Cómo analizar datos de la escala de Likert: paso a paso

Para analizar los datos de la escala de Likert, primero decida si está analizando ítems individuales de tipo Likert o una escala de Likert de múltiples ítems. Resuma los ítems individuales con frecuencias, porcentajes, la mediana y la moda, y represéntelos en gráficos de barras. Combine varios ítems en una puntuación de escala solo cuando midan una misma idea, y entonces podrá utilizar medias y desviaciones estándar.

Esta guía explica esa diferencia, cómo codificar y limpiar las respuestas, y cómo analizar los datos paso a paso con IA o en Excel. También cubre gráficos, comparaciones de grupos, un ejemplo práctico y los errores que conducen a resultados engañosos.

Qué son los datos de la escala de Likert

Los datos de Likert provienen de preguntas de encuestas que preguntan a las personas qué tan de acuerdo están, qué tan satisfechas están o con qué frecuencia sucede algo. Un ítem típico de cinco puntos va desde Totalmente en desacuerdo hasta Totalmente de acuerdo.

El equipo de evaluación de la University of Arizona traza una línea útil entre dos tipos de datos. "Una escala de Likert es una herramienta de evaluación psicométrica de múltiples ítems que mide un concepto a través de una serie de preguntas individuales". Por el contrario, los ítems de tipo Likert son "ítems individuales medidos utilizando varios tipos de escalas de respuesta".

Esa diferencia importa más que cualquier fórmula. Boone y Boone señalaron lo mismo en un artículo de 2012 en el Journal of Extension. Escribieron que ambos "requieren procedimientos de análisis de datos únicos y, como resultado, a menudo ocurren usos incorrectos y/o errores".

Una encuesta en el lugar de trabajo podría reportar ítems de tipo Likert uno por uno: "La inducción me preparó para mi rol", "Recomendaría este producto", etcétera. Un estudio de investigación podría combinar varios ítems relacionados en una sola escala de Likert. Saber cuál de ellos tiene le indica qué estadísticas utilizar.

Ítems de tipo Likert frente a escalas de Likert

La página de la University of Arizona reproduce los procedimientos sugeridos por Boone y Boone para cada tipo de datos:

Medida	Ítems de tipo Likert	Puntuaciones de la escala de Likert
Tendencia central	Mediana o moda	Media
Variabilidad	Frecuencias	Desviación estándar
Asociaciones	Tau B o C de Kendall	r de Pearson
Otras estadísticas	Chi-cuadrado	ANOVA, prueba t, regresión

Para ítems individuales, la página es directa. Estos "deben analizarse como ítems separados utilizando técnicas de clasificación y agrupación, como tablas de distribución de frecuencias o ayudas visuales como gráficos de barras". Agrega: "Calcular medias y promedios no es apropiado para este tipo de datos, aunque los datos se pueden analizar utilizando la mediana o la moda".

Para escalas de múltiples ítems, las reglas se flexibilizan. La misma página dice que la puntuación agregada "puede tratarse como datos continuos y evaluarse utilizando todas las medidas de tendencia central, moda, mediana o media".

La regla práctica es simple. Si reporta una pregunta, reporte su distribución. Si reporta una puntuación construida a partir de varias preguntas, puede reportar su promedio.

Antes de comenzar: codifique y limpie las respuestas

Las exportaciones de encuestas pueden almacenar las respuestas como texto. El análisis es más fácil cuando cada respuesta tiene un número, así que comience por codificarlas.

• Asigne códigos en orden. Para un ítem de acuerdo de cinco puntos, use 1 para Totalmente en desacuerdo hasta 5 para Totalmente de acuerdo.
• Conserve las etiquetas. Los códigos sirven para ordenar y contar. Su informe aún debe utilizar las palabras que las personas vieron.
• Invierta los ítems invertidos. Si una pregunta está redactada de forma negativa, invierta sus códigos antes de combinarla con otros ítems.
• Gestione los espacios en blanco y "No aplica". Exclúyalos de los recuentos y reporte cuántos hubo.
• Verifique la longitud de la escala. No mezcle ítems de cinco y siete puntos en una misma tabla.

