Errores comunes al diseñar una escala Likert y cómo evitarlos

Errores en escala Likert. Crear una escala Likert efectiva puede ser un desafío, y hay varios errores comunes que se deben evitar para garantizar la precisión y utilidad de los datos obtenidos. A continuación, se detallan algunos de los errores más frecuentes al diseñar una escala Likert y cómo evitarlos.

#1. Ítems ambiguos o confusos

Error: Usar lenguaje vago o términos que pueden interpretarse de manera diferente por los encuestados.

Ejemplo con error: «El producto es bueno.»

Solución: Redactar ítems de manera clara y específica, evitando jerga o palabras ambiguas.

Ejemplo correcto: «El producto cumple con mis expectativas en términos de calidad.»

#2. Ítems dobles

Error: Incluir más de una idea en un solo ítem, lo que dificulta que los encuestados den una respuesta precisa.

Ejemplo con error: «El producto es fácil de usar y eficiente.»

Solución: Dividir las preguntas en dos ítems separados.

Ejemplos correctos: «El producto es fácil de usar.» / «El producto es eficiente.»

#3. Sesgo de redaccción

Error: Redactar ítems de manera que induzcan una respuesta específica, sesgando así los resultados.

Ejemplo con error: «El excelente servicio al cliente me satisface.»

Solución: Redactar ítems de forma neutral, evitando sugerir la respuesta deseada.

Ejemplo correcto: «Estoy satisfecho con el servicio al cliente.»

#4. Número inadecuado de opciones de respuesta

Error: Usar demasiadas o muy pocas opciones de respuesta, lo que puede limitar la variabilidad de las respuestas o complicar la interpretación.

Ejemplo con error: Escala de 2 puntos (De acuerdo/En desacuerdo). Muy pocas opciones.

Solución: Utilizar una cantidad adecuada de puntos en la escala, generalmente entre 5 y 7 puntos.

Ejemplo correcto: Escala de 5 puntos (Totalmente en desacuerdo, En desacuerdo, Ni de acuerdo ni en desacuerdo, De acuerdo, Totalmente de acuerdo).

#5. Falta de opciones neutras

Error: No incluir una opción neutra, lo que obliga a algunos encuestados a elegir una posición que no refleja su verdadera opinión.

Solución: Incluir una opción neutra como «Ni de acuerdo ni en desacuerdo» o «Ni satisfechi ni insatisfecho» u otra, para permitir respuestas imparciales.

#6. Inconsistencia en la redacción de ítems

Este error se refiere a la falta de uniformidad en cómo se formulan las afirmaciones y las opciones de respuesta. Esta inconsistencia puede llevar a confusión entre los encuestados, dificultar la comparación de respuestas entre ítems, y afectar la fiabilidad y validez de los resultados.

Tipos de inconsistencia en la redacción de ítems

Diferentes formatos de respuesta: Usar distintas escalas de respuesta para diferentes ítems.

Cambios en el estilo de redacción: Variar el estilo de las afirmaciones, como el uso de diferentes tiempos verbales o niveles de formalidad.

Positividad vs. negatividad: Mezclar afirmaciones positivas y negativas sin una estructura clara, lo que puede confundir a los encuestados.

Variedad en la longitud y complejidad de las afirmaciones: Incluir ítems que varían significativamente en longitud y complejidad.

Inconsistencia por tener diferentes formatos de respuesta

Ejemplo con error: El formato de respuestas del ítem 2 es diferente que el formato del ítem 1, lo que muestra inconsistencia.

Error: Usar diferentes formatos en la escala. El problema está en que los encuestados pueden confundirse al tener que adaptarse a diferentes formatos de respuesta.

Solución: Usar un formato de respuesta consistente para todos los ítems.

Ejemplo con corrección: El formato de respuestas del ítem 2 se ha corregido y ahora tiene el formato del ítem 1.

Inconsistencia en el estilo de redacción

Problema 1: Cambio de tono

Ejemplo de Problema:

1. La calidad del servicio es excelente.
2. Me siento muy satisfecho con la atención recibida.

Problema: El primer ítem es una declaración objetiva y descriptiva, mientras que el segundo es más emocional y personal.

Solución: Unificar el tono, ya sea manteniéndolo objetivo o personal en todos los ítems.

