¿Está buscando formas de analizar los datos de la escala de Likert pero no sabe cómo? Una escala de Likert es una herramienta de encuesta que mide las actitudes o sentimientos de las personas hacia un tema. Los encuestados eligen entre una gama de opciones como "totalmente de acuerdo" a "totalmente en desacuerdo", generalmente con un punto medio neutral como "ni de acuerdo ni en desacuerdo". Esto permite a los investigadores cuantificar los datos subjetivos y sacar conclusiones significativas. Inventada por el psicólogo Rensis Likert, la escala suele tener cinco o siete puntos.
El análisis de los datos de la escala de Likert implica la interpretación de las respuestas para obtener información valiosa. En este completo artículo, profundizaremos en el proceso paso a paso de "cómo analizar los datos de la escala de Likert" y sacaremos conclusiones significativas.
Comprender la escala de Likert
Antes de sumergirnos en el análisis, echemos un vistazo más de cerca a la escala de Likert y sus características:
- La escala de Likert presenta una serie de declaraciones o preguntas a los encuestados, quienes luego indican su nivel de acuerdo o desacuerdo en una escala numérica.
- Las opciones de respuesta de la escala de Likert comúnmente utilizadas incluyen "Muy en desacuerdo", "En desacuerdo", "Neutral", "De acuerdo" y "Muy de acuerdo".
- Las respuestas generalmente se codifican numéricamente, con valores más altos que representan un mayor acuerdo o actitudes positivas.
La escala de Likert es popular debido a su simplicidad, facilidad de administración y capacidad para captar opiniones matizadas. Los investigadores pueden obtener información sobre la distribución de las respuestas, así como la tendencia central y la variabilidad de los datos, para comprender las actitudes de los participantes hacia un tema específico.
Puede encontrar más detalles sobre la escala de Likert en el siguiente Wikipedia página.
Pasos para analizar datos de escala de Likert
1. Recopilación y preparación de datos
- Diseña la Encuesta: Crear una encuesta bien estructurada es crucial para obtener datos confiables. Elabore preguntas de escala Likert claras y concisas alineadas con sus objetivos de investigación. Considere la redacción de las declaraciones para evitar sesgos y ambigüedades.
- Entrada y limpieza de datos: Una vez completada la encuesta, ingrese las respuestas en una hoja de cálculo de datos o software estadístico. Asegúrese de que los datos estén limpios, comprobando si hay entradas incorrectas o faltantes que puedan afectar el análisis.
2. Calcular estadísticas descriptivas
- Distribución de frecuencias: Para comprender la distribución de las respuestas, calcule la frecuencia de cada opción de la escala de Likert para cada pregunta. Organice los datos en una tabla o gráfico para visualizar la distribución de manera efectiva.
- Calcular la media y la desviación estándar: La media (promedio) y la desviación estándar brindan información esencial sobre la tendencia central y la dispersión de las respuestas para cada pregunta. La media representa la respuesta típica, mientras que la desviación estándar mide la dispersión de las respuestas alrededor de la media. Una desviación estándar alta indica una mayor variabilidad en las opiniones.
Por ejemplo, considere una pregunta de encuesta en una escala de Likert de 5 puntos sobre el nivel de satisfacción con un producto, con las respuestas codificadas de la siguiente manera: 1: Muy insatisfecho, 2: Insatisfecho, 3: Neutral, 4: Satisfecho y 5: Muy satisfecho. . Después de recopilar los datos, calcule la frecuencia de cada opción de respuesta y el nivel medio de satisfacción para comprender el sentimiento general hacia el producto.
3. Evaluar la normalidad de los datos
- Prueba de normalidad: Para aplicar las técnicas estadísticas adecuadas, comprobar si los datos siguen una distribución normal. Las pruebas de normalidad, como la prueba de Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov, evalúan si los datos se desvían significativamente de una distribución normal.
- Interpretación: si los datos se distribuyen normalmente (p > 0.05), se pueden utilizar pruebas estadísticas paramétricas como pruebas t y ANOVA. Si los datos no se distribuyen normalmente (p < 0.05), las pruebas no paramétricas como la prueba U de Mann-Whitney o la prueba de Kruskal-Wallis son más adecuadas.
Por ejemplo, si analizamos las respuestas de la escala de Likert para dos grupos diferentes utilizando una prueba de normalidad y encontramos que los datos no se distribuyen normalmente, podemos optar por utilizar la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney para comparar las actitudes de los grupos.
