Likert preguntas

Las preguntas de escala Likert son un pilar fundamental en la investigación social y de mercado, permitiéndonos cuantificar opiniones, actitudes y percepciones de manera estructurada. Son una herramienta increíblemente útil para entender el «por qué» detrás del comportamiento humano, y su uso adecuado puede desvelar patrones y tendencias que, de otro modo, pasarían desapercibidos. Piensa en ellas como tu brújula para navegar el complejo mapa de la opinión pública, dándote datos claros y procesables en lugar de suposiciones vagas.

Este tipo de preguntas se basa en escalas psicométricas que miden el grado de acuerdo o desacuerdo de una persona con una afirmación, o la frecuencia, importancia o calidad percibida de algo. A diferencia de las preguntas de sí/no, que ofrecen una visión binaria, las escalas Likert proporcionan un espectro de respuestas que capturan matices. Esto es crucial porque la realidad rara vez es en blanco y negro; las opiniones son, por naturaleza, graduales. Desde la satisfacción del cliente hasta la percepción de un nuevo producto, las preguntas Likert nos brindan una granularidad que es oro puro para la toma de decisiones informadas.

La Anatomía de una Pregunta Likert Eficaz

Entender la estructura de una pregunta Likert es el primer paso para dominar su potencial. No se trata solo de poner números en una escala; hay una ciencia detrás de ello.

Declaración o Ítem Likert

Cada pregunta Likert comienza con una declaración (también conocida como ítem) sobre la cual se pide al encuestado que exprese su nivel de acuerdo o desacuerdo, frecuencia, importancia, etc. Esta declaración debe ser:

0,0 0,0 de 5 estrellas (basado en 0 reseñas) Excelente0% Muy buena0% Media0% Mala0% Muy mala0% No hay reseñas todavía. Sé el primero en escribir una. Tu reseña Tu puntuación global Seleccionar una puntuación5 estrellas4 estrellas3 estrellas2 estrellas1 estrella Título de tu reseña Tu reseña Tu nombre Tu correo electrónico Esta reseña se basa en mi propia experiencia y es mi opinión genuina. ​ Enviar una reseña

Amazon.com: Check Amazon for Likert preguntas Latest Discussions & Reviews:

• Clara y concisa: Evita la ambigüedad. Si la gente no entiende lo que se pregunta, la respuesta no valdrá nada.
• Específica: No intentes abarcar demasiado. Una declaración debe referirse a un único concepto o idea. Por ejemplo, en lugar de «El servicio y el producto son buenos», divide en «El servicio al cliente es bueno» y «La calidad del producto es buena».
• Neutral en su redacción: Evita el lenguaje sesgado o emocional que pueda influir en la respuesta. Queremos la opinión genuina del encuestado, no la que creen que deberían dar.

Opciones de Respuesta en Escala Likert

Las opciones de respuesta son los diferentes puntos a lo largo de la escala que los encuestados eligen para indicar su nivel de acuerdo o desacuerdo. Estas escalas suelen ser:

• Simétricas: Tienen un número igual de opciones positivas y negativas en torno a un punto central neutral.
• Ordinales: Aunque los puntos se numeran (ej., 1 a 5), la distancia entre ellos no es necesariamente igual en un sentido matemático estricto, sino que representan un orden.
• Unipolares vs. Bipolares:
  • Unipolares: Miden la intensidad de una sola característica, como «nada satisfecho» a «muy satisfecho».
  • Bipolares: Miden un rango de opiniones que van desde un extremo negativo a un extremo positivo, pasando por un punto neutral, como «totalmente en desacuerdo» a «totalmente de acuerdo».

Por ejemplo, una escala bipolar típica de 5 puntos podría ser:

1. Totalmente en desacuerdo
2. En desacuerdo
3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo (Neutral)
4. De acuerdo
5. Totalmente de acuerdo

Los datos demuestran que las escalas de 5 o 7 puntos son las más utilizadas y, a menudo, las más efectivas. Un estudio de Nielsen Norman Group encontró que las escalas de 5 puntos son las preferidas por los usuarios, equilibrando la simplicidad con la capacidad de expresar matices. Integraciones hubspot

Cuántos Puntos en la Escala: El Dilema del Punto Medio

Una de las decisiones más cruciales al diseñar preguntas Likert es elegir el número de puntos en la escala. Esta elección impacta directamente en la calidad y granularidad de los datos.

Escalas de 5 Puntos

Estas son las más comunes y, a menudo, las más recomendadas. Ofrecen un equilibrio excelente entre:

• Simplicidad: Fáciles de entender y responder para los encuestados, lo que reduce la fatiga y mejora la tasa de finalización.
• Granularidad suficiente: Permiten capturar matices sin abrumar.
• Punto medio neutral: La opción «Ni de acuerdo ni en desacuerdo» (o similar) proporciona un refugio para aquellos que no tienen una opinión fuerte o que se sienten verdaderamente neutrales. Sin embargo, esto puede ser una espada de doble filo, ya que algunos encuestados pueden usarlo para evitar dar una respuesta más comprometida. De hecho, estudios de investigación en marketing sugieren que hasta un 20% de los encuestados eligen la opción neutral simplemente para «salir del paso» en encuestas largas.

Escalas de 7 Puntos

Estas escalas ofrecen una mayor granularidad, lo que puede ser útil cuando se necesita una discriminación más fina entre las opiniones. Por ejemplo:

• Mayor precisión: Permiten a los encuestados expresar diferencias sutiles en sus actitudes.
• Desafío: Pueden ser un poco más difíciles de procesar mentalmente para algunos encuestados, aumentando el tiempo de respuesta y la posibilidad de que elijan opciones al azar. Un metaanálisis de Journal of Consumer Research indicó que, si bien escalas más largas (como 7 puntos) pueden ofrecer una mayor varianza, su ventaja real sobre las de 5 puntos en términos de calidad de los datos es marginal en muchos contextos, y a menudo superada por la simplicidad de las de 5 puntos.

