O que é a Escala Likert e como aplica-lá

A Escala Likert, criada pelo Rensis Likert, é uma escala usada para é identificar a atitude das pessoas (entrevistados) em relação aos objetos de estímulo fornecidos, perguntando-lhes até que ponto eles concordam ou discordam deles. A escala é tipicamente uma escala de categoria de cinco respostas que varia de “discordo totalmente” a “concordo totalmente”.

Não importa quão forte seja a sua taxa de retenção de clientes, você sempre deve avaliar como as pessoas se sentem em relação à sua marca. A pesquisa garante que suas ofertas estejam atualizadas e atendam às necessidades do seu público-alvo. Além disso, ao coletar o feedback do cliente, você informa aos stakeholders que valoriza a contribuição deles e como isso afeta seus negócios.

No entanto, criar uma pesquisa não é tão fácil quanto parece. Existem vários tipos de perguntas que você deseja incluir para obter uma visão abrangente da satisfação do cliente.

Um tipo importante de pergunta que você deve incluir é uma escala Likert. As escalas Likert são amplamente usadas para medir atitudes e opiniões com um maior grau de nuance do que uma simples pergunta do tipo “sim / não”.

Neste post, vamos discutir o que é uma escala Likert e como você pode usá-la para otimizar suas pesquisas.

Para entender a escala de Likert, primeiro você precisa entender o que é uma escala de pesquisa.

Uma escala de pesquisa representa um conjunto de opções de resposta – numéricas ou verbais – que cobrem uma série de opiniões sobre um tópico. Sempre faz parte de uma pergunta fechada (uma pergunta que apresenta aos entrevistados opções de respostas pré-preenchidas).

Uma escala de pesquisa representa um conjunto de opções de resposta – numéricas ou verbais – que cobrem uma série de opiniões sobre um tópico.

Então, o que é uma pergunta de pesquisa na escala Likert? A escala Likert é definida como uma escala unidimensional usada para coletar as atitudes e opiniões dos respondentes. Essa escala é frequentemente usada para entender as classificações dos entrevistados e os níveis de concordância com o tópico em questão.

Diferentes variações da escala Likert concentram-se diretamente na medição das atitudes das pessoas, como a escala de Guttman, a escala de Bogardus, a escala de Thurstone etc.

Um exemplo da escala Likert é que, se uma empresa gostaria de coletar feedback sobre um produto de um respondente, ela poderia implantar uma pergunta na forma de uma pergunta de opção dicotômica, enquadrada como “O produto foi uma boa compra” com as opções listado como concordo ou discordo. A outra maneira de formular essa pergunta é “Indique seu nível de satisfação com os produtos” e as opções variam de muito insatisfeito a muito satisfeito.

O psicólogo Rensis Likert estabeleceu uma distinção entre uma escala que se materializa de uma coleção de respostas a um grupo de itens (pode ser 8 ou mais), e as respostas são medidas em uma variedade de valores.

Tecnicamente, uma Escala Likert faz referência ao último mencionado. A diferença entre esses dois conceitos tem a ver com a distinção que Likert fez entre o fenômeno que está sendo investigado e as variáveis ​​dos meios de captura.

A escala Likert é uma escala psicométrica usada principalmente em pesquisas de mercado para entender as opiniões e atitudes de um consumidor em relação a uma marca, produto ou mercado-alvo. Serve para as organizações fazerem medições e conhecerem o grau de conformidade de uma pessoa ou respondente em relação a uma determinada sentença afirmativa ou negativa.

Ao responder a um item na escala Likert, o usuário responde especificamente com base em seu nível de concordância ou discordância. As escalas de frequência como a Likert implementam formatos de resposta fixos para medir atitudes e opiniões. Essas escalas permitem determinar o nível de concordância ou discordância dos entrevistados.

A escala Likert pressupõe que a força e a intensidade da experiência sejam lineares, portanto, passa de uma concordância total a uma discordância total, assumindo que as atitudes possam ser medidas.

As respostas podem ser oferecidas em diferentes níveis de medição, permitindo escalas de 2, 4, 5, 6, 7, 8 ou 9 elementos previamente configurados.

Dica: Na maioria dos casos, é melhor ter um elemento neutro para os usuários que não concordam nem discordam.

