O que é uma escala de Likert?

As escalas de Likert são uma maneira estruturada para pesquisadores coletarem opiniões diversas. Elas permitem que os respondentes expressem que concordam, discordam ou são neutros com relação a certas afirmações ou perguntas.

Nomeadas em referência a Rensis Likert, essas escalas são amplamente utilizadas em disciplinas como psicologia, sociologia e pesquisa de mercado para quantificar dados qualitativos de forma eficaz.

Vamos explorar o que compõe uma pergunta de escala de Likert, incluindo exemplos, quando usá-la e como usar esse recurso nas suas pesquisas.

Para entender a escala de avaliação Likert, primeiro você precisa entender o que é a escala de uma pesquisa.

A escala da pesquisa representa um conjunto de opções de resposta, sejam numéricas ou verbais, que cobrem uma série de opiniões sobre um tema. O recurso é sempre usado em perguntas fechadas (uma pergunta que apresente opções de resposta predefinidas).

Uma escala de Likert é uma escala de avaliação usada para medir as opiniões, motivações e outros aspectos dos participantes. Ela usa uma série de opções de resposta que variam de uma opinião extremamente positiva a uma extremamente negativa, às vezes incluindo opções moderadas ou uma neutra. No entanto, as escalas de 5 e 7 pontos são as mais populares.

Afinal, como é uma pergunta de escala de Likert em uma pesquisa? Em vez de fazer uma pergunta de sim ou não, como em “Você gosta do nosso produto?”, os respondentes avaliam sua opinião em uma escala de “não gosto nenhum pouco” até “gosto muito”. 

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 “gosto um pouco”.

As escalas Likert (cujo nome provém de seu criador, o cientista social estadunidense Rensis Likert) são populares pois são uma das formas mais confiáveis de medir opiniões, percepções e comportamentos.

A escala de Likert é fácil de criar e pode ser usada em vários assuntos e em pesquisas quantitativas.

Comparadas às perguntas binárias, que fornecem apenas duas opções de resposta, as perguntas de escala de Likert proporcionam feedback mais granular sobre a qualidade do seu produto, desde um simples “bom o bastante” até o esperado “excelente”. 

Esse método permite descobrir graus de opinião que podem fazer a diferença para entender o feedback recebido. Ele também pode revelar problemas e maneiras de melhorar seu atendimento ou sua experiência de clientes.

Usar as mesmas escalas de Likert em pesquisas longitudinais ou recorrentes também pode monitorar mudanças sazonais de opinião. Por exemplo, você pode enviar uma pesquisa trimestralmente para avaliar a fidelidade de clientes à sua marca. Com esses dados, você vê as mudanças da fidelidade de clientes trimestralmente e anualmente. Isso ajudará a compreender a saúde da marca atual e anterior e, ainda mais importante, prever suas tendências.

As pesquisas de escala de Likert podem vir em diversas formas. Estes são alguns dos tipos de pergunta de escala de Likert mais usados.

Probabilidade: qual é a probabilidade de um respondente fazer algo específico, como se inscrever, criar uma conta ou comprar um produto. Essas perguntas são boas se estiver tentando determinar a chance de alguém fazer algo, em vez de apenas saber o quanto as pessoas gostam de uma ideia. 

Satisfação: qual é o nível de satisfação dos clientes com algo que sua empresa oferece ou faz? Perguntar a satisfação dos clientes é uma ótima maneira de descobrir isso. 

Importância: para medir a opinião das pessoas sobre um serviço, produto ou uma experiência, você pode fazer uma pergunta de escala de Likert que mede o quanto algo é importante para a pessoa. 

As escalas de Likert são escalas de avaliação muito flexíveis, e você pode ajustar a escala de pontos facilmente de acordo com seu design. Algumas escalas de avaliação comuns são as de 4, 5, 7 e 10 pontos.

A escala de Likert de 4 pontos geralmente não fornece uma opção neutra ou média na escala. Isso normalmente é usado para que os respondentes indiquem uma opinião. Um exemplo de escala de Likert de 4 pontos pode ser:

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

A escala de Likert de 5 pontos usa 5 opções de resposta, sendo uma delas média ou neutra, para avaliar as opiniões dos respondentes. Um exemplo comum de escala de Likert de 5 pontos pode ser: 

Qual é o nível de dificuldade ou facilidade de se inscrever em nosso aplicativo móvel?