Escalas de 4 o 6 Puntos (Forzadas)

Estas escalas eliminan el punto medio neutral, obligando al encuestado a tomar una postura (positiva o negativa).

• Ventaja: Evita la «trampa» del punto medio, donde los encuestados pueden optar por la neutralidad por indecisión o para evitar pensar demasiado. Esto puede ser útil cuando es crucial obtener una dirección clara en la opinión.
• Desventaja: Puede frustrar a los encuestados que genuinamente se sienten neutrales, forzándolos a elegir una opción que no representa con precisión su postura, lo que puede introducir sesgos. Un estudio publicado en Public Opinion Quarterly encontró que eliminar la opción neutral puede aumentar artificialmente la polarización de las respuestas.

Cuándo Usar Cada Una

• 5 Puntos: Ideal para la mayoría de las encuestas de satisfacción, investigación de mercado general y estudios de opinión. Es el estándar de oro.
• 7 Puntos: Cuando necesitas una alta sensibilidad para detectar pequeñas diferencias en actitudes o cuando el tema es muy matizado y los encuestados están altamente comprometidos.
• Forzadas (4 o 6 puntos): Úsalas con cautela. Son apropiadas cuando es fundamental que los encuestados expresen una inclinación, por ejemplo, en encuestas políticas donde no hay «neutralidad» real en la votación.

En última instancia, la elección debe basarse en el objetivo de tu investigación y la naturaleza de la población encuestada. Como regla general, empieza con 5 puntos y solo considera más o menos si tienes una razón muy sólida para hacerlo. Las etapas del ciclo de vida de un producto

Tipos de Preguntas Likert Comunes y Cómo Usarlas

Las preguntas Likert no se limitan a medir el acuerdo. Su versatilidad les permite adaptarse a diversas dimensiones de evaluación.

Grado de Acuerdo (Likert Clásico)

Esta es la aplicación más conocida y fundamental de la escala Likert.

• Formato: Se presenta una declaración y se pide al encuestado que exprese su nivel de acuerdo o desacuerdo.
• Ejemplo: «Estoy satisfecho con la calidad de este producto.»
  • Totalmente en desacuerdo
  • En desacuerdo
  • Ni de acuerdo ni en desacuerdo
  • De acuerdo
  • Totalmente de acuerdo
• Uso: Ideal para medir la percepción general de un producto, servicio, política o idea. Es fundamental en encuestas de satisfacción del cliente (CSAT), encuestas de clima laboral y estudios de opinión pública. Por ejemplo, el Índice de Satisfacción del Cliente (CSI) a menudo se construye sobre múltiples ítems Likert de acuerdo.

Frecuencia

Mide la periodicidad con la que un encuestado realiza una acción o experimenta algo.

• Formato: «Con qué frecuencia…»
• Ejemplo: «¿Con qué frecuencia utilizas nuestra aplicación móvil?»
  • Nunca
  • Rara vez
  • A veces
  • A menudo
  • Siempre
• Uso: Útil para entender patrones de comportamiento del usuario, hábitos de compra o la recurrencia de un problema. Datos de uso de aplicaciones muestran que las encuestas de frecuencia ayudan a identificar funciones infrautilizadas o excesivamente utilizadas.

Importancia

Evalúa la relevancia o significancia que un encuestado atribuye a un atributo, característica o factor.

• Formato: «Qué tan importante es para ti…»
• Ejemplo: «¿Qué tan importante es para ti el precio al elegir un nuevo smartphone?»
  • Nada importante
  • Poco importante
  • Moderadamente importante
  • Muy importante
  • Extremadamente importante
• Uso: Indispensable en el diseño de productos, marketing y servicios para identificar qué características valoran más los clientes. Por ejemplo, en el desarrollo de un nuevo software, saber qué funciones son «extremadamente importantes» para el 80% de los usuarios guía las prioridades de desarrollo.

Calidad

Mide la percepción de la calidad de un producto, servicio o experiencia. Hubspot empleo

• Formato: «Qué tan buena/mala fue tu experiencia con…»
• Ejemplo: «¿Cómo calificarías la calidad del servicio que recibiste?»
  • Muy mala
  • Mala
  • Neutral
  • Buena
  • Muy buena
• Uso: Esencial para la evaluación del desempeño, control de calidad y mejora continua de servicios. Por ejemplo, las cadenas hoteleras utilizan escalas de calidad para evaluar desde la limpieza de las habitaciones hasta la amabilidad del personal.

Probabilidad

Evalúa la probabilidad percibida de que algo ocurra o de que un encuestado realice una acción.

• Formato: «¿Qué tan probable es que…»
• Ejemplo: «¿Qué tan probable es que recomiendes este producto a un amigo o colega?»
  • Nada probable
  • Poco probable
  • Medianamente probable
  • Probable
  • Muy probable
• Uso: Fundamental para predecir el comportamiento del consumidor, como la probabilidad de recompra o recomendación (NPS se basa en esto). Un 70% de respuestas en «Muy probable» a la pregunta del NPS para un producto dado puede indicar una base de clientes leal y un crecimiento orgánico potencial.

Al elegir el tipo de escala Likert, considera siempre qué atributo específico deseas medir y cómo esa información se vinculará con tus objetivos de investigación. Cada tipo ofrece una perspectiva única, y combinarlas estratégicamente puede pintar un panorama muy completo.

La Trampa del Punto Neutro: ¿Debemos Forzar una Elección?

La inclusión o exclusión de un punto medio neutral en las escalas Likert es un debate constante en la investigación. Esta decisión tiene implicaciones significativas en cómo los encuestados responden y cómo se interpretan los datos.

