{"id":18830,"date":"2019-11-09T09:53:30","date_gmt":"2019-11-09T08:53:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/?p=18830"},"modified":"2026-04-04T08:11:47","modified_gmt":"2026-04-04T06:11:47","slug":"scala-likert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/scala-likert\/","title":{"rendered":"Scala Likert"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scala Likert \u00e8 una delle scala maggiormente utilizzate nella costruzione di un questionario. Sia esso dedicato ad indagini di mercato relative agli atteggiamenti del consumatore o sia esso rivolto ad indagini in ambito psichiatrico, la scala Likert \u00e8 uno dei protagonisti. In questo articolo, ti illustrer\u00f2 le sue principali caratteristiche e le accortezze statistiche sul suo uso.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La domanda pi\u00f9 frequente circa la scala Likert \u00e8 come devo misurare un atteggiamento in termini statistici? Devo fare la media o calcolare gli atteggiamenti come qualit\u00e0? Per rispondere a questa domanda, risaliamo alle origini della scala Likert per capire il perch\u00e9 della sua introduzione e della sua amplissima diffusione.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Scala Likert: origine e struttura<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scala Likert \u00e8 opera di Rensis Likert (neanche a dirlo porta il suo nome). Questo psicometrico americano la costru\u00ec nel 1932 per semplificare la misurazione degli atteggiamenti e delle opinioni in ambito psichiatrico. La sua originaria funzione era dunque quella di misurare attraverso una serie di affermazioni l&#8217;atteggiamento complessivo di un individuo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tale funzione \u00e8 rispecchiata ancora oggi, nonostante la scala Likert abbia ampliato la propria utilizzazione in campi non prettamente psicometrici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La sua diffusione \u00e8 essenzialmente dovuta a due elementi: la facilit\u00e0 di costruzione e l&#8217;additivit\u00e0. Dato infatti un certo numero di item, ossia una serie di affermazioni semanticamente collegate con gli atteggiamenti che si intende indagare, ciascun item \u00e8 provvisto di una scala unidimensionale, uguale per tutti gli item.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scala unidimensionale presenta o 5 o 7 modalit\u00e0 di risposta, dipende dal livello di profondit\u00e0 della risposta voluto dal ricercatore. Le risposte possibili oscillano tra &#8220;fortemente in disaccordo&#8221; (<strong>strongly disagree)<\/strong> a &#8220;fortemente d&#8217;accordo&#8221; (<strong>strongly agree<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ne deriva pertanto che su una scala a 5 punti, le opzioni possibili di risposta sono:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>fortemente in disaccordo<\/li><li>in disaccordo<\/li><li>n\u00e9 accordo n\u00e9 disaccordo<\/li><li>d&#8217;accordo<\/li><li>fortemente d&#8217;accordo.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ad ognuna delle possibili risposte \u00e8 associato un punteggio che va in generale da 1 a 5 oppure da 0 a 4 (se la scala \u00e8 a 5 punti). Sulle scale con punteggio da 1 a 7 si preferisci in alcuni casi procedere con un punteggio che oscilli tra -3 e +3 cos\u00ec da annullare l&#8217;effetto della risposta neutra con il valore 0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La somma o la media dei punteggi alle risposte fornite da ciascun individuo a tutti gli item rappresenta l&#8217;atteggiamento di quell&#8217;individuo sullo specifico tema di indagine. Da ci\u00f2 deriva l&#8217;additivit\u00e0 della scala Likert ed anche la sua ampia diffusione.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Scala Likert e statistica<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La trasformazione effettuata sulle risposte, da risposte qualitative a risposte numeriche, fa s\u00ec che la scala sia facilmente utilizzabile in ambito statistico. Poter disporre di un punteggio per ogni atteggiamento di una serie di individui, rende la scala Likert la grande protagonista di molti studi e non solo in ambito psicometrico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tuttavia, come sempre succede in ambito statistico, la semplicit\u00e0 non \u00e8 sempre fonte di buone notizie. La scala Likert essendo composta da numeri discreti, matematicamente parlando si tratti di numeri interi (dunque che presentano un salto tra un numero e l&#8217;altro), fa s\u00ec che nella maggior parte dei casi le singole variabili misurate (ossia i singoli item) non si distribuiscano normalmente (curva gaussiana). Questo \u00e8 un bel problema in termini statistici in quanto trattare i numeri, ad esempio le medie, con test parametrici, fa s\u00ec che i risultati statistici siano distorti, avendo &#8220;cioccato&#8221; (come mi ha insegnato un cliente) una delle ipotesi fondamentali per l&#8217;applicazione di un ANOVA o di un test t (vedi <a href=\"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/metodi-di-ricerca\/statistica-inferenziale\/\">statistica inferenziale<\/a>).