As escalas de Likert são uma das escalas mais populares utilizadas em inquéritos em todos os sectores. As escalas de Lkert podem ser incrivelmente úteis. Podem recolher uma grande quantidade de informações sobre atitudes, comportamentos, pensamentos e muitas outras coisas. Os inquiridos escolhem entre um conjunto contínuo de opções de resposta.
No entanto, quando mal concebidos, podem dar origem a dados de fraca qualidade. Seguem-se algumas sugestões para tornar as escalas de Likert mais eficazes:
- As melhores escalas de Likert são as que têm respostas claramente identificadas e uma resposta numérica correspondente por opção. Quanto maior for a clareza, maior será a probabilidade de o inquirido compreender corretamente o que está a perguntar.
- Avaliar cuidadosamente se é necessária uma resposta de ponto médio. Há alturas em que um ponto médio coloca um equilíbrio nas opções de resposta. Nessas alturas, uma resposta “neutra” é um dado valioso. No entanto, noutras ocasiões, uma resposta “neutra” simplesmente não é necessária.
- Evite utilizar demasiadas respostas na escala. Isto complica ainda mais a questão para os inquiridos. Tente manter as opções de resposta em torno de cinco.
- Tente manter todas as perguntas do inquérito na mesma escala e com rótulos consistentes. Isto minimiza o tempo e o esforço que os inquiridos têm de utilizar para processar a pergunta. A coerência das escalas facilitará ao máximo a tarefa de quem responde às perguntas. Também ajudará a reduzir a fadiga durante a realização do inquérito. Quando todas as perguntas estão na mesma escala, a limpeza e análise dos dados torna-se muito mais fácil. A utilização da mesma escala em todos os anos do mesmo inquérito permite uma comparação mais fácil ao longo do tempo.
Precisa de ajuda para criar um questionário com perguntas Likert eficazes?
O Survey Suite da Ambivista
permite criar escalas Likert de forma rápida e fácil. Se não sabe por onde começar,
Ambivista
também o pode ajudar a criar perguntas que captem eficazmente o que está a tentar avaliar.