O que é uma escala de Likert? Definição, exemplos, análise e práticas recomendadas

Perguntas de concordo/discordo são ótimas em pesquisas de mercado. No entanto, quando você precisa capturar a sutileza dos sentimentos por trás de uma resposta, a pergunta de escala de Likert é sua melhor opção para obter dados mais completos.

Uma escala de Likert é um formato que mede opiniões e comportamentos em um intervalo de possibilidades, fornecendo uma maneira estruturada de capturar a intensidade de uma opinião, desde “concordo totalmente” a “discordo totalmente”.Ela permite ver o quanto as pessoas concordam, estão satisfeitas ou tendem a fazer algo, distinguindo uma leve satisfação de uma satisfação entusiástica.

Neste guia, você aprenderá os fundamentos da escala de Likert , como escolher o número certo de pontos e como escrever perguntas claras e com boas legendas que as pessoas possam responder com facilidade.

Uma escala de Likert é um formato que mede opiniões e comportamentos em um intervalo de possibilidades, fornecendo uma maneira estruturada de capturar a intensidade de uma opinião, desde “concordo totalmente” a “discordo totalmente”.

Usando uma escala de Likert , é possível quantificar e capturar a complexidade das opiniões e psicologias individuais. Por exemplo, alguém que gosta do produto, mas não com entusiasmo, provavelmente escolheria a opção “gostei um pouco”.

Embora seja possível simplificar as opiniões dos clientes sobre um produto com apenas “gostei” ou “não gostei”, a escala de Likert oferece mais granularidade, com respostas como “gostei” e “gostei muito”.

Escrever boas perguntas de escala de Likert não é apenas uma prática recomendada, mas é o alicerce absoluto para gerar dados de pesquisa estatisticamente válidos e com valor prático.

Uma boa escala requer opções de resposta completas e balanceadas que capturam todo o espectro de opiniões, desde “discordo totalmente” a “concordo totalmente”.

Ao dominar essas técnicas, você tem acesso a insights poderosos e confiáveis, permitindo que seus dados mudem de feedback passivo a opiniões essenciais e significativas que orientam decisões confiantes e estratégicas.

A eficácia da sua escala de Likert depende de como você a formula, e isso significa fazer perguntas, não somente afirmações.

Quando você usa uma afirmação (por exemplo, “o atendimento foi excelente”), você cai em uma armadilha crítica: o viés de aquiescência. Os respondentes de uma pesquisa tendem a concordar, em vez de discordar, o que muitas vezes infla as respostas positivas e distorce os dados. Para combater essa preferência psicológica natural, formule os itens como perguntas diretas. Por exemplo “qual foi seu nível de satisfação com o atendimento”?

Além de vieses, frases vagas geram dados inúteis. Para transformar opiniões gerais em insights úteis e práticos, você deve definir suas variáveis firmemente. Por exemplo, ao avaliar o atendimento de um restaurante, não pergunte apenas sobre o atendimento. Em vez disso, quebre o conceito em partes:

Ao destacar exatamente o que você quer saber, transformando noções vagas em consultas focadas, você alcança a precisão necessária para tirar medidas confiáveis e tomar boas decisões.

Usar as âncoras concordo/discordo para todas as perguntas pode prejudicar a precisão dos seus dados. O segredo de uma escala de Likert realmente eficaz está em ter certeza de que as opções de resposta correspondam perfeitamente ao conceito que você está tentando medir.

Ao selecionar suas âncoras, você está definindo o contexto semântico da medição. Usar o vocabulário correto é fundamental para obter respostas mais precisas ao medir outros conceitos:

Embora a concordância seja perfeita para avaliar crenças, ela pode não capturar as particularidades de que você precisa. Um respondente que “concorda totalmente” com usar o aplicativo todos os dias não disse com que frequência ele o usa. Corresponder o vocabulário da escala ao conceito fundamental é uma etapa simples mas poderosa de para alcançar dados realmente confiáveis e claros.

Uma escala bipolar é aquela em que as opiniões podem variar de um extremo ao outro, em torno de um ponto médio que representa verdadeira ambivalência ou neutralidade. Por exemplo:

Em que medida você considerou a palestra principal informativa ou não informativa?

Uma escala unipolar é aquela que se restringe a uma quantidade e não tem um ponto neutro ou médio, mas sim um intervalo entre o ponto máximo de um atributo e a ausência dele. Por exemplo:

Em que medida você se sente confortável para expressar suas opiniões no trabalho?

As perguntas de escala de Likert podem ser usadas em quase todo tipo de pesquisa, incluindo de satisfação de clientes, de envolvimento de colaboradores e de experiência com um produto.

Não deixe a qualidade dos seus dados depender de sorte. Seguir estas cinco práticas recomendadas é o mapa para o sucesso: com elas, todos os respondentes interpretarão suas opções da mesma forma, o que gerará a máxima confiabilidade e valor prático para seu feedback, transformando opiniões em objetivos mensuráveis para sua organização.

A pontuação da escala é fundamental, pois dita o nível de complexidade que você quer capturar e o peso cognitivo sobre seus respondentes.

