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O uso de itens do tipo Likert em pesquisas qualitativas é geral e um tema de debate entre os pesquisadores. O psicólogo social americano Rensis Likert (1932) desenvolveu a graduação Likert, uma instrumento popular para medir atitudes e opiniões em “Uma Técnica para Medir Atitudes”, buscando gerar um método mais confiável e válido para medir atitudes, preferências e percepções. Ele propôs cinco alternativas de resposta: aprovo fortemente, aprovo, indeciso, desaprovo e desaprovo fortemente. Ao contrário dos métodos anteriores, a graduação Likert permitiu a soma das pontuações individuais dos itens do tipo Likert para gerar uma pontuação composta que representa uma atitude universal. Esta abordagem sumativa foi uma inovação significativa, proporcionando uma medida mais abrangente de atitudes. Likert procurou quantificar construtos, respostas ou atitudes inerentemente qualitativos, subjetivos e não observáveis (Tanujaya et al., 2022).
Nesse cláusula, Itens do tipo Likert referir-se-á aos itens individuais de um instrumento estimado usando um conjunto ordenado de respostas alternativas. De forma similar, Respostas do tipo Likert referir-se-á à escolha real feita pelo participante da pesquisa, por exemplo, concordo totalmente, indeciso ou discordo. Graduação Likert se referirá a um grupo de quatro ou mais Itens do tipo Likert que um pesquisador pode usar para medir uma variável latente de interesse. Os itens do tipo Likert fornecem uma forma estruturada de coletar dados, oferecendo uma estrutura clara para os respondentes expressarem suas atitudes, opiniões e percepções, facilitando uma estudo e verificação mais direta das respostas (Doğan & Demirbolat, 2021; Dwivedi & Pandey, 2021) . Os investigadores argumentam que os itens do tipo Likert e as escalas Likert são semelhantes e só podem ser usados de uma forma, com alguns dizendo que a estudo é estritamente quantitativa e outros argumentando que a estudo qualitativa é verosímil (Tanujaya et al., 2022). Proudfoot (2022) discutiu a integração de métodos qualitativos e quantitativos por meio de estudo temática híbrida, destacando a flexibilidade no uso de itens do tipo Likert em pesquisas qualitativas. Neste cláusula, apresentamos alguns dos principais argumentos em prol e contra a sua utilização qualitativa e quantitativamente, com alguns exemplos de cada um.
Graduação Likert
A graduação Likert é uma série ou bateria de um mínimo de quatro ou mais itens do tipo Likert mutuamente inclusivos que são combinados em uma única variável de pontuação composta durante o processo de estudo de dados (Tanujaya et al., 2022), implicando uma suposição de um subjacente variável contínua (Doğan & Demirbolat, 2021; Kleinheksel & Summy, 2020). As escalas Likert referem-se à soma ou média de respostas a múltiplos itens do tipo Likert concebidos para medir um único construto, por exemplo, uma graduação que mede a satisfação no trabalho. A graduação Likert revolucionou a mensuração de atitudes ao fornecer um método simples e eficiente para quantificar opiniões subjetivas (Tanujaya et al., 2022). A sua adoção e uso contínuo em várias disciplinas sublinham o seu impacto na investigação em ciências sociais, apesar dos debates contínuos sobre as suas limitações e melhores práticas (Tanujaya et al., 2022).
Com o tempo, os pesquisadores desenvolveram variações da graduação Likert original, incluindo diferentes números de categorias de resposta, por exemplo, escalas de 5 e 7 pontos, e formatos de resposta alternativos, por exemplo, escalas de frequência (Tanujaya, 2022). As escalas Likert fornecem informações sobre as dimensões de uma atitude ou percepção relacionada a um fenômeno (Tanujaya et al., 2022). O argumento para considerar as respostas do tipo Likert porquê qualitativas ou quantitativas depende dos objetivos da pesquisa e da natureza da estudo dos dados. Os argumentos quantitativos enfatizam a estudo numérica, a reunião e os testes estatísticos, enquanto os argumentos qualitativos se concentram no significado subjetivo, no contexto e na tradução temática das respostas individuais.
