Vad är en likertskala? Definition, exempel, analys och bästa praxis

Enkätfrågorna Håller med/håller inte med har sin plats i marknadsundersökningar. Men när du behöver få ett svar med fler nyanser är en Likertfråga det bästa valet.

En Likertskala är ett enkätformat som mäter åsikter, attityder eller beteenden inom olika intervall, vilket ger ett strukturerat sätt att fånga känslor, från att man verkligen instämmer till att man verkligen inte instämmer. Med den kan du se hur mycket folk instämmer, hur nöjda de känner sig eller hur sannolikt det är att de agerar, genom att skilja mellan mild tillfredsställelse (”mja”) och stark entusiasm (”absolut”).

I den här guiden får du lära dig grunderna i Likertskalan, hur du väljer rätt antal punkter och hur du skriver tydliga frågor som de svarande enkelt kan svara på.

En Likertskala är ett enkätformat som mäter åsikter, attityder eller beteenden inom olika intervall, vilket ger ett strukturerat sätt att fånga känslor, från att man verkligen instämmer till att man verkligen inte instämmer.

Med hjälp av Likertskala kan forskare och utövare effektivt kvantifiera och fånga nyanser i enskilda åsikter, psykologi och attityder. Den som till exempel ”gillar produkten men inte är tokig i den” skulle sannolikt ge likertbetyget ”gillar den lite grann”.

Vi kan förenkla kundernas attityder till att gilla eller ogilla en produkt, men med Likertskalorna får vi fler nyanser, ”Gillar mycket” istället för bara ”Gillar”.

Att skapa effektiva frågor med Likertskala är inte bara en bra praxis, det är grundläggande för att generera enkätdata som är både statistiskt giltiga och användbara i praktiken.

En framgångsrik skala kräver omfattande och välavvägda svarsalternativ som fångar alla attityder – från ”Instämmer inte alls” till ”Instämmer helt”.

Genom att bemästra dessa detaljerade tekniker får du kraftfulla och tillförlitliga insikter som ser till att dina data flyttas från passiv feedback till den viktiga och meningsfulla information som driver ett säkert och strategiskt beslutsfattande.

För att maximera effektiviteten på din Likertskala krävs exakta uttryck – och det innebär att du ställer frågor, inte bara gör påståenden.

När du använder ett påstående (t.ex. ”Tjänsten var utmärkt”) ramlar du i en farlig fallgrop: snedvridning på grund av eftergivenhet. De som svarar på enkäten brukar snarare hålla med än inte, vilket leder till fler positiva svar och därmed felaktiga data. För att motarbeta denna djupt mänskliga inställning kan du använda dig av direkta frågor. Till exempel ”Hur är du nöjd med tjänsten?”.

Vaga meningar ger, utöver att de kan bidra till snedvridning, oanvändbara data. För att omvandla allmänna åsikter till användbara insikter måste du jobba hårt med att definiera dina variabler. Fråga inte bara om ”service” när du till exempel utvärderar restaurangservice. Dela upp det istället:

Genom att precisera vad du vill veta– vilket förvandlar vaga tankar till fokuserade frågor – får du den precision som krävs för tillförlitliga mätningar och säkert beslutsfattande.

Om du använder standardetiketter som instämmer/instämmer inte till alla frågor kan det leda till lägre precision i insamlade data. Hemligheten med en verkligt effektiv Likertskala ligger i att se till att svarsetiketterna matchar konstruktionen (konceptet) du försöker mäta. 

När du väljer svarsalternativ anger du det semantiska sammanhanget för hela mätningen. Det är viktigt att använda rätt termer för att få fram de mest korrekta svaren vid mätning av andra koncept:

Även om instämmande är perfekt för att bedöma övertygelser kanske det inte fångar den nyans du behöver. En svarande som ”Instämmer starkt” i att de använder appen dagligen har inte berättat hur ofta de använder den. Att matcha skalans vokabulär med din kärnkonstruktion är ett enkelt men effektivt steg mot att få verkligt tillförlitliga och otvetydiga data.

Bipolära konstruktioner är de där attityder kan falla på den ena eller andra sidan av en mittpunkt som i sig är sann ambivalens eller neutral. Exempel:

Hur informativ eller icke informativ var presentationen? 

Unipolära konstruktioner passar när det gäller mängd, utan neutral mittpunkt – antingen gäller maxmängden för attityden eller inte. Exempel:

Hur bekväm känner du dig med att uttrycka dina tankar och åsikter på jobbet?

Frågor med Likertskala finns i nästan alla typer av enkäter, inklusive undersökningar om kundtillfredsställelse, undersökningar av medarbetarengagemang och feedback på produktupplevelser.

Överlåt inte kvaliteten på dina data åt slumpen. Att följa dessa fem bästa praxis är vägen till framgång: de ser till att alla svarande tolkar dina alternativ på samma sätt, vilket i slutänden maximerar tillförlitligheten och användbarheten av feedback, och förvandlar åsikter till mätbara organisatoriska drivkrafter.

Punkterna på skalan är viktiga eftersom de anger vilka nyanser du kan fånga upp, samt även hur mycket de svarande behöver fundera.

