Cos'è una scala Likert?

Le scale Likert permettono ai ricercatori di raccogliere opinioni e atteggiamenti in modo strutturato, dando ai rispondenti l'opportunità di esprimere la propria posizione di accordo, disaccordo o neutra su determinate affermazioni, o rispondendo a domande.

Queste scale, che prendono il nome da Rensis Likert, sono ampiamente utilizzate in discipline quali la psicologia, la sociologia e le ricerche di mercato per quantificare in modo efficace i dati qualitativi.

In questo articolo analizzeremo le caratteristiche di una domanda Likert fornendo alcuni esempi, spiegheremo quando è opportuno usare una scala Likert e come impiegarla nelle indagini.

Per comprendere la scala di valutazione Likert, è innanzitutto necessario parlare delle scale di valutazione.

Una scala di valutazione è costituita da un insieme di opzioni di risposta, numeriche o verbali, che comprendono una gamma di opinioni su un argomento. Fa sempre parte di una domanda a risposta chiusa, ovvero una domanda che offre a chi è intervistato una serie di opzioni di risposta preconfigurate.

Una scala Likert è una scala di valutazione utilizzata per misurare le opinioni, gli atteggiamenti, le motivazioni e altro dei partecipanti a un sondaggio. Offre una serie di opzioni di risposta che vanno da un estremo a un altro, includendo a volte anche un'opzione neutra o moderata. Le più diffuse sono le scale contenenti da 4 a 7 punti.

In cosa consiste, dunque, una domanda a scala Likert? Invece di richiedere una risposta sì/no, come per esempio “Le piace il nostro prodotto?”, le domande a scala Likert richiedono ai rispondenti di esprimere una valutazione che va da “Non mi piace affatto” a “Mi piace molto”. 

Con le scale Likert, i ricercatori e i professionisti riescono a quantificare e catturare al meglio la complessità delle opinioni, della psicologia e degli atteggiamenti delle persone. Per esempio, chi “apprezza il prodotto ma non ne va matto” probabilmente indicherà come valutazione “mi piace abbastanza”.

Le scale Likert (dal nome del loro ideatore, il sociologo americano Rensis Likert) sono abbastanza popolari perché offrono uno dei modi più affidabili per misurare le opinioni, le percezioni e i comportamenti.

Le scale Likert sono semplici da elaborare e possono essere utilizzate per svariati argomenti e per le indagini quantitative.

Rispetto alle domande binarie, che prospettano due sole opzioni di risposta, le domande di tipo Likert forniscono un feedback più granulare, permettendo di capire se la qualità del prodotto è “appena sufficiente” o invece “eccellente”. 

Questo metodo ti permetterà di scoprire le diverse sfumature di un'opinione, potenzialmente facendo la differenza nell'interpretare il feedback ricevuto. Può anche aiutarti a individuare le aree in cui migliorare l'esperienza dei clienti o dei dipendenti.

L'utilizzo delle scale Likert nelle indagini longitudinali o ricorrenti può essere utile anche per monitorare i cambiamenti stagionali che si verificano nei comportamenti della clientela. Per esempio, si può inviare un questionario trimestrale per valutare la fedeltà dei clienti al brand. Con i dati raccolti è possibile osservare come cambia la fedeltà dei clienti su base trimestrale e annuale; questo servirà a comprendere lo stato di salute del marchio presente e passato e, cosa più importante, a prevederne il possibile andamento.

Le indagini con domande a scala Likert possono essere formulate in diversi modi, qui vedremo alcuni tipi di domande più comunemente usati.

Probabilità: la probabilità con cui un rispondente agirà in un determinato modo, per esempio sottoscrivendo un abbonamento o acquistando un prodotto. Queste domande sono utili se si vuole determinare la probabilità con cui le persone faranno qualcosa invece di stabilire semplicemente il loro livello di gradimento dell'idea di qualcosa. 

