Likertschalen ontwerpen en analyseren voor je scriptie

Een likertschaal wordt ook wel een waarderingsschaal of gedwongen-keuzeschaal genoemd (zeker als er geen neutrale antwoordoptie is). Likertschalen worden gebruikt om meningen, houdingen of gedrag te onderzoeken. Ze worden meestal ingezet bij enquêteonderzoek, omdat dit type schaal het mogelijk maakt om persoonlijkheidskenmerken of waarnemingen eenvoudig te operationaliseren.

Om data te kunnen verzamelen, geef je de participanten bijvoorbeeld een enquête met likert-vragen of -stellingen en meestal een 5- of 7-puntsschaal met antwoordopties. Iedere antwoordmogelijkheid krijgt een nummer toegekend, zodat je de data daarna kwantitatief kunt analyseren.

Likertvragen formuleren

Een likertschaal bestaat uit vier of meer vragen die één mening of eigenschap onderzoeken als je alle scores bij elkaar optelt. Iedere vraag kan een onderdeel van het hoofdonderwerp bevragen.

Zo kun je bijvoorbeeld meningen over milieuvriendelijke keuzes onderzoeken door een likertschaal te ontwerpen met vier of meer vragen over verschillende aspecten van dit onderwerp.

Vragen versus stellingen

Likertschalen kunnen zowel vragen als stellingen bevatten. Het is verstandig om beide soorten te combineren, zodat je participanten geïnteresseerd en alert blijven tijdens het onderzoek.

Als je je vragen formuleert, is het van belang dat ze makkelijk te begrijpen zijn en ze de participanten niet beïnvloeden. Daarom is het slim om je vragen te testen bij vrienden, studiegenoten of je begeleider (eventueel in een pilot).

Positieve versus negatieve formuleringen

Je kunt het beste positieve én negatieve formuleringen gebruiken. Als je bijvoorbeeld alleen voor positieve of sociaal-wenselijke formuleringen kiest, durven je participanten soms bewust of onbewust alleen positief te antwoorden, zodat ze een beter beeld van zichzelf schetsen.

Respondenten die het eens zijn met de eerste stelling zouden het oneens moeten zijn met de tweede stelling. Door beide stellingen op te nemen in je enquête, kun je ook controleren of de antwoorden van participanten betrouwbaar en consistent zijn.

Voorkom dubbele ontkenningen

Dubbele ontkenningen kunnen tot verwarring leiden, waardoor respondenten de vraag of stelling mogelijk verkeerd interpreteren of niet weten wat ze moeten antwoorden.

Vraag één ding tegelijk

Als je tweeledige vragen stelt, beantwoorden respondenten mogelijk het ene deel van je vraag, terwijl ze het andere deel negeren. Ook kan het voorkomen dat ze een neutraal, maar fout, antwoord geven.

Hoeveel fouten bevat jouw scriptie?

De taalexperts van Scribbr verbeteren gemiddeld 150 fouten per 1000 woorden. Benieuwd wat er precies wordt verbeterd? Verschuif de cursor van links naar rechts!

Scriptie nakijken op taal

Antwoordopties kiezen

Likertschalen hebben meestal 5 of 7 antwoordopties. De antwoordopties uiterst links en uiterst rechts worden antwoordankers of ankeritems (response anchors) genoemd. De middelste optie is over het algemeen neutraal. Iedere optie correspondeert met een getal tussen de 1 en 5 of 1 en 7.

Een schaal met meerdere antwoordopties kan je soms betere en meer gedetailleerde inzichten bieden dan een schaal met minder antwoordopties, maar je maakt het de participanten wel moeilijker. Ze hebben immers meer opties om uit te kiezen.

Soorten antwoordopties

Je kunt veel soorten waarnemingen, motieven, meningen en intenties meten met behulp van Likerschalen. De meest voorkomende soorten zijn:

• Instemming: Helemaal mee oneens, Oneens, Niet mee oneens en niet mee eens, Eens, Helemaal mee eens
• Kwaliteit: Heel slecht, Slecht, Redelijk, Goed, Uitstekend
• Waarschijnlijkheid: Helemaal niet waarschijnlijk, Niet waarschijnlijk, Neutraal, Waarschijnlijk, Zeer waarschijnlijk
• Ervaring: Zeer negatief, Vrij negatief, Neutraal, Vrij positief, Zeer positief

Unipolaire vs bipolaire antwoordopties

In het geval van een unipolaire schaal meet je één eigenschap (bijvoorbeeld tevredenheid), terwijl je op een bipolaire schalen twee eigenschappen meet (bijvoorbeeld tevredenheid en ontevredenheid).

Je keuze hangt af van je onderzoeksvragen en -doelen. Als je een gedetailleerde, meer verfijnde weergave van één kenmerk wilt, kies je voor unipolaire schalen, terwijl je anders eerder voor bipolaire schalen kiest. Ook hier mag je afwisselen.

Gebruik antwoordopties die elkaar uitsluiten

Probeer ervoor te zorgen dat de antwoordopties niet overlappen. Als twee opties een soortgelijke betekenis hebben, kiest je respondent mogelijk willekeurig.

Voorbeeld van een likertschaal

Likertschaal-data analyseren

Voordat je kunt beginnen met de analyse van likertvragen en likertschalen, is het van belang dat je bepaalt met welk type vraag of schaal je te maken hebt.

Ordinale data vs intervaldata

Je data kunnen twee meetniveaus hebben: ordinaal of interval. De data-analysemethode is afhankelijk van het meetniveau van de data.

• Data van de individuele likertvragen zijn ordinaal.
• Data van de totale likertschaal worden beschouwd als intervaldata.