Mantenga un libro de códigos breve con la redacción de cada ítem, los códigos y cualquier inversión. Esto hace que el análisis sea repetible el próximo trimestre.

Cómo analizar los datos de la escala de Likert

Los tres pasos a continuación utilizan Powerdrill Bloom, pero el mismo enfoque funciona en cualquier herramienta que lea la exportación de su encuesta. La versión de Excel se detalla en la siguiente sección.

Paso 1: Subir la exportación de la encuesta y codificar las respuestas

Exporte las respuestas de su herramienta de encuesta como un archivo CSV o Excel, con una fila por encuestado y una columna por pregunta. Suba el archivo y describa la escala en lenguaje natural, como "Las columnas D a K utilizan una escala de acuerdo de cinco puntos".

Solicite que las respuestas de texto se codifiquen del 1 al 5 y enumere los ítems invertidos para que se les dé la vuelta. Luego, solicite el número de respuestas válidas por ítem y cuántas estaban en blanco o eran "No aplica". Verifique esos recuentos con el total de respuestas de su herramienta de encuesta antes de continuar.

Paso 2: Resumir cada ítem con frecuencias, la mediana y la moda

Solicite una tabla de frecuencias para cada ítem: el recuento y el porcentaje para cada opción de respuesta. Añada la mediana y la moda para cada ítem, que son las medidas que Boone y Boone sugieren para ítems individuales.

Algunos equipos también reportan una cifra de top-two-box, la proporción de quienes eligieron De acuerdo o Totalmente de acuerdo. Es fácil de leer y se adapta a objetivos como el ejemplo de la University of Arizona de "el 90% de los estudiantes reportan tener confianza".

Si algunos ítems forman una escala, solicite una puntuación combinada por encuestado, luego la media y la desviación estándar de esa puntuación. Mantenga las tablas a nivel de ítem al lado, para que los lectores puedan ver qué preguntas impulsan la puntuación.

Paso 3: Graficar los resultados y comparar grupos

Solicite un gráfico de barras de los porcentajes de respuesta para cada ítem, ordenados de mayor a menor acuerdo. Nuestra página del creador de gráficos de barras muestra la parte gráfica con más detalle.

Verifique el gráfico con la tabla de frecuencias antes de compartirlo. Las barras deben sumar el 100% para cada ítem, y las etiquetas deben coincidir con la redacción que vieron los encuestados.

Luego, compare los grupos que importan para su decisión, como departamentos, regiones o segmentos de clientes. Solicite la distribución porcentual de cada ítem por grupo, para que los grupos de diferentes tamaños sigan siendo comparables. Finalmente, solicite un breve resumen escrito que mencione los ítems con menor nivel de acuerdo.

Cómo analizar datos de Likert en Excel

Excel maneja bien el análisis de Likert una vez que las respuestas están codificadas. Suponga que los códigos de un ítem se encuentran en B2:B201, uno por encuestado.

Cuente cada respuesta. Microsoft describe COUNTIF como una forma de contar celdas que cumplen con un criterio, con la sintaxis COUNTIF(rango, criterios). Cuente cada opción con =COUNTIF(B2:B201,1) hasta =COUNTIF(B2:B201,5).

Convierta los recuentos en porcentajes. Divida cada recuento por el número de respuestas válidas, =COUNT(B2:B201). Formatee los resultados como porcentajes.

Encuentre la mediana. Use =MEDIAN(B2:B201). Microsoft señala un detalle que importa para los códigos de Likert. "Si hay un número par de números en el conjunto, entonces MEDIAN calcula el promedio de los dos números en el medio". Un resultado como 3.5 significa que el medio cae entre dos respuestas, por lo que debe reportar ambas etiquetas.

Encuentre la moda. Léala de la tabla de frecuencias: es la opción con el recuento más alto. Si dos opciones empatan, reporte ambas.

Calcule el top-two-box. Use =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) para obtener la proporción de quienes están de acuerdo o totalmente de acuerdo.

Una PivotTable puede hacer el mismo recuento para muchos ítems a la vez. Coloque el ítem en las filas, la respuesta en las columnas y el recuento de respuestas en los valores. Luego, muestre los valores como un porcentaje del total de la fila.

