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Escalas Likert: una herramienta fundamental en la ingeniería de encuestas

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Las escalas Likert son un estándar en la investigación social, educativa y empresarial gracias a su simplicidad y eficacia a la hora de medir percepciones y actitudes. En ingeniería, son fundamentales para recopilar datos en estudios de usabilidad, gestión de proyectos y análisis de riesgos, entre otros.

Este artículo amplía el debate sobre las escalas Likert, abordando su diseño, implementación, análisis y aplicaciones prácticas en diversos campos de la ingeniería.

¿Qué son las escalas Likert?

De University of Michigan. News and Information Services. Photographs – Bentley Historical Library, CC BY 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=76306573

Desarrolladas por Rensis Likert en 1932, estas escalas son un método para medir actitudes a través de una serie de afirmaciones ante las que el encuestado expresa su nivel de acuerdo o desacuerdo. Generalmente, tienen entre 5 y 7 puntos, aunque en ciertas situaciones se utilizan versiones más específicas. Su unidimensionalidad y simplicidad las hacen ideales para capturar datos subjetivos de forma sistemática.

Las principales características son la unidimensionalidad, ya que los ítems deben medir un único constructo (satisfacción, percepción o actitud), la versatilidad, que permite evaluar dimensiones como la frecuencia, la importancia y la probabilidad en diversos contextos, y la comparabilidad, por el hecho de que la estandarización de respuestas facilita la comparación entre grupos y estudios a lo largo del tiempo.

Los componentes de una escala Likert incluyen afirmaciones o ítems, que son declaraciones sobre las que el encuestado expresa su nivel de acuerdo o desacuerdo; opciones de respuesta, que representan un rango de valores como «Totalmente en desacuerdo», «Neutral» y «Totalmente de acuerdo», y puntuación, donde las respuestas se codifican numéricamente para facilitar el análisis estadístico.

El diseño de un cuestionario con escala Likert

El diseño de un cuestionario bien estructurado es fundamental para garantizar la calidad de los datos recopilados. Esto incluye desde la redacción de las preguntas hasta la elección del tipo de respuesta.

  • Redacción de ítems: La calidad de un cuestionario depende de la claridad y precisión de sus elementos, por lo que se recomienda evitar ambigüedades, expresar una sola idea con cada elemento, utilizar afirmaciones neutrales para minimizar sesgos emocionales y adaptar el lenguaje al contexto, teniendo en cuenta el nivel de comprensión del grupo objetivo. Por ejemplo, la pregunta «Estoy satisfecho con la calidad y el precio del servicio» debería descomponerse en dos preguntas distintas. Formulaciones como «¿Está de acuerdo con que los políticos son corruptos?», introducen sesgos emocionales.
  • Opciones de respuesta: Para diseñar opciones de respuesta efectivas, es relevante que sean claras, equidistantes y exhaustivas. El número de categorías debe tenerse en cuenta; cinco es el estándar, mientras que escalas de siete puntos ofrecen mayor precisión y escalas con menos de tres puntos limitan la variabilidad. Además, elegir entre escalas pares o impares influye en los resultados: las pares eliminan el punto medio neutral, por lo que obligan a los encuestados a posicionarse en uno de los dos extremos.
  • Organización y estructura: La organización y estructura de un cuestionario debe seguir un flujo lógico, aplicando la técnica del embudo, que consiste en comenzar con preguntas generales y poco sensibles, avanzar hacia ítems más específicos y personales y agrupar por temas para mantener la coherencia y reducir la fatiga cognitiva.
  • Realización de pretests: La realización de pretests es esencial para evaluar la comprensión, fluidez y relevancia del cuestionario, lo que permite identificar y corregir errores antes de su implementación final.
De Nicholas Smithvectorization: Trabajo propio – Trabajo propio, based on File:Example Likert Scale.jpg, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=18615046

Análisis de datos obtenidos con escalas Likert

La fortaleza de las escalas Likert radica en su capacidad para adaptarse a diversos métodos analíticos. Los datos obtenidos pueden proporcionar información valiosa, ya sea en análisis descriptivos o en modelos avanzados.

1. Análisis descriptivo

  • Tendencia central: La media y la mediana resumen la tendencia general de las respuestas.
  • Dispersión: Indicadores como el rango o la desviación estándar ayudan a entender la variabilidad en las respuestas.
  • Visualización: Gráficos de barras, histogramas y diagramas de cajas facilitan la interpretación rápida.

2. Relación entre variables

El análisis bivariado permite explorar cómo se relacionan diferentes variables dentro de la escala Likert:

  • Correlación de Pearson: Evalúa la relación lineal entre dos variables continuas.
  • Tablas de contingencia: Adecuadas para analizar categorías derivadas de respuestas Likert.

3. Análisis factorial exploratorio (AFE)

Este enfoque permite identificar dimensiones latentes que subyacen en los ítems:

  • Validación estructural: Determina si los ítems agrupan un único constructo o múltiples dimensiones.
  • Técnicas de reducción: PCA (Análisis de Componentes Principales) y AFE ayudan a simplificar la interpretación.

