Che cos’è una scala Likert?

Scala Likert: definizione

Una scala o sistema di valutazione Likert è un metodo di misurazione usato in ricerca per valutare atteggiamenti, opinioni e percezioni.

Le domande di una scala Likert sono estremamente flessibili e per questo trovano applicazione in ambiti diversi: dai sondaggi sulla soddisfazione dei clienti a quelli sull’employee engagement fino alle ricerche di mercato.

Per ogni domanda o affermazione, gli intervistati hanno a disposizione una serie di risposte fra cui scegliere, ad esempio:

• Pienamente d’accordo
• D’accordo
• Neutrale
• Non d’accordo
• Per niente d’accordo

Negli studi in cui le risposte sono codificate numericamente, “Pienamente d’accordo” corrisponde a 1 o a 5 e il numero cresce o decresce ad ogni risposta. Nell’esempio qui sopra, ad esempio, le risposte corrispondono a 5, 4, 3, 2 e 1.

Alcune scale Likert usano un sistema a sette punti, in cui 1 corrisponde a “Pienamente d’accordo” e 7 a “Per niente d’accordo” (o viceversa), mentre al centro c’è una risposta neutra, come “Né d’accordo né in disaccordo”.

Oltre che valutare affermazioni positive e negative, un sondaggio in scala Likert può essere utile per valutare frequenza, qualità o percezione di importanza. Si può usare una scala Likert per scoprire che percezione hanno i clienti di alcune caratteristiche dei propri prodotti o quali aggiornamenti vorrebbero.

Il livello di dettaglio offerto da questo metodo rispetto alle risposte di tipo “sì/no” consente di apprezzare diversi gradi di giudizio e di avere una comprensione precisa e rappresentativa del feedback ricevuto.

Ecco alcuni esempi di scale Likert:

Quali sono i vantaggi dei questionari in scala Likert?

Sono diversi i vantaggi offerti dall’uso di una scala Likert, soprattutto per chi desidera riportare i dati delle risposte in una scala ben definita. Eccone alcuni:

1.   Sono di facile comprensione

Comprendere una scala Likert è semplice: i partecipanti devono semplicemente attribuire un valore alla propria preferenza in base alla scala di punti Likert che hai scelto, selezionando una certa risposta se sono pienamente d’accordo e un’altra se non sono per niente d’accordo. Per questo motivo, questo strumento è anche definito “scala simmetrica di accordo/disaccordo”.

Una scala Likert è anche facile da analizzare sulla base delle risposte attribuite secondo la scala di valutazione: queste, infatti, possono essere ordinate numericamente e filtrate.

2.   Sono perfetti per sondaggi su temi specifici

Un questionario in scala Likert è perfetto per sondaggi dedicati a un solo tema, in quanto i dati possono essere analizzati con semplicità per valutare sentiment e percezioni nei confronti di elementi specifici.

I sondaggi NPS spesso si basano su una scala Likert per stabilire il sentiment nei confronti del servizio clienti.

In tal caso, invece di una scala che va “Pienamente d’accordo” a “Per niente d’accordo”, si utilizzano opzioni che vanno da “Molto soddisfacente” a “Molto insoddisfacente”.

Puoi usare una scala Likert per valutare la percezione che i clienti hanno di elementi specifici del tuo servizio, prodotto o brand, per poi dare seguito al sondaggio con uno studio più dettagliato.

3.   Si prestano ad applicazioni diverse

I questionari in scala Likert consentono di valutare preferenze, sentiment, punti di vista, comportamenti e opinioni.

Questo strumento può essere implementato nell’ambito di un questionario tradizionale o in un’intercetta su pagine specifiche del sito web. Un’altra opzione potrebbe essere proporre un questionario in scala Likert sotto forma di pop-up al termine di un webinar per raccogliere idee e feedback sui contenuti.

4.   Non costringono a dare risposte specifiche

Invece di proporre risposte opposte ed estreme, come nel caso in cui si offrono solo due possibilità di risposta rispetto ad argomenti divisivi, la scala Likert offre una certa flessibilità.

Ciò nonostante, nel caso di argomenti spinosi, i partecipanti potrebbero sentirsi costretti a rispondere in un certo modo per evitare che il proprio punto di vista sia considerato “estremo”. Per questo è importante ricordare loro che le risposte sono anonime.

5.   Sono perfetti per l’analisi del sentimento

Questo strumento si rivela molto efficace per stabilire il sentiment nei confronti della propria azienda, brand, prodotto o servizio.

Le risposte in scala Likert consentono di stabilire il sentiment e i loro motivi. Potresti, per esempio, confrontare i dati all’interno di una piattaforma di analisi statistica, filtrando le risposte per scoprire in che percentuale i clienti sono soddisfatti e in quale non lo sono.