A escala likert se tornou a favorita entre os pesquisadores para coletar opiniões sobre a satisfação do cliente ou a satisfação do funcionário. Essa escala pode ser dividida principalmente em dois tipos principais:

Escala Likert “Par“

Caso o pesquisador pretenda obter feedback extremo sem fornecer uma opção neutra ela será considerada “Par”.

• Escala de Concordância Likert de 2 pontos: a pergunta da escala Likert mais fácil de usar, com apenas duas opções de resposta.
• Escala para Importância Likert de 4 pontos : Esse tipo de escala Likert permite que os pesquisadores incluam 4 opções extremas sem o fornecimento de uma opção neutra. Aqui, os vários graus de importância são representados em uma escala Likert de 4 pontos.
• Probabilidade de Recomendação de 8 pontos: Esta é uma variação da escala Likert de 4 pontos explicada anteriormente, a única diferença é que esta escala possui 8 opções para coletar feedback sobre a probabilidade de recomendação.

Escala Likert “Ímpar“

Caso o pesquisador pretenda dar aos entrevistados a opção de responder de maneira neutra, a escala será considerada “Ímpar”

• Escala Likert de 5, 7 ou 9 pontos: com várias opções de resposta, essa pergunta da escala Likert é usada para coletar informações sobre um tópico, incluindo uma opção de resposta neutra para que os entrevistados selecionem, caso não desejem responder a partir de escolhas extremas.

A escala Likert surgiu em 1932 na forma da escala de 5 pontos que hoje em dia é amplamente utilizada. Essas escalas variam de um grupo de tópicos genéricos aos mais específicos que solicitam às pessoas que indiquem quanto concordam ou discordam, aprovam ou desaprovam ou acreditam que é verdadeiro ou falso. Algumas características principais da escala likert são:

• Perguntas de múltipla escolha: as perguntas da escala Likert são geralmente perguntas de múltipla escolha que têm no mínimo duas ou três categorias mensuráveis.
• Respostas relacionadas: Os itens devem ser facilmente relacionados às respostas da sentença, independentemente de a relação entre item e sentença ser evidente.
• Tipo de escala: os itens devem sempre ter duas posições extremas, bem como um item intermediário que serve como graduação entre os extremos.
• Número de opções de resposta: É importante mencionar que, embora a escala Likert mais comum seja a de 5 itens, o uso de mais itens ajuda a gerar maior precisão nos resultados.
• Aumentando a confiabilidade da escala: as extremidades da escala geralmente são aumentadas para criar uma escala de sete pontos, adicionando “muito” à parte superior e inferior das escalas de cinco pontos. Foi demonstrado que a escala de sete pontos atinge os limites superiores de confiabilidade da escala.
• Uso de escalas amplas: Como regra geral, a Likert e outras pessoas recomendam que seja melhor usar uma escala o mais ampla possível. Pode-se sempre recolher as respostas em grupos concisos, se apropriado, para análise.
• Falta de uma opção neutra: Ao considerar esses detalhes, as escalas às vezes são reduzidas a um número par de categorias (geralmente quatro) para eliminar a opção “neutra” em uma escala de pesquisa de “escolha forçada”.
• Variável intrínseca: O registro primário do Likert afirma claramente que pode haver uma variável intrínseca cujo valor marca os feedbacks ou atitudes dos entrevistados e essa variável subjacente é o nível do intervalo, na melhor das hipóteses.
• Balanças confiáveis: os itens da balança devem ser sempre seguros e confiáveis. Para obter confiabilidade, às vezes é necessário sacrificar a precisão da balança.

Como existem muitos tipos de perguntas de pesquisa, como você sabe quando deve usar as perguntas da Likert?

As escalas Likert são ótimas para se aprofundar em um tópico específico para descobrir (em mais detalhes) o que as pessoas pensam sobre ele. Portanto, pense em usar as perguntas da pesquisa da Likert sempre que precisar descobrir mais sobre…

• Como as pessoas estão reagindo ao seu novo produto;
• O que sua equipe pensa sobre um desenvolvimento recente no escritório;
• Como seus clientes se sentem sobre o atendimento ao cliente em sua empresa;
• Qual foi o sucesso do seu evento público com os participantes;

… ou qualquer outra pergunta em que você precise avaliar o sentimento sobre algo específico e desejar um nível de detalhe mais profundo em suas respostas.