Alguns investigadores defendem uma abordagem de métodos mistos, combinando estudo quantitativa para tendências gerais com tradução qualitativa para uma compreensão mais profunda. O contexto em que a graduação tipo Likert é utilizada pode ordenar se uma abordagem qualitativa ou quantitativa é mais apropriada. Por exemplo, na investigação exploratória, o vista qualitativo pode ser enfatizado, enquanto, na investigação de teste de hipóteses, o vista quantitativo pode ser priorizado. A combinação de ambas as perspectivas pode fornecer uma compreensão abrangente dos dados. Os investigadores também podem investigar as respostas recolhidas aos itens do tipo Likert separadamente, porquê itens e não porquê escalas ou dimensões (Tanujaya et al., 2022).
Itens do tipo Likert
Os pesquisadores analisam as escalas Likert e os itens do tipo Likert de maneira dissemelhante devido às suas características distintas (Tanujaya et al., 2022). Itens do tipo Likert são perguntas ou afirmações únicas que são mutuamente exclusivas entre si. Ao investigar itens do tipo Likert, o pesquisador não cria uma pontuação composta (Doğan & Demirbolat, 2021). As respostas aos itens do tipo Likert são ordinais, o que significa que representam uma ordem, mas os intervalos entre as categorias não são necessariamente iguais (South et al., 2022);
As respostas do tipo Likert podem ser qualitativas, porque as respostas e a sua tradução são inerentemente subjetivas. Cada resposta representa a experiência, crença ou sentimento subjetivo de um tipo, o que pode fornecer insights qualitativos. Os investigadores podem descrever as respostas em termos do que significam para os respondentes, concentrando-se na compreensão dos significados subjacentes, contextos e nuances das escolhas dos respondentes, em vez do valor numérico (Tanujaya et al., 2022). Uma vez que dados qualitativos, a resposta de cada tipo é examinada detalhadamente para compreender o que significa para aquele entrevistado específico. Itens do tipo Likert são apropriados para sondar respostas coletadas de outras fontes de dados.
A estudo das razões por trás das respostas individuais dos itens do tipo Likert pode fornecer insights e contextos mais profundos para as atitudes e percepções dos entrevistados. Um pesquisador pode gerir itens do tipo Likert junto com perguntas abertas em pesquisas ou entrevistas. Depois de coletar dados qualitativos adicionais, por exemplo, transcrições de entrevistas, o pesquisador revisaria as respostas do tipo Likert e os dados qualitativos associados para obter uma noção universal dos padrões e temas, para aprofundar as razões por trás da resposta do tipo Likert de um entrevistado (Li e outros, 2023). Isto pode revelar as motivações, atitudes e sentimentos que levaram à escolha específica no item do tipo Likert, para aprofundar as razões por trás da resposta do tipo Likert de um respondente, analisando as respostas para padrões ou temas emergentes sem depender de reunião numérica, semelhante à estudo qualitativa de teor (Alabi & Jelili, 2023). Em seguida, o pesquisador codificaria as respostas individuais do tipo Likert para temas e padrões principais, potencialmente usando software de estudo de dados qualitativos, por exemplo, NVivo, Atlas.ti, MaxQDA, para identificar temas ou padrões recorrentes.
Os temas podem surdir indutivamente dos dados, fornecendo insights sobre fatores comuns que influenciam as respostas. As descrições são criadas para tomar a origem de cada tema, ilustrando porquê diferentes entrevistados interpretam e reagem ao mesmo item, complementadas por citações ilustrativas diretas dos entrevistados para exemplificar temas específicos, fornecendo ilustrações vívidas de suas perspectivas. Em seguida a codificação, o pesquisador poderia interpretar cada resposta e os temas no contexto das narrativas e antecedentes gerais dos entrevistados, considerando fatores porquê experiências pessoais, antecedentes culturais e influências situacionais, e discutir porquê as respostas individuais se relacionam com tendências e percepções mais amplas. a partir dos dados qualitativos.
As respostas do tipo Likert podem ser trianguladas com outras fontes de dados qualitativos, porquê transcrições de entrevistas, notas de reparo ou estudo de documentos. Essa integração pode proporcionar uma visão mais holística do tema de pesquisa, enriquecendo a estudo e a tradução das respostas do tipo Likert. Ao concentrar-se na descrição narrativa, na estudo temática, na estudo comparativa, na triangulação e nas práticas reflexivas, os investigadores podem obter insights ricos e detalhados sobre as perspectivas e experiências dos participantes e revelar os significados e contextos mais profundos por detrás de cada resposta.