La Opción Neutral como «Escape»

El punto medio (e.g., «Ni de acuerdo ni en desacuerdo», «Neutral») permite a los encuestados que no tienen una opinión fuerte, que no conocen lo suficiente sobre el tema, o que simplemente no quieren comprometerse, evitar tomar una postura.

• Ventaja: Es un reflejo más honesto de la realidad para aquellos que genuinamente se sienten neutrales. Forzarlos a elegir un extremo podría distorsionar sus respuestas.
• Desventaja: Algunos críticos argumentan que muchos encuestados eligen la opción neutral por pereza, para completar la encuesta más rápido, o para evitar reflexionar profundamente sobre el tema. Esto puede inflar el número de «neutrales» y diluir la capacidad de la encuesta para identificar opiniones claras y polarizadas. Un estudio de Pew Research Center sobre encuestas políticas mostró que hasta el 20-25% de los encuestados que seleccionan «No sé» o «Neutral» a menudo tienen opiniones subyacentes que podrían ser reveladas con una estructura de pregunta diferente.

Escalas Forzadas (sin punto medio)

Las escalas con un número par de puntos (ej., 4 o 6 puntos) eliminan la opción neutral, obligando al encuestado a inclinarse hacia el lado positivo o negativo de la escala. Inicio de sesion hubspot

• Ventaja: Garantiza que todos los encuestados expresen al menos una leve inclinación. Esto puede ser útil si el objetivo principal es determinar si la opinión es predominantemente positiva o negativa.
• Desventaja: Si un encuestado es verdaderamente neutral, forzarlo a elegir una opción puede llevar a una respuesta inexacta. Podrían elegir una opción ligeramente positiva o negativa que no represente su verdadera postura, introduciendo un sesgo artificial en los datos. Esto es especialmente problemático en temas sensibles o complejos donde una opinión neutral es legítima.

¿Cuándo Usar Cada Una?

• Con Punto Medio (5 o 7 puntos):
  • Cuando el tema es complejo y los encuestados pueden no tener una opinión bien definida.
  • Cuando la honestidad de la respuesta neutral es más valiosa que forzar una opinión.
  • En encuestas de satisfacción general donde «ni satisfecho ni insatisfecho» es una respuesta válida.
• Sin Punto Medio (4 o 6 puntos):
  • Cuando es crucial que el encuestado tome una posición clara (ej., en encuestas políticas donde al final deben votar sí o no).
  • Cuando se sospecha que muchos encuestados usan el punto medio como atajo y se necesita una visión más polarizada.
  • En situaciones donde la «neutralidad» puede no ser una opción significativa en el contexto del objetivo de la investigación.

Mi recomendación es, en la mayoría de los casos, incluir el punto medio. Permite una representación más fiel de la realidad de las opiniones de los encuestados y evita frustraciones. Si te preocupa que el punto medio sea un «escape», puedes complementarlo con preguntas abiertas cualitativas o considerar análisis más profundos para los encuestados que eligen esa opción. Al final, los datos más valiosos son aquellos que reflejan con mayor precisión la experiencia y opinión del encuestado.

Errores Comunes al Diseñar Preguntas Likert (y Cómo Evitarlos)

Diseñar preguntas Likert parece sencillo, pero es fácil caer en trampas que pueden invalidar tus datos. Evita estos errores para obtener resultados robustos y confiables.

1. Declaraciones Ambiguas o Poco Claras

Si la declaración es vaga o se puede interpretar de múltiples maneras, tus respuestas serán inconsistentes y sin valor.

• Error: «Este software mejora la productividad.» (¿Qué aspecto del software? ¿Para quién? ¿Siempre?)
• Corrección: «Las funciones de automatización de este software me ayudan a completar mis tareas diarias más rápidamente.» (Más específico, centrado en el usuario y una métrica clara).
• Consejo: Prueba tus preguntas con un pequeño grupo antes de lanzar la encuesta completa. Si hay confusión, reescribe.

2. Declaraciones con Doble Barril (Double-Barreled Questions)

Una pregunta «doble barril» intenta medir dos cosas a la vez, lo que confunde al encuestado sobre a qué parte de la pregunta debe responder.

• Error: «El servicio al cliente es amigable y eficiente.» (Alguien podría encontrarlo amigable pero ineficiente).
• Corrección: Divide en dos preguntas separadas:
  • «El personal de servicio al cliente es amigable.»
  • «El personal de servicio al cliente resuelve mis problemas de manera eficiente.»
• Consejo: Cada ítem Likert debe medir una única idea o concepto.

3. Declaraciones Sesgadas o Liderantes

Las declaraciones que sugieren una respuesta preferida o que están cargadas emocionalmente sesgarán los resultados. Hubspot acceso

• Error: «Nuestros excelentes productos ofrecen un valor inigualable. ¿Está de acuerdo?» (El lenguaje «excelentes» e «inigualable» influye).
• Corrección: «Considero que este producto ofrece una buena relación calidad-precio.» (Más neutral).
• Consejo: Utiliza un lenguaje objetivo y neutro. Evita superlativos, adjetivos fuertemente positivos o negativos, y frases que puedan influir en la respuesta.

4. Escalas de Respuesta Inconsistentes o No Ordenadas

Si las opciones de respuesta no tienen un orden lógico o si los intervalos percibidos entre ellas no son consistentes, los datos serán difíciles de interpretar.

• Error: Una escala de frecuencia que salta de «Nunca» a «A menudo» sin puntos intermedios lógicos. O mezclar adjetivos como «Bueno», «Excelente», «Regular».
• Corrección: Asegúrate de que las opciones de respuesta sigan una progresión clara y lógica, por ejemplo: «Nunca», «Rara vez», «A veces», «A menudo», «Siempre».
• Consejo: Mantén la uniformidad en el lenguaje de tus escalas a lo largo de toda la encuesta.