Soddisfazione: il livello di soddisfazione dei clienti per qualcosa che l'azienda offre o fa. Le domande che chiedono di esprimere il gradimento per qualcosa sono sempre un ottimo strumento. 

Importanza: per valutare quanto le persone siano convinte di un determinato servizio, un prodotto o un'esperienza, si può porre una domanda a scala Likert che ne misura l'importanza per i clienti. 

Le scale Likert sono scale di valutazione molto flessibili, i cui punti possono essere adattati in base al progetto dell'indagine. Le più diffuse sono le scale a 4, 5, 7 e 10 punti.

La scala Likert a 4 punti di solito non presenta l'opzione di risposta intermedia o neutra, e questo per far sì che i rispondenti esprimano una predisposizione in un senso o nell'altro. Di seguito è riportato un esempio di scala Likert a 4 punti:

Quanto ritiene soddisfacente o insoddisfacente il tempo di consegna dei prodotti?

La scala Likert a 5 punti presenta cinque opzioni di risposta, compresa quella intermedia o neutra, per valutare le opinioni dei rispondenti. Ecco un esempio di una tipica scala Likert a 5 punti: 

Ritiene facile o difficile la procedura di registrazione alla nostra app mobile?

La scala Likert a 6 punti è simile a quella a 4 punti, ma offre più opzioni ai rispondenti. L'esempio che segue presenta una scala Likert a 6 punti: 

Quanto è importante o irrilevante per lei l'utilizzo dei social media?

La scala Likert a 7 punti offre più opzioni di risposta e permette di ottenere un set di dati con più sfumature. Ecco un esempio di scala Likert a 7 punti: 

In che misura è d'accordo o in disaccordo con l'affermazione secondo cui l'azienda favorisce la crescita professionale dei propri dipendenti?  

La scala Likert a 10 punti presenta ai rispondenti dieci opzioni tra cui scegliere, consentendo di ottenere dati più precisi e granulari. Di seguito è riportato un esempio di scala a 10 punti:

Quanto è importante o irrilevante per lei parlare regolarmente della sua crescita professionale con il suo manager?

Il Net Promoter® Score (NPS) è una famosa domanda a scala Likert comunemente utilizzata per misurare la soddisfazione dei clienti e la fedeltà al marchio. Si basa su una scala a 11 punti, da 0 a 10. La domanda NPS si differenzia dalle altre scale perché utilizza una scala numerica invece di descrittori verbali.

Le scale Likert vengono spesso utilizzate per misurare la frequenza nelle indagini quantitative. Servono infatti a raccogliere dati auto-riferiti relativi a un determinato comportamento, come l'utilizzo o l'acquisto di un prodotto, il coinvolgimento in attività di team-building eccetera. Ecco un esempio di scala Likert per la frequenza:

In generale, con quale frequenza acquista nel nostro negozio?

Sì, la scala Likert è ordinale. Gli intervalli tra i valori che i rispondenti possono scegliere non sono veramente uguali, pertanto non possono essere considerati come intervalli quantitativi.

Le scale Likert catturano gli atteggiamenti e le opinioni in modo più preciso rispetto alle domande binarie. Per esempio, i clienti ai quali “piace il prodotto ma non ne vanno matti” possono rispondere solo “sì” o “no” alla domanda binaria “Le piace il nostro prodotto?”, e questo rende quasi impossibile capire il livello di gradimento del prodotto.

Le domande a scala Likert, in confronto, migliorano la qualità dei dati perché permettono di ricevere dai partecipanti al sondaggio risposte più accurate e con maggiori sfumature.

È importante fare in modo che ogni serie di domande nell'indagine sia focalizzata sullo stesso argomento. Alla fine, questo ti aiuterà a ottenere risultati più accurati. Quando infatti arriverà il momento di fornire un resoconto sui dati, vorrai analizzare un punteggio che riassume i risultati ottenuti con alcune domande.