Essa escolha envolve decidir entre números ímpares ou pares e entre usar uma escala bipolar ou unipolar.

Antes de decidir, considere a complexidade do seu tema e o contexto do seu público para encontrar o equilíbrio que renda dados precisos e confiáveis sem sacrificar a qualidade das respostas.

Pesquisas sugerem que esse design de escala afeta o comportamento dos respondentes. A resposta “certa” depende do conceito e do público.

Pesquisas mostram que usar 5 a 7 pontos normalmente fornece o melhor equilíbrio entre confiabilidade, utilidade e clareza. Um estudo constatou que sete pontos pode ser útil em certos contextos, enquanto outras pesquisas viram pouca diferença após cinco ou mais. É um equilíbrio entre granularidade e fadiga de respondentes.

Dica: se os respondentes não souberem muito sobre o uso multitarefas de celular, use 5 pontos com legendas, para respostas mais claras e rápidas.

Para ver o poder da escala de Likert em ação, nós fornecemos oito perguntas eficazes de exemplo para demonstrar como medir diferentes dimensões de uma opinião. Esses exemplos cobrem métricas essenciais, como satisfação, concordância, importância e frequência, em vários tipos de escala. 

Esta escala de Likert de 4 pontos usa um formato bipolar para medir o nível de um atributo. Ao excluir um ponto médio, o respondente é forçado a se inclinar a uma resposta mais positiva ou mais negativa, o que fornece um feedback direcional mais claro.

Qual é o seu nível de satisfação ou insatisfação com o tempo de entrega do produto?

Esta escala usa um formato bipolar para medir a intensidade de concordância com uma afirmação, dando aos respondentes um intervalo abrangente de opções, desde “discordo totalmente” a “concordo totalmente”. A escala mais ampla permite maior precisão para capturar até mesmo diferenças sutis de opinião.

Em que nível você concorda ou discorda que a empresa ajuda seus colaboradores a crescer em suas carreiras?  

Esta escala mede a satisfação dos clientes em um formato unipolar com opiniões normalmente variando de “nem um pouco satisfeito(a)” a “extremamente satisfeito(a)”. A estrutura foca em expressar o grau em que um respondente aprova um atributo.

Em que medida você ficou satisfeito(a) com a agilidade do nosso serviço?

Esta escala de Likert de 6 pontos mede importância em uma escala unipolar, que normalmente varia de “nem um pouco importante” a “extremamente importante”. A ausência de um ponto médio serve para forçar uma inclinação, para que os respondentes indiquem claramente o quão crucial determinado fator é.

Quão importante é a agilidade do serviço para você?

Esta escala de Likert de 5 pontos mede a probabilidade de uma ação futura com um formato unipolar, em que as opções podem variar de “nem um pouco provável” a “extremamente provável”. Essa estrutura faz os respondentes se concentrarem claramente na probabilidade de eles fazerem determinada ação.

Qual é a probabilidade de você voltar para um congresso futuro?

Esta escala de Likert de 5 pontos mede a frequência de um comportamento específico usando um formato unipolar, que normalmente varia de nunca a sempre. Essa estrutura permite quantificar rapidamente com que frequência determinada ação ou evento ocorre entre os respondentes.

Com que frequência você usa o painel de relatórios?

Esta escala de Likert de 10 pontos mede a satisfação usando um formato unipolar normalmente legendado nos extremos 1 “nem um pouco satisfeito(a)” e 10 “extremamente satisfeito(a)”. A extensão da escala oferece alta granularidade, permitindo que os respondentes façam pequenas distinções em seu nível de satisfação.

Qual é o seu nível de satisfação com a agilidade da nossa entrega em uma escala de 1 a 10, em que 1 representa “nem um pouco satisfeito(a)” e 10 representa “extremamente satisfeito(a)”?

Esta escala numérica de 11 pontos é a métrica padrão para calcular o Net Promoter Score, que pede para os clientes avaliarem a probabilidade de recomendar uma empresa de 0 “nem um pouco provável” a 10 “extremamente provável”. 

Qual é a probabilidade de você recomendar esta empresa para amigos ou colegas?

Após coletar suas respostas, é possível calcular seu NPS usando nossa calculadora de NPS gratuita para ver sua pontuação instantaneamente e compará-la às referências do seu setor.

Você criou uma pesquisa de escala de Likert. Isso já é um grande progresso! No entanto, a etapa seguinte, que é ainda mais crucial, envolve analisar rigorosamente os dados escolhidos.

Esse processo é essencial para quantificar com precisão o desempenho e criar métricas significativas sobre o tema da pesquisa.

As perguntas de escala de Likert devem ser tratadas como dados ordinais, priorizando a ordem sequencial das respostas sem supor que a distância de opinião entre uma opção e outra é sempre a mesma.

Comece a análise determinando a distribuição e calculando as quantidades brutas e as porcentagens para cada categoria de resposta.

