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Cómo utilizar la escala de Likert en el análisis estadístico

Cómo utilizar la escala de Likert en el análisis estadístico
La escala de Likert se utiliza comúnmente en la investigación por encuesta. A menudo se utiliza para medir las actitudes de los encuestados preguntándoles en qué medida están de acuerdo o en desacuerdo con una pregunta en particular o una declaración. Una escala típica podría ser "muy de acuerdo, de acuerdo, no está seguro / indecisos, en desacuerdo, totalmente en desacuerdo". Los datos de una encuesta utilizando la escala de Likert pueden parecer fácil de analizar, pero hay cuestiones importantes a considerar por un analista de datos.
Instrucciones
1
Obtener los datos de lista para el análisis mediante la codificación de las respuestas. Por ejemplo, digamos que usted tiene una encuesta que pregunta a los encuestados si están de acuerdo o en desacuerdo con un conjunto de posiciones en la plataforma de un partido político. Cada posición es una pregunta de la encuesta, y la escala utiliza las siguientes respuestas: totalmente de acuerdo, de acuerdo, neutral, en desacuerdo, totalmente en desacuerdo. En este ejemplo, vamos a codificar las respuestas en consecuencia: totalmente en desacuerdo = 1, desacuerdo = 2, neutral = 3, de acuerdo = 4, muy de acuerdo = 5.
2
Recuerde que debe diferenciar entre los datos ordinales y de intervalo, porque los dos tipos requieren diferentes enfoques analíticos. Si los datos son ordinales, podemos decir que una puntuación es más alta que otra. No podemos decir cuánto más alto, como podemos con los datos de intervalo, lo que le dirá la distancia entre dos puntos. Aquí está la trampa con la escala de Likert: muchos investigadores la tratarán como una escala de intervalo. Esto supone que las diferencias entre cada respuesta son iguales en la distancia. La verdad es que la escala de Likert no nos dice eso. En nuestro ejemplo, sólo nos dice que las personas con mayor número de respuestas están más de acuerdo con las posiciones del partido que aquellos con el menor número respuestas.
3
Comenzar a analizar los datos de la escala de Likert con estadística descriptiva. Aunque puede ser tentador, resista el impulso de tomar las respuestas numéricas y calcular una media. Agregar una respuesta "muy de acuerdo" (5) a dos de las respuestas "en desacuerdo" (2) nos daría una media de 4, pero ¿cuál es el significado de ese número? Afortunadamente, hay otras medidas de tendencia central que puede utilizar, además de la media. Con datos de la escala de Likert, la mejor medida a utilizar es el modo o la respuesta más frecuente. Esto hace que los resultados de la encuesta sean mucho más fácil de interpretar para el analista (por no hablar de la audiencia para su presentación o un informe). También puede visualizar la distribución de las respuestas (porcentajes que están de acuerdo, en desacuerdo, etc) en un gráfico, como un gráfico de barras, con una barra para cada categoría de respuesta.
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Proceder al lado de las técnicas de inferencia que ponen a prueba las hipótesis planteadas por los investigadores. Hay muchos métodos disponibles, y el mejor depende de la naturaleza de su estudio y las preguntas que están tratando de responder. Un método popular es el de analizar las respuestas usando técnicas de análisis de varianza, como la prueba de Mann Whitney o prueba de Kruskal Wallis. Supongamos que en nuestro ejemplo hemos querido analizar las respuestas a las preguntas sobre las posiciones de política exterior con la etnicidad como variable independiente. Supongamos que nuestros datos incluyen las respuestas de los anglos, afroamericanos y los hispanos encuestados, por lo que podría analizar las respuestas entre los tres grupos de encuestados con la prueba de Kruskal Wallis de la varianza.
5
Simplifique sus datos de la encuesta mediante la combinación de las cuatro categorías de respuesta (por ejemplo, muy de acuerdo, de acuerdo, en desacuerdo, totalmente en desacuerdo) en dos categorías nominales, tales como acuerdo / desacuerdo, aceptar o rechazar, etc.). Esto ofrece otras posibilidades de análisis. La prueba de chi cuadrado es un enfoque para el análisis de los datos de ésta manera.
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Consejos
  • Recuerde que hay muchos enfoques para el análisis. Considere sus preguntas de investigación para determinar el mejor método de análisis para su estudio.
  • Las escalas Likert varían en el número de puntos en la escala. La escala de cinco puntos que se utiliza aquí es la más común, pero algunas escalas Likert tienen escalas de respuesta de 4 puntos, donde se elimina la no está seguro (categoría de indecisos). Algunos incluso tienen escalas de respuesta de 7 puntos.

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3 comentarios

Usuario Anónimo dijo: 06-04-2014 mu simple no hay ejemplos la teoria sin la practica es como un cafe sin azucar
José dijo: 14-08-2012 Es lo mismo una encuesta que una ficha de observación para aplicarle el análisis estadístico de escala Likert.
Francisco dijo: 12-04-2012 Estimada María: Es excelente tu artículo ya que nos menciona lo que debemos hacer y no hacer con los datos obtenidos de la escala Likert. Te felicito, me gustó mucho. Deseo que sigas escribiendo más del tema (como por ejemplo: análisis de validez y de confiabilidad del cuestionario). Saludos Paco