Alles, was Sie über die Likert-Skala wissen müssen

Appinio Research · 01.07.2022 · 12min Lesezeit

Alles, was Sie über die Likert-Skala wissen müssen | Appinio Blog
13:49
Frau, welche eine Bewertung abgibt

Sind Sie glücklich? Oder nur zufrieden? Was verärgert Sie? Fragen, die zum Leben jedes Menschen dazugehören und gleichzeitig so schwer zu beantworten sind. In der Marktforschung sind solche Fragestellungen ebenfalls relevant – wie können wir beispielsweise den Zufriedenheitsgrad einer Person mit einem bestimmten Thema oder Produkt objektiv messen? Für dieses Problem entstand 1930 die Likert-Skala!

 

Was ist eine Likert-Skala? 

Die Likert-Skala geht auf das Konto des US-amerikanischen Organisationspsychologen Rensis Likert. Sie quantifiziert bzw. misst Gefühle und Einstellungen sowie den Grad der Zustimmung oder Ablehnung zu bestimmten Themen oder Produkten. Da sie häufig nach der Zufriedenheit fragt, wird sie oft auch als Zufriedenheitsskala bezeichnet.

 

Wie wird die Likert-Skala definiert?

In einer Likert-Skala wählen Befragte unter mehreren Optionen diejenige aus, die ihrer Meinung am besten entspricht - soweit die Definition der Likert-Skala. Sie kommt z.B. in Marktstudien zum Einsatz, wenn eine Bewertung für neue Konzepte ermittelt und quantifiziert werden soll.

 

In gewisser Weise ähnelt die Likert-Skala einer Multiple-Choice-Frage – mit dem entscheidenden Unterschied, dass nur eine Antwort ausgewählt werden kann (sog. Single-Choice) und die Antwortmöglichkeiten eine Skala bilden, etwa von überhaupt nicht zufrieden bis sehr zufrieden. Befragte können bei einer Likert-Skala nicht mit Ja oder Nein antworten, vielmehr wird eine Zustimmung oder Ablehnung in Abstufungen als Ordinalskala - also mit einer klar abgestuften Reihenfolge - abgefragt.

 

Im jüngsten FMCG Report von Appinio findet sich dieses Beispiel für eine Likert-Skala:

Beispiel einer Likert-Skala Auswertung

 

Warum wird eine Likert-Skala genutzt?

Die Likert-Skala ist so beliebt, weil sie eine der zuverlässigsten Methoden zur Messung von Meinungen, Wahrnehmungen und Verhaltensweisen ist. Dieses Forschungsinstrument ist simpel und zuverlässig zur Messung und Quantifizierung von Variablen. Marktforscher nutzen die psychometrische Umfrageskala häufig, um Meinungen und Ansichten über eine Marke, ein Produkt, einen Zielmarkt, die Mitarbeiterzufriedenheit und vieles mehr zu verstehen. Die Likert-Skala ist nicht nur eine der beliebtesten Umfrageskalen, sondern auch fester Bestandteil der Marktforschung. Ein Beispiel: Sie führen eine neue Arbeitsrichtlinie ein und wollen nun messen, wie reibungslos der Übergang für Ihre Mitarbeiter verlief. Integrieren Sie die Likert-Skala ganz einfach in einen Fragebogen für die Personalabteilung, um Faktoren wie Zufriedenheit und den Grad der Umsetzung erfassen zu können.

 

Eine Likert-Skala bietet zudem viele weitere Vorteile:

 

  • Die Fragen und Antwortoptionen des Fragebogens sind leicht verständlich.
  • Likert-Skalen bieten präziseres Feedback als Ja oder Nein. Die Bandbreite an Antwortmöglichkeiten wird in der weiteren Analyse tiefergehend untersucht.
  • Die Ergebnisse tragen zu einem schnellen Problemverständnis bei und ermöglichen einen tiefen Einblick in die zugrundeliegende Thematik.
  • Die Erstellung der Fragen ist schnell und unkompliziert.
  • Die Skala ist so intuitiv, dass Umfrageteilnehmer keine zusätzliche Anleitung benötigen.
  • Befragte müssen für jede Frage aus einem breiten Spektrum nur eine Option auswählen. Das vereinfacht die Entscheidung und vermeidet zu offene oder komplexe Fragestellungen.
  • Likert-Skalen ermöglichen die quantitative Erfassung  von Meinungen.  Diese sind leichter zu verstehen und zu analysieren sind als qualitative Daten.
  • Die Skala kann eine Vielzahl an Meinungen zu einem Thema erfassen, die sonst nur schwer messbar sind – etwa Gefühle und Wahrnehmungen.