Bonus: Um nível de detalhe mais profundo é o que os especialistas em pesquisa chamam de variação. Quanto MAIS variação você tiver, MELHOR conhecerá as nuances do pensamento de alguém.

A configuração de uma escala Likert é fácil com o WPForms (pra mim é o melhor plug-in de formulário de contato do mercado) e a ferramenta da SurveyMonkey Criei um passo a passo para facilitar a implementação da sua escala:

Etapa 1: Decida o que medir

A primeira coisa que você precisa fazer ao configurar uma escala Likert no formulário de pesquisa é decidir o que exatamente você deseja medir. Isso servirá como base para todas as suas perguntas e a escala de respostas.

Certifique-se de que o que você deseja medir possa ser escalado em termos de opinião, atitude, sentimento ou experiência. Deve haver dois extremos claros e espaço no meio para um ponto médio neutro.

Alguns exemplos de medidas a serem medidas incluem:

• Acordo: concordo totalmente em discordar totalmente.
• Frequência: Frequentemente, nunca.
• Qualidade: muito boa a muito ruim.
• Probabilidade: Definitivamente, nunca.
• Importância: muito importante para sem importância.

Você pode aplicar essas medidas à sua empresa da maneira que desejar – desde a revisão de um produto até a obtenção de feedback sobre alguma mudança interna na empresa.

Descubra como as pessoas se sentem em relação a novos produtos, suporte ao cliente, opções de preços, decisões de compra, design da sua marca e muito mais, em um esforço para fazer melhorias e aumentar a satisfação e as vendas do cliente.

Dica de leitura: conheça as principais fontes de idéias para seu produto! Você pode utilizar a Escala Likert para priorizar as idéias que pensou.

Etapa 2: Criar perguntas do indicador da escala Likert

Se há várias coisas que influenciam a maneira como seus clientes se sentem sobre algo, é quando você sabe que é hora de usar uma escala Likert nos formulários de sua pesquisa.

De fato, as escalas Likert são ótimas para aprender sobre o seu negócio quando uma pergunta e uma resposta não são suficientes.

Por exemplo, digamos que você queira medir a quantidade de satisfação do cliente que as pessoas têm com sua empresa. Há muitas coisas que influenciarão essa satisfação, como qualidade percebida, preço, velocidade do serviço e suporte.

É por isso que você precisa desenvolver perguntas sobre indicadores da escala Likert para garantir que você lide com todas essas coisas. Caso contrário, você não receberá respostas confiáveis que podem ser usadas para melhorar sua empresa.

Segue algumas dicas para planejar suas perguntas:

• Seja específico quando se trata do que você está perguntando;
• Atenda ao seu público-alvo usando termos que eles entenderão;
• Fique longe de perguntas tendenciosas da pesquisa que podem levar as pessoas a responder de uma certa maneira ou forçar as pessoas a escolher entre extremos;
• Evite fazer perguntas longas e complicadas ou corra o risco de realmente fazer duas perguntas em uma, deixando o cliente sem saber como responder.

Quanto mais preciso você estiver com as perguntas da escala Likert, melhores serão os resultados.

Etapa 3: Decida sobre respostas na escala Likert

O último passo para configurar uma escala Likert bem-sucedida é decidir quais respostas serão disponibilizadas para as pessoas que responderem à sua pesquisa. Lembre-se, você já decidiu o que medir. Agora você precisa decidir sobre as respostas reais.

• Mantenha um numero Impar. Use um número ímpar de respostas. Idealmente, você deve incluir cinco ou sete. Se você ficar abaixo de cinco opções, as pessoas não poderão responder como realmente se sentem. Se você ultrapassar as sete, as pessoas se sentirão sobrecarregadas e escolherão opções aleatórias, o que prejudica suas chances de obter resultados reais.
• Etiquetas usando palavras. Se você usar números para rotular respostas, as pessoas poderão confundir qual extremidade é positiva e qual é negativa e responder incorretamente.
• Use o intervalo inteiro. Certifique-se de que suas respostas abranjam todo o intervalo de escala, para que as pessoas nos dois extremos possam responder com sinceridade.

Dica: para causar uma boa impressão nos participantes da sua pesquisa, considere habilitar uma lógica condicional inteligente na sua escala Likert.

Por exemplo, digamos que alguém expresse insatisfação com a equipe de suporte ao cliente da sua empresa. Com a lógica condicional, você pode mostrar a eles um campo de formulário adicional, solicitando que expliquem suas respostas.

