Likert-Skala
In diesem Beitrag
Was versteht man unter einer Likert-Skala?
Die Likert-Skala ist ein in der empirischen Sozialforschung weit verbreitetes Messinstrument, das entwickelt wurde, um Einstellungen, Meinungen oder Zustimmungsgrade zu einem bestimmten Sachverhalt zu erfassen. Sie geht auf den amerikanischen Sozialpsychologen Rensis Likert zurück, der sie 1932 einführte.
Im klassischen Aufbau wird den Befragten eine Aussage (ein sogenanntes Item) präsentiert, zu der sie auf einer geordneten, mehrstufigen Antwortskala reagieren. Die häufigste Variante ist die fünfstufige Skala, kann aber auch drei, sieben oder mehr Stufen umfassen:
| Wert | Antwortkategorie |
|---|---|
| 1 | Stimme überhaupt nicht zu |
| 2 | Stimme eher nicht zu |
| 3 | Weder noch |
| 4 | Stimme eher zu |
| 5 | Stimme voll und ganz zu |
Messniveau: Ein einzelnes Likert-Item wird üblicherweise als ordinal skaliert betrachtet. Das bedeutet, die Kategorien haben eine klare Reihenfolge, aber die Abstände zwischen ihnen sind nicht zwingend gleich groß. In der Praxis werden mehrere Items zu einer Likert-Skala (im eigentlichen Sinne) zusammengefasst und zu einem Summenscore addiert. Dieser Gesamtscore wird häufig – methodisch durchaus diskutiert – wie ein metrisches Merkmal behandelt.
Warum ist die Likert-Skala für statistische Analysen wichtig?
Likert-Skalen sind ein zentrales Werkzeug überall dort, wo subjektive Merkmale – wie Zufriedenheit, Motivation oder Einstellungen – quantifiziert werden sollen. Besonders in Fragebögen für Abschlussarbeiten, psychologische Studien oder Markforschungserhebungen begegnen sie einem ständig.
Für die statistische Auswertung ist vor allem die Frage nach dem Skalenniveau entscheidend. Je nachdem, wie man einzelne Items oder Summenwerte behandelt, kommen unterschiedliche Verfahren infrage:
- Ordinales Niveau (einzelne Items): Median, Häufigkeiten, Spearman-Korrelation, Mann-Whitney-U-Test
- Metrische Behandlung (Summenscore): Mittelwert, Standardabweichung, t-Test, ANOVA, Pearson-Korrelation
Ob ein Summenscore tatsächlich als metrisch behandelt werden darf, hängt von der Anzahl der Items, der Verteilung der Daten und dem Forschungskontext ab. Viele Fachzeitschriften und Lehrbücher tolerieren die metrische Behandlung, wenn die Skala aus mindestens fünf bis sieben Items besteht und annähernde Normalverteilung vorliegt.
Praxisbeispiel zu Likert-Skala
Eine Studierende untersucht in ihrer Masterarbeit die Arbeitszufriedenheit von Lehrkräften. Sie entwickelt einen Fragebogen mit fünf Items, die alle auf einer fünfstufigen Likert-Skala von 1 („Stimme überhaupt nicht zu“) bis 5 („Stimme voll und ganz zu“) beantwortet werden:
- Ich bin mit meiner beruflichen Tätigkeit insgesamt zufrieden.
- Meine Arbeit gibt mir das Gefühl, etwas Sinnvolles zu tun.
- Ich fühle mich von meiner Schulleitung ausreichend unterstützt.
- Ich würde meinen Beruf jederzeit wieder wählen.
- Die Work-Life-Balance in meinem Job ist angemessen.
Eine Lehrerin beantwortet die Items mit den Werten 4, 5, 3, 4 und 2. Ihr Summenscore beträgt 4 + 5 + 3 + 4 + 2 = 18 von maximal 25 Punkten. Alternativ wird häufig der Mittelwert gebildet: 18 ÷ 5 = 3,6, was auf eine insgesamt eher hohe, aber nicht uneingeschränkte Arbeitszufriedenheit hindeutet.
Über alle Befragten hinweg kann die Studierende nun Mittelwerte vergleichen – etwa zwischen Lehrkräften an Grundschulen und weiterführenden Schulen – und mithilfe eines t-Tests prüfen, ob sich die Gruppen signifikant unterscheiden.
