Escala de Likert en tu tesis: cómo diseñarla y analizarla con ejemplo (2026)

Una escala de Likert mal diseñada es una de las causas más comunes de que un jurado observe el instrumento de tu tesis en la defensa. Ítems con doble negación, opciones de respuesta desbalanceadas o una fiabilidad que nadie calculó son señales que cualquier asesor detecta de inmediato. Si tu tesis mide actitudes, percepciones o niveles de satisfacción, la escala de Likert es probablemente el instrumento más natural para tu investigación, y diseñarla bien desde el principio te ahorra semanas de correcciones.

Esta guía cubre el proceso completo: qué es exactamente una escala de Likert, si conviene usar 5 o 7 puntos, cómo redactar ítems sin sesgo, un ejemplo de cuestionario aplicable a tu tema, cómo tabular y analizar los resultados, y cómo calcular la fiabilidad con el alfa de Cronbach.

Qué es una escala de Likert

La escala de Likert, propuesta originalmente por el psicólogo Rensis Likert en 1932, es un método de medición de actitudes que presenta al encuestado una serie de afirmaciones sobre las cuales debe manifestar su grado de acuerdo o desacuerdo en una escala ordenada. A diferencia de una pregunta cerrada de sí/no, permite capturar matices de intensidad, lo que la hace ideal para tesis en educación, psicología, administración, enfermería y ciencias sociales en general, donde muchas de las variables de interés (satisfacción laboral, actitud hacia una política pública, percepción de calidad de un servicio) no se pueden observar directamente.

En una tesis de grado o de maestría, la escala de Likert casi nunca aparece como un ítem aislado: se construye a partir de la operacionalización de tu variable, donde cada dimensión de la variable se traduce en varios ítems (indicadores) que juntos conforman la escala. Por ejemplo, si tu variable es “satisfacción con el servicio de biblioteca universitaria”, tus dimensiones podrían ser atención del personal, disponibilidad de recursos y comodidad de las instalaciones, y cada dimensión se mide con 3 a 5 ítems Likert.

5 puntos vs 7 puntos: cuál elegir

Esta es una de las decisiones metodológicas que más dudas genera. No existe una respuesta universal, pero sí criterios claros para decidir según tu población y tu tema.

Si tu asesor no exige un formato particular, la recomendación general es usar 5 puntos: es el estándar más citado en la literatura metodológica y facilita tanto la recolección como el análisis posterior, sobre todo si tu muestra incluye personas con distintos niveles educativos.

Escala con o sin punto neutro

Un número impar de opciones (5 o 7) incluye un punto medio neutro (“ni de acuerdo ni en desacuerdo”), mientras que un número par (4 o 6) obliga al encuestado a inclinarse hacia un lado. Usa un número par solo si tu objetivo explícito es forzar una posición y evitar respuestas evasivas; en la mayoría de los casos, el punto neutro es preferible porque refleja mejor la realidad de quienes genuinamente no tienen una opinión formada.

Cómo redactar ítems sin sesgo

La calidad de tu escala depende más de la redacción de los ítems que del número de puntos que elijas. Estas son las reglas que debes seguir:

• Una sola idea por ítem. Evita afirmaciones dobles como “el profesor explica bien y responde a tiempo”, porque el encuestado no puede calificar dos cosas distintas con una sola respuesta.
• Evita la doble negación. Frases como “no estoy en desacuerdo con que el trámite no sea claro” confunden incluso a encuestados con buen nivel educativo.
• Alterna ítems positivos y negativos. Incluir algunos ítems redactados en sentido inverso (por ejemplo, “el proceso de matrícula es confuso” en lugar de siempre “el proceso de matrícula es claro”) reduce el sesgo de aquiescencia, es decir, la tendencia de algunos encuestados a marcar siempre “de acuerdo” sin leer con atención.
• Usa lenguaje simple y directo. Evita tecnicismos que tu población objetivo no domine; si tu muestra son estudiantes de primer año, no asumas que conocen terminología especializada.
• Evita preguntas cargadas. “¿Está de acuerdo en que el pésimo servicio debería mejorar?” induce la respuesta. Reformula de manera neutral: “El servicio actual cumple mis expectativas”.
• Prueba el instrumento antes de aplicarlo. Una prueba piloto del instrumento con 10 a 15 personas de tu población te permite detectar ítems confusos antes de salir a campo con la muestra completa.