Här måste du välja mellan udda respektive jämna tal och om du vill använda en bipolär eller unipolär skala.

Innan du bestämmer dig bör du fundera på hur komplext ämnet är samt målgruppens sammanhang för att hitta den balans som ger exakta, tillförlitliga data utan att riskera att svarskvaliteten offras.

Forskning visar att skalans utformning påverkar svarsbeteendet. Det ”rätta” valet beror på din konstruktion och målgrupp.

Forskning visar att användning av 5–7 svarspunkter brukar ge den bästa balansen mellan tillförlitlighet, användbarhet och tydlighet. En studie fann att sju punkter kan vara till hjälp i vissa sammanhang, medan annan forskning fann liten skillnad efter minst fem punkter. Man får kompromissa mellan transparens och att riskera att trötta ut de svarande.

Tips! Om de svarande är nya i ämnet eller gör flera saker på mobilen samtidigt kan du använda fem punkter med etiketter som ger tydligare och snabbare svar.

För att visa hur väl Likertskalan fungerar har vi tagit fram åtta effektiva exempelfrågor som visar hur man mäter olika grader av attityder. De här exemplen omfattar viktiga mätvärden som tillfredsställelse, instämmande, vikt och frekvens för olika typer av skala. 

Denna fyragradiga Likertskala använder ett bipolärt format för att mäta graden av instämmande med ett påstående. Genom att utesluta en neutral mittpunkt tvingas de svarande att antingen hålla med eller inte, vilket ger en tydligare feedback.

Hur nöjd eller missnöjd är du med hur snabbt produkten levererades?

Denna sjugradiga Likertskala använder ett bipolärt format för att bedöma graden av instämmande med ett påstående. De svarande får en rad olika alternativ, från ”Instämmer inte alls” till ”Instämmer helt”. Den större skalan möjliggör hög precision när det gäller att fånga även små skillnader i attityd.

Hur väl instämmer du eller inte i att företaget hjälper sina anställda att utvecklas på jobbet?  

Denna femgradiga Likertskala mäter kundnöjdheten i ett unipolärt format med alternativ som varierar från ”Inte alls nöjd” till ”Extremt nöjd”. Strukturen fokuserar på att uttrycka i vilken grad en svarande upplevde ett attribut.

Hur nöjd är du med hastigheten på vår tjänst?

Denna sexgradiga Likertskala mäter vikt med ett unipolärt format med alternativ som varierar från ”Inte alls viktigt” till ”Extremt viktigt”. Det finns alltså ingen neutral mittpunkt, vilket tvingar de svarande att tydligt ange hur avgörande en specifik faktor är.

Hur viktig är tjänstens hastighet för dig?

Denna femgradiga Likertskala mäter sannolikheten för en framtida handling med ett unipolärt format, där alternativen kan variera från ”Inte alls sannolikt” till ”Extremt sannolikt”. Med den här strukturen ligger fokus tydligt på sannolikheten för att den svarande utför den avsedda handlingen.

Hur sannolikt är det att du kommer på en framtida konferens?

Denna femgradiga Likertskala mäter frekvensen för ett specifikt beteende med hjälp av ett unipolärt format, vanligtvis från alternativ som ”Aldrig” till ”Alltid”. Med den här strukturen kan du snabbt kvantifiera hur ofta en viss handling eller händelse inträffar bland dina svarande.

Hur ofta använder du rapporteringspanelen?

Denna 10-gradiga Likertskala mäter nöjdhet i ett unipolärt format i 10 punkter, ofta från ”Inte alls nöjd” till ”Extremt nöjd”. Det omfattande intervallet är mycket detaljerat, vilket gör att de svarande kan visa nästan exakt hur nöjda eller missnöjda de är.

Hur nöjd är du med vår leveranshastighet, på en skala från 1 till 10, där 1 är minst nöjd och 10 är mest nöjd?

Denna 11-gradiga numeriska skala är det standardiserade värdet för beräkning av Net Promoter Score®, där kunderna ombeds bedöma sannolikheten att de rekommenderar ett företag från 0 (”Inte alls sannolikt”) till 10 (”Extremt sannolikt”). 

Hur troligt är det att du skulle rekommendera det här företaget till en vän eller kollega?

När du har samlat in dina svar kan du beräkna din Net Promoter Score® med hjälp av vår kostnadsfria NPS-beräkning för att direkt se din poäng och jämföra den med referenspunkter för branschen.

Du har skapat din enkät med Likertskala – bra jobbat! Den efterföljande, och förmodligen mer kritiska, fasen innebär emellertid en noggrann analys av svarsdata.

Denna process är avgörande för att korrekt kvantifiera resultat och härleda meningsfull statistik inom undersökningens målområde.

Enskilda frågor i Likertskala måste behandlas som ordinaldata, och svarens sekventiella ordning måste prioriteras framför förmodade jämna intervall.

Börja analysen med att bestämma fördelningen, beräkna rådata för antal och procentsatser för varje svarskategori.

