likert-scale-web

Modelo de Escala Likert

Avalie o nível de intensidade de uma opinião, considerando escalas variadas de respostas usando o modelo de escala Likert .

Sobre o modelo de escala Likert

A escala Likert é um sistema de classificação que você pode usar para medir dados complexos e subjetivos, como, por exemplo, a opinião das pessoas sobre seu produto, serviço ou experiência. 

Seus clientes (ou clientes em potencial, engajados como entrevistados) podem escolher uma resposta a uma afirmação ou pergunta que pode ser expressa em palavras ou números. 

Os exemplos de respostas incluem uma variedade como “concordo muito”, “neutro”, “concordo”, “discordo” ou “discordo muito”, ou de “totalmente satisfeito” a “totalmente insatisfeito”. Você também pode usar números, como 1 = “concordo muito”, 2 = “concordo”, e assim por diante. 

O objetivo é fazer algumas perguntas específicas ao cliente que possam se transformar em dados práticos e fáceis de interpretar. 

Continue lendo para saber mais sobre as escalas Likert.

O que é uma escala Likert

A escala Likert é uma escala de cinco (ou sete) opções de resposta usada para perguntar ao cliente ou entrevistado se concorda ou não com uma afirmação. 

A escala pressupõe que a intensidade da atitude ou opinião de uma pessoa é linear e que isso varia de pontos extremos entre “concordo totalmente” a “discordo totalmente”, e também pressupõe que as atitudes podem ser medidas.

Por exemplo, cada uma das cinco (ou sete) respostas seria contada com relação à frequência com que se expressou um sentimento ou um valor numérico para avaliar a atitude explorada. 

Os dados da escala Likert podem ser uma fonte confiável para indicar como as pessoas pensam e sentem, contanto que você esteja ciente da tendência das pessoas de concordar mesmo em dúvida. 

Para reduzir o impacto desse viés, os pesquisadores podem...

  • Formular perguntas como afirmações: 

  • Apresentar fatos para os clientes aceitarem (ou rejeitarem) pode oferecer informações sobre diferentes segmentos da sua empresa. Da mesma forma, o resultado da média da pontuação oferece uma medida geral de satisfação que você pode acompanhar com o tempo e se esforçar para tentar melhorar.

  • Inclua e avalie afirmações positivas e negativas, em pares, para que tenham consistência: 

  • Em vez de medir sentimentos pontuais, veja se seus clientes expressam de forma confiável se concordam, discordam ou são neutros em mais de uma situação. 

Quando usar a escala Likert?

Os pesquisadores de diferentes disciplinas (de UX à marketing e experiência do cliente, por exemplo) podem usar uma escala Likert para medir as afirmações de concordância. 

Dependendo do seu produto, serviço ou experiência, a escala também pode ser usada para medir:

  • Concordância: 

  • Concordo totalmente → discordo totalmente

  • Frequência:

  •  Muitas vezes → nunca

  • Qualidade: 

  • Muito bom → muito ruim

  • Probabilidade: 

  • Definitivamente → nunca

  • Importância: 

  • Muito importante → pouco importante

Para obter uma medição mais precisa das respostas de todos, convém perguntar se as pessoas concordam ou discordam de várias afirmações. Feito isso, você pode combinar ou calcular a média das respostas de uma pessoa. 

Crie sua própria escala Likert

Fazer seu próprio modelo de escala Likert é fácil. A ferramenta de lousa da Miro é a canvas perfeita para criá-los e compartilhá-los. Comece selecionando o modelo de escala Likert da Miro, e depois, siga os passos a seguir para criar o seu.

  1. Decida o que você gostaria medir na sua escala Likert.

  2. Esta é a base para o seu board da Miro. Certifique-se de que o que você está medindo seja algo que possa dimensionar em uma escala com relação à intensidade de opiniões, atitudes, sentimentos ou experiências. Os clientes devem ver dois extremos claros (positivo e negativo) e um ponto médio neutro.

  3. Crie ou edite as afirmações e também as perguntas indicadoras da sua escala Likert.

  4. A escala funciona melhor quando você tenta descobrir as opiniões dos clientes que não podem ser entendidas com apenas uma resposta. Um exemplo de afirmação pode ser, “grande quantidade de opções no menu para viagem, o que gera dúvidas.” Toda afirmação (ou cada pergunta) tenta descobrir o que seu cliente realmente pensa. 

  5. Defina as respostas da escala Likert.

  6. No mínimo, você deve ter uma escala de 5 pontos. No máximo, uma escala de 7 pontos. Uma escala com mais ou menos pontos pode comprometer a legibilidade do resultado. Escolha uma linguagem simples e clara com diferentes categorias, como “concordo — discordo”, “útil — inútil”, “sempre — nunca”. Você pode adicionar ou excluir post its (que podem funcionar como pontos e categorias) conforme necessário. 

  7. Faça um teste prévio com seu time. 

  8. Compartilhe o board da Miro com seu time para testar quaisquer perguntas que não estejam claras, afirmações mal redigidas ou categorias duplicadas. Pergunte ao seu time se cada um dos elementos da escala podem ajudar você a obter feedback útil. Caso contrário, altere ou elimine esse elemento. 

  9. Faça testes (várias vezes) conforme necessário.

  10. Convide os participantes para colaborar com o seu board da Miro e peça que respondam à cada afirmação ou pergunta. Use a votação por pontos. A coleta de dados deve ser um processo que você continua ajustando com o tempo. Comece com uma pequena amostra de participantes que represente um grupo maior do qual você quer se aprofundar. Reajuste ou amplie sua escala de pontos e linguagem das categorias, conforme você obtém feedback dos usuários e calcula os resultados. 

  11. Organize e importe visualmente os resultados da pesquisa da escala Likert de outras fontes. 

  12. Miro. Importe os resultados das pesquisas no seu board da Miro conforme necessário, para compartilhá-los e revisá-los com seu time.

Modelo de Escala Likert

Comece com esse modelo agora mesmo.

Modelos Relacionados
Disney Creative Strategy Thumbnail
Visualizar
Modelo de Estratégia Marketing da Disney
kaizen-report-thumb-web
Visualizar
Relatório em Modelo Kaizen
dmaic-analysis-thumb-web
Visualizar
Modelo para Análise DMAIC
azure-demand-forecasting-thumb
Visualizar
Template para Previsão de Demandas do Azure
Breakout-group-thumb-web
Visualizar
Modelo de estrutura para grupo de discussão
kano-model-thumb-web
Visualizar
Template para Modelo Kano