Шкала Лайкерта: порядковая или интервальная и как считать

Почти в каждом опроснике есть строчки вроде «Оцените от 1 — полностью не согласен до 5 — полностью согласен». Это и есть шкала Лайкерта. И почти на каждой защите кто-то спрашивает: а можно ли по ней считать среднее или только медиану?

Короткий ответ: зависит от того, что вы анализируете — один отдельный вопрос или сумму баллов по целой шкале из многих вопросов. Это два разных случая, и путать их — главная ошибка. Разберём по полочкам.

В двух словах

• Отдельный пункт анкеты (один вопрос с вариантами 1–5) — это порядковая шкала. Корректнее медиана и непараметрические критерии (Манна-Уитни, Вилкоксон, Спирмен).
• Сумма или среднее по шкале из многих пунктов (например, 10 вопросов «тревожности» сложили в один балл) — на практике обычно трактуют как количественную переменную. По ней можно среднее и параметрику (Стьюдент, ANOVA, Пирсон) — при нормальном распределении.

Шкала Лайкерта — частный случай порядковой шкалы. Если хотите освежить, чем порядковая отличается от интервальной, загляните в статью «Шкалы измерения».

Что такое шкала Лайкерта

Это способ измерять согласие, частоту или интенсивность через градации с равными «на вид» делениями. Респондент выбирает одну из подписанных ступенек.

Классический вариант — пять градаций:

Пример. «Я доволен своей работой»: 1 — полностью не согласен, 2 — скорее не согласен, 3 — затрудняюсь ответить, 4 — скорее согласен, 5 — полностью согласен.

Бывают шкалы из 4, 7 и даже 10 пунктов; иногда без среднего «нейтрального» варианта. Суть одна: человек размещает ответ на упорядоченной линейке от «совсем нет» до «да, полностью».

Важная тонкость: подписи стоят по порядку, но расстояния между ними неодинаковы. Скачок от «не согласен» к «нейтрально» — психологически не то же, что от «нейтрально» к «согласен». Поэтому формально это порядковая, а не интервальная шкала.

Почему вообще спорят: порядковая или интервальная

Корень спора в том, что у шкалы Лайкерта есть признаки и той, и другой шкалы.

Аргумент «порядковая». Между делениями неравные интервалы. «Полностью согласен» больше, чем «скорее согласен», но насколько именно больше — мы не знаем. А раз расстояния неизвестны, складывать и усреднять такие баллы строго говоря некорректно — нужны медиана и ранговые методы.

Аргумент «интервальная». Когда вы складываете много однотипных пунктов в общий балл, сумма ведёт себя почти как непрерывная величина: много возможных значений, распределение часто близко к нормальному, средние устойчивы и осмысленны. На этом стоит вся психометрия — большинство опросников считают именно по сумме.

Обе стороны по-своему правы. Поэтому на практике принят компромисс по уровню анализа: на уровне одного вопроса — порядковая логика, на уровне итогового балла шкалы — количественная.

Когда считать порядковой (отдельный пункт)

Берите порядковую логику, если анализируете один-единственный вопрос с вариантами 1–5 (или 1–7) как самостоятельный показатель.

Признаки этого случая:

• Один вопрос — один вывод. Вы не суммируете его с другими, а смотрите ответы именно на него.
• Мало градаций. 5 ступенек — это всего пять возможных значений, среднее по ним грубое и плохо интерпретируется.
• Анкета-«самоделка». Вопросы придумали вы сами, шкала не стандартизирована и психометрически не проверена.

Что с такими данными делать:

• Меры. Медиана и мода, распределение ответов в процентах («45 % выбрали “согласен”»).
• Сравнить две группы. Критерий Манна-Уитни (например, мужчины и женщины) или Вилкоксон для замеров «до/после» у одних и тех же людей.
• Связь с другим признаком. Ранговая корреляция Спирмена.

Пример. В анкете удовлетворённости тренировками один вопрос: «Нравится ли вам нагрузка?» (1–5). Вы сравниваете ответы новичков и опытных. Это отдельный порядковый пункт → медиана по группам и Манна-Уитни, а не среднее и Стьюдент.