Visualisera dessa data med hjälp av ett stapeldiagram och se till att kategorierna ordnas från negativa till positiva svar så att läsarna omedelbart kan urskilja fördelningens form.

För att omvandla rådata till användbara insikter följer du dessa tre steg:

Om du vill kvantifiera spridningen av svar kan du ta med interkvartilintervall (IQR). Detta ger ett robust mått på variabilitet som visar hur spridda svaren är samtidigt som avvikelser utesluts.

Till skillnad från standardavvikelse, som förutsätter en normalfördelning, är IQR bättre lämpad för ”stegen” på en Likertskala.

När du har fått en övergripande sammanfattning kan du gå på djupet genom att filtrera och jämföra svar mellan olika grupper. Då kan du identifiera om attitydförändringar baserar sig på sekundära variabler, som:

Genom att korstabulera dina Likertgrupper mot dessa variabler kan du gå från att helt enkelt beskriva vad som hände till att förstå vem som driver resultaten.

För att få tydligare kommunikation och sammanfattningar kan du dölja de ursprungliga Likertkategorierna i bredare och mer lätthanterliga grupper. Inom marknadsundersökningar brukar man tala om ”top box”:

En vanlig och mycket effektiv metod är att skapa tre makrokategorier: positiv, neutral och negativ. Detta gör du genom att gruppera de två Top 2 Box med de två Bottom 2 Box medan det mittersta alternativet lämnas som en fristående neutral markör.

Den här processen förenklar rapporteringen, belyser attitydernas övergripande riktning och är särskilt användbar för att spåra trender över tid.

Genom att välja rätt diagramtyp för enkäter kan intressenterna snabbt förstå både helheten och de underliggande detaljerna. Vanliga typer av diagram:

Även väldesignade Likertskalor kan drabbas av systematiska fel som äventyrar datakvaliteten. Det är avgörande att man kan identifiera och åtgärda dessa problem för att enkätresultaten ska återspegla verkligheten. Nedan hittar du fem vanliga fallgropar och hur du undviker dem.

Mittpunkten (t.ex. ”Varken instämmer eller instämmer inte” kan dominera svaren om ämnet inte är relevant eller om de svarande helt enkelt undviker att ge ett definitivt svar. Stor användning av mittpunkten kan dölja verkliga attityder.

Snabb lösning:

Vaga eller dåligt differentierade etiketter, som ”Bra” respektive ”Toppen” gör det svårt för de svarande att välja den mest lämpliga kategorin, vilket kan leda till mätfel.

Snabb lösning:

Använd tydliga etiketter och steg som ger tydliga semantiska skillnader (t.ex. ”Något nöjd”, ”Lagom nöjd”, ”Mycket nöjd”, ”Extremt nöjd”). Forskning visar genomgående att fullständig etikettering förbättrar skalans mätegenskaper.

Ett objekt med två frågor i en försöker mäta två distinkta koncept i en enda fråga (t.ex. ”Priset var rimligt och kvaliteten hög”). För en svarande som håller med om ett koncept men inte det andra blir det omöjligt att ge ett korrekt svar.

Snabb lösning:

Dela upp frågan i två separata, distinkta ämnen: ett som behandlar det första konceptet (pris) och ett annat som behandlar det andra (kvalitet).

Inkonsekvens i svarsordningen – när skalan plötsligt växlar från ”Låg → Hög” till ”Hög → Låg” (t.ex. ”Instämmer inte alls” till vänster och ”Instämmer helt” till vänster senare) – är förvirrande och stor källa till mätfel.

Snabb lösning:

Använd polariteten enhetligt under hela enkäten (placera t.ex. alltid det mest negativa alternativet till vänster). Om de absolut måste byta plats (t.ex. för vissa omvänt kodade objekt) kan du lägga till en kort kommentar för att varna den svarande om förändringen.

Denna snedvridning uppstår när de svarande medvetet överrapporterar attityder som de tror är socialt positiva eller förväntade, särskilt när det gäller känsliga ämnen.

Snabb lösning:

Likertskalor förvandlar luddiga åsikter till tydliga signaler när du väljer rätt polaritet och antal punkter, skriver tydliga frågor och sammanfattar fördelningen, inte bara genomsnittet. De är ett av de mest mångsidiga verktygen för forskning och insamling av feedback. Oavsett om du utformar en 5-gradig Likertskala om nöjdhet eller en 10-gradig Likertskala om konfidens men du förstår hur du ställer frågor, analyserar data och tolkar resultat kommer dina insikter bli både tillförlitliga och användbara.

Med SurveyMonkey kan du börja med expertskrivna uppsättningar, undvika vanliga fallgropar och fatta säkra beslut snabbare. Med Svarshjälp kan du skapa snygga frågor med Likertskala på bara några sekunder, så att du kan fokusera på insikter, inte på konfiguration. Utforska våra resurser, med guider om hur du skapar effektiva CSAT-enkäter, NPS och mallar för medarbetarengagemang, eller registrera dig gratis för att lansera din nästa enkät.

NPS, Net Promoter och Net Promoter® Score är registrerade varumärken som tillhör Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company och Fred Reichheld.