A escala de Likert de 6 pontos é parecida com a de 4 pontos, mas oferece mais opções. Um exemplo de escala de Likert de 6 pontos pode ser: 

Quão importante ou sem importância é o uso de redes sociais para você?

A escala de Likert de 7 pontos oferece mais opções para os respondentes e geram dados mais detalhados. Um exemplo de escala de Likert de 7 pontos pode ser: 

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

A escala de Likert de 10 pontos fornece 10 opções para os respondentes, permitindo obter dados ainda mais granulares e precisos. Este é um exemplo de escala de 10 pontos:

Quão importante ou sem importância você considera conversar sobre seu crescimento de carreira regularmente com sua gerência?

O Net Promoter® Score (NPS) é uma pergunta de escala de Likert famosa e muito usada para medir a satisfação de clientes e a fidelidade à sua marca. Ela usa uma escala de Likert de 11 pontos, de 0 a 10. A pergunta de NPS é diferente das outras escalas, pois ela usa uma escala numérica, em vez de descrições verbais.

Frequência é uma medida comum para escalas de Likert em pesquisas quantitativas. Ela é usada para coletar frequências autorrelatadas de um comportamento, como usar ou comprar seu produto, participar de dinâmicas de equipe, etc. Este é um exemplo de uma escala de Likert de frequência:

De modo geral, com que frequência você compra da nossa loja?

Sim, é uma escala ordinal. Os intervalos entre os valores que os respondentes podem escolher não são realmente iguais, por isso não podem ser considerados um conjunto de intervalos quantitativos.

A escala de Likert captura opiniões com mais precisão que perguntas binárias. Por exemplo, os clientes que “gostam do produto, mas não com entusiasmo” podem responder “sim” ou “não” à pergunta binária “Você gosta do nosso produto?”. Isso torna quase impossível entender o grau de preferência das pessoas pelo seu produto.

Por outro lado, a pergunta de escala de Likert melhora a qualidade dos dados permitindo respostas mais precisas e detalhadas.

É importante manter cada série de perguntas do questionário concentrada no mesmo tema. Isso ajuda a obter resultados mais precisos. A explicação para isso é que, quando chegar a hora de criar relatórios com os dados, você precisará analisar uma pontuação que resume os resultados de algumas perguntas.

Por exemplo, você pode fazer esta pergunta inicial:

Em seguida, faça as seguintes perguntas complementares:

No entanto, esta pergunta você deve deixar para outra seção do questionário:

Ao agrupar as perguntas de mesmo tema e analisar as respostas para obter uma pontuação (de “qualidade da comida”, neste caso), você conseguirá medir as opiniões com relação ao produto, serviço ou evento da pesquisa de forma mais confiável.

A escala de Likert é mais fácil para as pessoas entenderem e responderem do que perguntas abertas, de classificação ou de caixas de seleção. Sendo assim, as pessoas tendem menos a sentir fadiga de pesquisa e se frustrarem ao responder. Elas terão uma experiência positiva e poderão fornecer feedback novamente em pesquisas futuras.

A escala de Likert fornece insights sobre o que seus clientes, colaboradores ou seu mercado-alvo acham do seu produto, sua empresa ou seu serviço, mas não diz o motivo por trás dessas opiniões. Por exemplo, você pode descobrir que seus clientes não estão satisfeitos com seu aplicativo móvel, mas a escala de Likert não dá indicação de como mudar seu aplicativo móvel para melhorar a satisfação de clientes.

Planejar cuidadosamente seu design ajudará a descobrir a motivação. Por exemplo, depois de pedir para avaliarem a satisfação em uma escala de Likert, faça uma pergunta complementar de múltipla escolha ou uma pergunta aberta sobre os motivos para a avaliação escolhida. Combinar escalas de Likert com perguntas complementares fornecerá mais contexto aos insights.

Cada respondente pode interpretar a escala de pontos de uma maneira. Além disso, cada pessoa pensa na extremidade de suas opiniões de maneira diferente. O “concordo totalmente” de uma pessoa pode ser o “concordo parcialmente” de outra.

Para reduzir possíveis problemas de subjetividade, os pesquisadores podem escolher escalas de Likert com o número certo de opções. Quanto mais pontos na escala, mais detalhados serão os dados e os insights, mas ter uma escala muito ampla também aumenta a possibilidade de ambiguidade entre as opções de resposta.