4. Comparaciones y análisis de grupos
- Comparando grupos: si su encuesta incluye múltiples grupos o variables, compare sus respuestas para identificar diferencias o patrones significativos. Para datos normalmente distribuidos, utilice técnicas como pruebas t o análisis de varianza (ANOVA). Mientras que los datos que no se distribuyen normalmente se pueden analizar mediante pruebas no paramétricas como la prueba U de Mann-Whitney o la prueba de Kruskal-Wallis.
Por ejemplo, considere una encuesta que evalúe la efectividad de dos métodos de enseñanza diferentes, con respuestas recopiladas en una escala de Likert de 7 puntos. Utilice ANOVA para determinar si existen diferencias significativas en la eficacia percibida entre los dos métodos de enseñanza.
- Análisis de correlación: Explore las relaciones entre las preguntas o variables de la escala de Likert utilizando coeficientes de correlación. Hay dos tipos más comunes de coeficientes de correlación, el coeficiente de correlación de Pearson y el coeficiente de correlación de Spearman. El coeficiente de correlación de Pearson es adecuado para datos con distribución normal, mientras que el coeficiente de correlación de Spearman es adecuado para datos con distribución no normal.
Por ejemplo, es posible que desee evaluar si existe una correlación entre la satisfacción laboral y el desempeño laboral utilizando las respuestas de escala de Likert de los empleados. Calcule el coeficiente de correlación para determinar la fuerza y dirección de la relación.
5. Interpretación y Visualización
- Visualización de datos: Presente sus hallazgos utilizando cuadros y gráficos, como gráficos de barras o gráficos de barras apiladas, para representar visualmente la distribución de respuestas para cada opción de escala de Likert. Las visualizaciones ayudan a comprender mejor la distribución de las actitudes y facilitan la interpretación de los datos. Leer Cómo presentar datos de escala de Likert para obtener más detalles sobre la presentación de datos de escala de Likert
- Interpretación: Interprete cuidadosamente los resultados y saque conclusiones significativas basadas en el análisis de datos. Preste atención a los patrones, las tendencias y las diferencias significativas entre los grupos. Discuta las implicaciones de los hallazgos y cómo se relacionan con los objetivos de su investigación.
Cómo analizar datos de escala de Likert: ejemplo práctico
Consideremos un ejemplo práctico para ilustrar el proceso de análisis de datos de escala Likert. Imagine realizar una encuesta sobre la satisfacción de los empleados con las instalaciones del lugar de trabajo. Está utilizando una escala Likert de 5 puntos (1: Muy insatisfecho, 2: Insatisfecho, 3: Neutral, 4: Satisfecho, 5: Muy satisfecho). Después de recopilar los datos y calcular el nivel medio de satisfacción y la desviación estándar, encuentra que la media es 4.2, lo que indica un sentimiento generalmente positivo entre los empleados. Sin embargo, la alta desviación estándar de 0.9 sugiere que las opiniones varían significativamente. Eso significa que algunos empleados están extremadamente satisfechos, mientras que otros no tanto.
A continuación, decide comparar los niveles de satisfacción entre dos departamentos diferentes: el departamento de recursos humanos y el departamento de marketing. Usando una prueba estadística apropiada, como la prueba t para datos normalmente distribuidos o la prueba U de Mann-Whitney para datos no distribuidos normalmente, encuentra que hay una diferencia significativa en los niveles de satisfacción entre los dos departamentos. Los empleados del departamento de marketing reportan niveles de satisfacción más altos en comparación con el departamento de recursos humanos.
Finalmente, desea explorar si existe una correlación entre la satisfacción laboral y las tasas de retención de empleados. Usando el coeficiente de correlación apropiado basado en la normalidad de los datos, descubre una fuerte correlación positiva entre la satisfacción laboral y las tasas de retención. Esto sugiere que, si la satisfacción laboral es alta, la tasa de retención de empleados también será alta dentro de la organización.
Conclusión
En conclusión, el análisis de los datos de la escala de Likert implica varios pasos críticos para obtener información significativa de las actitudes y opiniones de los encuestados. Al comprender la escala Likert, los investigadores pueden desbloquear información valiosa para informar la toma de decisiones y futuras investigaciones. El análisis preciso de los datos de la escala de Likert es esencial en varios campos, desde las ciencias sociales hasta la investigación de mercado. Esto ayuda a los investigadores a comprender el comportamiento humano, las preferencias y las percepciones de manera cuantitativa. Con una comprensión profunda del análisis de datos de la escala de Likert, los investigadores pueden sacar conclusiones confiables.