Ejemplo de cuestionario con escala de Likert

A continuación un ejemplo aplicado a una tesis sobre satisfacción estudiantil con la modalidad de clases virtuales, con la codificación numérica que usarás para tabular en Excel, SPSS o Jamovi.

Nota que el segundo y el cuarto ítem están redactados en sentido inverso respecto al primero: al tabular, deberás invertir su codificación (1 pasa a valer 5, 2 pasa a valer 4, y así sucesivamente) antes de sumarlos al puntaje total de la dimensión, de lo contrario tu puntaje quedará distorsionado.

Cómo tabular y analizar los resultados

Una vez aplicado el cuestionario, el proceso de análisis sigue estos pasos:

1. Tabula las respuestas en una hoja de cálculo, con cada fila representando a un encuestado y cada columna a un ítem, usando la codificación numérica de 1 a 5 (o de 1 a 7 si elegiste esa escala).
2. Invierte los ítems redactados en sentido negativo antes de cualquier cálculo, como se explicó en la sección anterior.
3. Calcula frecuencias y porcentajes por ítem para describir cómo se distribuyeron las respuestas (por ejemplo, “el 62% de los encuestados estuvo de acuerdo o totalmente de acuerdo con el ítem 1”).
4. Calcula la mediana, no solo la media, para cada ítem, porque al tratarse técnicamente de datos ordinales, la mediana es la medida de tendencia central más defendible desde un punto de vista estadístico estricto. Muchos estudios igualmente reportan la media junto con la desviación estándar por su facilidad de interpretación, siempre que se aclare esta limitación metodológica.
5. Suma los ítems de cada dimensión para obtener un puntaje compuesto por participante, que sí puede tratarse como variable de intervalo para fines de análisis inferencial (correlaciones, comparaciones de grupos).
6. Aplica la prueba estadística que corresponda según tu diseño: si comparas dos grupos con un ítem individual, usa una prueba no paramétrica como la U de Mann-Whitney en lugar de la t de Student cuando trabajas con un solo ítem ordinal; si trabajas con el puntaje sumado, puedes recurrir a pruebas paramétricas si se cumplen los supuestos de normalidad.

Fiabilidad: el alfa de Cronbach

Antes de presentar resultados basados en tu escala de Likert, tu tesis debe reportar evidencia de que el instrumento es fiable, es decir, que los ítems miden de manera consistente el mismo constructo. El indicador más usado para esto es el alfa de Cronbach, que se calcula fácilmente en software gratuito como Jamovi o en SPSS.

Para el paso a paso completo de cómo calcular este coeficiente e interpretar la tabla “alfa si el elemento se elimina”, consulta nuestra guía específica sobre cómo calcular el alfa de Cronbach en Jamovi y SPSS, que incluye capturas de pantalla del proceso completo.

Errores comunes al usar la escala de Likert

• Tratar cada ítem individual como variable de intervalo sin aclarar esta decisión metodológica en el capítulo de resultados.
• No invertir los ítems redactados en sentido negativo antes de sumar el puntaje total, lo que distorsiona por completo los resultados.
• Omitir la prueba piloto, aplicando el cuestionario directamente a la muestra completa sin detectar ítems confusos de antemano.
• No reportar el alfa de Cronbach en la tesis, lo que suele generar observaciones del jurado sobre la validez del instrumento.
• Usar demasiados ítems por dimensión, lo que provoca fatiga en el encuestado y respuestas poco reflexivas hacia el final del cuestionario.

Preguntas frecuentes

Si tu siguiente paso es redactar las conclusiones y recomendaciones de tu tesis a partir de estos resultados, revisa nuestra guía sobre cómo redactar las recomendaciones de una tesis paso a paso.