Em alguns temas, as pessoas podem escolher proporcionalmente a opção neutra na escala de Likert para evitar ser vista como extrema. Por exemplo, suponhamos que um cliente esteja avaliando vários aspectos do seu produto, serviço ou sua empresa em uma escala de Likert de 0 a 10. Nesse caso, a maioria das respostas ficará no centro da escala (3 a 7), com apenas algumas sendo altas (8 a 10) ou baixas (0 a 2).

Informar claramente aos respondentes que se trata de uma pesquisa anônima pode ajudar. Saber quando introduzir uma opção neutra ou média também é muito importante, e isso depende da própria pergunta que está sendo feita.

Por exemplo, essa estrutura reconhece a possibilidade de que as pessoas podem realmente se sentir neutras sobre a experiência:

Você diria que a experiência teve um impacto positivo ou negativo?

O Net Promoter® Score é uma métrica de fidelidade muito conceituada que as empresas usam para coletar feedback de clientes. Uma pesquisa de NPS é fácil de criar. Ela pede para as pessoas responderem “qual é a probabilidade de você recomendar essa empresa a um amigo ou colega?” em uma escala de Likert de 0 a 10.

As respostas fornecidas pelos clientes são classificadas da seguinte forma:

Leitura relacionada: tudo que você precisa saber sobre a pergunta de NPS®

O índice de satisfação de clientes (CSAT) mede a satisfação com seus produtos, serviços ou sua empresa. Normalmente, uma pesquisa de CSAT pergunta sobre o nível de satisfação das pessoas em uma escala de Likert. Veja abaixo um exemplo de escala de Likert sobre satisfação de clientes:

Qual é o seu nível de satisfação ou insatisfação com o tempo de conclusão da compra no nosso site?

Leitura relacionada: Pesquisas de satisfação de clientes: exemplos e dicas para começar

Parecido com o NPS comum, o NPS de colaboradores pede as opiniões e a fidelidade dos colaboradores com relação à sua empresa empregadora. A empresa pede para os colaboradores responderem a uma só pergunta: “Em uma escala de 0 a 10, qual é a probabilidade de você recomendar nossa empresa para trabalhar a amigos ou colegas?”

De maneira semelhante, as respostas podem ser classificadas da seguinte maneira:

Leitura relacionada: O que é o Net Promoter® Score de colaboradores?

Uma pesquisa de envolvimento de colaboradores mede o nível de compromisso dos colaboradores com a missão e as metas da sua empresa. Os insights dessa pesquisa podem indicar a saúde da empresa. Você pode manter-se a par de como os colaboradores se sentem sobre a vida na sua empresa usando pesquisas de escala de Likert. Elas podem tratar de vários temas, como treinamento de colaboradores, desenvolvimento de carreira, novas políticas, etc.

Qual é seu nível de satisfação ou insatisfação com as oportunidades de treinamento que nossa empresa oferece?

Leitura relacionada: melhorando o ciclo de vida de colaboradores: estratégias e insights para uma experiência de colaboradores de sucesso

Depois de um evento, você pode usar escalas de Likert para coletar feedback das pessoas que compareceram para avaliar o sucesso do evento. Independentemente de o evento ser presencial ou online, você pode usar uma pesquisa de feedback de evento para compreender a experiência geral dos participantes e como eles se sentem sobre vários aspectos do evento. Por exemplo:

Em que nível de utilidade foi o evento ao conectar você com pessoas com interesses parecidos?

Leitura relacionada: Guia definitivo de pesquisas de evento

Saber se seus clientes potenciais e atuais acham fácil usar e aproveitar seu site é um ótimo motivo para criar uma pesquisa. Você quer apresentar sua empresa e seus produtos da melhor maneira possível e proporcionar uma ótima experiência de usuário. Uma pergunta de escala de Likert para coletar feedback sobre seu site dos visitantes pode ficar como esta: 

Qual é a probabilidade de você voltar ao nosso site para encontrar informações? 

Saber mais sobre seus clientes e seus hábitos é sempre útil. Isso é fundamental para suas equipes de marketing e produtos adaptarem novos anúncios e itens exatamente ao que seus clientes querem. Fazer uma pergunta de escala de Likert pode ajudar a entender melhor suas opiniões e preferências. Um exemplo de pergunta para coletar as opiniões dos clientes pode ser este: 

Quão importante ou sem importância você considera uma embalagem atrativa? 