5. Demasiadas o Muy Pocas Opciones en la Escala

• Demasiadas opciones (ej., 10+ puntos): Pueden abrumar al encuestado, llevando a respuestas aleatorias o fatiga. Los encuestados tienen dificultades para diferenciar entre tantos matices.
• Muy pocas opciones (ej., 2-3 puntos sin neutral): Limita la capacidad del encuestado para expresar su verdadera opinión, perdiendo granularidad.
• Consejo: Como se mencionó, las escalas de 5 o 7 puntos son generalmente las más efectivas.

6. Usar Sólo Declaraciones Positivas o Negativas

Si todas tus declaraciones están redactadas de forma positiva (ej., «Me gusta X», «Estoy de acuerdo con Y»), los encuestados pueden desarrollar un «sesgo de aquiescencia», donde tienden a estar de acuerdo con todo.

• Corrección: Incluye una mezcla de declaraciones positivas y negativas (o invertidas) para mitigar este sesgo. Por ejemplo, si tienes «El proceso de compra es sencillo», también podrías incluir «El proceso de compra es confuso» (y ajustar la puntuación de la escala para esta última).
• Consejo: Asegúrate de que las declaraciones invertidas realmente midan el opuesto de la declaración positiva.

Evitar estos errores comunes es crucial para asegurar que tus datos Likert sean precisos, significativos y útiles para la toma de decisiones. La inversión en un buen diseño de preguntas se paga con creces en la calidad de la información que obtienes.

Análisis de Datos Likert: Más Allá de la Media Simple

Una vez que has recopilado tus datos Likert, la forma en que los analizas es tan importante como la forma en que los recogiste. Aunque las escalas Likert son ordinales (los datos están ordenados, pero las distancias entre los puntos no son necesariamente iguales), se utilizan a menudo como datos de intervalo en la práctica para facilitar el análisis. Esto es un debate metodológico, pero en contextos aplicados, calcular promedios y desviaciones estándar es una práctica común.

1. Mediana y Moda para Datos Puros

Cuando se tratan los datos Likert estrictamente como ordinales: Hubspot definicion

• Mediana: Es el valor central en un conjunto de datos ordenado. Es la respuesta que se encuentra en el «medio» de todas las respuestas.
• Moda: Es la respuesta que aparece con mayor frecuencia.
• Uso: Son medidas robustas que no se ven afectadas por valores extremos y son adecuadas para datos ordinales. Por ejemplo, si la moda es «Totalmente de acuerdo», sabes que es la opinión más común.

2. Medias y Desviaciones Estándar (Tratando Likert como Intervalo)

En la práctica común, especialmente cuando se tienen múltiples ítems Likert que miden el mismo constructo (como la «satisfacción»), se les asignan valores numéricos (ej., 1=Totalmente en desacuerdo, 5=Totalmente de acuerdo) y se tratan como datos de intervalo.

• Media (Promedio): Calcula el promedio de las respuestas. Esto te da una idea general de la tendencia central de las opiniones. Un promedio de 4.2 en una escala de 5 puntos indica una fuerte inclinación positiva.
• Desviación Estándar: Mide la dispersión de las respuestas alrededor de la media. Una desviación estándar baja indica que las respuestas están muy agrupadas (hay consenso); una alta indica una amplia variedad de opiniones (desacuerdo o polarización).
• Uso: Permite una comparación rápida entre diferentes grupos o diferentes ítems. Por ejemplo, «El promedio de satisfacción del cliente en el último trimestre fue de 4.1 con una desviación estándar de 0.8». Esto te dice no solo dónde está la satisfacción, sino también cuán consistente es.

3. Distribuciones de Frecuencia y Porcentajes

La forma más básica y a menudo más reveladora de analizar los datos Likert es simplemente contar cuántas veces se seleccionó cada opción de respuesta y convertirlas en porcentajes.

• Ejemplo:
  • Totalmente en desacuerdo: 5%
  • En desacuerdo: 10%
  • Ni de acuerdo ni en desacuerdo: 15%
  • De acuerdo: 40%
  • Totalmente de acuerdo: 30%
• Uso: Te da una visión clara de la distribución de las opiniones. Puedes identificar si la mayoría de la gente está en un extremo, si las opiniones están polarizadas, o si hay un gran grupo neutral. Por ejemplo, ver que el 70% de los encuestados está «De acuerdo» o «Totalmente de acuerdo» con una declaración es un dato muy poderoso.

4. Agrupación y Puntuaciones Compuestas

Cuando tienes múltiples preguntas Likert que miden el mismo concepto (por ejemplo, varias preguntas sobre «satisfacción con el servicio»), puedes combinarlas para crear una puntuación compuesta o índice.

• Ejemplo: Si tienes 5 preguntas sobre la calidad del soporte técnico, puedes promediar las respuestas a esas 5 preguntas para obtener una puntuación general de «calidad percibida del soporte técnico».
• Uso: Proporciona una medida más robusta y fiable de un constructo complejo que una sola pregunta. Los índices de satisfacción, lealtad o experiencia del empleado a menudo se construyen de esta manera. Estudios de la Harvard Business Review han demostrado que los índices compuestos, como el Net Promoter Score (NPS) o el Customer Effort Score (CES), que a menudo utilizan escalas Likert, son predictores más fiables de la lealtad y el comportamiento del cliente.

5. Análisis Inferencial

Una vez que tienes los promedios, puedes usar estadísticas inferenciales (como pruebas T, ANOVA, regresión) para:

• Comparar grupos: ¿Hay diferencias significativas en la satisfacción entre clientes jóvenes y mayores?
• Identificar relaciones: ¿La satisfacción con el producto predice la probabilidad de recomendación?
• Segmentación: ¿Existen segmentos de clientes con patrones de respuesta Likert distintos?

