Escalas Likert: definición, ejemplos, análisis y prácticas recomendadas

Las preguntas de encuesta donde se presentan enunciados con los que el encuestado está de acuerdo o en desacuerdo cumplen una función dentro de las investigaciones de mercado. Sin embargo, cuando necesitas captar los distintos matices detrás de una respuesta, una pregunta con escala Likert es la mejor opción para obtener datos más detallados.

Una escala Likert es un formato de encuesta que mide las opiniones, actitudes o comportamientos a través de un rango de opciones de respuesta. Esto ofrece una forma estructurada de conocer la intensidad de un sentimiento, desde totalmente de acuerdo hasta totalmente en desacuerdo.Permite ver qué tan de acuerdo está una persona, qué tan satisfecha se siente o qué tan probable es que actúe, y distingue una satisfacción leve (“me da igual”) de un entusiasmo genuino (“me encanta”).

En esta guía, aprenderás los fundamentos de la escala Likert, cómo elegir la cantidad correcta de puntos y cómo redactar preguntas claras y bien etiquetadas que los encuestados puedan responder fácilmente.

Una escala Likert es un formato de encuesta que mide las opiniones, actitudes o comportamientos a través de un rango de opciones de respuesta. Esto ofrece una forma estructurada de conocer la intensidad de un sentimiento, desde totalmente de acuerdo hasta totalmente en desacuerdo.

Con las escalas Likert, los investigadores y profesionales pueden cuantificar y captar de manera eficaz los diferentes matices de las opiniones, la personalidad y las actitudes de las personas. Por ejemplo, alguien a quien le gusta el producto, pero no le fascina probablemente le otorgaría una valoración de “Me gusta un poco” en la escala Likert.

Aunque podemos simplificar la actitud de los clientes hacia un producto como “les gusta” o “no les gusta”, las escalas Likert aportan un nivel adicional de detalle, ya que permiten pasar de “me gusta” a “me gusta mucho”.

Redactar preguntas eficaces en escala Likert no es solo una buena práctica, es la base fundamental para obtener datos de encuestas que sean estadísticamente válidos y útiles para tomar decisiones.

Para que una escala funcione bien, necesita opciones de respuesta completas y equilibradas que reflejen todo el espectro de opiniones, desde “Totalmente en desacuerdo” hasta “Totalmente de acuerdo”.

Dominar estas técnicas precisas te permite obtener percepciones valiosas y confiables. Esto garantiza que tus datos dejen de ser simple retroalimentación pasiva para convertirse en información clave para tomar decisiones estratégicas con confianza.

El éxito de una escala Likert se basa en una formulación clara y precisa, y eso implica hacer preguntas en lugar de solo presentar enunciados.

Cuando utilizas una afirmación (por ejemplo, “El servicio fue excelente”), puedes caer en un un error crítico: el sesgo de consentimiento. Los encuestados tienden a estar más de acuerdo que en desacuerdo, lo que suele inflar las respuestas positivas y distorsionar los datos. Para combatir esta preferencia psicológica arraigada, formula preguntas directas. Por ejemplo, “¿Cuál es tu nivel de satisfacción con el servicio?”

Más allá del sesgo, las frases vagas o ambiguas generan datos inútiles. Para transformar opiniones generales en percepciones útiles y prácticas, define tus variables sin piedad. Por ejemplo, al evaluar el servicio de un restaurante, no te limites a preguntar sobre el “servicio”. En su lugar, divide la evaluación en partes más específicas:

Al explicar exactamente lo que deseas saber (y convertir nociones vagas en preguntas concretas), logras la precisión necesaria para realizar una medición confiable y tomar decisiones seguras.

Usar las opciones habituales “de acuerdo” o “en desacuerdo” en todas las preguntas puede reducir la precisión de los datos. El secreto para una escala Likert verdaderamente eficaz radica en garantizar que las etiquetas de respuesta coincidan perfectamente con el constructo (el concepto) que estás tratando de medir.