Ad esempio, potresti porre questa domanda iniziale:

E poi approfondire chiedendo:

Questa invece è una domanda che dovresti inserire in un'altra sezione dell'indagine:

Raggruppando le domande su un particolare argomento (la “Qualità del cibo”, in questo caso) e sommando i valori delle relative risposte, si potrà misurare in modo più affidabile l'atteggiamento o comportamento dei rispondenti nei confronti dello specifico prodotto, servizio o evento.

Per i partecipanti alle indagini, le domande a scala Likert sono più facili da comprendere e da rispondere rispetto alle domande a risposta aperta, alle domande di classificazione o a quelle che chiedono di “selezionare tutte le risposte pertinenti”. Rispondere al sondaggio sarà meno stancante e meno irritante per i partecipanti, che così sperimenteranno un'esperienza positiva e saranno ben disposti a esprimere di nuovo le loro opinioni in indagini future.

Le scale Likert ti diranno cosa pensano i clienti, i dipendenti o il mercato di riferimento del tuo prodotto o servizio o della tua azienda, senza però spiegarti il motivo per cui lo pensano. Per esempio, con una scala Likert potresti scoprire che i clienti non sono soddisfatti della tua app mobile, ma la scala non ti offre alcuno spunto per capire come modificare l'app per migliorare la soddisfazione dei clienti.

Progettando in modo attento l'indagine si può ovviare al problema del “perché.” Per esempio, dopo avere chiesto ai partecipanti di valutare la loro soddisfazione su una scala Likert, prosegui con una domanda a scelta multipla o una a risposta aperta per approfondire la questione e scoprire il motivo alla base della valutazione espressa. Abbinando alle scale Likert delle domande di approfondimento riuscirai a ottenere un quadro completo di informazioni sui clienti.

L'interpretazione dei punti della scala Likert può variare da rispondente a rispondente. Le persone, inoltre, applicano metri diversi nel valutare il grado di intensità delle proprie opinioni e dei propri atteggiamenti. La risposta “pienamente d'accordo” di una persona potrebbe corrispondere alla risposta “abbastanza d'accordo” di un'altra.

Per arginare il possibile problema della soggettività, i ricercatori e i professionisti devono assicurarsi di scegliere scale Likert con il giusto numero di punti. Un maggior numero di punti può significare maggiori sfumature all'interno dei dati e delle informazioni raccolti, ma un numero eccessivo di punti può anche aumentare le potenziali ambiguità tra le opzioni di risposta.

Per alcuni argomenti, i rispondenti potrebbero scegliere intenzionalmente la risposta neutra offerta dalla scala Likert per evitare di essere percepiti come persone con opinioni estreme. Supponiamo, per esempio, che un cliente debba valutare diversi aspetti del prodotto o servizio o dell'azienda su una scala Likert da 1 a 10. In tal caso la maggior parte delle risposte sarà al centro della scala (4-7), e solo poche domande riceveranno valutazioni alte (8-10) o basse (1-3).

Può essere utile assicurarsi che i rispondenti sappiano che il questionario è anonimo. Fondamentale è anche sapere quando introdurre un'opzione neutra o intermedia, che dipende dalla domanda specifica che viene posta.

Per esempio, questa struttura ammette la possibilità che le persone abbiano davvero un'opinione neutra sull'esperienza:

Direbbe che l'esperienza ha avuto un impatto positivo o negativo?

Il Net Promoter® Score è una metrica di valutazione della fedeltà molto apprezzata, impiegata dalle aziende per raccogliere il feedback dei clienti. Le indagini NPS sono facili da creare, perché chiedono ai rispondenti di valutare su una scala da 0 a 10 la domanda “Con quale probabilità consiglierebbe la nostra azienda ad amici o colleghi?”.

Le risposte fornite dai clienti sono classificate come segue:

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Il punteggio di soddisfazione dei clienti (CSAT, Customer SATisfaction) misura il gradimento da parte della clientela di prodotti, servizi o dell'azienda stessa. Generalmente le indagini CSAT chiedono ai clienti di valutare il loro livello di soddisfazione su una scala Likert. Di seguito è riportato un esempio di scala Likert impiegata per misurare la soddisfazione dei clienti:

Quanto ritiene soddisfacente o insoddisfacente la velocità della procedura di checkout sul nostro sito web?