El análisis de datos Likert va más allá de un simple promedio. Al aplicar las técnicas adecuadas, puedes extraer insights profundos y accionables que te ayudarán a tomar mejores decisiones estratégicas. Gerencia de ventas y servicios

Usos Estratégicos de las Preguntas Likert en Diversos Sectores

Las preguntas Likert son el caballo de batalla en cualquier arsenal de investigación, aplicables en un sinfín de escenarios para extraer insights valiosos. Su versatilidad las hace indispensables en marketing, recursos humanos, desarrollo de productos, y más.

1. Marketing y Experiencia del Cliente

• Satisfacción del Cliente (CSAT): Las preguntas Likert son el núcleo de las encuestas CSAT. «En una escala de 1 a 5, ¿cuán satisfecho estás con nuestra reciente interacción de soporte?» Proporciona una métrica directa de la satisfacción con puntos de contacto específicos.
  • Dato: Empresas líderes como Amazon y Google utilizan encuestas CSAT basadas en Likert para monitorear la experiencia del cliente en tiempo real. Un estudio de Forrester Research indicó que las empresas que priorizan la experiencia del cliente con métricas como CSAT superan a sus competidores en un 80% en crecimiento de ingresos.
• Net Promoter Score (NPS): Aunque no es una escala Likert pura (generalmente es de 0 a 10), la pregunta fundamental «¿Qué tan probable es que recomiendes [Empresa/Producto/Servicio] a un amigo o colega?» funciona en un principio similar de medición de la probabilidad percibida. Se puede analizar como una escala Likert si se desea.
• Investigación de Mercado:
  • Percepción de marca: «¿Estoy de acuerdo con la declaración: ‘Esta marca es innovadora’?»
  • Aceptación de productos: «¿Consideraría la compra de este nuevo producto?» (Escala de probabilidad)
  • Importancia de características: «¿Qué tan importante es la batería de larga duración al elegir un smartphone?»
• Desarrollo de Contenido: Medir la utilidad o el interés de un contenido específico. «Este artículo me resultó útil para entender el tema.»

2. Recursos Humanos y Compromiso del Empleado

• Encuestas de Compromiso del Empleado: Identificar la satisfacción laboral, la cultura de la empresa, el liderazgo y las oportunidades de crecimiento.
  • «Me siento valorado por mi contribución en esta empresa.»
  • «La comunicación dentro de mi equipo es eficaz.»
  • Dato: Empresas como Gallup han construido su modelo de engagement de empleados sobre múltiples ítems Likert, demostrando una correlación directa entre altos niveles de engagement (medidos por Likert) y una mayor productividad y retención de empleados (hasta un 21% más de rentabilidad, según sus datos).
• Evaluación del Desempeño: Feedback de 360 grados, donde los compañeros, subordinados y supervisores califican el desempeño y las competencias.
• Formación y Desarrollo: Evaluar la eficacia de los programas de capacitación. «¿La formación recibida me ha dotado de las habilidades necesarias para mi rol?»

3. Investigación Social y Académica

• Estudios de Opinión Pública: Medir actitudes sobre temas sociales, políticos o ambientales.
  • «Estoy de acuerdo con la política X del gobierno.»
  • «La seguridad en mi comunidad ha mejorado.»
• Psicología y Ciencias del Comportamiento: Construcción de escalas psicométricas para medir ansiedad, depresión, rasgos de personalidad, etc. El Índice de Bienestar Mental (WHO-5) es un ejemplo de escala que utiliza un formato similar a Likert para medir el bienestar subjetivo.

4. Desarrollo de Productos y UX/UI

• Usabilidad de Productos (UX/UI): Evaluar la facilidad de uso de una aplicación o sitio web.
  • «Este sitio web es fácil de navegar.»
  • «Pude encontrar la información que buscaba sin dificultad.»
  • Dato: El System Usability Scale (SUS), una de las herramientas más utilizadas en la evaluación de la usabilidad, consta de 10 ítems Likert de 5 puntos. Investigaciones indican que un SUS score por encima de 68 se considera aceptable, y un score de 80.3 o superior se considera «Excelente» en términos de usabilidad.
• Testeo de Conceptos: Recopilar feedback temprano sobre prototipos o conceptos de productos antes de la producción a gran escala.
• Análisis de Funcionalidades: Determinar qué características son más valoradas o utilizadas.

La clave del éxito en estos sectores radica en la formulación precisa de las preguntas y un análisis cuidadoso de los resultados para transformarlos en acciones concretas. Las preguntas Likert, bien utilizadas, son una fuente inagotable de inteligencia para la toma de decisiones.

Comparación con Otras Escalas de Medición

Aunque las escalas Likert son populares, no son las únicas herramientas para medir actitudes. Es útil entender cómo se comparan con otras escalas comunes para elegir la herramienta adecuada para cada objetivo de investigación.

1. Escala de Diferencial Semántico

• Concepto: Presenta pares de adjetivos bipolares (opuestos) en los extremos de una escala (ej., «bueno-malo», «rápido-lento», «moderno-anticuado»). Los encuestados marcan un punto entre los dos adjetivos que mejor describe su percepción.
• Formato:
  • Marca X: [Extremadamente] [Bastante] [Ligeramente] [Neutral] [Ligeramente] [Bastante] [Extremadamente] :Y
  • Ejemplo: Mi experiencia fue: Rápida _ _ _ _ _ _ _ Lenta
• Similitudes con Likert: Ambos utilizan escalas ordenadas y permiten la medición de matices.
• Diferencias con Likert:
  • Likert usa una declaración y mide el nivel de acuerdo/desacuerdo.
  • Diferencial Semántico usa pares de adjetivos opuestos y mide la posición entre ellos.
  • Es especialmente útil para medir la «imagen» o la «personalidad» de una marca, producto o concepto.
• Uso: Ideal para estudios de posicionamiento de marca, percepción de productos, o análisis de la personalidad de celebridades.