Cuando eliges las opciones de respuesta, defines el contexto semántico de toda la medición. Usar el vocabulario correcto es esencial para obtener la respuesta más precisa al medir otro tipo de conceptos:

Aunque las escalas de acuerdo y en desacuerdo son útiles para evaluar creencias, puede que no capturen el nivel de detalle que necesitas. Un encuestado que está totalmente de acuerdo con el uso diario de la aplicación no te ha dicho con qué frecuencia la usa. Ajustar el vocabulario de la escala al concepto principal que quieres medir es un paso simple, pero fundamental, para obtener datos confiables y sin ambigüedades.

Los constructos bipolares son aquellos en los que las opiniones pueden inclinarse a uno u otro lado de un punto medio (este último representa una auténtica ambivalencia o neutralidad). Por ejemplo:

¿Consideras que la presentación principal fue muy informativa o nada informativa? 

Los constructos unipolares son aquellos que permiten expresar estrictamente una cantidad, ya sea la expresión máxima de una postura o su ausencia. Por ejemplo:

¿Qué tan cómodo/a/e te sientes al expresar tus inquietudes y opiniones en el trabajo?

Estas preguntas aparecen en casi todos los tipos de encuestas, como las investigaciones sobre la satisfacción del cliente, los estudios sobre el compromiso de los empleados y los opiniones sobre la experiencia con un producto.

No dejes la calidad de tus datos al azar. Estas cinco prácticas recomendadas funcionan como una hoja de ruta hacia el éxito: garantizan que todos los encuestados interpreten las opciones de manera consistente y maximiza la confiabilidad y la utilidad de la retroalimentación, al transformar las opiniones en indicadores organizacionales medibles.

Los puntos de la escala son fundamentales, ya que determinan el nivel de detalle que puedes captar y el esfuerzo cognitivo para quienes responden.

Esta elección implica decidir entre números pares o impares y si hay que utilizar una escala bipolar o unipolar.

Antes de decidir, considera la complejidad del tema a tratar y el contexto de tu público para encontrar un equilibrio que permita obtener datos precisos y confiables sin sacrificar la calidad de la respuesta.

Las investigaciones sugieren que el diseño de la escala afecta la forma en que responden los encuestados. La elección “correcta” depende del concepto que quieras medir y de tu público.

Según las investigaciones, el uso de 5 a 7 puntos de respuesta generalmente logra el mejor equilibrio entre confiabilidad, usabilidad y claridad. Un estudio encontró que 7 puntos pueden ser adecuados en ciertos contextos, mientras que otras investigaciones hallaron pocas diferencias a partir de 5 puntos. El equilibrio está entre el nivel de detalle y la fatiga de quienes responden.

Consejo: Si los encuestados son nuevos en el tema o realizan muchas tareas en dispositivos móviles, utiliza 5 puntos etiquetados para obtener respuestas más claras y rápidas.

Para ver el potencial de las escalas Likert en acción, presentamos ocho preguntas de ejemplo eficaces que demuestran cómo evaluar diferentes dimensiones de percepción. Estos ejemplos incluyen indicadores esenciales como la satisfacción, el nivel de acuerdo, la importancia y la frecuencia en varios tipos de escalas.

Esta escala Likert de 4 puntos utiliza un formato bipolar para medir el nivel de acuerdo con una afirmación. Al excluir un punto medio, se obliga a los encuestados a inclinarse hacia el acuerdo o el desacuerdo, lo cual brinda una retroalimentación direccional más clara.

¿Qué tan satisfecho/a/e te sientes con la velocidad de entrega de productos?

Esta escala Likert de 7 puntos utiliza un formato bipolar para medir el grado de acuerdo con una afirmación y ofrece a los encuestados una amplia gama de opciones, desde “Totalmente en desacuerdo” hasta “Totalmente de acuerdo”. Una escala más amplia permite una alta precisión, ya que captura diferencias sutiles en los sentimientos.

¿Qué tan de acuerdo o en desacuerdo estás con que la empresa ayude a los empleados a desarrollarse profesionalmente?  

Esta escala Likert de cinco puntos mide la satisfacción del cliente en un formato unipolar, con opciones que suelen ir desde “Nada satisfecho/a/e” hasta “Extremadamente satisfecho/a/e”. La estructura se centra en expresar el grado en que un encuestado experimentó un atributo.