Esse uso da lógica condicional no formulário da sua pesquisa é uma ótima maneira de mostrar às pessoas que você se importa com as respostas delas, mesmo que negativas, e que está se esforçando para melhorar.

As perguntas da escala Likert criam consistência as respostas dos participantes sobre tópicos qualitativos. Em vez de permitir que o participante descreva sua própria experiência, eles recebem opções predefinidas para medi-la. Dessa forma, os pesquisadores podem obter feedback específico usando uma resposta quantificada.

Por exemplo, se você quiser saber quanto os clientes gostaram do seu logotipo, pergunte a eles: “Usando a escala abaixo, avalie o quanto você gosta do nosso logotipo”. Então, as opções que você poderia fornecer seriam “discordo totalmente”, “discordo”, “não discordo nem concordo”, “concordo” e “concordo totalmente”. Isso permite que sua equipe defina o que significa “concordo totalmente”, em vez de assumir o que o participante sente.

Uma coisa importante da escala Likert é que ela pode ajudá-lo a evitar algumas das armadilhas comuns do design de pesquisas, como criar perguntas excessivamente amplas que os entrevistados podem achar muito difícil de pensar. Isso pode levá-los a ficar frustrados e começar a responder rápido demais, prejudicando a qualidade dos seus dados.

Dica de leitura: você sabe o que o designer de produto faz?

Os designers de pesquisa que têm pressa às vezes buscam os tipos mais amplos de perguntas – como “sim / não”, “selecionar tudo”, perguntas abertas, de classificação ou de matriz – como uma espécie de atalho para a pesquisa.

Como regra geral, porém, na maioria desses cenários, eles acabam confiando no velho amigo escala Likert, que manterá o entrevistado concentrado e satisfeito com sua linguagem simples e direta.

As escalas Likert funcionam melhor quando as perguntas são focadas em um tópico

É importante manter cada série de perguntas em sua pesquisa focada no mesmo tópico. No final, isso ajudará você a obter resultados mais precisos. Por quê? Porque quando chegar a hora de relatar os dados, você deseja analisar uma pontuação que resume os resultados de algumas perguntas.

Por exemplo, você pode fazer esta pergunta inicial:

• Você está satisfeito ou insatisfeito com a qualidade do jantar que foi servido hoje à noite?

E depois siga com:

• Você está satisfeito ou insatisfeito com a qualidade dos seus aperitivos hoje à noite?
• Você está satisfeito ou insatisfeito com a qualidade do prato principal desta noite?
• Você está satisfeito ou insatisfeito com a qualidade da sobremesa hoje à noite?

Mas aqui está uma pergunta que você deve deixar para outra seção da pesquisa:

• Você está satisfeito ou insatisfeito com o serviço na sala de checagem hoje à noite?

Agrupando perguntas sobre um tópico e adicionando suas respostas para obter uma pontuação – neste caso, uma pontuação de “Qualidade dos alimentos” – você obterá uma medida mais confiável das atitudes em relação ao produto, serviço ou evento específico que está pesquisando. .

Como escrever perguntas para a escala Likert

1. Seja preciso

As perguntas do tipo Likert devem ser formuladas corretamente, a fim de evitar confusão e aumentar sua eficácia. Se você pergunta sobre a satisfação com o serviço em um restaurante, você quer dizer o serviço de manobristas, garçons ou anfitrião? Tudo acima? Você está perguntando se o cliente estava satisfeito com a velocidade do serviço, a cortesia dos atendentes ou a qualidade da comida e bebida?

Conclusão: se você puder ser mais específico, há uma chance maior de que suas perguntas do Likert ofereçam respostas mais valiosas.

2. Tenha cuidado com os adjetivos

Ao usar palavras para perguntar sobre conceitos em sua pesquisa, você precisa garantir que as pessoas entendam exatamente o que você quer dizer. Suas opções de resposta precisam incluir palavras descritivas que sejam facilmente compreensíveis.

Não deve haver confusão sobre qual nota é maior ou maior que a seguinte: “é praticamente” mais do que “um pouco”? É aconselhável começar pelos extremos (“extremamente”, “nada”), defina o ponto médio da sua escala para representar moderação (“moderadamente”) ou neutralidade (“não concordo nem discordo”) e, em seguida, use muito claramente termos – “muito”, “ligeiramente” – para o restante das opções.