Ítems Corregidos:

1. La calidad del servicio es excelente.
2. La atención recibida es satisfactoria.

Problema 2: Variación en el enfoque personal vs impersonal

Ejemplo de Problema:

1. Los productos de la tienda son de buena calidad.
2. Estoy contento con la política de devoluciones.

Problema: El primer ítem es una observación general y objetiva, mientras que el segundo es una experiencia personal.

Solución: Decidir si todos los ítems serán redactados desde una perspectiva objetiva o personal y ajustar en consecuencia.

Ítems Corregidos:

1. Los productos de la tienda son de buena calidad.
2. La política de devoluciones es adecuada.

Problema 3: Diferentes niveles de formalidad

Ejemplo de Problema:

1. La rapidez en el servicio es insuperable.
2. Los empleados siempre están dispuestos a ayudar.

Problema: El primer ítem es formal y objetivo, mientras que el segundo es más coloquial.

Solución: Mantener un nivel de formalidad consistente en todos los ítems.

Ítems Corregidos:

1. La rapidez en el servicio es insuperable.
2. La disposición de los empleados para ayudar es excelente.

Inconsistencia por positividad y negatividad

Ejemplo con error: El ítem 1 presenta una declaración positiva, mientras que el ítem 2 presenta una declaración negativa, lo que muestra inconsistencia.

Problema: La mezcla de afirmaciones positivas y negativas sin una estructura clara puede llevar a errores en la respuesta, ya que los encuestados pueden perder el enfoque sobre si están afirmando o negando una percepción.

Solución: Usar afirmaciones consistentes en términos de positividad o negatividad y asegurarse de que los ítems se interpreten de la misma manera.

Ejemplo con corrección: se corrige el ítem 2, de declaración negativa a positiva para que exista coherencia.

Inconsistencia por la variedad en la longitud y complejidad de los ítems

Ejemplo 1: Ítem inconsistente por ser más largo y complejo

1. La calidad del producto es alta.
2. Estoy muy contento con la rapidez y eficiencia del servicio al cliente, que siempre responde a mis dudas y resuelve mis problemas rápidamente.
3. Los precios son justos.

Problema: El segundo ítem es significativamente más largo y complejo que el primero y el tercero, lo que puede dificultar la comprensión y comparación.

Solución: Se ha corregido el segundo ítem, ahora es más corto y consistente con los otros ítems.

Ítems Corregidos:

1. La calidad del producto es alta.
2. El servicio al cliente es rápido y eficiente.
3. Los precios son justos.

Ejemplo 2: Ítems más largos y detallados

1. Los precios son razonables y accesibles para la mayoría de las personas.
2. Estoy satisfecho con la calidad de los productos.
3. La tienda ofrece muchas opciones de pago diferentes, lo cual es muy conveniente y facilita las compras.

Problema: El primer y tercer ítems son más largos y detallados que el segundo ítem, creando una discrepancia en la longitud y complejidad.

Solución: Se han corregido el primer y tercer ítems, ahora son más cortos y tienen tamaños similares, adicionalmente ahora dejaron de ser complejos.

Ítems Corregidos:

1. Los precios son razonables.
2. Estoy satisfecho con la calidad de los productos.
3. La tienda ofrece varias opciones de pago.

#7. No considerar el orden de los ítems

Ejemplo: Una lista que no considera el orden de los ítems.

Problema: Los ítems cambian de tema abruptamente (productos, devoluciones, precios, servicio al cliente, ambiente). No considera el ordend e los ítems, lo que puede introducir sesgos (efecto de primací o de recencia).

Solución: Se han ordenar los ítems de manera lógica para minimizar estos efectos.

#8. Sesgo de respuesta extrema o de término medio

1. Sesgo de respuesta extrema

Consiste en la tendencia de algunos encuestados a elegir siempre las opciones más extremas en una escala de Likert, como «totalmente de acuerdo» o «totalmente en desacuerdo», independientemente de sus verdaderas opiniones. Este sesgo puede afectar la precisión de los datos recogidos en encuestas y cuestionarios, ya que no refleja la variabilidad o la complejidad de las actitudes y opiniones reales de los encuestados.

Problema (comportamiento sesgado: Un encuestado con sesgo de respuesta extrema podría seleccionar «totalmente de acuerdo» para todos los ítems, independientemente de sus verdaderas percepciones sobre cada aspecto.

