Exemples d’échelle de Likert et Définition

Qu’est-ce qu’une échelle de Likert ?

Une échelle de Likert est un type d’échelle utilisé dans la recherche par sondage qui mesure les attitudes des répondants envers un certain sujet. Les questions à l’échelle de Likert sont des questions fermées à choix unique, et le principal avantage de l’utilisation d’une échelle de Likert est qu’elle fournit des informations plus détaillées sur les attitudes des gens à l’égard d’un sujet qu’une simple question oui / non. En utilisant une échelle de Likert, les chercheurs peuvent évaluer différents niveaux d’accord, d’importance, de qualité et d’autres facteurs.

Le terme Likert vient du créateur de l’échelle de Likert, Rensis Likert, un psychologue social qui a inventé l’échelle dans les années 1930, et les échelles de Likert sont maintenant si couramment utilisées que le terme est souvent utilisé de manière interchangeable avec tout type d’échelle de notation. Bien que les échelles de Likert soient un type d’échelle de notation, elles sont spécifiques en ce sens qu’elles fournissent aux répondants une gamme de réponses textuelles qui se situent le long d’une échelle. Une échelle de Likert complète consiste en une série d’instructions connexes, mais le terme est également utilisé pour décrire une question à une seule instruction avec des réponses de type “Likert”:

Échelle de Likert complète:

Question de type Likert:

Les échelles de Likert ou les questions de type Likert sont souvent utilisées pour classer le niveau d’accord avec une déclaration sur une échelle allant de 1) Fortement en désaccord à 5) Fortement en accord, mais elles ont un large éventail d’utilisations et peuvent également mesurer des éléments tels que la fréquence, la qualité, l’importance et la satisfaction. Les échelles de Likert peuvent être soit unipolaires, qui mesurent sur une échelle à sens unique, comme de “pas du tout utile” à “très utile”, soit bipolaires, qui mesurent deux forces opposées – par exemple “d’accord” contre “en désaccord” ou “satisfait” contre “insatisfait”. Dans les deux cas, la première option devrait être la plus éloignée de la dernière option.

Les échelles de Likert sont le plus souvent des échelles à 5 ou 7 points avec un point médian neutre, telles que “ni d’accord ni en désaccord” “neutre” ou “indécis”, mais des échelles de Likert à 4 ou 6 points qui éliminent une option neutre peuvent être utilisées lorsqu’un chercheur souhaite forcer un répondant à donner une opinion claire. Alors qu’une échelle de Likert à 7 points peut fournir un niveau de granularité encore plus élevé qu’une échelle de Likert à 5 points, les répondants peuvent avoir plus de mal à distinguer les options d’une échelle plus longue. Étant donné qu’une échelle de 7 points prend plus de place sur un écran, les échelles de 5 points sont souvent préférables pour les modes d’enquête tels que les SMS ou d’autres modes d’enquête mobiles, qui limitent la longueur des questions ou la taille de l’écran.

Exemples d’échelle de Likert

En plus de la granularité qu’ils apportent à la recherche par sondage, les échelles de Likert sont utiles car elles fournissent un certain nombre d’options de réponse pré-écrites applicables à un large éventail de scénarios, de la satisfaction des clients à la recherche sur l’opinion publique. Par exemple, l’échelle de Likert “pas d’accord pour être d’accord”, comme indiqué ci-dessous, peut être appliquée à presque tous les sujets en demandant aux répondants d’évaluer leur niveau d’accord avec une déclaration concernant l’affinité de la marque, les convictions politiques, etc. Certains des exemples de questions d’échelle de Likert les plus utiles incluent:

D’accord pour être en désaccord Échelle de Likert

• Tout à fait en désaccord
• En désaccord
• Ni d’accord ni en désaccord
• D’accord
• Tout à fait d’accord

Satisfaction Échelle de Likert

• Très insatisfait
• Quelque peu insatisfait
• Ni insatisfait ni satisfait
• Quelque peu satisfait
• Très satisfait

Échelle de Likert de probabilité

• Très improbable
• Quelque peu improbable
• Ni probable ni improbable
• Assez probable
• Très probable

Bon à mauvais Échelle de Likert

• Très médiocre
• Médiocre
• Moyenne
• Bonne
• Excellente

Fréquence Échelle de Likert

• Jamais
• Rarement
• Parfois
• Souvent
• Toujours

Utilisation des questions à l’échelle de Likert

Un avantage majeur des questions de type Likert est leur flexibilité, car les questions ci-dessus peuvent être utilisées pour recueillir des informations sur le sentiment envers une large gamme de questions. gamme de sujets. En utilisant des questions de type Likert ou une échelle de Likert complète en conjonction avec des questions simples oui / non, des questions ouvertes et d’autres types de questions, un chercheur peut se faire une image complète des points de vue sur:

• Un produit ou une marque : Quelle est votre probabilité d’acheter à nouveau cette marque de crème glacée?
• Niveaux de satisfaction de la clientèle : Dans quelle mesure êtes-vous satisfait du service qui vous est fourni?
• Convictions politiques: Évaluez votre niveau d’accord avec la nouvelle politique fiscale du gouvernement de fortement en désaccord à fortement d’accord
• Actions de particuliers ou d’entreprises: Approuvez-vous fortement, quelque peu approuvez-vous, quelque peu désapprouvez-vous ou désapprouvez-vous fortement la récente décision de la Société X?

Pour rédiger une bonne échelle de Likert ou des questions de type Likert, les chercheurs doivent s’assurer que l’énoncé ou les énoncés évalués sont clairs, que les options de réponse sont distinctes les unes des autres (comme le démontrent les choix pré-écrits ci-dessus) et que l’échelle englobe toutes les options possibles, plutôt que de supposer qu’une expérience a été satisfaisante ou qu’un répondant réagira positivement à une déclaration.

Chez GeoPoll, nous avons une vaste expérience dans le développement d’échelles de Likert et de questions de type Likert pour de multiples méthodologies, y compris des enquêtes par SMS, des enquêtes par appels vocaux via des entretiens téléphoniques assistés par ordinateur et des enquêtes basées sur des liens. Pour en savoir plus sur nos capacités ou parler à un membre de notre équipe d’un projet à venir, veuillez nous contacter.