Entendendo a Escala de Likert

Desenho de um conjunto de sete smiles que vão do mais triste ao mais alegre, da esquerda para a direita. Sob cada uma, os números de um a sete.
Escala de Likert

A escala de Likert é uma das mais usadas para mensurar sentimentos e percepções.

Em geral, as medidas de parâmetros intangíveis são obtidas por meio de pesquisas e expressam o “sentimento” das pessoas. Nessas pesquisas, elas apontam seu grau de concordância ou discordância com uma afirmação apresentada, como no exemplo:

A Escala Likert, ou Escala de Likert, tem esse nome em homenagem ao psicólogo organizacional Rensis Likert que no artigo “A Technique for the Measurement of Attitudes”, de 1932 [1], propôs a escala de 1 a 5. A escala é uma das mais usadas em pesquisas de satisfação, inclusive sobre o ambiente de trabalho (clima organizacional).

Na Escala Likert os respondentes são solicitados não só a concordarem ou discordarem das afirmações, mas também a informar seu grau de concordância ou discordância em relação a elas. Para isso, a cada resposta deve ser atribuído um número que reflete a atitude do respondente em relação à afirmação.

Nas pesquisas de satisfação é comum associar as respostas aos termos:

  1. Muito insatisfeito
  2. Insatisfeito
  3. Indiferente
  4. Satisfeito
  5. Muito satisfeito

mas outras possibilidades também são possíveis, a depender de se questionar a concordância, a importância ou a frequência de algo.

Alguns pesquisadores preferem usar a chamada Escala de Likert Ampliada, com sete ou mesmo nove níveis, como exemplificado a seguir:

  1. Discordo totalmente
  2. Discordo moderadamente
  3. Discordo um pouco
  4. Nem concordo nem discordo
  5. Concordo um pouco
  6. Concordo moderadamente
  7. Concordo totalmente

Mas o benefício é pequeno e certamente não justifica a troca de uma escala já em uso e perder a série histórica [2].

Para evitar as respostas que não oferecem um posicionamento claro, costuma-se usar a chamada Escala de Likert Modificada, com um número par de opções, eliminando a opção “Indiferente”, que permite ao respondente se manter neutro.

Também há outras razões para usar a escala modificada [3]:

  • Marcar “indiferente” é o mesmo que não responder ao item.
  • A inclusão “indiferente” incentiva o respondente preguiçoso a simplesmente marcar todas as opções do meio, com o mesmo efeito do item anterior.
  • Em uma pesquisa desejamos que os respondentes pensem sobre o item e relatem uma opinião, por mais fraca que seja. Não incluir a opção “indiferente” incentiva o relato.

Mas essa decisão (Likert sem o ponto central) deve ser feita caso a caso, pois em algumas situações a situação é de fato indiferente para o respondente e ele deve ter a possibilidade de registrar isso. Até porque, quando a opção neutra não aparece, há evidências de que o respondente favorece ou “cai” para o lado positivo.

Quando a pesquisa é informatizada e o sistema obriga a escolha de uma resposta, pode ser conveniente incluir também uma resposta alternativa como:

Não se aplica / Não conheço ou nunca usei (o produto ou serviço).

para atender aos respondentes que realmente não têm opinião, evitando forçar uma resposta inadequada.

para atender aos respondentes que realmente não têm opinião, evitando forçar uma resposta inadequada.

Dicas

Quando a pesquisa envolve várias questões, é importante que a formatação (número de opções para cada uma) seja a mesma para todas elas, para facilitar o preenchimento e a análise.

Os maiores problemas no uso da Escala Likert estão relacionados à interpretação das afirmações. Portanto, as frases devem ser redigidas com muito cuidado e é recomendável algum tipo de teste antes de sua aplicação generalizada.

Análise

Os resultados obtidos para as diversas questões descrevem o sentimento do respondente, ou do conjunto de respondentes, em relação ao aspecto avaliado.

Para a análise, é importante entender que os itens são apenas dados ordenados [3]. Logo, na Escala Likert não se pode calcular médias para as respostas e faz mais sentido apresentar os resultados em cada categoria do que mostrar a média.

Robert Wise [4] justifica esse cuidado com uma observação: Na escala de 1 a 5, suponha que metade dos respondentes discorde fortemente (escore 1) e a outra metade concorde fortemente (escore 5). A média levaria ao escore 3, uma situação morna de “não concorda nem discorda” que, claro, não representa a realidade.

Exemplificando. Em uma consulta sobre remuneração, é pedido que cada respondente marque a opção que melhor representa sua opinião em relação à afirmação “Minha remuneração é justa”.

Observe que a média das respostas (2,6 na escala de 1 a 5), embora sinalize descontentamento, não dá uma boa indicação da realidade.

Portanto, nas análises é melhor determinar o percentual de cada resposta.

A linha inferior, com os percentuais, já é uma boa referência para algumas conclusões. Mas, para simplificar a análise, é comum que as respostas 1 e 2 sejam tratadas como pertencentes a um mesmo grupo e as 4 e 5 a outro.

Essa forma de observar os resultados indica que o nível de satisfação com a remuneração praticada pela empresa é baixo. Apenas 20% dos colaboradores pesquisados se mostrou satisfeito e metade (50%) expressou insatisfação. Também pode ser oportuno anotar a porcentagem de não respondentes, quando for o caso.

Os resultados obtidos dessa forma são particularmente úteis para avaliar as mudanças de percepção ao longo do tempo (desde que as questões e o público sejam sempre os mesmos), comparando resultados obtidos em diferentes épocas e após diferentes ações de gestão. Entretanto, não é recomendada para comparar organizações diferentes, pois:

  1. As questões relevantes mudam de empresa para empresa.
  2. A interpretação das questões está sujeita à cultura organizacional e as mesmas afirmações podem ter conotações diversas para grupos diferentes.

Em geral, também não é adequado fazer a média dos resultados de diferentes questões de uma pesquisa, embora em alguns casos esse número sugira a visão coletiva dos respondentes sobre o conjunto das perguntas.

Resumindo, as primeiras pesquisas de opinião ou de satisfação eram objetivas e perguntavam se as pessoas queriam ou não um serviço, se gostavam ou não de um produto. Ao longo do tempo, as consultas foram se tornando mais complexas. A Escala de Likert trouxe simplicidade e facilidade para responder e interpretar os levantamentos, sendo amplamente usada em pesquisas de marketing, de clima organizacional e outras em que se deseja obter informação sobre preferências, opiniões, atitudes e percepções das pessoas. Mas sua interpretação exige alguns cuidados.

Se um conjunto específico de dados é subjetivo ou objetivo não depende do quê está sendo medido (que pode ser uma opinião), mas como está sendo medido (que pode variar em função do julgamento humano exigido). – Robert Wise

Referências

1. Likert, Rensis (1932), A Technique for the Measurement of Attitudes, Archives of Psychology, 140: pp. 1-55. Disponível em: https://legacy.voteview.com/pdf/Likert_1932.pdf. Acesso em 22 ago.17.

2. Jeff Sauro, Jeff. Should you use 5 or 7 point scales? August 25, 2010. Disponível em https://measuringu.com/scale-points/ Acesso em 11.5.24.

3. Bachmann, Dórian L. Escalas de Medição: Entender  é essencial para analisar as medidas. Aguardando publicação.

4. Wise, Robert, Managing with Measures: how to use performance measurement to manage for results and document success. Disponível em: www.managingwithmeasures.com/mwm-blog. Acesso em 22 ago.17.

POST240514 de ago/17, revisado em mai/24

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