Wann wird eine Likert-Skala verwendet?

Likert-Skalen sind das beste Instrument, um genauere Informationen zu einem bestimmten Thema zu sammeln und individuelle Einstellungen zu bewerten. Sie werden jedoch nicht zur Bewertung von Personenmerkmalen wie zum Beispiel Alter oder Geschlecht verwendet.

 

Dank der Vielzahl der messbaren Variablen - typischerweise Zustimmung, Wichtigkeit, Interesse oder Häufigkeit bzw. Frequenz - wird die Likert-Skala von diversen Unternehmen für interne und externe Angelegenheiten verwendet, etwa um firmeninterne Themen und Anliegen besser verstehen zu können.

 

Beispiele dafür sind:

  • Kundenreaktionen auf ein neues Produkt
  • Zufriedenheit der Kunden oder des Personals
  • Feedback zu Veranstaltungen
  • Einblicke in Zielgruppen und -märkte
  • Bewertungen der öffentlichen Gesundheit
  • Evaluierung von Partnerschaften
  • Bedarfsanalysen (z.B. in Verbindung mit Leitlinien)

So erstellen Sie eine Likert-Skala

Eine Umfrage mit einer Likert-Skala enthält zumeist eine Frage - z.B. “Wie gefällt Ihnen dieses Bild?” - oder die Aufforderung zu einer deklarativen Aussage - etwa: “Geben Sie an, inwiefern Sie dieser Aussage zustimmen”. Darauf folgt eine Reihe von gleich verteilten Antwortkategorien, etwa von stimme sehr zu bis stimme gar nicht zu. Im letzten Schritt bekommt jede Antwortoption einen eigenen numerischen Wert.

Welche Likert-Skala passt zu Ihrer Forschung?

Eine Likert-Skala weist eine geordnete Reihe von Antworten sowie eine ausgewogene Anzahl positiver und negativer Optionen aus. Bezeichnungen können für jede Antwortmöglichkeit oder nur für die Endkategorien gegeben werden. Sind sie nur am Ende zu finden, werden sie auch Ankerkategorien genannt.  Likert-Skalen müssen nicht ausschließlich von stimme überhaupt nicht zu bis hin zu stimme voll und ganz zu reichen. Häufig verwenden Sie andere Kategorien von geordneten Antworten. Das können zum Beispiel die folgenden Attribute sein: 

  • Nie, Manchmal, Oft, Immer – um Häufigkeit zu bewerten
  • Leicht, Mäßig, Schwer – um Intensität zu bewerten
  • Überhaupt nicht, ein wenig, viel – um Menge einzuschätzen

Wie entscheidet man über die Anzahl der Abstufungen in einer Likert-Skala?

Normalerweise gibt es 5-stufige, 6-stufige, 7-stufige oder gar 9-stufige Likert-Skalen. Je mehr Antwortmöglichkeiten es gibt, desto präziser sind die Ergebnisse, aber die Auswertung ist auch komplexer und die Antwortfindung der Teilnehmer mitunter komplizierter.

Anhand der Anzahl der Antwortmöglichkeiten lassen sich Likert-Skalen in ungerade und gerade Skalen unterscheiden.

Gerade Likert Skalen

Hier entfällt die neutrale mittlere Option (z.B. ”weder Zustimmung noch Ablehnung”), die es sonst in einer ungeraden Skala gibt. Da die neutrale Option nicht zur Verfügung steht, wird diese Methode manchmal als „erzwungene Wahl“ bezeichnet. Gerade Skalen haben normalerweise vier, sechs oder acht Antwortoptionen.

Die gerade Likert-Skala hat ihre Vorteile, aber ist nicht für jede Situation geeignet - etwa, wenn man den Teilnehmenden keine eindeutige Antwort zutraut oder es bei sensiblen Themen eine neutrale Ausweichoption geben sollte. Analysieren Sie daher Ihre individuelle Situation genau, bevor Sie die neutrale Option entfernen.