Un ejemplo práctico

Aquí se presenta un resultado ilustrativo para un ítem de cinco puntos de 200 empleados. El ítem dice "La capacitación de inducción me preparó para mi rol". Los números son ejemplos, no datos de una encuesta real.

Respuesta	Código	Recuento	Porcentaje
Totalmente en desacuerdo	1	10	5%
En desacuerdo	2	20	10%
Neutral	3	30	15%
De acuerdo	4	90	45%
Totalmente de acuerdo	5	50	25%

A partir de esta tabla:

• Mediana: De acuerdo. Ordenadas del 1 al 5, las respuestas 100 y 101 caen en De acuerdo. Las primeras tres opciones contienen 60 respuestas, y De acuerdo contiene las siguientes 90.
• Moda: De acuerdo. Tiene el recuento más alto, 90.
• Top-two-box: 70%. Eso es un 45% de De acuerdo más un 25% de Totalmente de acuerdo.
• Bottom-two-box: 15%. Eso es un 5% de Totalmente en desacuerdo más un 10% de En desacuerdo.

Un hallazgo escrito claro sería: "El 70% estuvo de acuerdo en que la inducción los preparó, y el 15% estuvo en desacuerdo". Esa frase es más útil para un gerente que "el promedio fue de 3.75", y sigue el enfoque basado en frecuencias para ítems individuales.

Cómo graficar datos de Likert

Los gráficos de barras son adecuados para ítems individuales, y son una de las ayudas visuales que menciona la página de la University of Arizona. Para muchos ítems a la vez, un gráfico de barras apiladas muestra la distribución completa de cada ítem en una sola fila.

Un diseño viene recomendado en la literatura estadística. Heiberger y Robbins lo defienden en el Journal of Statistical Software. "Recomendamos los gráficos de barras apiladas divergentes como la técnica principal de visualización gráfica para las escalas de Likert y escalas relacionadas". En ese diseño, el desacuerdo se extiende a la izquierda de una línea central y el acuerdo a la derecha.

Para crear una versión sencilla en Excel, introduzca los porcentajes de desacuerdo como números negativos y los porcentajes de acuerdo como números positivos. Luego, inserte un gráfico de barras apiladas y ordene los ítems por acuerdo total. La proporción neutral se puede dividir a lo largo de la línea central o mostrarse en una columna separada.

Etiquete cada barra con su porcentaje, o al menos etiquete los totales de acuerdo y desacuerdo. Eso coloca las dos cifras principales en el propio gráfico.

Independientemente del gráfico que utilice, mantenga el mismo orden de respuesta en todos los ítems. Use una familia de colores para el desacuerdo y otra para el acuerdo, de modo que los lectores puedan escanear el gráfico rápidamente. Nuestra guía para convertir datos de encuestas desordenados en gráficos claros cubre la limpieza de gráficos con más detalle.

Comparar grupos

Los resultados de las encuestas pueden plantear una comparación: este equipo frente a aquel, este año frente al anterior. Para ítems individuales de tipo Likert, compare las distribuciones porcentuales una al lado de la otra en lugar de los promedios.

Presente la comparación como porcentajes dentro de cada grupo, porque los grupos rara vez tienen el mismo tamaño. Un equipo de 12 y un equipo de 200 solo se pueden comparar de manera justa como proporciones.

Si necesita una prueba estadística, la tabla de Boone y Boone enumera el chi-cuadrado para los ítems de tipo Likert. Para las puntuaciones de escala, enumera ANOVA, pruebas t y regresión. Los grupos pequeños hacen que cualquier prueba sea menos confiable, así que reporte los tamaños de los grupos junto a los resultados.

Aquí se presenta un ejemplo ilustrativo. En el ítem de inducción, el 72% de un equipo de ventas de 150 personas estuvo de acuerdo, en comparación con el 58% de un equipo de soporte de 50 personas. La forma justa de reportarlo es "el 72% de ventas (n = 150) y el 58% de soporte (n = 50) estuvieron de acuerdo". Así, los lectores pueden juzgar la brecha teniendo a la vista los tamaños de los grupos, en lugar de hacerlo a partir de dos porcentajes aislados.

