Las escalas de tipo Likert se utilizan con frecuencia en educación médica y investigación de educación médica. Los usos comunes incluyen retroalimentación de alumnos de fin de rotación, evaluaciones de la facultad de los alumnos y la evaluación del desempeño después de una intervención educativa. Un porcentaje considerable de los manuscritos de investigación educativa presentados al Journal of Graduate Medical Education emplea una escala Likert por parte o todas las evaluaciones de resultados. Por lo tanto, comprender la interpretación y el análisis de los datos derivados de las escalas Likert es imprescindible para quienes trabajan en educación médica y investigación en educación. El objetivo de este artículo es proporcionar a los lectores que no tengan experiencia estadística extensa con los conceptos básicos necesarios para comprender estos conceptos.
Desarrollado en 1932 por Rensis Likert1 para medir las actitudes, la escala Likert típica es una escala ordinal de 5 o 7 puntos utilizada por los encuestados para calificar el grado en que están de acuerdo o en desacuerdo con una declaración (Tabla). En una escala ordinal, las respuestas se pueden clasificar o clasificar, pero la distancia entre las respuestas no es medible. Por lo tanto, las diferencias entre «siempre», «a menudo» y «a veces» en una escala Likert de respuesta de frecuencia no son necesariamente iguales. En otras palabras, no se puede suponer que la diferencia entre respuestas es equidistante a pesar de que los números asignados a esas respuestas lo son. Esto contrasta con los datos de intervalo, en el que se puede calcular la diferencia entre respuestas y los números se refieren a un «algo» medible. Un ejemplo de datos de intervalo sería un número de procedimientos realizados por residente: un puntaje de 3 significa que el residente ha realizado 3 procedimientos. Curiosamente, con la tecnología informática, los diseñadores de encuestas pueden crear escalas de medida continuas que proporcionan respuestas de intervalo como alternativa a una escala Likert. Las diversas medidas continuas para el dolor son ejemplos bien conocidos de esto (Figura 1).
En la literatura de educación médica, ha habido una controversia de larga data con respecto a si los datos ordinales, convertidos en números, pueden tratarse como datos de intervalo.2 Es decir, puede medios, desviaciones estándar y estadísticas paramétricas, que dependen de los datos que son Normalmente distribuido (Figura 2), ¿se utilizará para analizar los datos ordinales?
Al realizar investigaciones, medimos los datos de una muestra de la población total de interés, no de todos los miembros de la población. Las pruebas paramétricas hacen suposiciones sobre la población subyacente a partir de la cual se han obtenido los datos de investigación, generalmente de que estos datos de población normalmente se distribuyen. Las pruebas no paramétricas no hacen esta suposición sobre la «forma» de la población de la cual se han extraído los datos del estudio. Las pruebas no paramétricas son menos potentes que las pruebas paramétricas y generalmente requieren un tamaño de muestra más grande (valor de N) para tener la misma potencia que las pruebas paramétricas para encontrar una diferencia entre los grupos cuando realmente existe una diferencia. Las estadísticas descriptivas, como las medias y las desviaciones estándar, tienen significados poco claros cuando se aplican a respuestas de escala Likert. Por ejemplo, ¿qué significa realmente el promedio de «nunca» y «raramente»? ¿Tiene «raramente y medio» un significado útil? 3 Además, si las respuestas se agrupan en los extremos altos y bajos, la media puede parecer la respuesta neutral o media, pero esto puede no caracterizar bastante los datos. Esta agrupación de extremos es común, por ejemplo, en evaluaciones de aprendices de experiencias que pueden ser muy populares entre un grupo y percibidos como innecesarios por otros (por ejemplo, un curso de epidemiología en la escuela de medicina). Otras distribuciones no normales de datos de respuesta pueden dar como resultado una puntuación media que no es una medida útil de la tendencia central de los datos.
Debido a estas observaciones, los expertos a lo largo de los años han argumentado que la mediana debe usarse como la medida de la tendencia central para los datos de la escala Likert.3 Del mismo modo, los expertos han sostenido que las frecuencias (porcentajes de respuestas en cada categoría), tablas de contingencia, pruebas de χ2 , la evaluación de Spearman Rho, o la prueba U de Mann-Whitney, debe usarse para el análisis en lugar de las pruebas paramétricas, que, estrictamente hablando, requieren datos de intervalo (por ejemplo, pruebas t, análisis de varianza, correlaciones de Pearson, regresión) .3 Sin embargo, sin embargo, Otros expertos afirman que si hay un tamaño de muestra adecuado (al menos 5-10 observaciones por grupo) y si los datos se distribuyen normalmente (o casi normales), las pruebas paramétricas se pueden usar con datos ordinales de escala Likert.3
Afortunadamente, el Dr. Geoff Norman, uno de los líderes mundiales en la metodología de investigación de educación médica, ha revisado exhaustivamente esta controversia. Proporciona evidencia convincente, con ejemplos reales que utilizan datos reales y simulados, que las pruebas paramétricas no solo pueden usarse con datos ordinales, como datos de escalas Likert, sino también que las pruebas paramétricas son generalmente más robustas que las pruebas no paramétricas. Es decir, las pruebas paramétricas tienden a dar «la respuesta correcta» incluso cuando los supuestos estadísticos, como una distribución normal de los datos, se violan, incluso en un grado extremo.4 Por lo tanto, las pruebas paramétricas son suficientemente robustas para producir respuestas en gran parte imparciales que son aceptablemente cerca de «la verdad» al analizar las respuestas de la escala Likert.4
¿Qué es la escala de Likert PDF?