 

Diese Grafik fasst nochmal Vor- und Nachteile zusammen:

Vor- und Nachteile einer geraden Likert-Skala

 

Ungerade Likert Skalen

Im Gegensatz zu geraden Skalen, können Befragte bei ungeraden Likert-Skalen neutral antworten. Das heißt aber auch, dass alle ungeraden Skalen einen Zwischenwert haben, der oft mit weder Zustimmung noch Ablehnung, neutral oder unentschieden bezeichnet wird. In der Regel handelt es sich bei ungeraden Skalen um 5-, 7- oder 9-Punkte-Skalen.

 

Das Dilemma der ungeraden Likert-Skalen: Es besteht die Gefahr, dass Befragte den Mittelwert unterschiedlich interpretieren, selbst wenn er korrekt beschriftet ist. Er kann als Ich weiß nicht, Ich bin mir nicht sicher, Es ist mir egal, Ich habe keine Meinung, Ich bin neutral, Ich stimme gleichermaßen zu und nicht zu, Ich bin unentschieden oder Ich möchte nicht antworten aufgefasst werden. Diese breite Palette an Optionen sorgt öfter für Verwirrung, was wiederum zu Messfehlern und Verzerrungen führen kann. Ein Mittelwert ist keine gute Option, wenn ein Befragter unsicher ist und nicht weiß, ob diese Antwortmöglichkeit wirklich eine neutrale Option ist.

 

Die Befragten denken möglicherweise weniger differenziert nach und nehmen sich nicht die Zeit, die Vorzüge der einzelnen Antwortkategorien abzuwägen. Andererseits können Teilnehmer, die wirklich keine Meinung zu der Frage haben oder denen die Frage gleichgültig ist, ehrlich antworten – wenn die Antwortmöglichkeiten eindeutig erklärt werden.

Welcher Typ Likert-Skala bietet sich wann an?

Sinn und Nutzen von Bewertungsskalen werden schon seit langem diskutiert. Die Befürworter von Skalen mit geraden Zahlen argumentieren, dass sie die Befragten zu einer Meinung zwingen. Der Nachteil dieser Art von Skala ist jedoch ihr vermeintlich subjektiver Charakter. Andererseits werden ungerade Bewertungsskalen vom mathematischen Standpunkt heraus verteidigt. Ungerade Skalen leiden unter einer Art Verzerrung: Befragte beantworten, unabhängig vom Inhalt, eine Reihe von Fragen womöglich öfters neutral, denn sie scheuen eine klare Positionierung und geben womöglich nicht immer preis, was sie tatsächlich denken.

 

Um diese Befangenheit in beiden Fällen zu vermeiden, sollten Sie eines bedenken: Eine gut strukturierte Umfrage beginnt immer mit einem klaren Ziel und ist nie dazu gedacht, Antworten zu erzwingen oder die Befragten zu sehr in eine bestimmte Richtung zu drängen. Je nachdem, wie sensibel ein Thema ist, sollte anhand verschiedener Kriterien abgewogen werden, ob eine neutrale Antwortmöglichkeit sinnvoll ist oder nicht.

 

Um eine Entscheidung zu treffen, ob eine  gerade oder ungerade Skala am besten in eine Umfrage passt, sollten Sie Folgendes beachten:

 

  1.   Denken Sie an das Hauptziel der Umfrage: Wollen Sie beispielsweise die Zufriedenheit Ihrer Kunden messen, macht eine neutrale Antwortmöglichkeit selten Sinn. Denn diese sind entweder zufrieden oder unzufrieden. Neutrale Aussagen bringen dabei keinen Mehrwert.
  2.   Das Thema der Umfrage: Wenn das Thema kontrovers oder sensibel ist, kommt eher   eine ungerade Likert-Skala mit neutraler Antwortoption in Betracht.
  3.  Kennen Sie Ihre Befragten? Sind diese frustriert über das Fehlen eines Mittelwertes? Wenn ja, sollten Sie eine neutrale Antwortoption verwenden, da die Ergebnisse sonst möglicherweise verfälscht sind.

Welche Vor- und Nachteile hat die Likert-Skala?