Когда считать количественной (сумма по шкале)

Берите количественную логику, если у вас стандартизированный опросник, где итог — это сумма (или среднее) многих пунктов, измеряющих один конструкт.

Признаки этого случая:

• Много пунктов на одну шкалу. 8–20 вопросов складываются в один общий балл (тревожность, выгорание, мотивация).
• Шкала проверена. Это известная методика с нормами, а её надёжность подтверждена (см. альфа Кронбаха).
• Итог — широкий диапазон. Сумма 10 пунктов по 1–5 даёт значения от 10 до 50 — это уже почти непрерывная величина.

Что с такими данными делать:

• Меры. Среднее (M) и стандартное отклонение (σ) — при условии, что распределение близко к нормальному.
• Сравнить группы. Критерий Стьюдента (две группы) или дисперсионный анализ ANOVA (три и больше).
• Связь с другим показателем. Корреляция Пирсона.

Пример. Опросник выгорания: 16 утверждений по шкале 1–5, сумма — итоговый балл выгорания. Распределение нормальное → сравниваете средние по критерию Стьюдента, считаете корреляцию Пирсона с тревожностью.

Пример. Та же сумма баллов выгорания, но распределение перекошено и не прошло проверку на нормальность. Тогда даже по итоговому баллу безопаснее непараметрика — медиана и Манна-Уитни.

Как обработать ответы опросника: пошагово

Чтобы не запутаться, держите в голове простую последовательность от сырых анкет до готовой статистики. Она показана на схеме на рисунке 1.

Пять шагов простыми словами:

1. Закодируйте ответы числами. «Полностью не согласен» = 1, …, «полностью согласен» = 5. Так анкета превращается в таблицу для расчётов.
2. Переверните обратные вопросы. Если утверждение сформулировано «наоборот» (например, «мне нравится моя работа» в шкале выгорания), его балл инвертируют: 1↔5, 2↔4. Иначе сумма будет неверной.
3. Решите: пункт или сумма. Один вопрос — порядковая логика. Складываете много пунктов в общий балл — переходите к шагу 4.
4. Проверьте нормальность суммарного балла. Через Шапиро-Уилк или Колмогорова-Смирнова. Нормально (p > 0,05) — можно среднее; нет — медиана.
5. Выберите критерий под тип данных и задачу (сравнить группы, найти связь, оценить сдвиг).

Перед суммированием полезно посчитать альфу Кронбаха — показатель надёжности шкалы: значение 0,7 и выше говорит, что пункты согласованно измеряют один конструкт, и складывать их в общий балл оправданно. Это сильный аргумент на защите.

Пример с расчётом

Покажем оба уровня анализа на одной анкете удовлетворённости учёбой (шкала Лайкерта 1–5).

Сначала отдельный пункт — вопрос «Я доволен расписанием». Сравниваем очников и заочников; данные порядковые, поэтому считаем медианы и берём Манна-Уитни. Затем суммарный балл по всем 12 пунктам — он распределён нормально, поэтому сравниваем средние по критерию Стьюдента. Итоги — в таблице 1.

Таблица 1 — Удовлетворённость учёбой: отдельный пункт и суммарный балл по двум группам (n = 60)

Как видно, для одного вопроса мы корректно описали данные медианой и взяли ранговый критерий, а для итогового балла шкалы — средним и параметрическим. Обе строки про одну анкету, но уровень анализа разный — и статистика тоже.

Что писать в дипломе

Главное — обозначить уровень анализа и обосновать выбор. Готовые формулировки:

Для отдельного пункта:

«Ответы на отдельные вопросы анкеты измерены в порядковой шкале (шкала Лайкерта, 1–5), поэтому для их анализа применялись медиана и непараметрические критерии».

Для суммарного балла:

«Суммарные баллы по шкалам опросника рассматривались как количественные данные. После подтверждения нормальности распределения (критерий Шапиро-Уилка, p > 0,05) применялись параметрические методы (критерий Стьюдента, корреляция Пирсона)».

Если нормальности нет:

«Поскольку распределение суммарных баллов отклонялось от нормального (p < 0,05), использовались непараметрические критерии (Манна-Уитни, корреляция Спирмена)».

