escala de Likert

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Uma escala Likert ( / l ɪ k ər t / LIK -ərt [1] ou / l k ər t / LY -kərt [2] ) é uma escala psicométrica comumente envolvida em pesquisas que empregam questionários . É a abordagem mais amplamente usada para dimensionar respostas em pesquisas de pesquisa, de modo que o termo (ou mais amplamente a escala do tipo Likert ) é frequentemente usado de forma intercambiável com escala de classificação , embora existam outros tipos de escalas de classificação.

A escala tem o nome de seu inventor, o psicólogo Rensis Likert . [3] Likert distinguiu entre uma escala propriamente dita, que emerge de respostas coletivas a um conjunto de itens (geralmente oito ou mais), e o formato no qual as respostas são pontuadas ao longo de um intervalo. Tecnicamente falando, uma escala Likert refere-se apenas à primeira. [4] [5] A diferença entre esses dois conceitos tem a ver com a distinção que Likert fez entre o fenômeno subjacente que está sendo investigado e os meios de capturar a variação que aponta para o fenômeno subjacente. [6]

Ao responder a um item Likert, os respondentes especificam seu nível de concordância ou discordância em uma escala simétrica de concordo-discordo para uma série de afirmações. Assim, o intervalo capta a intensidade de seus sentimentos para um determinado item. [7] Como tal, as escalas Likert encontraram aplicação em psicologia e ciências sociais, estatísticas, negócios e marketing. [8]

Uma escala pode ser criada como a simples soma ou média das respostas do questionário sobre o conjunto de itens individuais (perguntas). Ao fazê-lo, a escala Likert assume que as distâncias entre cada escolha (opção de resposta) são iguais. Muitos pesquisadores empregam um conjunto de tais itens que são altamente correlacionados (que mostram alta consistência interna ), mas também que juntos irão capturar todo o domínio em estudo (o que requer correlações menos que perfeitas). Outros mantêm um padrão pelo qual "Todos os itens são considerados replicações uns dos outros ou, em outras palavras, os itens são considerados instrumentos paralelos". [9] : 197  Em contraste, a teoria moderna dos testes trata a dificuldade de cada item (os ICCs) como informação a ser incorporada nos itens de dimensionamento. [10]

Composição [ editar ]

Um exemplo de questionário sobre o design de um site, com respostas em escala Likert

Uma escala Likert é a soma das respostas em vários itens Likert . Como muitas escalas de Likert combinam cada item de Likert constituinte com sua própria instância de uma escala visual analógica (por exemplo, uma linha horizontal, na qual o sujeito indica uma resposta circulando ou marcando), um item individual às vezes é erroneamente referido como sendo ou tendo uma escala, com este erro criando uma confusão generalizada na literatura e linguagem do campo.

Um item Likert é simplesmente uma afirmação que o respondente é solicitado a avaliar dando-lhe um valor quantitativo em qualquer tipo de dimensão subjetiva ou objetiva, sendo o nível de concordância/discordância a dimensão mais comumente utilizada. Itens Likert bem projetados exibem "simetria" e "equilíbrio". Simetria significa que eles contêm números iguais de posições positivas e negativas cujas respectivas distâncias são bilateralmente simétricas em relação ao valor "neutro"/zero (se esse valor é apresentado ou não como candidato). Equilíbrio significa que a distância entre cada valor candidato é a mesma, permitindo que comparações quantitativas, como a média, sejam válidas em itens que contenham mais de dois valores candidatos. [11]

O formato de um item típico de Likert de cinco níveis, por exemplo, pode ser:

  1. Discordo fortemente
  2. Discordo
  3. Não concordo nem discordo
  4. Concordar
  5. Concordo plenamente

A escala Likert é um método de escala bipolar , que mede a resposta positiva ou negativa a uma declaração. Às vezes, uma escala de pontos pares é usada, onde a opção do meio de "nem concordo nem discordo" não está disponível. Isso às vezes é chamado de método de "escolha forçada", pois a opção neutra é removida. [12] A opção neutra pode ser vista como uma opção fácil de tomar quando um entrevistado não tem certeza, e, portanto, se é uma opção neutra verdadeira é questionável. Um estudo de 1987 encontrou diferenças insignificantes entre o uso de "indeciso" e "neutro" como a opção do meio em uma escala Likert de cinco pontos. [13]

As escalas Likert podem estar sujeitas a distorções por diversas causas. Os respondentes podem:

