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Cómo calcular la media de una puntuación de Likert

Escrito por Brenda Scottsdale ; última actualización: February 01, 2018
Digital Vision/Digital Vision/Getty Images

Los estadísticos tradicionales desaconsejan el cálculo de la media de los datos en la escala Likert, que son datos ordinales. Los números representan opciones en la escala de Likert de datos, como muy de acuerdo = 1 y moderadamente de acuerdo = 2. Los datos ordinales no tienen la misma distancia entre los números y por lo tanto violan uno de los supuestos necesarios para utilizar la media como medida de tendencia central. La mediana o el modo son preferibles a este método. Si estás buscando tendencias generales y hay bastantes datos, sin embargo, como en los estudios de mercado, el cálculo de la media es aceptable.

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Asigna un valor numérico a cada respuesta. Las opciones de respuesta y la asignación de los números podría ser de esta manera: muy de acuerdo = 2, moderadamente de acuerdo = 1, ni de acuerdo ni en desacuerdo = 0, moderadamente en desacuerdo = (-1) y muy en desacuerdo = (-2). Las cifras podrían codificarse de cualquier manera, las que se usan aquí son sólo códigos de respuesta. De todas formas, la codificación con un valor medio de cero hace más fácil de interpretar los resultados a través de gráficos.

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Agrega las respuestas totales para cada pregunta. Si seis personas respondieron dando respuestas de (-2), 1, 1, 0, 0, y (-1), el total sería de (-1).

Divide el numerador por el número total de respuestas: (-1)/6 = (-0,167).

Interpreta los resultados. Como ninguna de las opciones de respuesta se corresponde con (-0,167), hay dos maneras de interpretarlas. Se podría decir que la mayoría de la gente respondió "Ni en desacuerdo ni de acuerdo", que es el método de redondeo, pues podría dar un rango de valor, como que la mayoría de la gente respondió de manera neutral o en moderado desacuerdo.

Advertencias

Ten cuidado al calcular la media con datos ordinales, como las escalas de Likert. Si es necesario ser más preciso, la mediana o el modo son mejores medidas de tendencia central.

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