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Simile all'NPS, il Net Promoter® Score per i dipendenti (eNPS, employee NPS) misura lo stato d'animo dei dipendenti e la loro fedeltà nei confronti del datore di lavoro. Ai dipendenti viene posta un'unica domanda: “Su una scala da 0 a 10, con quale probabilità consiglierebbe di lavorare in questa azienda ai suoi amici o colleghi?".

Le risposte dei dipendenti possono essere classificate in modo analogo:

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Un'indagine sul coinvolgimento dei dipendenti misura il grado di coinvolgimento dei dipendenti nei confronti della mission e degli obiettivi dell'azienda. Le informazioni derivate dall'indagine possono dare un'indicazione sullo stato di salute dell'attività. Utilizzando le indagini a scala Likert, è possibile tenersi sempre aggiornati su ciò che pensano i dipendenti riguardo al luogo di lavoro in generale o nello specifico, a proposito di aspetti particolari come la formazione del personale, la crescita professionale, nuove politiche aziendali eccetera.

Quanto ritiene soddisfacenti o insoddisfacenti le opportunità di formazione offerte dall'azienda?

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Al termine di un evento, si può usare una scala Likert per raccogliere il feedback dei partecipanti e valutare il successo dell'evento stesso. A prescindere che l'evento sia stato online o in presenza, è possibile utilizzare un'indagine di feedback sull'evento per capire come è stata in generale l'esperienza dei partecipanti e cogliere le loro opinioni su diversi aspetti dell'evento. Per esempio:

In che misura l'evento è stato utile o inutile nel metterla in contatto con persone con interessi simili ai suoi?

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Scoprire quanto è facile e scorrevole per i clienti esistenti e potenziali utilizzare il tuo sito web è un'ottima ragione per creare un'indagine. È importante, infatti, sapere che l'azienda e i prodotti vengono presentati nel miglior modo possibile e che l'esperienza offerta agli utenti è davvero eccellente. Per raccogliere il feedback relativo al sito web dai visitatori del sito, si può utilizzare una domanda a scala Likert tipo quella seguente: 

Secondo lei, quanto è probabile o improbabile che torni sul nostro sito web a cercare informazioni? 

È sempre utile conoscere più informazioni sui clienti e sulle loro abitudini. E per i team di marketing e i team dei prodotti è fondamentale, per poter adattare in modo mirato pubblicità e nuovi articoli in base ai desideri della clientela. Le domande a scala Likert possono contribuire a comprendere più a fondo le opinioni e le preferenze dei clienti. Ecco un esempio: 

Quanto considera importante o irrilevante l'aspetto di una confezione? 

Come accennato in precedenza, le scale Likert sono flessibili; non bisogna necessariamente applicare uno schema fisso, ma si può stabilire il numero di punti della scala da utilizzare per la propria indagine. 

Quando è il momento di decidere, occorre tenere in considerazione numerosi fattori. Le scale Likert con pochi punti sono più facili da leggere ed elaborare per i rispondenti, ma non forniscono molti dettagli e sfumature. 

Le scale Likert con più punti restituiscono dati più particolareggiati, ma richiedono un po' più di tempo ai rispondenti, che potrebbero stancarsi presto. Inoltre, peggiorano l'interpretazione soggettiva dei punti della scala.

Oltre a ciò, occorre decidere se utilizzare una scala con un numero di opzioni pari o dispari. Se ai fini del progetto è importante che i rispondenti esprimano una predisposizione in un senso o nell'altro, allora è il caso di eliminare la risposta neutra e usare una scala Likert con numero di punti pari.

Infine, bisogna tenere conto delle priorità della ricerca e in base a queste soppesare i vari fattori.

Per essere davvero efficaci, le domande di tipo Likert devono essere formulate in maniera precisa. 