4. Evaluación de la fiabilidad

La consistencia interna de una escala se mide comúnmente mediante el alfa de Cronbach. Valores superiores a 0,7 suelen considerarse aceptables.

Ventajas y limitaciones

Entre sus ventajas destacan su accesibilidad, ya que son fáciles de implementar y entender, su flexibilidad, al adaptarse a diversas áreas de investigación, y su simplicidad analítica, que permite análisis básicos y avanzados. Sin embargo, presentan limitaciones: la deseabilidad social, donde las respuestas pueden estar influenciadas por lo que es socialmente aceptable; la ambigüedad en las opciones medias, ya que categorías como «Neutral» pueden interpretarse de manera diferente; y la unidimensionalidad no garantizada, por lo que es necesario validar su estructura interna mediante análisis factorial.

Aplicaciones en ingeniería

Las escalas Likert tienen amplias aplicaciones en ingeniería, por ejemplo, en estudios de satisfacción para evaluar la percepción de los usuarios sobre productos o servicios, en gestión de riesgos para analizar actitudes hacia posibles escenarios de riesgo en proyectos y en usabilidad de software para medir la experiencia del usuario en diseño y funcionalidad de interfaces. En la evaluación de proyectos, sirven para recopilar información sobre aspectos como el cumplimiento de plazos, la calidad del producto y la eficiencia del equipo.

Conclusión

Las escalas Likert son una herramienta esencial para medir percepciones, actitudes y comportamientos. Su versatilidad y facilidad de implementación las convierten en una opción popular en investigaciones de ingeniería y ciencias sociales. El diseño riguroso del cuestionario y el análisis adecuado de los datos garantizan resultados fiables que pueden orientar la toma de decisiones, mejorando procesos y productos en diversos ámbitos de la ingeniería.

Os dejo a continuación una presentación que hice en Santiago de Chile, sobre el análisis de cuestionarios basados en escalas Likert. Espero que sea de vuestro interés.

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Percepción de los estudiantes de postgrado en ingeniería civil respecto a la docencia semipresencial durante la pandemia

Este estudio examina la percepción que tienen los estudiantes de postgrado de ingeniería civil de la Universitat Politècnica de València sobre las sesiones virtuales y presenciales. Para ello, se utilizó un cuestionario de nueve ítems en escala Likert. Respondieron a la encuesta 51 alumnos, que representan más del 77% de los matriculados. Corresponden a alumnos de dos másteres relacionados con la ingeniería civil en modalidad semipresencial (enseñanza virtual y presencial simultáneamente). Son el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón y el Máster Universitario en Planificación y Gestión en Ingeniería Civil. El resultado principal muestra que algo menos del 69% de los encuestados está muy de acuerdo o algo de acuerdo con la siguiente afirmación: “Con la información que tengo ahora, volvería a matricularme en este máster en modalidad semipresencial“. Solo algo más del 7,8% estaría muy en desacuerdo o algo en desacuerdo con la siguiente afirmación: “En ausencia de una pandemia, me gustaría que este máster se ofreciera en modalidad semipresencial en el futuro“. Del análisis multivariante de la encuesta se desprende que la formación semipresencial ha llegado para quedarse incluso después de que se resuelva el problema de la pandemia. A ello contribuye el hecho de que una gran proporción de los estudiantes son de origen latinoamericano, y esta modalidad mixta facilita su acceso a los estudios de posgrado. Estos resultados implican una futura revisión en profundidad de la forma en que se imparte la formación de máster.

ABSTRACT

This study examines the perception that postgraduate civil engineering students at the Universitat Politècnica de València have about virtual and face-to-face sessions. For this purpose, a nine-item Likert-scale questionnaire was used. Fifty-one students, representing more than 77% of those enrolled, answered the survey. They correspond to students of two master’s degrees related to civil engineering in blended learning (virtual and face-to-face teaching simultaneously). The main result shows that slightly less than 69% of the respondents strongly agree or somewhat agree with the following statement: “With the information, I have now, I would enroll again in this master’s degree in blended mode.” Only slightly more than 7.8% would strongly disagree or somewhat disagree with the following statement: “In the absence of a pandemic, I would like this master’s degree to be offered in a blended mode in the future.” From the multivariate analysis of the survey, it is clear that blended learning is here to stay even after the pandemic problem is resolved. Contributing to this is that a large proportion of the students are of Latin American origin, and this mixed modality facilitates their access to graduate studies. These results imply a future in-depth review of how master’s education is delivered.

Keywords: 

Civil engineering, virtual teaching, COVID-19, Likert-scale, postgraduate education.

Reference:

YEPES, V.; YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.  (2022). Civil engineering postgraduate students’ perception on synchronous virtual versus face-to-face teaching during COVID-19. 16th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2022), 7th-8th March 2022, pp. 587-595, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-37758-9

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¿Cuántas respuestas son necesarias en una encuesta? Pues depende.