Soluciones: existen varias alternativas de solución.

• Incluir temas reversos. Añadir afimaciones que midan lo opuesto de otros ítems pára verificar la consistencia de las respuestas. Ejemplo: «Estoy insatisfecho con la calidad del producto»

• Escalas con más puntos. Por ejemplo de 7 o más puntos, para ofrecer más matices en las respuestas.

• Proveer instrucciones claras. Que animen a los encuestados a considerar cuidadosamente cada opción. Ejemplo: «Por favor, seleccione la opción que mejor refleja su opinión, evitando seleccionar siempre las opciones más extremas a menos que realmente lo sienta así.»

• Monitoreo y análisis de patrones de respuesta. Analizar las respuestas para identificar patrones de sesgo extremo y considerar la eliminación o el ajuste de estos datos en el análisis final.

2. Sesgo de término medio

El sesgo de término medio, también conocido como «sesgo de centralidad» o «sesgo de moderación,» se refiere a la tendencia de algunos encuestados a elegir de manera desproporcionada las opciones centrales de una escala Likert, como «ni de acuerdo ni en desacuerdo», «neutral» o «a veces». Este comportamiento puede ocurrir independientemente de sus verdaderas opiniones y puede ser problemático porque puede ocultar la variabilidad real de las actitudes o percepciones de los encuestados.

Problema (comportamiento sesgado): Un encuestado con sesgo de término medio podría seleccionar «ni de acuerdo ni en desacuerdo» para todos los ítems o para muchos ítems, incluso si tiene opiniones fuertes sobre la calidad del producto, los precios o el servicio al cliente.

Soluciones: Existen varias alternativas de solución.

• Eliminar la opción neutral. Utilizar escalas pares (por ejemplo, 4 o 6 puntos) para forzar una inclinación en las respuestas.

• Preguntas claras y específicas. Formular ítems de manera que requieran una reflexión más profunda y específica. Ejemplo: En lugar de «Estoy satisfecho con el servicio», usar «El tiempo de espera para recibir atención fue adecuado».

• Instrucciones claras. Proveer instrucciones claras que animen a los encuestados a evitar seleccionar la opción neutral a menos que realmente no tengan una opinión. Ejemplo: «Por favor, trate de seleccionar la opción que mejor refleja su opinión real.»

• Incluir preguntas abiertas. Complementar la escala Likert con preguntas abiertas que permitan a los encuestados explicar sus respuestas. Ejemplo: «Por favor, explique por qué eligió ‘ni de acuerdo ni en desacuerdo’ en la pregunta anterior.»

#9. Falta de prueba piloto

Error: No realizar una prueba piloto, lo que puede llevar a pasar por alto problemas en la redacción o en la estructura de la escala.

Solución: Realizar una prueba piloto con una muestra representativa para identificar y corregir posibles problemas antes de la implementación final.

#10. No considerar la varianza de los ítems

Este error consiste en que todos los encuestados tienden a responder de manera similar a un ítem (por ejemplo, todos están de acuerdo o todos están en desacuerdo), el ítem no está proporcionando información diferenciada y no ayuda a distinguir entre diferentes niveles de la característica que se está midiendo. Esto puede ocurrir si el ítem es demasiado obvio, irrelevante, o mal formulado.

Ejemplo de ítem con baja varianza

Ítem con error: Estoy satisfecho con la limpieza de las instalaciones.

Problema: Si las instalaciones siempre están bien mantenidas y limpias, es probable que la mayoría de los encuestados respondan «De acuerdo» o «Totalmente de acuerdo», resultando en baja varianza.

Solución: Formular un ítem que explore una dimensión más específica de la limpieza, donde las percepciones puedan variar más.

Ejemplo Corregido: La frecuencia de limpieza en los baños de las instalaciones es adecuada.

Importancia de la varianza en los ítems

Discriminación: Los ítems con alta varianza discriminan mejor entre diferentes niveles de actitud, percepción o comportamiento.

Fiabilidad y Validez: Una varianza adecuada en los ítems contribuye a una mayor fiabilidad y validez de la escala en su conjunto.

Análisis Estadístico: Los análisis estadísticos, como el alfa de Cronbach, pueden ser más robustos cuando los ítems tienen una varianza adecuada.

Resumen