Dopodiché è possibile scomporre ulteriormente le percentuali per stabilire, ad esempio, in quanti hanno trovato l’esperienza analizzata “Molto soddisfacente” e in quanti solo “Soddisfacente”. E, a quel punto, come trasformare quei clienti in fedeli divulgatori del tuo brand?

È importante utilizzare un questionario in scala Likert per porre domande su un solo argomento o si rischia di confondere i partecipanti e minare l’attendibilità dello studio.

6.   Sono apprezzati dai partecipanti

Uno degli inconvenienti dei sondaggi convenzionali risiede nell’uso da parte dei ricercatori di domande generali che offrono solo risposte del tipo “Sì/No”. Questo genere di domande può risultare frustrante per i partecipanti, in quanto non consente risposte contestualizzate e complete e la conseguenza è una compilazione affrettata del sondaggio, con un impatto sulla qualità dei dati raccolti.

Limiti delle scale Likert

Le scale Likert risultano efficaci nella misurazione di opinioni e sentiment, ma presentano anche alcuni limiti:

1.   La comprensione reale delle risposte è limitata

Sebbene aiutino a stabilire un sentiment, le scale Likert non sono altrettanto efficaci per comprendere il motivo di una certa percezione. Inoltre, non consentono un’interpretazione del sentiment fra le varie risposte, a prescindere che siano positive o negative.

Ad esempio, un partecipante può essere “Poco d’accordo” con un’affermazione, ma come mai? Perché ha questa percezione, quali fattori influiscono sulla sua risposta? È possibile ottenere questo livello di approfondimento solo con metodi di tipo qualitativo.

In considerazione di ciò, per aumentare l’accuratezza dei dati rilevati dal sondaggio, è sempre bene proporre un questionario in scala Likert insieme a metodi di ricerca qualitativi.

2.   I partecipanti rischiano di concentrarsi su un solo aspetto del sentiment

In base a come sono formulate le domande, le persone intervistate potrebbero concentrarsi su un solo estremo della scala. Se percepiscono che le loro risposte possano in qualche modo influire sul proprio stile di vita, reputazione o che comunque possano rappresentarli in modo negativo, tenderanno a dare risposte positive.

Inoltre, in base al tema del sondaggio, i partecipanti potrebbero essere meno inclini a scegliere risposte agli estremi della scala, preferendo esprimere semplicemente accordo, disaccordo o rimanendo neutrali.

3.   Le domande precedenti possono influenzare le risposte successive

Come per ogni sondaggio quantitativo, i partecipanti rischiano di acquisire una certa ripetitività nelle risposte. Il risultato è che iniziano a rispondere sempre in un certo modo (questo rischio aumenta nel caso in cui le domande siano formulate male, il sondaggio sia lungo e/o quando si passa ripetutamente da un argomento a un altro).

Quando utilizzare domande in scala Likert

Una domanda in scala Likert è più efficace quando si valutano le risposte sulla base di variabili come sentiment, soddisfazione, qualità, importanza, probabilità.

Ad esempio, potresti chiedere ai partecipanti: “Come valuteresti la qualità dei nostri prodotti?”, offrendo questa gamma di risposte:

• Eccellente
• Buona
• Soddisfacente
• Scarsa
• Pessima

In questo modo, i partecipanti possono scegliere in che misura esprimere il proprio apprezzamento (o mancato apprezzamento) piuttosto che un’opzione “Sì/No”, che si rivela spesso insufficiente. In conclusione, è utile usare una scala Likert per misurare in modo più approfondito il sentiment rispetto a qualcosa.

Come formulare domande in scala Likert

Nella preparazione di un questionario Likert esistono alcuni accorgimenti per garantire la raccolta di risposte accurate:

1.   Poni domande semplici

Il modo migliore per ottenere risultati accurati è fare domande semplici e mirate. Non importa se stai chiedendo di esprimere una preferenza, un’opinione o altro: sii estremamente trasparente su ciò che sottoponi alla valutazione dei partecipanti.

Ad esempio, chiedendo di rispondere alla domanda “Quanto trovi soddisfacente il nostro servizio?” con una scala di risposte standard che va da “Molto soddisfacente” a “Molto insoddisfacente”, non crei margine di confusione.

2.   Formula le risposte in modo coerente

I partecipanti devono poter comprendere perfettamente la scala Likert rispetto alla quale rispondono e questo significa che gli estremi della scala devono corrispondere fra loro.

Se, per esempio, una risposta è “Pienamente d’accordo”, la risposta opposta dev’essere “Per niente d’accordo”.

3.   Usa le scale appropriate: unipolari e bipolari

Una scala Likert può essere unipolare o bipolare.

La seconda va utilizzata se vuoi invitare i partecipanti a dare risposte estremamente positive o negative. A volte, si usa una scala con un numero pari di risposte, in cui non è disponibile l’opzione mediana “Né d’accordo né in disaccordo” o “Neutrale”: questa soluzione è anche definita “metodo della scelta forzata”.

