la escala Likert pueden utilizarse como base para obtener estimaciones de intervalo en un continuo mediante la aplicación del modelo de Rasch politómico , siempre que se disponga de datos que se ajusten a dicho modelo. Además, el modelo de Rasch politómico permite contrastar la hipótesis de que las afirmaciones reflejan niveles crecientes de una actitud o rasgo, tal como se pretendía. Por ejemplo, la aplicación del modelo suele indicar que la categoría neutral no representa un nivel de actitud o rasgo intermedio entre las categorías de desacuerdo y acuerdo.

No todos los conjuntos de ítems con escala Likert son aptos para la medición de Rasch. Los datos deben revisarse minuciosamente para cumplir con los estrictos axiomas formales del modelo. Sin embargo, las puntuaciones brutas constituyen la estadística suficiente para las medidas de Rasch, una decisión deliberada de Georg Rasch . Por lo tanto, si se aceptan las puntuaciones brutas como válidas, también se pueden aceptar las medidas de Rasch como válidas.

Presentación visual de datos tipo Likert

Una parte importante del análisis y la presentación de datos es la visualización (o representación gráfica) de los mismos. El tema de la representación gráfica de datos de escalas Likert (y otras) se analiza en detalle en dos artículos de Robbins y Heiberger. [ 18 ] [ 19 ]

En el primer artículo, Robbins y Heiberger recomiendan el uso de lo que ellos llaman gráficos de barras apiladas divergentes y los comparan con otros estilos de gráficos. [ 18 ]

El segundo artículo describe el uso de la función Likert en el paquete HH para R y ofrece muchos ejemplos de su uso. [ 19 ]

Otro artículo de Koo y Yang también proporciona código Python que muestra cómo crear un gráfico de barras apiladas divergentes agrupadas de respuestas en una escala Likert de 5 puntos. [ 20 ]

Nivel de medición

Se suele creer que las cinco categorías de respuesta representan un nivel de medición de intervalo . Sin embargo, esto solo puede ser cierto si los intervalos entre los puntos de la escala corresponden a observaciones empíricas en un sentido métrico. Reips y Funke (2008) [ 21 ] muestran que este criterio se cumple mucho mejor con una escala analógica visual . De hecho, también pueden aparecer fenómenos que incluso ponen en duda el nivel de escala ordinal en las escalas Likert. [ 22 ] Por ejemplo, en un conjunto de ítems A , B , C calificados con una escala Likert pueden aparecer relaciones circulares como A > B , B > C y C > A. Esto viola el axioma de transitividad para la escala ordinal.      

Las investigaciones de Labovitz [ 23 ] y Traylor [ 24 ] demuestran que, incluso con distorsiones considerables en las distancias percibidas entre los puntos de la escala, los ítems tipo Likert se comportan de forma similar a las escalas que se perciben como intervalos iguales. Por lo tanto, estos ítems y otras escalas aparentemente iguales en los cuestionarios son robustos ante las violaciones del supuesto de distancia igual que muchos investigadores consideran necesario para los procedimientos y pruebas estadísticas paramétricas.

Pronunciación

Rensis Likert , el creador de la escala, pronunciaba su nombre / ˈ l ɪ k ər t / LIK -ərt [ 25 ] [ 26 ] que fonéticamente suena como "LICK-ert" en contraposición a la pronunciación errónea más común "LIKE-ert" [ 27 ] . Algunos han afirmado que el nombre de Likert "es uno de los más mal pronunciados en [el] campo", [ 28 ] porque muchas personas pronuncian el nombre de la escala como / ˈ l aɪ k ər t / LY -kərt . [ 27 ]

Véase también

Notas

  1. ↑ Comúnmente se pronuncia mal como / ˈ l aɪ k ər t / LY -kərt

Referencias

  1. ↑ Wuensch, Karl L. (4 de octubre de 2005). "¿Qué es una escala Likert? ¿Y cómo se pronuncia 'Likert'?"" . Universidad de East Carolina. Archivado del original el 21 de julio de 2024. Recuperado el 16 de diciembre de 2023 .
  2. ↑ Likert, Rensis (1932). "Una técnica para la medición de actitudes". Archivos de Psicología . 140 : 1–55 .
  3. ↑ Spector, Paul E (1992). Construcción de escalas de calificación sumativas . Sage.
  4. 1 2 3 Derrick, B; White, P (2017). "Comparación de dos muestras de una pregunta Likert individual". Revista Internacional de Matemáticas y Estadística . 18 (3): 1– 13.
  5. 1 2 Carifio, James; Perla, Rocco (2007). "Diez malentendidos comunes, conceptos erróneos, mitos persistentes y leyendas urbanas sobre las escalas Likert y los formatos de respuesta Likert y sus antídotos". Journal of Social Sciences . 3 (3): 106– 116. doi : 10.3844/jssp.2007.106.116 .
  6. ↑ Burns, Alvin; Burns, Ronald (2008). Investigación básica de mercados (Segunda edición). Nueva Jersey: Pearson Education. 245 págs . ISBN   978-0-13-205958-9.
  7. ↑ van Alphen, A.; Halfens, R.; Hasman, A.; Imbos, T. (1994). "¿Likert o Rasch? Nada es más aplicable que una buena teoría". Journal of Advanced Nursing . 20 (1): 196– 201. doi : 10.1046/j.1365-2648.1994.20010196.x . PMID 7930122 . 
  8. ↑ Rusch, Thomas; Lowry, Paul B.; Mair, Patrick; Treiblmaier, Horst (2017). "Liberándose de las limitaciones de la teoría clásica de los tests: Desarrollo y medición de escalas de sistemas de información utilizando la teoría de respuesta al ítem" (PDF) . Information & Management . 54 (2): 189–203 . doi : 10.1016/j.im.2016.06.005 .
  9. ↑ Burns, Alvin; Burns, Ronald (2008). Investigación básica de mercados (Segunda edición). Nueva Jersey: Pearson Education. 250 págs . ISBN   978-0-13-205958-9.
  10. ↑ Allen, Elaine; Seaman, Christopher (2007). "Escalas Likert y análisis de datos" . Quality Progress . págs. 64–65 . 
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  13. 1 2 Norman, Geoff (2010). "Escalas Likert, niveles de medición y las "leyes" de la estadística". Advances in Health Sciences Education . 15 (5): 625– 632. doi : 10.1007 / s10459-010-9222-y . PMID 20146096. S2CID 6566608 .  
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