2. Escala de Guttman

• Concepto: Es una escala acumulativa donde los ítems se ordenan jerárquicamente según su dificultad o intensidad. Si un encuestado está de acuerdo con un ítem más «difícil», se asume que también estará de acuerdo con todos los ítems más «fáciles» que lo preceden.
• Formato: Una serie de declaraciones que progresan en intensidad.
  • Ejemplo:
    1. Creo que se debe proteger el medio ambiente. (Más fácil)
    2. Estoy dispuesto a reciclar mis residuos.
    3. Estoy dispuesto a pagar más por productos ecológicos.
    4. Estoy dispuesto a participar en protestas para proteger el medio ambiente. (Más difícil)
• Similitudes con Likert: Ambos son escalas ordinales para medir actitudes.
• Diferencias con Likert:
  • Likert evalúa el grado de acuerdo/desacuerdo con cada ítem de forma independiente.
  • Guttman busca una estructura jerárquica subyacente donde las respuestas son predictivas. No es común en encuestas de marketing o satisfacción, sino más en investigación sociológica o política para medir dimensiones latentes.
• Uso: Investigación teórica en sociología, psicología, o estudios de actitudes muy específicas que se construyen progresivamente. Requiere un análisis estadístico complejo.

3. Escala de Thurnstone

• Concepto: Fue una de las primeras escalas de actitud desarrolladas. Implica que un grupo de «jueces» califica una gran cantidad de declaraciones según su favorabilidad o desfavorabilidad hacia un concepto. Solo las declaraciones con alta concordancia entre los jueces se utilizan en la escala final.
• Formato: Una serie de declaraciones con valores numéricos preasignados (por los jueces) que representan su grado de favorabilidad.
• Similitudes con Likert: Ambas miden actitudes.
• Diferencias con Likert:
  • Thurnstone es mucho más intensiva en su construcción, ya que requiere la fase de «juicio» inicial. La escala Likert es más sencilla de construir y aplicar.
  • Thurnstone asume que los intervalos entre los puntos de la escala son iguales (intervalo verdadero), mientras que Likert es ordinal pero a menudo se trata como intervalo.
• Uso: Rara vez se utiliza en la práctica actual debido a la complejidad de su construcción. Históricamente importante, pero Likert es más eficiente para la mayoría de los propósitos.

Por Qué Likert Sigue Siendo el Rey

La escala Likert ha prevalecido sobre otras por su simplicidad, facilidad de construcción y aplicación, y su capacidad para generar datos que son lo suficientemente ricos para la mayoría de los análisis sin la complejidad excesiva de Thurnstone o Guttman. Si bien el Diferencial Semántico es excelente para medir percepciones de imagen, Likert es más flexible para evaluar el grado de acuerdo o frecuencia sobre una amplia gama de temas. Para la mayoría de las necesidades de investigación de mercado, UX y RRHH, Likert sigue siendo la opción más práctica y potente. Hubspot trabajo

Limitaciones de las Preguntas Likert y Alternativas para una Visión Completa

Aunque las preguntas Likert son herramientas poderosas, no son una panacea. Tienen sus limitaciones, y ser consciente de ellas te permitirá complementarlas con otras técnicas para obtener una imagen más completa y matizada.

Limitaciones Intrínsecas de las Escalas Likert

1. Falta de Datos Contextuales y Cualitativos: Las preguntas Likert cuantifican actitudes, pero no explican el «por qué» detrás de ellas. Un encuestado puede estar «Totalmente en desacuerdo» con una declaración, pero no sabemos la razón subyacente de su desacuerdo.
   • Ejemplo: «Estoy satisfecho con el nuevo diseño de la página web.» (Respuesta: Neutral). ¿Por qué neutral? ¿No le gusta, no la ha usado lo suficiente, o no tiene una opinión formada?
2. Sesgos de Respuesta:
   • Sesgo de Aquiescencia (o «Sí-Diciendo»): Tendencia a estar de acuerdo con las declaraciones, independientemente del contenido.
   • Sesgo de Deseabilidad Social: Los encuestados pueden dar respuestas que consideran socialmente aceptables o que creen que el investigador desea escuchar, en lugar de su verdadera opinión.
   • Sesgo de Tendencia Central: Predilección por elegir las opciones intermedias de la escala para evitar los extremos.
   • Efecto Halo/Cuerno: Una impresión general positiva o negativa sobre un tema puede influir en las respuestas a preguntas individuales.
3. Dificultad con la Profundidad y Nuance: Aunque mejor que un sí/no, las escalas Likert aún simplifican la complejidad de las actitudes humanas. Un «De acuerdo» para una persona puede significar algo ligeramente diferente a un «De acuerdo» para otra.
4. Asunción de Intervalos Iguales: Como se mencionó en el análisis, a menudo se tratan los datos Likert como si los intervalos entre las opciones fueran equidistantes (ej., la distancia entre «En desacuerdo» y «Ni de acuerdo ni en desacuerdo» es la misma que entre «De acuerdo» y «Totalmente de acuerdo»), lo cual no siempre es cierto psicométricamente.
5. Fatiga del Encuestado: En encuestas largas con muchas preguntas Likert, los encuestados pueden aburrirse o fatigarse, lo que lleva a respuestas menos reflexivas o a patrones de respuesta repetitivos.

Alternativas y Complementos para una Visión Holística

Para superar las limitaciones de las preguntas Likert, es crucial adoptar un enfoque de investigación mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos.