3. Bipolar ou unipolar?

Você quer uma pergunta em que atitudes possam cair nos dois lados da neutralidade – “amor” versus “ódio” – ou um em que o leque de respostas possíveis vai de “nenhum” ao máximo? O último, uma escala unipolar, é preferível na maioria dos casos.

Por exemplo, é melhor usar uma escala que varia de “extremamente corajosa” a “nem um pouco corajosa”, em vez de uma escala que varia de “extremamente corajosa” a “extremamente tímida”. As escalas unipolares são apenas mais fáceis para as pessoas pensarem. sobre, e você pode ter certeza de que uma extremidade é exatamente o oposto da outra, o que torna metodologicamente mais som também.

4. Melhor perguntar

As declarações correm um risco implícito: a maioria das pessoas tende a concordar em vez de discordar delas, porque os seres humanos são na maioria agradáveis ​​e respeitosos. (Esse fenômeno é chamado de viés de resposta de aquiescência.) É mais eficaz, então, fazer uma pergunta do que fazer uma declaração.

Embora existam muitos tipos de perguntas na escala Likert, as cinco seguintes são comumente usadas em pesquisas.

Os exemplos a seguir são de uma pesquisa usada para avaliar como os alunos da Boston College se sentiam em relação à marca de calçados Allbirds.

1. Perguntas de Concordância

Esse é o tipo mais comum de pergunta na escala Likert, já que os criadores da pesquisa podem listar uma série de declarações sobre um tópico e avaliar quanto os participantes concordam com eles.

2. Perguntas de Frequência

As perguntas de frequência são ótimas para empresas que desejam avaliar com que frequência os consumidores usam seus produtos. Também pode revelar informações sobre as rotinas diárias de cada participante.

3. Perguntas de “Importância”

Perguntas de “importância” revelam alguns dos valores e crenças de seus clientes. Eles compartilham a importância de certos aspectos de sua marca, serviços e produtos e quais áreas precisam ser aprimoradas.

4. Perguntas de Probabilidade

As perguntas de probabilidade determinam quão verdadeira é uma afirmação para um participante. Isso também pode ser usado para julgar os valores e crenças do seu público.

5. Questões de Qualidade

As perguntas de qualidade testam como seus produtos, serviços e marca são percebidos pelos clientes. Essa é uma boa pergunta para avaliar a percepção do consumidor após o lançamento de um novo produto.

Com a pesquisa feita, é hora de analisar os resultado. Pesquisadores e auditores geralmente agrupam os dados coletados em uma hierarquia de quatro níveis de medição fundamentais – níveis de medição nominal, ordinal, de intervalo e proporção:

• Dados nominais: os dados nos quais as respostas são classificadas em variáveis não precisam necessariamente ter dados quantitativos, são denominadas “dados nominais”.
• Dados ordinais: os dados nos quais é possível classificar as respostas, mas não é possível medir a distância, são chamados “dados ordinais”.
• Dados de intervalo: em geral, dados completos nos quais podem ser feitas medições de ordens e distâncias são chamados de “dados de intervalo”.
• Dados da proporção: os dados da proporção são semelhantes aos dados do intervalo, com a única diferença sendo uma proporção igual e definitiva entre cada dado e o “zero” absoluto sendo tratado como um ponto de origem.

A análise de dados usando “dados nominais” e “de intervalo” são geralmente simples e transparente. Os dados ordinais analisam os dados principalmente em relação ao Likert ou a outras escalas nas pesquisas.

A eficácia do tratamento de “dados ordinais” como “dados de intervalo” continua a ser discutível na análise de pesquisas de uma variedade de campos aplicados. Alguns dos principais pontos a serem lembrados são:

• Testes estatísticos: a principal razão pela qual os dados ordinais às vezes são tratados como dados de intervalo é a afirmação de que os testes estatísticos paramétricos são mais poderosos do que as alternativas não paramétricas. Além disso, inferências de testes paramétricos são fáceis de interpretar e fornecem mais informações do que alternativas não paramétricas.
• Concentração em escalas de Likert: O tratamento de dados ordinais como dados de intervalo sem examinar os valores do conjunto de dados e os objetivos da análise pode enganar e deturpar os resultados de uma pesquisa. Para analisar adequadamente os dados escalares, é preferível considerar os dados ordinais como dados de intervalo e concentrar-se nas escalas Likert.
• Mediana ou intervalo para inspeção de dados: Uma diretriz universal sugere que a média e o desvio padrão são parâmetros infundados para estatísticas detalhadas quando os dados estão em escalas ordinais, assim como qualquer análise paramétrica baseada na distribuição normal. O teste não paramétrico é realizado com base na mediana ou intervalo apropriado para a inspeção dos dados.
• Medição contínua: Os modelos de Kruskall-Wallis podem fornecer resultados semelhantes aos de uma análise de variância, mas com base nas faixas e não nos meios de resposta. Como essas escalas são representativas de uma medição subjacente, uma recomendação é analisá-las como dados de intervalo como piloto antes de coletar a medição contínua.

Vantagens

Existem vantagens de gerenciar o uso da Escala Likert em uma pesquisa de mercado. Eles são:

• Facilidade de implementação: Essa escala universalmente aceita pode ser facilmente entendida e aplicada a várias pesquisas de satisfação de clientes ou de satisfação de funcionários.
• Opções de resposta quantificáveis: quantifique os itens Likert que não têm uma relação clara com a expressão e conduzam análises estatísticas nos resultados recebidos.
• Analise a classificação das opiniões: Pode haver uma amostra com opiniões variadas sobre um tópico específico. A escala Likert oferece um ranking da opinião dessas pessoas pesquisadas.
• Resposta simples: os entrevistados podem entender a intenção dessa escala e responder facilmente à pergunta.

Desvantagens

Existem também algumas desvantagens da escala Likert. Eles são:

• Falta de prova científica: Existem estudos científicos que indicam que existe um viés na escala, pois as respostas positivas sempre superam as negativas.
• Escopo do viés: também existem estudos que provam que os entrevistados tendem a responder “de acordo”, pois isso implica menos esforço mental no momento de responder a uma pesquisa on-line.
• Difícil de avaliar com precisão os resultados: Dificuldade em estabelecer precisão com a quantidade de respostas positivas e negativas.

1. Mantenha-o rotulado. Escalas numeradas que usam apenas números em vez de palavras como opções de resposta podem causar problemas aos respondentes da pesquisa, pois eles podem não saber qual extremidade do intervalo é positiva ou negativa.
2. Mantenha impar. Escalas com um número ímpar de valores terão um ponto médio. Quantas opções você deve dar às pessoas? Os entrevistados têm dificuldade em definir seu ponto de vista em uma escala maior que sete. Se você fornecer mais de sete opções de resposta, é provável que as pessoas comecem a escolher uma resposta aleatoriamente, o que pode tornar seus dados sem sentido. Nossos metodologistas recomendam cinco pontos de escala para uma escala unipolar e sete pontos de escala se você precisar usar uma escala bipolar.
3. Mantenha-o contínuo. As opções de resposta em uma escala devem estar igualmente espaçadas uma da outra. Isso pode ser complicado ao usar rótulos de palavras em vez de números; portanto, saiba o que significam essas palavras.
4. Mantenha-o inclusivo. As escalas devem abranger todo o intervalo de respostas. Se uma pergunta perguntar quão rápido seu garçom foi e as respostas variam de “extremamente rápido” a “moderadamente rápido”, os participantes que pensam que o garçom foi lento não saberão qual resposta escolher.
5. Mantenha isso lógico. Adicione a lógica de ignorar para economizar algum tempo para os participantes da pesquisa. Por exemplo, digamos que você queira perguntar o quanto o seu cliente gostou do seu restaurante, mas você só quer mais detalhes se não estiver satisfeito com alguma coisa. Use a lógica da pergunta para que apenas aqueles que estão descontentes passem para uma pergunta que pede sugestões de melhoria.

Em todo desenvolvimento de produto é importante que você, seja um investigador, designer de produto ou gerente de produto, saiba o que seu cliente deseja no produto e com ele finalizado, é mais importante que você colha feedback sobre o que foi feito.

A pesquisa na escala Likert é uma técnica abrangente para medir feedback e informações, o que facilita significativamente o entendimento e a resposta. Essa é uma pergunta crítica para medir a opinião ou a atitude de um respondente em relação a um tópico específico; portanto, será de grande ajuda na próxima etapa de uma investigação.

Esse é o fim desse artigo! Espero que você tenha gostado e esteja apto a iniciar sua pesquisa!