  • Evite usar categorias de resposta extremas ( viés de tendência central ), especialmente pelo desejo de evitar ser percebido como tendo visões extremistas (um exemplo de viés de desejabilidade social ). Esse efeito pode aparecer no início de um teste devido a uma expectativa de que as perguntas sobre as quais o sujeito tenha opiniões mais fortes possam seguir, de modo que nas perguntas anteriores a pessoa "deixa espaço" para respostas mais fortes mais tarde no teste. Essa expectativa cria um viés que é especialmente pernicioso, pois seus efeitos não são uniformes ao longo do teste e não podem ser corrigidos por meio de uma simples normalização geral;
  • Concorda com as afirmações apresentadas ( viés de aquiescência ), com esse efeito especialmente forte entre pessoas, como crianças, pessoas com deficiência de desenvolvimento e idosos ou enfermos, que são submetidos a uma cultura de institucionalização que incentiva e incentiva a vontade de agradar;
  • Discordo de frases apresentadas por um desejo defensivo de evitar fazer declarações errôneas e/ou evitar consequências negativas que os entrevistados possam temer que resultem de suas respostas serem usadas contra eles, especialmente se forem mal interpretadas e/ou tiradas de contexto;
  • Fornecer respostas que eles acreditam que serão avaliadas como indicando força ou falta de fraqueza/disfunção ("fingir bem"),
  • Fornecer respostas que eles acreditam que serão avaliadas como indicando fraqueza ou presença de deficiência/patologia ("fingir mal"),
  • Tente retratar a si mesmo ou sua organização de uma forma que eles acreditam que o examinador ou a sociedade consideram mais favorável do que suas crenças verdadeiras ( viés de desejabilidade social , a versão intersubjetiva de "fingir o bem" objetivo discutido acima);
  • Tente retratar a si mesmo ou sua organização de uma forma que eles acreditam que o examinador ou a sociedade consideram menos favorável/mais desfavorável do que suas crenças verdadeiras ( desafio à norma , a versão intersubjetiva do objetivo "fingir mal" discutido acima).

Projetar uma escala com chaveamento balanceado (um número igual de afirmações positivas e negativas e, especialmente, um número igual de afirmações positivas e negativas em relação a cada posição ou assunto em questão) pode evitar o problema do viés de aquiescência, uma vez que a aquiescência em itens chaveados positivamente equilibre a aquiescência em itens de chave negativa, mas os vieses defensivos, de tendência central e de desejo social são um pouco mais problemáticos.

Pontuação e análise [ editar ]

Após o preenchimento do questionário, cada item pode ser analisado separadamente ou, em alguns casos, as respostas dos itens podem ser somadas para criar uma pontuação para um grupo de itens. Por isso, as escalas Likert são frequentemente chamadas de escalas somativas.

Se os itens individuais do Likert podem ser considerados como dados de nível de intervalo ou se devem ser tratados como dados categóricos ordenados é assunto de considerável discordância na literatura, [14] [15] com fortes convicções sobre quais são os métodos mais aplicáveis . Essa discordância pode ser rastreada, em muitos aspectos, na medida em que os itens Likert são interpretados como dados ordinais .

Há duas considerações principais nesta discussão. Primeiro, as escalas Likert são arbitrárias. O valor atribuído a um item Likert não tem base numérica objetiva, seja em termos de teoria de medida ou escala (a partir da qual uma métrica de distância pode ser determinada). O valor atribuído a cada item do Likert é simplesmente determinado pelo pesquisador que projeta a pesquisa, que toma a decisão com base em um nível de detalhamento desejado. No entanto, por convenção, os itens Likert tendem a ser atribuídos a valores inteiros positivos progressivos. As escalas Likert geralmente variam de 2 a 10 – sendo 3, 5 ou 7 as mais comuns. [16] Além disso, essa estrutura progressiva da escala é tal que cada item Likert sucessivo é tratado como indicando uma resposta 'melhor' do que o valor anterior. (Isso pode diferir nos casos em que a ordem inversa da Escala Likert é necessária).

O segundo, e possivelmente mais importante ponto, é se a "distância" entre cada categoria de item sucessiva é equivalente, o que é inferido tradicionalmente. Por exemplo, no item Likert de cinco pontos acima, a inferência é que a 'distância' entre as categorias 1 e 2 é a mesma que entre as categorias 3 e 4. Em termos de boas práticas de pesquisa, é importante uma apresentação equidistante do pesquisador ; caso contrário, pode ocorrer um viés na análise. Por exemplo, é improvável que um item Likert de quatro pontos com as categorias "Ruim", "Médio", "Bom" e "Muito bom" tenha todas as categorias equidistantes, pois há apenas uma categoria que pode receber uma classificação abaixo da média. Isso indiscutivelmente enviesaria qualquer resultado a favor de um resultado positivo. Por outro lado,

Uma boa escala Likert, como acima, apresentará uma simetria de categorias em torno de um ponto médio com qualificadores linguísticos claramente definidos. Em tal dimensionamento simétrico, os atributos equidistantes serão tipicamente mais claramente observados ou, pelo menos, inferidos. É quando uma escala Likert é simétrica e equidistante que ela se comportará mais como uma medida em nível de intervalo. Então, enquanto uma escala Likert é de fato ordinal, se bem apresentado, pode, no entanto, aproximar-se de uma medição em nível de intervalo. Isso pode ser benéfico, pois, se tratado apenas como uma escala ordinal, algumas informações valiosas podem ser perdidas se a 'distância' entre os itens Likert não estiver disponível para consideração. A ideia importante aqui é que o tipo apropriado de análise depende de como a escala Likert foi apresentada.