Per esempio, quando si chiede di valutare il grado di soddisfazione per il servizio di un ristorante, è fondamentale specificare a quale figura del servizio ci si riferisce: gli addetti al guardaroba, il personale di sala o il titolare. È bene anche indicare con chiarezza gli aspetti del servizio che si vogliono valutare, quali velocità, cortesia o qualità di cibi e bevande.

Più si è specifici, migliori saranno i dati ottenuti dalle scale Likert.

Quando elabori una scala Likert, è bene assicurarti che i rispondenti comprendano chiaramente la tua intenzione. Prediligi termini descrittivi nelle opzioni di risposta, così eviterai confusione sulle relative classificazioni. 

Questo approccio aiuta i rispondenti a interpretare la scala più agevolmente.

I costrutti bipolari sono quelli in cui l'atteggiamento può essere espresso con un'opzione positiva o una negativa, che si trovano da un lato o dall'altro rispetto a un punto intermedio che è di per sé ambivalente o neutro. I costrutti unipolari sono quelli che prevedono esclusivamente una misura e non hanno un punto intermedio neutro: l'atteggiamento è espresso con una misura che va da un massimo positivo fino a zero. 

Supponiamo, per esempio, che ti venga chiesto di valutare il livello di utilità di questo articolo. La valutazione può essere compresa tra “l'articolo più utile che abbia mai letto” e “un articolo per nulla utile”. Da qui si può tranquillamente ipotizzare che esista una valutazione intermedia, tipo “abbastanza” utile. Questo è un esempio di costrutto unipolare.

Le affermazioni presentano il rischio legato al fatto che la maggior parte delle persone è più incline a esprimere accordo invece che disaccordo. I rispondenti tendono a scegliere più di frequente opzioni di risposta positive (questo fenomeno è conosciuto con il nome di distorsione della risposta per acquiescenza o accordo). Pertanto, porre una domanda risulta più efficace di presentare un'affermazione.

Una volta creato un questionario con scale Likert, la maggior parte del lavoro è fatta. Rimangono però da analizzare i dati ricevuti dalle risposte, per valutare la propria performance nell'area oggetto dell'indagine. 

Poiché le scale Likert sono scale ordinali, per sintetizzarne l'analisi è meglio utilizzare una mediana o una moda; le medie non sempre sono utili. 

Per analizzare i dati di una scala Likert, occorre prendere in considerazione la distribuzione delle risposte tra i punti della scala o le categorie. Si procede sintetizzando le percentuali di ciascuna categoria di risposta e quindi si visualizzano i risultati con l'aiuto di un grafico a barre. 

A seconda dello scopo del progetto, si possono anche unire i punti della scala Likert in categorie più semplici. Supponiamo, per esempio, di avere raccolto i dati relativi alla soddisfazione dei clienti su una scala Likert a 5 punti che va da “per nulla soddisfacente” a “estremamente soddisfacente”. In questo caso può essere utile rilevare il numero totale di rispondenti che hanno risposto con l'opzione “abbastanza soddisfacente” o “estremamente soddisfacente”. Il risultato ottenuto indicherà al team il numero o la percentuale totale di persone con un'opinione positiva. Anche la gestione dei dati NPS è un esempio di categorizzazione dei punti di una scala.

Quando si analizzano i dati di un'indagine a scala Likert, è bene ricordarsi che, nonostante sia un modo molto accurato per raccogliere i dati, è comunque sensibile al bias di desiderabilità sociale. Questo bias spinge molte persone a dare risposte che ritengono socialmente accettabili, invece di rispondere con onestà, soprattutto quando si tratta di domande difficili. Potrebbero scegliere l'opzione neutra o che indica indecisione invece di esprimere la loro reale preferenza.

A questo punto avrai imparato già molto sull'uso delle scale Likert. Qui di seguito ti offriamo sei suggerimenti per un utilizzo da professionista:

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Net Promoter, Net Promoter Score e NPS sono marchi commerciali di Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company, Inc. e Fred Reichheld.