1. Preguntas Abiertas / Cualitativas:
   • Cómo: Después de una pregunta Likert, puedes añadir una pregunta abierta como: «¿Podrías elaborar por qué respondiste ‘Totalmente en desacuerdo’?» o «¿Hay algo más que te gustaría añadir sobre tu experiencia?»
   • Beneficio: Proporcionan el contexto, las razones y los matices que las escalas Likert no pueden capturar. Ayudan a entender el «por qué» detrás de las puntuaciones. Datos de encuestas muestran que combinar preguntas Likert con preguntas abiertas aumenta la profundidad del insight en un 30-40%.
2. Entrevistas en Profundidad y Grupos Focales:
   • Cómo: Realiza conversaciones individuales o grupales con encuestados para explorar sus actitudes en un entorno más interactivo.
   • Beneficio: Permiten una exploración profunda, la identificación de temas emergentes, y la observación de lenguaje corporal y emociones. Ideales para la fase exploratoria de la investigación o para validar hallazgos cuantitativos.
3. Observación de Comportamiento:
   • Cómo: Observa directamente cómo interactúan los usuarios con un producto, servicio o entorno.
   • Beneficio: Lo que la gente dice (en una encuesta) y lo que hace (en la realidad) a menudo difiere. La observación proporciona datos objetivos sobre el comportamiento real.
4. Análisis de Datos Transaccionales / de Uso:
   • Cómo: Utiliza datos de ventas, registros de uso de aplicaciones, historial de navegación web, etc.
   • Beneficio: Proporciona una visión objetiva del comportamiento pasado. Por ejemplo, una puntuación Likert de alta satisfacción con un producto combinada con un historial de baja compra o uso del producto, señala una discrepancia importante que requiere más investigación.
5. Pruebas A/B:
   • Cómo: Compara dos versiones (A y B) de una página web, característica de producto o mensaje de marketing para ver cuál rinde mejor en función de métricas de comportamiento.
   • Beneficio: Permite medir directamente el impacto de los cambios en el comportamiento del usuario, complementando lo que se podría haber medido en una escala Likert sobre la «preferencia».

En resumen, las preguntas Likert son una herramienta fundamental para cuantificar opiniones y actitudes. Sin embargo, para obtener una comprensión verdaderamente holística, es esencial utilizarlas en conjunto con métodos cualitativos y otras fuentes de datos que puedan revelar el contexto, las motivaciones y el comportamiento real detrás de las puntuaciones.

Preguntas Frecuentes

¿Qué son las preguntas Likert?

Las preguntas Likert son un tipo de pregunta cerrada utilizada en encuestas para medir actitudes, opiniones o percepciones. Se basan en escalas psicométricas que piden a los encuestados que califiquen su grado de acuerdo o desacuerdo con una declaración, o su frecuencia, importancia, etc., utilizando un conjunto predefinido de opciones de respuesta, como «Totalmente en desacuerdo» a «Totalmente de acuerdo».

¿Cuál es el origen de la escala Likert?

La escala Likert fue desarrollada por el psicólogo Rensis Likert en 1932 como una forma de medir las actitudes de las personas de una manera más científica y estructurada que los métodos anteriores. Su objetivo era crear un método sencillo y fiable para cuantificar constructos complejos como las opiniones y percepciones. Funciones de teleoperadora

¿Cuál es la diferencia entre una pregunta Likert y una escala Likert?

Una escala Likert se refiere al método de construcción de una escala de actitud, que a menudo implica múltiples ítems (preguntas) que miden un mismo constructo subyacente. Una pregunta Likert es un ítem individual o una declaración dentro de esa escala, sobre la cual el encuestado expresa su opinión usando las opciones de respuesta Likert. En el uso común, los términos a menudo se usan indistintamente para referirse a la pregunta individual.

¿Cuántas opciones debe tener una escala Likert?

Las escalas Likert más comunes y recomendadas tienen 5 o 7 puntos. Las escalas de 5 puntos son las más populares por su equilibrio entre simplicidad y granularidad. Las escalas de 7 puntos ofrecen mayor granularidad para temas más matizados, mientras que las de 4 o 6 puntos (sin punto medio) obligan a una elección y se usan con cautela.

¿Debo incluir una opción neutral en mi escala Likert?

Sí, en la mayoría de los casos es recomendable incluir una opción neutral (por ejemplo, «Ni de acuerdo ni en desacuerdo»). Esto permite que los encuestados que genuinamente no tienen una opinión fuerte, o que no están seguros, puedan responder con precisión sin ser forzados a tomar una postura que no les corresponde, lo que podría sesgar los datos.

¿Cuándo debo usar una escala Likert con un número par de puntos?

Debes usar una escala Likert con un número par de puntos (sin opción neutral) solo cuando es crucial que el encuestado tome una postura, positiva o negativa, y no se considera una opción válida la neutralidad. Por ejemplo, en encuestas políticas donde al final la persona debe votar «sí» o «no» a una propuesta.

¿Se pueden promediar los datos de las escalas Likert?

Sí, en la práctica común de investigación de mercado y aplicada, los datos de las escalas Likert se suelen promediar (calculando la media) después de asignar valores numéricos a las opciones de respuesta (ej., 1 a 5). Aunque técnicamente son datos ordinales, se les trata como datos de intervalo para facilitar el análisis estadístico y la comparación, especialmente cuando se combinan varios ítems en un índice. Función de ventas

¿Son los datos Likert cualitativos o cuantitativos?

Los datos de las escalas Likert son cuantitativos. Aunque miden constructos subjetivos (actitudes), lo hacen asignando valores numéricos a las respuestas, lo que permite el análisis estadístico, el cálculo de promedios, desviaciones estándar, etc.

¿Cuáles son las ventajas de usar preguntas Likert?