As noções de tendência central são frequentemente aplicáveis ​​no nível do item – ou seja, as respostas geralmente mostram uma distribuição quase normal. A validade de tais medidas depende da natureza do intervalo subjacente da escala. Se a natureza do intervalo for assumida para uma comparação de dois grupos, o teste t de amostras pareadas não é inadequado. [5] Se forem realizados testes não paramétricos, a modificação de Pratt (1959) [17] no teste de postos sinalizados de Wilcoxon é recomendada sobre o teste padrão de postos sinalizados de Wilcoxon . [5]

As respostas a várias perguntas Likert podem ser somadas desde que todas as perguntas usem a mesma escala Likert e que a escala seja uma aproximação defensável de uma escala intervalar, caso em que o teorema do limite central permite o tratamento dos dados como dados intervalares que medem uma variável latente. [ citação necessária ] Se as respostas somadas atenderem a essas suposições, testes estatísticos paramétricos, como a análise de variância , podem ser aplicados. Cortes típicos para pensar que essa aproximação será aceitável é um mínimo de quatro e de preferência oito itens na soma. [6] [15]

Para modelar diretamente as respostas Likert binárias, elas podem ser representadas em uma forma binomial somando as respostas concordo e discordo separadamente. O teste do qui-quadrado , o teste Q de Cochran ou o teste de McNemar são procedimentos estatísticos comuns usados ​​após essa transformação. Testes não paramétricos, como teste qui-quadrado, teste de Mann-Whitney , teste de postos sinalizados de Wilcoxon ou teste de Kruskal-Wallis . [18] são frequentemente utilizados na análise de dados da escala Likert.

Alternativamente, as respostas da escala Likert podem ser analisadas com um modelo probit ordenado , preservando a ordenação das respostas sem a suposição de uma escala intervalar. O uso de um modelo de probit ordenado pode evitar erros que surgem ao tratar classificações ordenadas como medições em nível de intervalo. [19]

A avaliação baseada em consenso (ACB) pode ser usada para criar um padrão objetivo para escalas Likert em domínios onde não existe um padrão objetivo ou geralmente aceito. A avaliação baseada em consenso (ACB) pode ser usada para refinar ou mesmo validar padrões geralmente aceitos. [ citação necessária ]

Apresentação visual de dados do tipo Likert [ editar ]

Uma parte importante da análise e apresentação de dados é a visualização (ou plotagem) dos dados. O assunto de plotar dados de classificação Likert (e outros) é discutido detalhadamente em dois artigos de Robbins e Heiberger. [20] No primeiro eles recomendam o uso do que chamam de gráficos de barras empilhadas divergentes e os comparam com outros estilos de plotagem. O segundo artigo [21] descreve o uso da função Likert no pacote HH para R, e dá muitos exemplos de seu uso.

Nível de medição [ editar ]

Acredita-se frequentemente que as cinco categorias de resposta representam um nível de intervalo de medição . Mas isso só pode acontecer se os intervalos entre os pontos da escala corresponderem a observações empíricas em um sentido métrico. Reips e Funke (2008) [22] mostram que este critério é muito melhor atendido por uma escala visual analógica . De fato, também podem aparecer fenômenos que questionam até o nível da escala ordinal em escalas Likert. [23] Por exemplo, em um conjunto de itens A ,  B ,  C classificados com uma escala de Likert relações circulares como A  >  B , B  >  C e C >  A pode aparecer. Isso viola o axioma da transitividade para a escala ordinal.

Pesquisas de Labovitz [24] e Traylor [25] fornecem evidências de que, mesmo com grandes distorções de distâncias percebidas entre os pontos da escala, os itens do tipo Likert têm um desempenho próximo a escalas que são percebidas como intervalos iguais. Portanto, esses itens e outras escalas de aparência igual em questionários são robustos a violações da suposição de distância igual que muitos pesquisadores acreditam serem necessários para procedimentos e testes estatísticos paramétricos.

Modelo Rasch [ editar ]

Os dados da escala Likert podem, em princípio, ser usados ​​como base para a obtenção de estimativas de nível de intervalo em um continuum, aplicando o modelo politômico Rasch , quando podem ser obtidos dados que se ajustem a este modelo. Além disso, o modelo politômico Rasch permite testar a hipótese de que as afirmações refletem níveis crescentes de uma atitude ou traço, conforme pretendido. Por exemplo, a aplicação do modelo geralmente indica que a categoria neutra não representa um nível de atitude ou traço entre as categorias discordo e concordo.

Novamente, nem todo conjunto de itens em escala Likert pode ser usado para medição Rasch. Os dados devem ser cuidadosamente verificados para cumprir os axiomas formais estritos do modelo. No entanto, as pontuações brutas são estatísticas suficientes para as medidas Rasch, uma escolha deliberada de Georg Rasch , portanto, se você estiver preparado para aceitar as pontuações brutas como válidas, também poderá aceitar as medidas Rasch como válidas.

Pronúncia [ editar ]

Rensis Likert , o desenvolvedor da escala, pronunciou seu nome / l ɪ k ər t / LIK -ərt . [26] [27] Alguns alegaram que o nome de Likert "está entre os mais mal pronunciados no campo", [28] porque muitas pessoas pronunciam o nome da escala como / l k ər t / LY -kərt . [29]

Veja também [ editar ]

Referências [ editar ]

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Links externos [ editar ]