Visualize esses dados usando um gráfico de barras com categorias ordenadas estritamente, desde respostas negativas a positivas. Isso permite que os leitores entendam imediatamente o formato da distribuição.

Para transformar dados brutos em insights com valor prático, siga esta sequência de três etapas:

Para quantificar a dispersão das respostas, inclua o intervalo interquartil (IQR). Isso oferece uma medida robusta da variabilidade, que demonstra o quanto as respostas estão dispersas, ao mesmo tempo que exclui respostas muito discrepantes.

Diferentemente do desvio padrão, que presume uma distribuição normal, o IQR é melhor para os “graus” de uma escala de Likert.

Com esse resumo pronto, aprofunde se filtrando e comparando as respostas entre grupos específicos. Isso permite identificar se as opiniões mudam com base em variáveis secundárias, como:

Ao fazer uma tabulação cruzada das três categorias Likert com essas variáveis, você pode não apenas descrever o que aconteceu, mas também entender quem está motivando esses resultados.

Para resumir os resultados de forma mais clara, mescle as categorias Likert originais em grupos mais amplos e fáceis de interpretar. Na pesquisa de mercado, isso muitas vezes é feito usando termos como top box, bottom box e outros termos próximos que veremos em seguida:

Um método comum e muito eficaz é criar três macrocategorias: positiva neutra e negativa. Isso é feito agrupando as respostas em top 2 box e bottom 2 box, enquanto deixa a opção média como um marcador neutro avulso.

Esse processo simplifica a interpretação de relatórios, dá destaque à direção das opiniões em geral e é principalmente útil para acompanhar tendências ao longo do tempo.

A escolha do tipo de gráfico certo para a pesquisa permite que os tomadores de decisão entendam rapidamente tanto o quadro geral quanto os detalhes. Entre os gráficos mais comuns, temos:

Mesmo escalas de Likert bem feitas podem sofrer com erros sistemáticos que comprometem a qualidade dos dados. Identificar e corrigir esses problemas é fundamental para que os resultados da pesquisa reflitam a realidade. Veja abaixo cinco erros comuns e como corrigi-los com eficácia.

O ponto médio (por exemplo, “não concordo nem discordo”) pode dominar as respostas se o item não for relevante ou se os respondentes simplesmente estiverem evitando uma resposta definitiva. O alto uso do ponto médio pode mascarar as opiniões verdadeiras.

Correção rápida:

Legendas vagas ou pouco diferenciadas, como “ótimo” e “muito bom”, tornam mais difícil para os respondentes selecionarem a categoria mais apropriada, o que leva a erros de medição.

Correção rápida:

Use opções totalmente legendadas e concretas com significados claramente distintos (por exemplo, “ligeiramente satisfeito(a)”, “moderadamente satisfeito(a)”, “muito satisfeito(a)” e “extremamente satisfeito(a)”). Pesquisas demonstram constantemente que a legendagem completa melhora as propriedades de medição da escala.

A pergunta dupla é uma que tenta medir dois conceitos distintos de uma vez só (por exemplo, “o preço foi justo e a qualidade foi alta”). Um respondente que concordar com um conceito mas discordar do outro não poderá responder a essa pergunta de forma verdadeira.

Correção rápida:

Divida a pergunta em duas, uma para cada conceito; por exemplo, uma pergunta sobre o preço e outra sobre a qualidade.

A falta de uniformidade na ordem das respostas em que a escala muda da opção mais baixa à mais alta para o contrário (por exemplo, “discordo totalmente” na esquerda e mais tarde “concordo totalmente” também na esquerda) é uma grande fonte de confusão e erros de medição.

Correção rápida:

Mantenha a polaridade uniforme em toda a pesquisa. Se for absolutamente necessário trocá-la no meio da pesquisa, adicione uma observação para avisar os respondentes dessa mudança.

Esse viés ocorre quando os respondentes exageram opiniões deliberadamente porque acreditam ser mais favoráveis ou esperadas socialmente, principalmente quando o tema é delicado.

Correção rápida:

A escala de Likert transforma opiniões difusas em sinais claros, desde que seja usada com a polaridade e o número de pontos corretos e linguagem objetiva e clara. Trata-se de uma das ferramentas mais versáteis em pesquisas e na coleta de feedback. Seja para uma escala de Likert de satisfação de 5 pontos ou uma escala de confiança de 10 pontos, ao entender como formular perguntas, analisar dados e interpretar resultados, você obtém insights confiáveis e com valor prático.

Com a SurveyMonkey, você pode começar com a ajuda de opções de resposta feitas por especialistas, evitando erros comuns e tomando decisões confiantes mais rápido. O recurso de “Dicas de respostas” ajuda a criar perguntas de escala de Likert de nível profissional em segundos. Assim, você tem mais tempo para se concentrar nos insights. Explore nossos recursos, que incluem guias de como criar boas pesquisas de CSAT e NPS e modelos prontos de envolvimento de colaboradores. Ou inscreva-se gratuitamente para criar sua próxima pesquisa.

NPS, Net Promoter e Net Promoter Score são marcas registradas da Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company e Fred Reichheld.