Os itens do tipo Likert facilitam a verificação de respostas entre diferentes grupos ou ao longo do tempo (Doğan & Demirbolat, 2021). Esta comparabilidade pode ser mormente útil em pesquisas de métodos mistos, onde os insights qualitativos precisam estar alinhados com os resultados quantitativos. O resultado seria um relatório de descobertas com descrições ricas, citações ilustrativas e estudo contextual e uma discussão das implicações das descobertas para a questão de pesquisa e para o campo de estudo mais vasto. As respostas a itens individuais do tipo Likert podem ser úteis na verificação de respostas entre grupos, por exemplo, categorias demográficas, níveis de experiência, para explorar variações nas percepções e atitudes. Compreender por que diferentes grupos respondem de forma dissemelhante pode primar importantes factores contextuais e influências sociais.
Resumo
Concluindo, o uso de itens do tipo Likert na pesquisa qualitativa oferece uma abordagem diferenciada para explorar atitudes e percepções complexas, preenchendo a vazio entre a precisão quantitativa e a profundidade qualitativa. Embora a emprego tradicional das escalas Likert tenha sido predominantemente quantitativa, a integração da estudo qualitativa permite uma compreensão mais rica dos significados subjetivos por trás das respostas individuais. Ao escolher uma abordagem qualitativa, os investigadores podem aproveitar a natureza estruturada dos itens do tipo Likert para tomar tendências gerais, ao mesmo tempo que se aprofundam nos aspectos contextuais e temáticos das escolhas dos entrevistados. Esta abordagem dupla não só aumenta a riqueza interpretativa dos dados, mas também fornece um quadro mais abrangente para a compreensão dos diversos factores que influenciam as atitudes e percepções. Em última estudo, a flexibilidade dos itens do tipo Liker na investigação qualitativa sublinha o seu valor porquê instrumento versátil, capaz de produzir insights que refletem profundamente a experiência humana.
Dr. John Bryan é professor universitário, editor e coordenador de dissertação. Bryan possui bacharelado em Química pela Universidade da Califórnia, San Diego, MBA em Operações e Marketing pela Rutgers, Universidade Estadual de Novidade Jersey, e DBA em Liderança pela Universidade de Phoenix.
Dra. Donna Graham é professora universitária e presidente de dissertação. Graham possui bacharelado em Psicologia e Ensino pelo Rosemont College, mestrado em Aconselhamento pela Villanova University, mestrado em Tecnologia Educacional pelo Rosemont College e doutorado em Filosofia pela Capella University.
Referências
Alabi, AT e Jelili, MO (2023). Esclarecendo equívocos sobre a graduação Likert para melhor emprego em estudos urbanos. Qualidade e Quantidade, 57(2), 1337–1350.
Doğan, E., & Demirbolat, AO (2021). Graduação de tomada de decisão baseada em dados nas escolas: um estudo de validade e confiabilidade. Revista Internacional de Currículo e Instrução, 13(1), 507–523.
Kleinheksel, AJ e Summy, SE (2020). Estabelecendo as propriedades psicométricas do EBPAS-36: Uma medida revisada de atitudes práticas baseadas em evidências. Pesquisa na Prática do Serviço Social, 30(5), 539–548.
Li, X., Li, Q. e Wang, Q. (2023). Estudo dos equívocos dos estudantes universitários sobre a pesquisa quantitativa em ciências sociais na China: implicações para o ensino. Revista de Ensino e Pesquisa Educacional, 2(3), 28–31. https://doi.org/10.54097/jeer.v2i3.7140
Likert, R. (1932). Uma técnica para medir atitudes. Psicologia do Círculo, 22(140), 55.
Pé orgulhoso, J. (2022). Estudo temática híbrida indutiva e dedutiva em pesquisas de métodos mistos. Jornal de Pesquisa de Métodos Mistos, 17(3), 308–326.
South, L., Saffo, D., Vitek, O., Dunne, C., & Borkin, MA (2022, junho). Uso eficiente de escalas Likert em avaliações de visualização: uma revisão sistemática. Em Fórum de Computação Gráfica, 41(3), 43–55. Wiley.
Tanujaya, B., Prahmana, RCI e Mumu, J. (2022). Graduação Likert na pesquisa em ciências sociais: Problemas e dificuldades. Revista FWU de Ciências Sociais, 16(4), 89–101.
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