Como mencionamos acima, as escalas de Likert são flexíveis. Você não precisa usar um design fixo. Em vez disso, você pode determinar quantos pontos usar na escala da sua pesquisa. 

Existem muitos fatores a se considerar ao tomar essa decisão. As escalas de Likert com uma escala de pontos menor são mais fáceis de ler e processar para os respondentes, mas fornecem dados menos detalhados. 

As escalas de Likert com mais pontos fornecem dados mais detalhados, mas a experiência dos respondentes será um pouco mais demorada. Isso pode fazer as pessoas se sentirem cansadas rápido. Isso também piora a interpretação subjetiva da escala de pontos.

Você também precisará decidir se deseja usar uma escala ímpar ou par. Se você precisar muito de opiniões incisivas dos respondentes, pode considerar retirar a resposta média ou neutra da escala e usar uma escala par.

Por fim, você precisará considerar suas prioridades de pesquisa e fatores de peso.

Para a máxima eficácia da escala de Likert, a pergunta deve ser formulada com precisão. 

Por exemplo, ao perguntar sobre a satisfação com o atendimento de um restaurante, é fundamental especificar a qual aspecto do atendimento você se refere: garçons, manobristas, recepcionistas? Você também precisa ter clareza sobre os aspectos do serviço que você deseja avaliar, como agilidade, cortesia ou qualidade da comida e das bebidas.

Fazer uma pergunta de escala de Likert mais específica renderá dados mais valiosos.

Ao criar uma escala de Likert, os respondentes devem entender sua intenção claramente. Use palavras descritivas nas opções de resposta para evitar confusão sobre as diferenças entre as categorias. 

Essa abordagem ajuda as pessoas a navegar pela sua escala da maneira que você pretende.

Uma escala bipolar é quando as opiniões podem variar de um lado até o outro lado de um ponto médio que representa verdadeira ambivalência ou neutralidade. Uma escala unipolar é quando elas se restringem a uma quantidade e não têm um ponto neutro ou médio, mas sim um ponto máximo de concordância ou não. 

Por exemplo, digamos que você quer avaliar o quanto este artigo foi útil para você. Ele pode ser o artigo mais útil que você já leu na sua vida ou não ser nada útil. A partir disso, podemos supor que existe algo entre esses extremos, como “parcialmente útil”. Esse é um exemplo de escala unipolar.

Afirmações são arriscadas: a maioria das pessoas tende mais a concordar do que discordar. Isso é devido ao fato de que os respondentes tendem a selecionar opções de resposta positivas com mais frequência, o que é conhecido como viés de aquiescência. Por isso, formular a pergunta realmente na interrogativa é mais eficaz do que na forma de uma afirmação.

Depois de criar sua pesquisa de escala de Likert, a maior parte do trabalho está feita. No entanto, você ainda precisará analisar os dados que receber das respostas para medir o desempenho da sua empresa no assunto em questão. 

Como as escalas de Likert são escalas ordinais, é melhor fazer a análise usando uma mediana ou uma moda. Médias não são sempre úteis. 

Ao analisar os dados da escala de Likert, você quer olhar a distribuição de respostas entre todos os pontos ou as categorias da escala. Você pode obter as porcentagens de cada categoria de resposta e visualizar os resultados em um gráfico de barras. 

Dependendo do objetivo do projeto, você também pode mesclar pontos da escala de Likert em categorias mais simples. Por exemplo, suponhamos que você coletou dados de satisfação de clientes em uma escala de Likert de 5 pontos que variava de “nada satisfeito(a)” a “muito satisfeito(a)”. Nesse caso, você pode querer obter o número total de respondentes que escolheram “um tanto satisfeito(a)” ou “muito satisfeito(a)”. Isso mostrará para sua equipe o total ou a porcentagem de pessoas com uma opinião positiva. O tratamento dos dados de NPS também são um exemplo de como categorizar pontos de uma escala.

Lembre-se de que, ao analisar os dados da sua pesquisa de escala de Likert, apesar de ela ser uma maneira muito precisa de coletar dados, ela ainda está suscetível ao viés de desejabilidade social. Isso significa que as pessoas tendem a dar respostas que elas acham socialmente aceitáveis, em vez de serem sinceras, principalmente em temas mais difíceis. Elas podem escolher uma resposta neutra ou média em vez de suas preferências verdadeiras.

Agora, você já deve saber quase tudo sobre usar escalas de Likert. Estas são seis dicas para te ajudar a ficar ainda mais craque.

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