A veces me toca dirigir algún trabajo de investigación de mis estudiantes que trata de conocer la opinión sobre algún aspecto concreto. Normalmente se trata de temas relacionados con el sector de la construcción, aunque también suelo investigar si ha tenido éxito algún tipo de innovación educativa en mis clases. Para ello suelo aconsejar el uso de cuestionarios basados en escalas Likert, pues de esta forma facilito el análisis estadístico multivariante de los resultados.

El problema siempre es el mismo: ¿Profesor, tengo suficientes encuestas o tengo que enviar más encuestas? Y la respuesta siempre es la misma: depende del objeto de la encuesta. Vamos a analizar esto por partes.

Si se trata de describir los resultados obtenidos de un grupo de estudio, la muestra representa a la totalidad de la población, y por tanto no es necesario alcanzar un número de respuestas mínimo. Por ejemplo, si en una asociación de empresarios de la construcción el número de socios es de 30 y todos responden el cuestionario, es evidente que los resultados del estudio representan de forma exacta lo que opinan los 30 socios.

Sin embargo, lo habitual es encontrarse con un número de respuestas que forman una muestra de una población. Aquí se trata de saber si podemos extrapolar los resultados a la población que representa la muestra. Para ello nos debemos hacer dos preguntas: ¿Es la muestra representativa? ¿Cuál es el margen de error que cometemos?

Las técnicas de muestreo permiten extraer muestras representativas. Estos muestreos pueden ser probabilísticos o no probabilísticos. Entre los primeros podemos resaltar el muestreo aleatorio sistemático, el estratificado o el muestreo por conglomerados.  Entre los no probabilísticos, el muestreo por cuotas, por bola de nieve o el muestreo subjetivo por decisión razonada. Remito a los interesados a bibliografía específica, pues se escapa al objetivo de este artículo.

Aquí vamos a comentar brevemente lo relativo al error muestral. El error muestral se corresponde con el margen de error que estamos dispuestos a aceptar. Por ejemplo, si decimos que el 15% de la población está de acuerdo con algo y el error muestral es del 4%, realmente dicha opinión se encuentra entre el 11% y el 19% para un nivel de confianza determinado. Por eso, lo primero, será definir el nivel de confianza o riesgo de primera especie “z”, que sería el riesgo que aceptamos de equivocarnos al presentar nuestros resultados. El nivel de confianza habitual es 1 – α = 95% o α = 5%. Se utiliza como “z”, que es un valor de la distribución normal asociado a una determinada probabilidad de ocurrencia. Así, z=1,96 si 1 – α = 95%, z=2,00 si 1 – α = 95,5% y z=2,57 si 1 – α = 99%.

Otro factor a tener en cuenta es la variabilidad de las respuestas estimada en la población. Si sabemos que todos los sujetos piensan lo mismo, nos bastará preguntar a uno solo o a muy pocos. Pero si sabemos que habrá una gran diversidad de respuestas, hará falta una mayor número de sujetos en la muestra. Como lo normal es desconocer la variabilidad de las respuestas en la población, elegimos la mayor varianza posible p=q=50% (sería que el 50% respondiera que “sí” y el otro 50% lo contrario).

Las fórmulas que nos dan el error muestral, por tanto, dependen de los factores anteriores y también de conocer si la población es finita o infinita (más de 30.000 individuos ya se considera como infinita). En la figura se indican ambas fórmulas.

Fórmulas del error muestral, en función de si la población es finita o infinita

Si jugamos un poco con estas fórmulas, veremos que para un nivel de confianza del 95%, serían necesarias 96 respuestas en una población infinita y 95 respuestas en una población de un tamaño de 10.000 (casi coinciden) para un error muestral del 10%. Pero si queremos bajar el error al 5%, se eleva el número de respuestas a 384 en el caso de la población infinita y a 370 en el caso de una población finita de 10.000. Como vemos, se dispara el número de respuestas necesarias para reducir el error.

Por tanto, mi respuesta a mis estudiantes suele ser siempre la misma: vamos a intentar llegar a 100 respuestas para empezar a tener un error razonable.

En apretada síntesis, os quiero dar las siguientes consideraciones sobre el muestreo:

  • No solo es necesario que el tamaño de la muestra sea suficiente, sino también que la muestra sea representativa de la población que tratamos de describir
  • Una muestra de gran tamaño no garantiza que el margen de error sea pequeño, pues puede estar sesgada hacia segmentos de la población representados en exceso o poco representados
  • Si la población a estudiar es demasiado grande es recomendable segmentarla en estratos y valorar en cuáles de ellos pueden obtenerse muestras representativas, facilitando así una interpretación de los resultados más precisa
  • En general, el margen de error en cada estrato suele ser superior al margen de error de toda la muestra en conjunto. Es recomendable ser consciente de esta diferencia de precisión en la interpretación de resultados

Pues ahora una reflexión final: ¿Qué error tienen las encuestas que contestan los alumnos en relación con la calidad del profesor? ¿Es razonable tomar decisiones respecto a la continuidad o no de un profesor teniendo en cuenta estas encuestas? Tenéis las claves releyendo el artículo.

Aquí tenéis un vídeo sobre las técnicas de muestreo.

Os dejo a continuación un pequeño vídeo sobre el error de muestreo.

 

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