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Come trattare dunque gli item di una scala Likert? La risposta \u00e8 dipende cosa devi dimostrare. Se l&#8217;obiettivo \u00e8 quello di dimostrare item per item le differenze tra gruppi, \u00e8 bene stabilire cosa vuoi cogliere: la media dell&#8217;item, il grado di risposte positive o negative o il livello di accordo\/disaccordo? Per ogni obiettivo c&#8217;\u00e8 un approccio statistico diverso: ampia scelta tra test su dati qualitativi o quantitativi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se invece il tuo scopo \u00e8 quello di comprendere un atteggiamento complessivo derivato da pi\u00f9 item, allora lo strumento preliminare dello studio \u00e8 l&#8217;<a href=\"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/analisi-fattoriale\/\">analisi fattoriale<\/a>. Anche qui ci sono dei distinguo da fare: analisi fattoriale esplorativa o confermativa? Dipende dalle tue ipotesi di ricerca, non esiste un&#8217;unica ricetta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Limitazioni della scala Likert<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sebbene sia una scala semplice da utilizzare, la scala Likert si presta a possibili &#8220;manipolazioni&#8221; da parte dei rispondenti. La principale \u00e8 quella relativa al set di risposte. Per comprendere infatti un atteggiamento \u00e8 necessario sottoporre al rispondente una batteria di item. Cos\u00ec facendo il questionario diviene lungo e, se non ben proposto, anche noioso per chi risponde. Questo fa s\u00ec che l&#8217;intervistato sia portato a dare sempre la stessa risposta, falsando dunque il proprio atteggiamento. Per ovviare a questo problema \u00e8 utile invertire la polarit\u00e0 semantica di alcun item (famoso <em>reverse<\/em>). Attenzione all&#8217;analisi statistica: la polarit\u00e0 deve essere rimessa in ordine in fase di elaborazione dati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un altro problema \u00e8 quello relativo all&#8217;<em>acquiescent<\/em> <em>response set<\/em>, ossia all&#8217;accordo che l&#8217;intervistato esprime sempre e comunque indipendentemente dal proprio reale parere. Si tratta di una forma di soggezione che il soggetto esprime nei confronti del questionario. Molto spesso questo fenomeno viene evidenziato da coloro che hanno un basso background culturale in quanto considerano le affermazioni proposte sempre vere.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-cover has-background-dim\" style=\"background-image:url(https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/scala.png)\"><div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-flow wp-block-cover-is-layout-flow\">\n<p style=\"text-align: center;\">Osserva sempre che le risposte fornite dal singolo rispondente: ti forniranno molte informazioni.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La terza limitazione \u00e8 dovuta alla reazione all&#8217;oggetto. Se ad esempio in un&#8217;affermazione si parla di aerei ed l&#8217;intervistato ha paura di volare, la sua risposta non sar\u00e0 probabilmente inerente ai contenuti dell&#8217;affermazione, ma sar\u00e0 in base alla sua paura, e dunque con un&#8217;accezione negativa. Sarebbe utile valutare in modo preventivo tali piccole paure.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ultima limitazione \u00e8 come \u00e8 stato creato l&#8217;item. Attenzione alle negazioni. La logica matematica ci insegna che se abbiamo due negazioni, esse si annullano dando vita ad un&#8217;affermazione.&nbsp;Se ad esempio dico: &#8220;Non \u00e8 vero che il gatto non \u00e8 nero&#8221; \u00e8 come che dicessi che il mio gatto \u00e8 nero. Questa regola vale anche per gli items. E va oltre, perch\u00e9 si potrebbe creare una situazione di doppia negazione tra un item negativo (quindi con un solo &#8220;NON&#8221;) e la risposta &#8220;in disaccordo&#8221; dell&#8217;intervistato, comportando cos\u00ec l&#8217;affermazione dell&#8217;item.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusione<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scala Likert \u00e8 utilissima e facile da utilizzare per chi risponde ad un questionario. Non \u00e8 per\u00f2 immediato il suo uso quando si predispone il questionario. Il ricercatore deve scegliere gli items e controllare che siano semanticamente corretti. Stabilire l&#8217;ordine degli stessi in modo che essi sia indipendenti uno dall&#8217;altro, senza che uno influisca sul successivo. Identificare il grado di approfondimento, dunque scala a 5 o 7 punti e ricordare la monotonia della scala: un punteggio basso esprime disaccordo ed un punteggio alto esprime accordo. La scala Likert serve per esprimere un atteggiamento. Attenzione ad un comune errore: ogni volta che le risposte date da un soggetto possono essere numerate, non significa che abbiamo creato una scala Likert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Infine, attenzione all&#8217;analisi dati. Elaborare l&#8217;analisi statistica in modo rigoroso e appropriato \u00e8 dovere di ogni ricerca che sia rivolta alla pubblicazione scientifica, ricordando che i numeri sono in funzione degli intervistati, non il contrario.&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La scala Likert \u00e8 una delle scala maggiormente utilizzate nella costruzione di un questionario. Sia esso dedicato ad indagini di mercato relative agli atteggiamenti del consumatore o sia esso rivolto ad indagini in ambito psichiatrico, la scala Likert \u00e8 uno dei protagonisti. 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Mathsly \u00e8 uno studio di consulenza statistica e matematica, il cui scopo \u00e8 elaborare analisi statistiche e fornire assistenza e supporto statistico per gli\u00a0studi di ricerca e pubblicazioni scientifiche. Periodicamente il sito pubblica guide e articoli per spiegare gli aspetti pi\u00f9 interessanti della statistica medica, della ricerca medica, dell'econometria ed in generale della ricerca scientifica. Puoi trovare informazioni sui principali indici statistici (e.g. media, mediana, deviazione standard, ...) e sugli strumenti pi\u00f9 idonei a dimostrare le ipotesi di ricerca e a capire molti concetti statistici (e.g. p-value, regressioni, sensibilit\u00e0, specificit\u00e0, ...). Pubblico regolarmente articoli in biostatistica, econometria, statistica medica, ed in molti altri settori di applicazione della matematica e della statistica e, pi\u00f9 in generale, nella ricerca scientifica. Se preferisci \\\"far fare\\\" ad uno professionista, sono la persona giusta per te. 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