Una scala unipolare funziona allo stesso modo, ma parte da zero per arrivare al massimo. Se, per esempio, ti interessa sapere quanto è interessante il tuo prodotto, risposte unipolari sono quelle che vanno da “Per niente interessante” a “Estremamente interessante”.

Cerca di mantenere un numero dispari di risposte, in quanto garantisce la presenza di un’opzione mediana e limitane il numero a 5 o 7 opzioni.

4.   Non fare affermazioni, ma poni domande

Per redigere una scala Likert efficace è necessario fare domande piuttosto che affermazioni. 

In questo modo si evitano bias: le persone, infatti, tendono a concordare automaticamente con affermazioni positive o consolidate o, comunque, sono inclini a rispondere positivamente (bias di acquiescenza). Questo rischio può compromettere il tuo studio.

La scelta di fare domande invece che affermazioni favorisce la raccolta di risultati meno distorti, in quanto i partecipanti devono ragionare sulla propria risposta.

Per esempio, la domanda: “Quanto trovi soddisfacente la qualità di questo servizio?” consente alle persone di rispondere con sincerità.

5.   Inverti i punti della scala

L’inversione della scala di valutazione evita che i partecipanti inizino a rispondere in modo ripetitivo.

Se, per esempio, la scala del punteggio va da 1, “Pienamente d’accordo” a 5, “Per niente d’accordo”, è buona norma invertire l’ordine dopo qualche domanda, in modo che 1 corrisponda a “Per niente d’accordo” e 5 a “Pienamente d’accordo”. Quest’accortezza costringe i partecipanti a rimanere vigili e ne mantiene vivo l’interesse.

Ecco alcuni esempi di scale Likert:

Come analizzare i dati di un sondaggio in scala Likert

A differenza di molte tipologie di sondaggio, non è possibile usare la media come misura della tendenza, in quanto la risposta media in un questionario in scala Likert non significa niente. In altre parole, comprendere la media di quanti sono pienamente d’accordo o per niente d’accordo non offre nessuna informazione.

Piuttosto, nell’analisi dei dati di una scala Likert, è opportuno misurare la risposta più frequente per comprendere il sentiment complessivo dei partecipanti.

Ad esempio: l’87% di questi si dice “pienamente d’accordo” che il servizio che offri è ottimo.

Puoi anche confrontare le percentuali di ogni risposta per vedere in quali categorie di risposta rientrano i partecipanti.

Questo approccio si rivela utilissimo se vuoi coltivare la relazione con i clienti: magari c’è qualcosa che puoi fare per venire incontro a chi è solo “D’accordo” anziché “Pienamente d’accordo”.

Il modo più semplice di presentare i risultati di un sondaggio in scala Likert è un semplice grafico a barre o a torta che rappresenti la distribuzione delle risposte.

Image Source:mbounthavong

You could also visualize your responses using a diverging stacked bar chart:

È anche possibile visualizzare le risposte con un grafico a barre in pila divergenti:

Domande in scala Likert

Uno dei principali vantaggi offerti dai questionari in scala Likert è possono essere utilizzati per raccogliere dati quantitativi su moltissimi temi.

Qui sotto trovi alcuni esempi di scale Likert per farti un’idea di come sia possibile usarli nelle ricerche di mercato e di che tipo di insight consentono di raccogliere.

Sondaggio sulla soddisfazione dei clienti

Come valuteresti la qualità del servizio ricevuto?

• Straordinaria
• Eccellente
• Ottima
• Buona
• Soddisfacente
• Scarsa
• Pessima

Sarebbe utile dare seguito a questo tipo di domanda in scala Likert con altre domande di tipo qualitativo per raccogliere feedback preziosi sul perché i partecipanti hanno espresso un certo punto di vista.

Sondaggio sull’employee engagement

Quanto trovi soddisfacente la tua posizione attuale?

• Estremamente soddisfacente
• Soddisfacente
• Piuttosto soddisfacente
• Né soddisfacente né insoddisfacente
• Piuttosto insoddisfacente
• Insoddisfacente
• Estremamente insoddisfacente

Sondaggio sul coinvolgimento in ambito formativo

Quanto trovi soddisfacente l’istruzione di tuo figlio/tua figlia?

• Completamente soddisfacente
• Soddisfacente
• Abbastanza soddisfacente
• Né soddisfacente né insoddisfacente
• Insoddisfacente
• Abbastanza insoddisfacente
• Completamente insoddisfacente

Sondaggio sul coinvolgimento in ambito marketing

Il punteggio di responsabilità sociale di un’impresa è più importante del prezzo:

• Completamente d’accordo
• Piuttosto d’accordo
• Né d’accordo né in disaccordo
• Piuttosto in disaccordo
• Completamente in disaccordo

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