¿Qué tan satisfecho/a/e estás con la rapidez de nuestro servicio?

Esta escala Likert de 6 puntos mide la importancia utilizando una escala unipolar, que va de “Nada importante” hasta “Extremadamente importante”. La falta de un punto medio está diseñada para obligar a priorizar, de modo que los encuestados indiquen claramente qué tan crucial es un factor específico.

¿Qué importancia tiene para ti la rapidez del servicio?

Esta escala Likert de 5 puntos mide la probabilidad de una acción futura utilizando un formato unipolar, donde las opciones pueden variar desde “Nada probable” hasta “Extremadamente probable”. Esta estructura enfoca al encuestado en la probabilidad de que realice la acción prevista.

¿Qué tan probable es que asistas a una futura conferencia?

La escala Likert de 5 puntos mide la frecuencia de un comportamiento específico usando un formato unipolar, que generalmente va desde opciones como “Nunca” hasta “Siempre”. Esta estructura te permite cuantificar rápidamente con qué frecuencia ocurre una acción o evento particular entre tus encuestados.

¿Con qué frecuencia utilizas el panel de control de informes?

Esta escala Likert de 10 puntos mide la satisfacción utilizando un formato unipolar completamente etiquetado en los 10 puntos, que suelen ir desde “Nada satisfecho/a/e” hasta “Extremadamente satisfecho/a/e”. La amplia variedad de opciones ofrece un alto nivel de detalle, lo cual permite a los encuestados hacer distinciones finas en su grado de satisfacción.

En una escala del 1 al 10, ¿qué tan satisfecho/a/e estás con la rapidez de entrega? (donde 1 es menos satisfecho/a/e y 10 es más satisfecho/a/e)

Esta escala numérica de 11 puntos es el indicador estándar para calcular el Net Promoter Score , y pide a los clientes que califiquen qué tan probable es que recomienden una empresa de 0 (“Nada probable”) a 10 (“Muy probable”).

¿Qué tan probable es que recomiendes esta empresa a tus amigos, compañeros de trabajo o familiares?

Una vez que recopiles las respuestas, puedes calcular tu Net Promoter Score con nuestra calculadora de NPS gratuita para ver tu puntuación al instante y compararla con los puntos de referencia de la industria.

Ya creaste tu encuesta con escala Likert. ¡Eso ya es un gran logro! Sin embargo, la siguiente etapa, y posiblemente más crítica, implica el análisis riguroso de los datos que obtuviste.

Este proceso es esencial para cuantificar el desempeño con precisión y obtener indicadores significativos dentro del área objetivo de la encuesta.

Las preguntas individuales de la escala Likert deben tratarse como datos ordinales, priorizando el orden secuencial de las respuestas en lugar de asumir que cada opción está a la misma distancia.

Para comenzar con el análisis, determina la distribución y calcula las cantidades y porcentajes para cada categoría de respuesta.

Visualiza estos datos en una gráfica de barras y asegúrate de de que las categorías estén estrictamente ordenadas de las respuestas negativas a las positivas para permitir a los lectores discernir inmediatamente la forma de la distribución.

Para transformar datos sin procesar en percepciones prácticas, sigue esta secuencia de tres pasos:

Para cuantificar la dispersión de las respuestas, incluye el Rango Intercuartil (RIC). Esto ofrece una medida sólida de variabilidad que demuestra cuán dispersas están las respuestas y excluye los valores atípicos.

A diferencia de la desviación estándar, que supone una distribución normal, el RIC se adapta mejor a los “niveles” de una escala Likert.

Una vez que tengas el resumen de alto nivel, profundiza filtrando y comparando las respuestas entre grupos específicos. Esto te permite identificar si el sentimiento cambia según variables secundarias, como:

Al comparar tus “grupos” de Likert mediante tablas cruzadas con estas variables, puedes pasar de solo describir qué sucedió a comprender quiénes están impulsando esos resultados.

Para lograr comunicaciones y resúmenes ejecutivos más claros, combina las categorías Likert originales en grupos más amplios y manejables. En las investigaciones de mercado, esto se denomina comúnmente como la “suma de la opción más alta”:

Un método común y muy eficaz es crear tres macrocategorías: positiva, neutral y negativa. Esto se logra agrupando las 2 opciones más altas y las 2 opciones más bajas, dejando la opción del medio como un marcador neutral independiente.