Für die Marktforschung hat jede Skala ihre Vor- und Nachteile, die Sie vor Erstellung einer Umfrage im Hinterkopf behalten sollten. Das ist bei der Likert-Skala nicht anders. Sie ist unter anderem so beliebt, weil sie so viele Vorteile bietet:

  •  Auswahl an quantifizierbaren Antworten
  • Leichte Beantwortung für die Teilnehmer
  • Einfach zu kodierende Antworten
  •  Schnell und effizient
  • Kostengünstige Methode zur Datenerhebung

 

Auf der anderen Seite hat die eine Umfrage auf Basis von Likert-Skalen auch eine Reihe von Nachteilen:

 

  • Eindimensionale Skala mit „nur“ 4 bis 8 Antwortmöglichkeiten: Der Abstand zwischen den einzelnen Möglichkeiten ist nicht unbedingt gleich, Teilnehmende machen zum Beispiel kaum Unterschiede zwischen den Optionen “stimme sehr zu” und “stimme zu”.
  • Es besteht die Gefahr, dass die Antworten der Befragten durch vorherige Fragen beeinflusst werden oder sich Befragte stark auf einen “Aspekt” der Antwort konzentrieren (Zustimmung/Ablehnung).

Unsere Research Experten antworten: Warum ist die Likert-Skala so effektiv als Bewertungsskala?

Die Likert-Skala ist eine äußerst effektive Bewertungsskala, da sie differenzierte Einblicke in die Einstellungen und Meinungen von Menschen bietet. Ihre Auswahlmöglichkeiten umfassen unterschiedliche Grade der Zustimmung oder Ablehnung und ermöglichen Ihnen so den Zugriff auf eine detailliertere Datenanalyse und ein besseres Verständnis der wahren Gefühle des Befragten.

Fazit: Was Sie bei der Erstellung von Likert-Skalen beachten sollten

 

1. Breitgefächerte Umfrage-Skala verwenden: In der Regel funktionieren Likert- und anderen Skalen am besten, wenn sich die Optionen möglichst stark voneinander unterscheiden. Die Antworten können bei der Auswertung in übersichtliche Gruppen unterteilt werden.

 

2. Entscheiden Sie sich für eine Skala: Das Skalenniveau muss immer mindestens zwei Extrempositionen und dazwischen liegenden Antwortmöglichkeiten als Abstufungen haben.

 

3. Seien Sie spezifisch, um Verwirrung zu vermeiden. Die Fragen sollten klar und leicht verständlich sein. Je präziser, desto wertvoller sind die Daten, weil die Befragten ehrlicher antworten. Anstatt z.B. zu fragen: Mögen Sie unsere Produkte? sind konkrete Fragen besser: Wie zufrieden sind Sie mit der Qualität unserer Produkte? oder Sind Sie der Meinung, dass unsere Produkte ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis haben?

 

4. Nicht zu viele Optionen anbieten: Je mehr Optionen (wir empfehlen weniger als 7), desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass Befragte eine Option zufällig auswählen. Das führt zu ungenauen Daten.

 

5. Achten Sie immer auf vollständige Skalen. Reichen die Antworten beispielsweise nur von Sehr zufrieden bis einigermaßen zufrieden, wissen Befragte mitunter nicht, welche Antwort sie wählen sollen und haben ggf. gar nicht die Chance, ehrlich zu antworten. Ein Extrem (z.B. stimme überhaupt nicht zu) sollte am anderen Pol immer ein anderes Extrem gegenüber haben (stimme voll und ganz zu), sodass eine Skala ausgewogen und verständlich ist.

 

6. Verwenden Sie nicht ausschließlich Zahlen: Nummerierte Skalen, z. B. von 1 bis 5, können verwirren und ungenaue Daten erzeugen. Befragte wissen unter Umständen nicht, welches Ende der Skala positiv und welches negativ ist. Geben Sie stattdessen die Optionen am besten immer mit Worten an.

 

7. Achten Sie auf klare und prägnante Beschriftungen.

 

Kurz gesagt: Eine Likert-Skala ist ein gutes Mittel, um die Einstellung und Zufriedenheit von Befragten zu messen. Eine Befragung ist schnell und kostengünstig. Wie bei den meisten Arten von Skalen in der Forschung sollte man sich jedoch der Nachteile bewusst sein und potenzielle Fehlerquellen durch eine klare Formulierung und eine durchdachte Erstellung der Skala minimieren. 

 

 

 

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