Bij ordinale schalen zijn de verschillen tussen de antwoordopties niet gelijk verdeeld of onbekend. Zo weet je bijvoorbeeld niet zeker of het verschil tussen “Helemaal mee oneens” en “oneens” even groot is als het verschil tussen “oneens” en “neutraal”.

Bij intervalschalen zijn deze verschillen tussen antwoordopties wel gelijk. Zo is het verschil tussen “1” en “2” bijvoorbeeld net zo groot als het verschil tussen “2” en “3”.

De data van de totale likertschaal worden vaak gezien als intervaldata, omdat het een totaalscore is waarbij scores van vier of meer vragen bij elkaar zijn opgeteld.

Descriptieve statistiek

Je kunt descriptieve statistiek gebruiken om de verzamelde data samen te vatten.

Likertvragen kunnen individueel worden geanalyseerd om dieper inzicht te verkrijgen in specifieke eigenschappen of aspecten.

Als de vragen gezamenlijk één eigenschap of mening meten als je ze combineert, kun je ze groeperen en analyseren als een likertschaal. Je kunt de antwoordopties (zoals helemaal mee oneens, oneens, et cetera) een getal toekennen en vervolgens een totaalscore berekenen.

Toetsende statistiek

Je kunt toetsende statistiek gebruiken om verwachtingen te toetsen, zoals hypothesen over correlaties tussen bepaalde antwoorden of over patronen in de gehele dataset.

• Voor ordinale data (individuele likertvragen) gebruik je non-parametrische toetsen, zoals Spearmans correlatie of de chikwadraattoets
• Voor intervaldata (gehele likertschalen) gebruik je parametrische toetsen, zoals Pearsons r of een t-toets.

Ontvang feedback op taal, structuur, lay-out en bronvermelding

Professionele Scribbr-editors kijken je scriptie na op:

• Academisch taalgebruik
• Onduidelijke zinnen
• Grammaticale fouten
• Interpunctie
• Verboden woorden

Bekijk het voorbeeld

Sterke en zwakke punten van likertschalen

Likertschalen zijn heel handig om veel data te verzamelen.

• Kwantitatief: Met likertschalen kun je abstracte onderwerpen makkelijk operationaliseren. Hierdoor kun je hypothesen toetsen en statistische analyses gebruiken.
• Verfijnd: Likertvragen zijn niet binair (geen ja/nee, waar/onwaar), waardoor je een beter inzicht kunt krijgen in waarnemingen, meningen en gedragingen.
• Gebruikersvriendelijk: Likertvragen zijn gesloten, waardoor participanten niet zelf een antwoord hoeven te bedenken of hun mening hoeven te verantwoorden. Hierdoor kunnen respondenten de vragen snel invullen en kun jij veel data verzamelen van een grote steekproef.

Het is bij likertschalen wel van groot belang dat de vragen goed geformuleerd zijn en dat enquête niet te lang is.

• Response bias: Respondenten zijn vaak geneigd sociaal-wenselijke antwoorden te geven. Daarom kiezen ze er soms voor om de twee uiterste opties te vermijden, zodat de antwoorden “normaler” of minder extreem lijken. Ook kunnen ze er bij sommige stellingen voor kiezen een antwoord te geven dat sociaal-wenselijk is in plaats van een antwoord dat daadwerkelijk hun mening reflecteert.
• Vermoeidheid/verveeldheid: Als een enquête met likertschalen veel vragen heeft, kunnen respondenten verveeld of vermoeid raken. Hierdoor kunnen ze de vragenlijst afraffelen of de vragen niet goed lezen. In dat geval zijn de resultaten niet valide.
• Subjectieve interpretatie: Sommige antwoordopties kunnen vaag zijn, waardoor respondenten ze verschillend interpreteren. Woorden als “zelden” of “soms” hebben geen precieze definities.
• Beperkte keuze: Likertvragen zijn gesloten, waardoor respondenten soms het meest relevante antwoord moeten kiezen, zelfs als dit antwoord niet overeenkomt met hun daadwerkelijke mening.

Veelgestelde vragen

Wat zijn likertschalen en waarvoor worden ze gebruikt?

Een likertschaal wordt ook wel een waarderingsschaal of gedwongen-keuzeschaal genoemd (zeker als er geen neutrale antwoordoptie is). Likertschalen worden gebruikt om meningen, houdingen of gedrag te onderzoeken. Ze worden meestal ingezet bij enquêteonderzoek, omdat dit type schaal het mogelijk maakt om persoonlijkheidskenmerken of waarnemingen eenvoudig te operationaliseren.

Hebben likertschalen een ordinaal of intervalmeetniveau?

Je data kunnen twee meetniveaus hebben: ordinaal of interval. De data-analysemethode is afhankelijk van het meetniveau van de data.

• data van de individuele likertvragen zijn ordinaal.
• data van de totale likertschaal worden beschouwd als intervaldata.

Bij ordinale schalen zijn de verschillen tussen de antwoordopties niet gelijk verdeeld of onbekend. Zo weet je bijvoorbeeld niet zeker of het verschil tussen “Helemaal mee oneens” en “oneens” even groot is als het verschil tussen “oneens” en “neutraal”.

Bij intervalschalen zijn deze verschillen tussen antwoordopties wel gelijk. Zo is het verschil tussen “1” en “2” bijvoorbeeld net zo groot als het verschil tussen “2” en “3”.

De data van de totale likertschaal worden vaak gezien als intervaldata, omdat het een totaalscore is waarbij scores van vier of meer vragen bij elkaar zijn opgeteld.