Este proceso simplifica los informes, resalta la dirección general del sentimiento y es particularmente útil para el seguimiento de tendencias a lo largo del tiempo.

Elegir el tipo de gráfica adecuado para la encuesta permite a las partes interesadas comprender rápidamente tanto el “panorama general” como los detalles subyacentes. Las gráficas más comunes incluyen:

Incluso las escalas Likert bien diseñadas podrían verse afectadas por errores sistemáticos que comprometen la calidad de los datos. Identificar y corregir estos problemas es crucial para garantizar que los resultados de tu encuesta reflejen con precisión la realidad. A continuación te presentamos cinco errores comunes y sus correspondientes soluciones eficaces.

El punto medio (por ejemplo, “Ni de acuerdo ni en desacuerdo”) puede predominar en las respuestas si la pregunta no es relevante o si los encuestados simplemente evitan una respuesta definitiva. El uso frecuente del punto medio puede impedir que se revele el sentimiento verdadero.

Solución rápida:

Las etiquetas vagas o poco diferenciadas, como “Bueno” frente “Excelente”, dificultan que los encuestados elijan la categoría más adecuada e introducen errores de medición.

Solución rápida:

Utiliza pasos concretos y completamente etiquetados con distinciones semánticas claras (por ejemplo, “Ligeramente satisfecho/a/e”, “Moderadamente satisfecho/a/e”, “Muy satisfecho/a/e”, “Extremadamente satisfecho/a/e”). Las investigaciones demuestran de forma consistente que el etiquetado completo mejora las propiedades de medición de la escala.

Una pregunta compuesta intenta medir dos conceptos distintos dentro de una sola pregunta (por ejemplo, “El precio fue justo y la calidad fue alta”). Un encuestado que está de acuerdo con un concepto pero que está en desacuerdo con el otro no puede responder con precisión.

Solución rápida:

Divide la pregunta en dos elementos distintos y separados: uno que aborde el primer concepto (precio) y otro que aborde el segundo (calidad).

La inconsistencia en el orden de las respuestas, donde la escala cambia repentinamente de “bajo → alto” a “alto → bajo” (p. ej., “Muy en desacuerdo” a la izquierda y luego “Muy de acuerdo” a la izquierda más adelante), es confusa y una fuente importante de errores de medición.

Solución rápida:

Mantén una polaridad constante durante toda la encuesta (por ejemplo, coloca siempre el extremo negativo a la izquierda). Si un cambio es absolutamente necesario (por ejemplo, para ciertos elementos con codificación inversa), agrega una breve nota instructiva para advertir al encuestado sobre el cambio.

Este sesgo ocurre cuando los encuestados sobrevaloran deliberadamente actitudes que creen que son socialmente favorables o esperadas, particularmente cuando se trata de temas delicados.

Solución rápida:

Las escalas Likert convierten opiniones ambiguas en señales claras cuando se eligen la polaridad y la cantidad de puntos adecuadas, se formulan preguntas precisas y se analiza la distribución completa de respuestas, no solo el promedio. Son una de las herramientas más versátiles para la investigación y la recopilación de comentarios. Ya sea que estés diseñando una escala Likert de satisfacción de 5 puntos o una escala Likert de confianza de 10 puntos, comprender cómo formular preguntas, analizar datos e interpretar resultados garantiza que tus percepciones sean confiables y que se puedan traducir en acciones concretas.

Con SurveyMonkey, puedes comenzar con una serie de respuestas redactadas por expertos, evitar errores comunes y tomar decisiones seguras más rápido. Las respuestas con IA te ayudan a crear preguntas Likert profesionales en segundos, para que puedas concentrarte en las percepciones, en lugar de la configuración. Explora nuestros recursos, incluidas las guías sobre cómo crear encuestas de CSAT, NPS y plantillas de compromiso de los empleados, o suscríbete gratis para lanzar tu próxima encuesta.

NPS, Net Promoter y Net Promoter Score son marcas comerciales registradas de Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company y Fred Reichheld.