Reportar los resultados

La guía de la University of Arizona ofrece una advertencia clara sobre los promedios. Califica como "no apropiado asignar valores numéricos a la escala de respuesta durante la fase de análisis". El hallazgo contra el que advierte es "en promedio, los estudiantes tienen confianza".

Un informe claro puede incluir cuatro partes para cada ítem o tema:

• La redacción de la pregunta y las opciones de respuesta.
• El número de respuestas válidas y cuántas se dejaron en blanco.
• La distribución, en forma de tabla o gráfico.
• Una frase sencilla con las proporciones de top-two-box y bottom-two-box.

Si realiza un seguimiento del mismo ítem a lo largo del tiempo, mantenga idénticas la redacción y las opciones de respuesta. Una palabra cambiada o una opción añadida rompe la comparación con las rondas anteriores, así que registre cualquier cambio en el informe.

Para una redacción completa, nuestra guía para un informe de resultados de encuestas cubre la estructura y el diseño. Si los hallazgos se van a presentar en una reunión, la guía para una presentación de resultados de encuestas cubre las diapositivas.

Errores comunes que se deben evitar

• Promediar ítems individuales. Una media de 3.4 oculta si las personas están divididas o son indiferentes, y la guía anterior desaconseja hacerlo.
• Mezclar estadísticas de ítems y de escalas. Use frecuencias y medianas para los ítems, y medias únicamente para las puntuaciones de escalas de múltiples ítems.
• Olvidar los ítems invertidos. Un ítem redactado de forma negativa al que no se le dé la vuelta arrastrará la puntuación de la escala en la dirección incorrecta.
• Omitir la opción neutral de forma silenciosa. Si excluye la opción Neutral del top-two-box, indíquelo en el informe.
• Comparar recuentos brutos entre grupos. En su lugar, use porcentajes dentro de cada grupo.
• Sobreinterpretar muestras pequeñas. Un cambio del 60% al 70% de acuerdo significa poco si solo respondieron 10 personas.

Cuando sus respuestas lleguen en una exportación desordenada, puede probar Powerdrill Bloom para codificarlas y crear las tablas de frecuencias y los gráficos.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se analizan los datos de la escala de Likert?

Codifique las respuestas como números, luego resuma cada ítem con frecuencias, porcentajes, la mediana y la moda. Grafique las distribuciones en forma de barras. Si varios ítems forman una escala, combínelos en una puntuación y reporte su media y desviación estándar.

¿Se puede calcular el promedio de los datos de la escala de Likert?

Para ítems individuales de tipo Likert, las directrices basadas en Boone y Boone desaconsejan las medias y recomiendan la mediana o la moda. Para una puntuación de escala de Likert de múltiples ítems, la media y la desviación estándar son apropiadas.

¿Cuál es el mejor gráfico para los datos de la escala de Likert?

Los gráficos de barras funcionan bien para ítems individuales. Para muchos ítems, un gráfico de barras apiladas muestra la distribución completa de cada ítem. Heiberger y Robbins recomiendan los gráficos de barras apiladas divergentes como la visualización principal para las escalas de Likert.

¿Los datos de la escala de Likert son ordinales o de intervalo?

Los ítems individuales de tipo Likert son categorías ordenadas, razón por la cual las directrices basadas en Boone y Boone sugieren la mediana y la moda. Las puntuaciones construidas a partir de varios ítems pueden tratarse como datos continuos, según la página de la University of Arizona.

¿Cómo se analizan los datos de la escala de Likert en Excel?

Use COUNTIF para contar cada respuesta, divida por COUNT para obtener los porcentajes y use MEDIAN para la respuesta media. Una PivotTable puede contar muchos ítems a la vez. Luego, cree un gráfico de barras apiladas a partir de los porcentajes.

Sources: Boone and Boone, Analyzing Likert Data, Journal of Extension (2012) · University of Arizona, The Analysis of Scale Data · Heiberger and Robbins, Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales, Journal of Statistical Software · Soporte de Microsoft, función COUNTIF · Soporte de Microsoft, función MEDIAN.