И сами результаты — всегда с критерием, его статистикой, числом наблюдений и p-значением: «По итоговому баллу удовлетворённости группы значимо различаются (t = 2,9; p < 0,05)». Подробнее о том, как читать p, — в статье «Что такое p-значение».

Частые ошибки

• Считать среднее по одному вопросу 1–5. «Средняя удовлетворённость 3,7 балла» по одному пункту — слабый показатель: всего 5 градаций, интервалы неравные. Лучше медиана и проценты ответов.
• Брать Стьюдента и Пирсона, не проверив нормальность. Даже для суммарного балла параметрика законна только при близком к нормальному распределении. Сначала проверка, потом метод.
• Забыть перевернуть обратные вопросы. Без инверсии обратных пунктов суммарный балл и альфа Кронбаха посчитаются неверно, а выводы окажутся ложными.
• Усреднять разные шкалы вместе. Складывать в один балл можно только пункты одной шкалы (например, все вопросы про тревожность). Мешать тревожность и мотивацию в общую сумму нельзя.
• Путать код категории с баллом. Если вариант ответа — это название («1 — школа, 2 — вуз, 3 — колледж»), это уже номинальная шкала, а не Лайкерт: ни медиана, ни среднее тут не нужны.

Частые вопросы

Можно ли считать среднее по шкале Лайкерта?

По одному пункту — нежелательно (мало градаций, неравные интервалы), берите медиану. По сумме многих пунктов стандартного опросника — да, среднее уместно, если распределение близко к нормальному. Это и есть ключевое различие двух случаев.

Сколько делений лучше — 5, 7 или 10?

Для диплома чаще берут 5 или 7. Чем больше градаций, тем «глаже» распределение суммарного балла и тем увереннее его считают количественным. Но 5 пунктов — самый понятный респонденту вариант, и его вполне достаточно.

Нужен ли средний «нейтральный» вариант?

Это на ваше усмотрение. Нечётное число градаций (5, 7) даёт «затрудняюсь ответить» посередине; чётное (4, 6) заставляет выбрать сторону. На выбор статистического метода это не влияет — важно лишь число пунктов и уровень анализа.

Как понять, что мою шкалу можно суммировать?

Посчитайте альфу Кронбаха: если она 0,7 и выше, пункты согласованно измеряют один конструкт и их корректно складывать в общий балл. Низкая альфа — сигнал, что вопросы «про разное» и суммировать их рано.

А если у меня всего один вопрос на всю анкету?

Тогда у вас только порядковый показатель, и суммировать нечего. Описывайте его медианой и процентами ответов, сравнивайте группы непараметрическими критериями (Манна-Уитни, Краскел-Уоллис для трёх и более групп).

Можно ли по Лайкерту строить корреляции?

Да. Для отдельных пунктов — ранговая корреляция Спирмена. Для суммарных баллов нормально распределённых шкал — корреляция Пирсона. О разнице — в статье «Корреляция Пирсона или Спирмена».

Короткий алгоритм

1. Закодируйте ответы числами (1–5) и переверните обратные вопросы.
2. Решите, что анализируете: один пункт или сумму многих пунктов.
3. Один пункт → порядковая шкала: медиана, проценты, Манна-Уитни, Вилкоксон, Спирмен.
4. Сумма по шкале → проверьте нормальность. Нормально → среднее, Стьюдент, ANOVA, Пирсон. Нет → медиана и ранговые методы.
5. В дипломе обоснуйте уровень анализа и приведите критерий с p-значением.

Что ещё почитать

• Шкалы измерения: номинальная, порядковая, интервальная, отношений — где в этой системе место шкалы Лайкерта.
• Параметрические и непараметрические критерии — почему выбор зависит от типа данных.
• Как проверить нормальность распределения — ключевой шаг для суммарных баллов.
• Среднее, медиана и мода: что выбрать — какая мера центра подходит для какой шкалы.
• Калькулятор описательной статистики и альфа Кронбаха — посчитать медиану, среднее и надёжность шкалы онлайн.

Не уверены, как обработать свой опросник, — загляните в базу методов или закажите консультацию: эксперт подберёт корректный способ и посчитает за вас.