¿Se le ha pedido en qué medida estuvo de acuerdo o no con una afirmación?
Conocidas como «escalas Likert», las preguntas de este tipo se usan con frecuencia para identificar opiniones más matizadas que una respuesta binaria simple «sí/no».
Ahora echemos un vistazo a la definición de la escala Likert, algunos ejemplos de uso y cómo integrarla en sus encuestas.
En primer lugar, ¿qué queremos decir con escala como parte de una encuesta? Una escala ofrece un conjunto de opciones de respuesta (digital o verbal) que cubren una playa de opinión sobre un tema. Siempre se usa con preguntas cerradas (preguntas con respuestas predeterminadas).
¿Qué caracteriza una escala Likert? A veces llamada «Escala de satisfacción», la escala Likert incluye cinco o siete opciones de respuesta, que cubren el espectro de opiniones, de un extremo a otro. En general, las preguntas de Likert proporcionan una opción moderada o neutral.
Las escalas de Likert (llamadas así por su creador, el sociólogo estadounidense Rensis Likert) están muy extendidos y se encuentran entre las herramientas más confiables para medir opiniones, percepciones y comportamientos.
A diferencia de las preguntas binarias que solo ofrecen dos respuestas, las preguntas de Likert evalúan más precisamente si su producto se percibe como «correcto» o (con suerte) «excelente». Permiten, por ejemplo, diferenciar a los empleados que han encontrado la salida de la cohesión del equipo: «muy bien organizado» de aquellos que lo encontraron simplemente «bien organizado» o el muy neutral «ni bien organizado ni mal organizado».
¿Qué es escala Likert y ejemplos?
Es un campo de investigación en el campo, que permite a la persona expresar su opinión sobre un tema a través de un cuestionario. Trabaja con una pregunta cerrada que mide las opiniones de un participante sobre la base de una serie de declaraciones.
Los que participan deben elegir la respuesta entre una selección de extremos opuestos. Puede encontrar escaleras Likert con cinco, siete o nueve puntos, todo dependerá del nivel de profundidad requerido.
De esta manera, puede obtener comentarios de los clientes fácilmente y luego analizar e identificar tendencias y modelos. Este método también simplifica la medición de datos y es muy fácil de interpretar utilizando procedimientos estadísticos.
Ahora que sabe más en esta escala, es importante que también sepa que encontrará algunas ventajas y desventajas. Por esta razón, debe estar informado para averiguar cómo enfrentar tanto los pros como los contras. Entonces presta mucha atención a lo siguiente:
Entre los aspectos positivos de la escala Likert encontrará estos puntos:
- Es una escala fácil cuando se trata del diseño de cuestionarios.
- Los entrevistados tienen la oportunidad de evaluar su opinión frente a declaraciones que a veces pueden ser complejas.
- La encuesta es ideal para ser enviada con medios digitales como el marketing por correo electrónico, ya que es muy simple. Además, el entrevistado puede modificar y ajustar fácilmente su respuesta antes de enviarla.
¿Cómo se elabora la escala de Likert?
La escala Likert es una escala de calificación que a menudo se usa al encuestar a sus clientes. Pueden ayudarlo a medir mejor la satisfacción de los clientes sobre productos, servicio al cliente, etc.
La escala Likert es una serie de preguntas o elementos que piden a sus clientes que seleccionen una calificación en una escala que varía de un extremo a otro, como «totalmente de acuerdo» a «totalmente en desacuerdo».
A diferencia de las preguntas binarias de «sí o no», la escala Likert le brinda una visión más profunda de lo que sus clientes están pensando y cómo se sienten.
La escala Likert se usa mejor para medir y evaluar el sentimiento del cliente en un producto, servicio o experiencia específicos.
Los elementos Likert que se centran en el mismo tema deben agruparse en su encuesta, creando lo que se llama una escala Likert de «topeo único».
La escala en sí, independientemente de si usa etiquetas numéricas o de texto, debe ser consistente en cada elemento; Esto evita la confusión para sus clientes y simplifica el análisis de sus respuestas para usted.
Los conjuntos de artículos Likert más valiosos incluyen preguntas adicionales que capturan comentarios abiertos para decirle más sobre por qué cada cliente eligió la respuesta que hicieron.
Más comúnmente, las escalas Likert se evalúan dando un valor a cada opción y luego agregando estos valores para crear una puntuación para cada cliente.
Aunque relativamente simple, este método de informes facilita la evaluación de las opiniones reveladas por cada opción Likert. Una tabla de puntajes puede ofrecer información visual sobre el sentimiento en una escala Likert particular.
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