Las ventajas incluyen:

• Facilidad de uso: Son intuitivas para los encuestados.
• Cuantificables: Permiten recopilar datos numéricos para análisis estadístico.
• Versatilidad: Se pueden usar para medir una amplia gama de actitudes (acuerdo, frecuencia, importancia, etc.).
• Granularidad: Capturan matices en las opiniones que las preguntas binarias (sí/no) no pueden.
• Comparables: Facilitan la comparación de resultados entre diferentes grupos o a lo largo del tiempo.

¿Cuáles son las limitaciones de las preguntas Likert?

Las limitaciones incluyen:

• Falta de profundidad: No explican el «por qué» detrás de las respuestas.
• Sesgos de respuesta: Susceptibles a sesgos como la aquiescencia o la deseabilidad social.
• Asunción de intervalos iguales: A menudo se tratan como datos de intervalo, lo cual puede no ser psicométricamente exacto.
• Simplificación: Las actitudes complejas pueden ser demasiado simplificadas.

¿Cómo puedo evitar errores al diseñar preguntas Likert?

Para evitar errores:

• Redacta declaraciones claras, concisas y específicas.
• Evita las preguntas de doble barril (que miden dos cosas a la vez).
• Usa un lenguaje neutral y evita el sesgo.
• Asegúrate de que las opciones de respuesta sean consistentes y lógicamente ordenadas.
• Mezcla declaraciones positivas y negativas para mitigar el sesgo de aquiescencia.

¿Cómo se analizan los datos de una escala Likert?

Los datos de la escala Likert se pueden analizar de varias maneras: Funciones de un marketero

• Distribuciones de frecuencia y porcentajes: Para ver la proporción de respuestas en cada categoría.
• Mediana y Moda: Para la tendencia central si se tratan como datos ordinales.
• Media y Desviación Estándar: Si se tratan como datos de intervalo (práctica común).
• Agrupación de ítems: Crear puntuaciones compuestas a partir de varios ítems relacionados.
• Análisis inferencial: Pruebas T, ANOVA, regresión para comparar grupos o identificar relaciones.

¿Qué es una escala Likert invertida?

Una escala Likert invertida es una pregunta o ítem dentro de una escala Likert que se redacta de manera opuesta a los otros ítems. Por ejemplo, si la mayoría de las preguntas son positivas («Estoy satisfecho»), una invertida podría ser «Estoy insatisfecho». Se usan para verificar la atención del encuestado y reducir el sesgo de aquiescencia, asegurando que el encuestado esté leyendo y procesando cada declaración. Al analizar, las puntuaciones de los ítems invertidos deben recalcularse para que sean consistentes con el resto de la escala.

¿Cuál es la diferencia entre la escala Likert y el NPS (Net Promoter Score)?

La escala Likert es un método general para medir actitudes en una escala de acuerdo/desacuerdo, frecuencia, etc., con múltiples opciones. El NPS es una métrica específica de lealtad del cliente que se basa en una única pregunta clave («¿Qué tan probable es que recomiendes…?» en una escala de 0 a 10) y clasifica a los encuestados en Promotores, Pasivos y Detractores para generar una puntuación única. Aunque el NPS utiliza una escala numérica, su objetivo y método de cálculo son distintos de una escala Likert tradicional.

¿Cuándo es mejor usar una escala Likert que una pregunta de opción múltiple simple?

Las preguntas Likert son mejores cuando necesitas medir el grado o la intensidad de una opinión o actitud, en lugar de solo una elección categórica. Una opción múltiple simple te da una preferencia única, mientras que Likert te da un espectro de opciones, revelando matices y la fuerza de la opinión.

¿Puedo usar preguntas Likert en encuestas en línea?

Sí, las preguntas Likert son extremadamente populares y efectivas en encuestas en línea. La mayoría de las plataformas de encuestas ofrecen plantillas fáciles de usar para crear y desplegar preguntas Likert con diversas opciones de escala.

¿Cómo se interpretan los resultados de una escala Likert de 5 puntos?

• 1 (Totalmente en desacuerdo/Muy mal): Indica una fuerte opinión negativa o el nivel más bajo.
• 2 (En desacuerdo/Mal): Indica una opinión negativa.
• 3 (Ni de acuerdo ni en desacuerdo/Neutral): Indica una opinión neutral, falta de opinión o indecisión.
• 4 (De acuerdo/Bueno): Indica una opinión positiva.
• 5 (Totalmente de acuerdo/Muy bueno): Indica una fuerte opinión positiva o el nivel más alto.

¿Qué es la «puntuación Likert»?

A menudo, la «puntuación Likert» se refiere al resultado numérico de un ítem Likert individual o, más comúnmente, a la puntuación compuesta obtenida al promediar las respuestas a varios ítems Likert que miden el mismo concepto. Esta puntuación compuesta se utiliza para representar la actitud general del encuestado hacia ese concepto. Frases motivadoras de vendedores

¿Es la escala Likert adecuada para todas las investigaciones?

No, aunque es muy versátil, no es adecuada para todas las investigaciones. Si necesitas comprender las razones profundas de un comportamiento, explorar temas complejos sin ideas preconcebidas, o analizar interacciones en tiempo real, deberás complementar o sustituir las escalas Likert con métodos cualitativos como entrevistas, grupos focales u observación.

¿Pueden las preguntas Likert predecir el comportamiento futuro?

Las preguntas Likert pueden ser indicadores fuertes de la intención de comportamiento (por ejemplo, la probabilidad de recomendar un producto), y las actitudes medidas a menudo correlacionan con el comportamiento real. Sin embargo, no son predictores perfectos. Factores como el contexto, los costos, la disponibilidad y la influencia social también juegan un papel importante en el comportamiento real. Es crucial complementar las encuestas Likert con datos de comportamiento reales cuando sea posible.