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Escala de Likert: ¿Qué es y cómo utilizarla en investigación UX?

NUCBA2023-06-08

La escala de Likert es una técnica de medida que se utiliza ampliamente en investigación UX para evaluar la actitud o el nivel de acuerdo de los participantes respecto a una declaración o pregunta.

La escala de Likert se presenta a los participantes en forma de una lista de afirmaciones o preguntas, y cada afirmación o pregunta tiene una serie de opciones de respuesta que van desde "totalmente de acuerdo" hasta "totalmente en desacuerdo".Los participantes seleccionan la opción de respuesta que mejor refleje su actitud o nivel de acuerdo. Aquí hay algunos consejos para utilizar la escala de Likert en investigación UX: 👉🏾 Utilizá afirmaciones o preguntas claras y concisas: Es importante que las afirmaciones o preguntas sean claras y concisas para evitar confusiones o interpretaciones equivocadas por parte de los participantes. 👉🏾 Usá un número adecuado de opciones de respuesta: La escala de Likert suele utilizar cinco opciones de respuesta, pero puedes utilizar más o menos dependiendo de lo que se esté evaluando.👉🏾 Mirá términos neutrales en las opciones de respuesta: Es importante utilizar términos neutrales en las opciones de respuesta para evitar sesgos o interpretaciones equivocadas por parte de los participantes. Por ejemplo, en lugar de utilizar términos como "bueno" o "malo", utiliza términos como "de acuerdo" o "en desacuerdo". 👉🏾 Utilizá la escala de Likert junto con otras técnicas de medida: La escala de Likert puede ser utilizada junto con otras técnicas de medida, como entrevistas o grupos focales, para obtener una comprensión más completa de las actitudes y opiniones de los participantes. En resumen, la escala de Likert es una técnica de medida útil para evaluar las actitudes y el nivel de acuerdo de los participantes en investigación UX. Al utilizar afirmaciones o preguntas claras y concisas, un número adecuado de opciones de respuesta y términos neutrales, y utilizarla junto con otras técnicas de medida, puedes obtener resultados precisos y confiables en tus investigaciones UX.


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